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FOCS学术论文写作指南
focs-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
468
这份指南提供了撰写顶级学术论文的实践指导,尤其针对FOCS等顶会要求。其核心在于如何将关键结果浓缩在前十页,实现非正式陈述与正式定理的完美结合,确保文章结构严谨,能让跨领域的评委迅速掌握核心贡献。
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FSE学术论文终稿提交指南
fse-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
444
本文档详细指导作者如何将已接受的FSE学术论文,转化为符合期刊要求的终稿(Camera-Ready)。核心流程包括彻底解除匿名化、应用ACM标准模板、补充详细的期刊元数据(如DOI、ORCID),整合审稿人要求的修改,以及将所有开放科学的素材链接永久化为DOI档案。
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FSE学术会议投稿审计指南
fse-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
309
本指南为FSE学术会议论文投稿的全面审计清单,指导作者完成从初稿到最终提交的所有关键步骤。内容涵盖严格的论文注册与投稿双阶段截止日期、符合ACM模板和页数限制、执行重度双匿名化(防止身份泄露)以及遵守开放科学的数据可用性声明要求,确保论文达到顶级学术会议的标准。
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学术期刊投稿预审清单
geb-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
这是一份针对顶级学术期刊(如GEB)的投稿前预审指南。它确保作者遵守关键的出版标准,包括摘要字数限制(≤250字)、强制性的会议版本差异说明、生成式AI使用声明以及正确的格式要求(LaTeX/Word elsarticle)。在提交至Editorial Manager前使用此清单,以最大程度地降低被拒稿的风险。
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博弈论论文图表展示规范
geb-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
本技能旨在规范博弈论(Game Theory)领域的学术论文图表展示方法。它详细指导如何构建和呈现支付矩阵、博弈树、结果对比表和实验图,确保所有展示内容结构清晰、易于专家阅读和验证,满足顶级学术期刊的发表标准。
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博弈论论文写作风格指南
geb-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
该指南用于润色投递至《博弈与经济行为》等期刊的学术论文。它要求作者采用“想法先行、严谨可读”的写作风格,确保论文不仅技术严谨,而且对跨学科的读者(如经济学、计算机科学、生物学背景的读者)具有极高的可读性。核心要求包括抽象摘要字数限制、遵循标准的文章结构(问题-结果-关键思想)以及在论证前充分阐述思路。
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跨学科数据分析与报告规范
gec-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
170
本指南为全球环境变化(GEC)研究提供了执行和报告严谨分析的规范。涵盖定量、定性及混合方法,重点强调诚实报告不确定性、进行稳健性探测、保证结果可复现性,帮助研究成果应对跨学科的严格评审。
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科学图表与数据呈现规范
gec-figures-and-tables
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
438
本指南为撰写跨学科、面向政策的学术论文提供图表、地图和亮点设计规范。强调所有展示内容必须独立完整,核心应聚焦于社会或政策影响,确保无论在何种印刷或跨学科环境下,数据都能清晰易读。
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学术论文投稿预检清单
gec-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
265
这是一份用于学术论文投稿的终极预检清单,专门指导作者完成投稿前所有必要的检查。它涵盖了双盲审要求、格式规范(摘要、亮点)、数据可用性声明、ORCID录入等所有关键步骤,确保稿件在提交前达到最高合规标准。
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全球环境变化稿件流程总控器
gec-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
239
本技能是全球环境变化(GEC)稿件的中央流程总控器。它指导作者完成从初步构思到最终修订的整个出版周期。它负责确定当前处于哪个阶段、采用何种格式(研究文章、观点论述),并路由到对应的子技能,核心目标是确保文章重点关注人类和政策维度,而非仅仅环境结果。
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基因组坐标处理与规范化
genomic-coordinates
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
这是一个用于校验和转换基因组区间坐标的工具集。它解决了生物信息学流程中复杂的坐标系统问题,包括不同格式(如BED、VCF、GFF)和不同组装版本(如GRCh37和GRCh38)之间的转换。核心功能包括坐标规范化、处理0/1基于和半开/闭区间等细节,确保生物数据分析的准确性。
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基因组智能DNA序列预测
genomic-intelligence
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
449
基因组智能提供基于托管Transformer模型的先进基因组分析能力。用户只需输入DNA/FASTA序列,即可获得关于启动子区域、剪接位点、增强子活性、染色质状态、基因表达量和从头基因注释等关键调控特征的结构化预测。该服务通过远程API调用,无需用户本地配置GPU或模型权重,简化了复杂的生物信息学流程。
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