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软件工程实证实验设计指南

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本指南提供了一套严谨的软件工程实证研究设计和审核框架。它强调“证据与主张成比例”，涵盖了使用真实系统、建立公正基线、报告统计学指标（如效应量）等关键方法论。旨在帮助研究人员提升实验设计的科学性、严谨性和可重复性。
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ICCV会议审稿流程详解

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本指南全面模拟了ICCV的投稿、审稿到决策的完整流程（3月-6月）。内容详细介绍了作者在审稿过程中的责任、对审稿人滥用行为（如使用LLM）的问责制，以及如何根据不同类型的审稿意见制定策略，包括利用“Findings”工作坊。
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ICLR会议论文投稿审核指南

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本指南为大型人工智能/机器学习会议（如ICLR）的论文投稿提供全面的审核清单。它涵盖了双盲匿名性维护、页面限制、LLM使用披露和规避拒稿风险等关键环节。在使用前对照检查，确保论文符合所有学术规范，并准备好在OpenReview上发表。
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COLM论文写作风格指南

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本指南提供了为人工智能领域的学术论文撰写和修改的专业指导。它教会作者如何采用一种以测量和证据为核心的严谨学术文风，确保论文的论述具有严格的范围界定（仅限于测试的模型和规模），并遵循顶级会议的规范，避免过度营销和夸大其词。
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ICML论文投稿准备审核

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这是一份全面的ICML会议投稿审核清单。它帮助作者系统性地检查论文，确保其符合顶会要求，重点覆盖了LaTeX格式、篇幅限制、双盲匿名性、影响力声明、双重投稿规则以及最新的LLM和伦理政策合规性，确保提交的学术质量和规范性。
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ICSE研究可复现性与可验证性

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详细介绍了在顶级学术会议（ICSE）投稿中，如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策，撰写准确的数据可用性声明，并记录所有实验的完整来源（Provenance），确保研究结果经得起独立审查。
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软件演化实证评估指南

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这是一份为软件工程领域设计的实证研究方法论指南。它指导用户如何设计和审计软件维护、演化和变更影响力的实证研究，强调确保证据与论点匹配、规范数据溯源、处理生存偏差和统计混淆因素，并纳入严格的大语言模型评估流程。
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学术研究可复现性与证据链指南

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本指南为学术研究人员提供了一套系统性的方法论，用于确保论文的成果具备高水平的可复现性和可验证的证据链。它详细指导如何管理数据可用性声明、固定研究证据的来源（Provenance Pinning），并实现研究结论与原始证据的精确映射，以满足顶级学术会议的严苛要求。
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IJCAI论文投稿审核指南

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本指南为学术论文作者提供了为IJCAI等顶级人工智能会议准备投稿的全面审核清单。它详细涵盖了双盲匿名性、严格的篇幅限制、大型语言模型（LLM）使用政策、作者信息核验等关键合规点，帮助作者在最终提交前进行自查，最大程度规避被拒的风险。
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自然语言生成会议投稿定位

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254
该指南旨在帮助学术研究人员针对国际自然语言生成会议（INLG）优化论文投稿策略。它详细指导作者如何精确地定位研究贡献、构建必要的证据链（如严格的评估和可控性指标），并确保稿件在自然语言生成、对话和大型语言模型等领域符合顶级计算机科学会议的标准和要求。
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计算机科学实验设计与规范

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383
本技能指导用户为计算机顶级期刊撰写高标准的实验部分。内容涵盖：如何构建从研究问题到证据的匹配链条、选择可复现的公开数据集与基线、进行统计显著性分析、执行消融与敏感性测试，以及处理大模型与系统级实验的污染和可复现性问题，确保论文能通过双盲外审。
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信息检索实验设计与评估规范

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本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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