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AISTATS相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于帮助研究人员撰写学术论文的“相关工作”部分，确保研究的创新性和适用性。它详细指导如何将统计方法与机器学习（如NeurIPS, ICML）和传统统计学理论进行对比，涵盖了双重投稿规则、处理同期工作以及结构化写作，旨在突出论文的核心技术贡献和学术定位。
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AISTATS论文主题选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员判断论文的最佳投稿平台。它指导用户评估项目是否最适合AISTATS，还是更适合NeurIPS、ICML等顶级机器学习会议，或是专业的统计学期刊。核心在于强调在开始写作前，必须明确项目在AI、ML和统计学这三个领域的交叉点和统计学原理的贡献。
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语言模型论文投稿定位指南

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本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。
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CoRL投稿论文主题选择指南

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本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。
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人工智能与计算机会议投稿指引

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这是一个用于指导学术作者选择顶级计算机科学和人工智能会议的专业工作流路由器。它帮助用户根据论文的贡献类型、证据形式、目标受众和当前的投稿要求，精确地选择最合适的投稿会议，避免盲目投稿。
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CVPR论文投稿方向选择指南

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本指南为计算机视觉研究人员提供战略性定位工具。它帮助用户判断论文的核心贡献点是关于视觉数据还是视觉计算，根据方法、数据集、系统或应用等不同贡献类型，提供详尽的适用性测试和投稿路径图，推荐最合适的顶级会议或期刊。
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欧洲机器学习会议投稿指南

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本指南旨在帮助作者评估其人工智能/数据挖掘论文是否适合投递至欧洲机器学习会议（ECML PKDD）。内容涵盖了论文的适用范围、证据标准、学术定位和与顶级国际会议（如ICML/NeurIPS）的对比策略，帮助作者优化论文叙事结构，提高投稿成功率。
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机器学习理论投稿定位指南

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本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。
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机器学习会议投稿主题选择指南

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本指南帮助研究人员判断其机器学习项目是否适合投稿ICLR，或是否更适合其他顶级会议（如NeurIPS、ICML等）。它强调贡献必须具备深度的表征学习洞察、机制性分析和理论价值，而非仅仅是应用性能的提升。
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机器学习论文相关工作定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
317
本指南为作者提供了撰写机器学习学术论文的方法论，帮助作者在顶会（如ICML、NeurIPS）的背景下，准确定位研究新颖性。它指导如何处理大量现有文献、同主题的同期提交工作，并清晰阐述本文与现有工作的技术差异点（Delta）。
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机器学习论文投稿方向选择指南

icml-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本指南帮助研究人员评估其机器学习论文最合适的投稿方向。它指导用户根据论文的核心贡献类型（理论、方法、应用）和创新性，判断其是否适合ICML，或应转投至其他顶级会议、专业赛道，或专业期刊。
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AI论文投稿最佳会议选择指南

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414
本指南帮助研究人员评估其AI项目的技术深度、贡献广度和适用范围。它指导用户判断论文最适合投稿到哪个顶级学术会议（如IJCAI），还是更适合更专业的领域会议，以最大化发表成功率。
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