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计算机视觉实验设计与规范

cvpr-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
160
本指南旨在指导科研人员设计和审核顶尖计算机视觉（CV）会议论文的完整实验方案。内容涵盖了从构建公平的基准测试、进行结构化的消融实验、记录失败案例，到量化计算成本和验证跨数据集泛化性等所有关键科学环节，确保研究的科学性、可复现性和鲁棒性。
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EDA论文成果包构建指南

dac-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
411
本指南为在DAC等学术会议提交研究论文时，构建可信、可复用且可验证的电子设计自动化（EDA）成果包提供详细指导。核心理念是建立社区信任和确保科学可复现性，而非追求会议证书。指导作者必须包含固定的工具链版本、标准基准、清晰的运行路径，并在DOI档案库进行归档。
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初始化项目工作区

desk-open
github/awesome-copilot
390
本技能用于创建标准化的、用于长期跟踪项目的“工作台”。它设置了包含持久化日志（Journal）的目录结构和信号输出文件夹，确保项目工作流的连续性，无论多次会话都能准确恢复上下文。
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地球系统科学数据论文评估

earth-system-science-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本指南用于评估和指导将原始地球系统数据集（如观测数据、模型输出）作为主要成果进行发表的论文。它强调数据必须是可重用、公开且具有持久DOI，并要求提供完整的生成过程、严格的质量控制和详细的文档，确保数据产品本身的科学价值得到充分认可。
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人工智能论文可复现性指南

ecai-reproducibility
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351
本指南提供针对顶会（如ECAI）的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式：理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设，而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出，并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪（Provenance Pinning）。同时，也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。
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ECCV补充材料提交指南

eccv-supplementary
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232
本指南提供了关于准备和提交计算机视觉会议（如ECCV）补充材料的详细指导。它强调补充材料的作用是支持主论文的论点，而非提出新的结论。内容涵盖了定性结果展示、详细的消融实验、代码库清洗以及确保所有上传资产的完整匿名化流程。
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计量经济学论文复现包指南

ecta-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
415
本文档详细介绍了提交至计量经济学学会期刊的稿件所需的复现包要求。它确保了所有结果（包括代码、数据来源和参数设置）的完全可复现性，符合期刊的数据和代码可用性政策。核心组件包括主脚本、可复现数据和详细文档。
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研究可复现性标准指南

edbt-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南提供了学术论文（尤其数据库系统领域）提升研究可复现性的最佳实践。它指导作者如何记录数据来源、环境参数、实验流程和证据链，确保论文中的每一个结论都可以被其他研究人员通过可运行的代码和数据重新验证，提高研究的严谨性和透明度。
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自然语言处理学术产物打包指南

emnlp-artifact-evaluation
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352
本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了专业的学术成果打包流程。它详细指导如何收集和呈现数据集、提示词、评分代码和输出结果，确保研究的完全可复现性和可追溯性。遵循这些最佳实践，可以显著提升论文在顶级会议上的透明度和可信度。
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顶级NLP论文相关工作撰写指南

emnlp-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
464
本指南详细介绍了顶级NLP学术会议（如EMNLP）中撰写“相关工作”部分的最佳实践。它指导作者如何追踪任务和数据集的演变谱系，掌握复杂的引用规范，并使用“评价性对比”来构建论文的学术定位，确保稿件在严格的同行评审中具有说服力。
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EMNLP论文写作风格指南

emnlp-writing-style
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364
本指南详细介绍了EMNLP论文投稿所需的实证写作风格。重点在于严格限定实验范围（Scope），确保所有证据和例子都是基于数据的，指导作者以现象为先，结构化地呈现研究发现，并精确校准论证的证据强度。
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环境科学研究设计规划

est-study-design
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498
本指南用于规划环境科学及技术（ES&T）相关的实验、田野采样或模型研究。它指导用户从一开始就建立严谨的方法论设计，确保纳入环境相关性、对照组、重复性、质量/能量平衡和质量控制方案，从而使研究设计能够通过专业的同行评审。
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