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发展心理学数据分析规范

devpsych-data-analysis
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392
本指南用于发展心理学领域的纵向数据分析和报告，确保符合高标准的学术要求。重点指导如何正确建模发展变化（如增长曲线、多层次模型、结构方程模型），如何在解释平均变化前先检验测量不变性（configural→metric→scalar），并严格使用JARS指南报告效应值和置信区间。核心目的是区分和清晰报告确认性与探索性发现。
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严谨数据挖掘实验设计

icdm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
111
本指南为数据挖掘论文作者提供实验设计和审计流程，旨在帮助撰写出具有高度可信度的评估。内容涵盖了从明确操作任务定义、设计消融实验以隔离核心机制、证明数据规模的可扩展性，到设置已知真值检查以确保发现结果真实性等关键步骤。
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DARS会议论文投稿策略指南

international-symposium-on-distributed-autonomous-robotic-systems
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
385
本技能用于指导作者为多机器人系统论文投稿DARS会议。它提供专业的投稿策略，帮助作者校准论文的范围、证据链（如可扩展性、去中心化控制）和结构，确保其符合分布式自主机器人系统的评审社区期望，是撰写初稿前的关键策略校对工具。
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Helidon应用最佳实践指南

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github/awesome-copilot
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本指南提供了一套全面的最佳实践，指导开发者使用Helidon 4 (SE和MP)在Java 21+环境下构建高质量、健壮的应用程序。内容涵盖API迁移、项目结构、依赖管理、服务层设计及RESTful API设计规范，确保代码具备高可移植性和可维护性。
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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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跨国数据分析与有效性检验

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本指南提供一套严谨的方法论框架，用于跨国、多层次或面板数据的实证分析。核心内容涵盖衡量等效性（配置至标量）、共同方法方差（CMV）处理、动态内生性识别以及多层模型和GMM等高级估计方法，确保研究的学术严谨性和可信度。
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并行系统实验设计指南

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493
本指南详细介绍了设计顶级并行系统和算法评估实验的严格方法论。它强调贡献必须同时满足“双重标准”：既要证明并发正确性（如线性可观察性），也要证明可量化的可扩展性（如强/弱扩展）。内容涵盖了建立强基线、测量规范（如方差、线程固定）以及应对高性能计算领域审稿人质疑的详细操作流程。
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PPoPP会议审稿流程指南

ppopp-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了PPoPP学术会议的审稿流程模型。它深入解析了单轮、双盲的评审机制，涵盖了程序委员会、外部评审委员会的评估标准。内容包括作者回应、海报自动纳入机制，以及评审者重点关注的多个技术维度，如并行扩展性、并发正确性、性能基线，为作者撰写和准备论文提供了结构化的指导。
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并行系统论文写作指南

ppopp-writing-style
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这份指南详细介绍了向顶级学术会议提交并行编程研究论文所需的严格规范。内容涵盖了证明并发正确性、使用加速曲线展示可扩展性、遵守严格的篇幅限制（10页，双栏布局）以及如何组织技术贡献，以满足专家审稿人的要求。
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系统性能评估与实验设计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为数据库或系统论文提供一套严谨的实验设计框架。它指导作者如何从多个维度（如工作负载真实性、基线公平性、扩展性曲线、性能损耗点）构建实验，以应对学术界高度质疑的审稿人。
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数据管理会议投稿与定位指南

vldb-topic-selection
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138
这是一份为研究人员准备的投稿指南，旨在帮助作者判断其项目是否核心属于数据管理基础机制（data-management primitive）。它指导作者选择最适合的PVLDB内部类别，并根据项目的信号特征，将工作流向VLDB、SIGMOD等顶会，确保投稿定位准确。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
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464
Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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