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顶会AI实验设计与审计指南
aaai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套完整的AI实验设计和审计流程,适用于顶级AI会议投稿。它指导研究人员如何构建强有力的实验证据,涵盖基线对比、消融实验、鲁棒性测试、统计分析和可复现性报告。使用此流程确保所有AI贡献都得到充分、严谨的实证支持,提升论文的科学可信度和可解释性。
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AAAI投稿准备度审计
aaai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
159
本指南为AAAI会议投稿提供全面的预提交审计清单。它涵盖了双盲匿名性、页数限制、可复现性要求、作者政策以及最新的AI使用指南等关键环节。使用本工具可帮助作者在提交前系统性地检查和纠正潜在的格式和政策风险,避免被拒稿。
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多智能体博弈实验审计指南
aamas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制(如达到纳什均衡、合作机制等),而非仅仅测试单一智能体的性能,强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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多智能体主题选择与投稿指南
aamas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议(如AAMAS、NeurIPS、ICML等)。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”(如机制设计、协调或谈判),而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前,精炼研究框架和定位目标领域。
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自然语言处理实验设计规范
acl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南为研究人员提供了设计和审计顶会级NLP实验的全面规范。内容涵盖如何建立可信赖的基准线、确保评估的广度、执行严格的统计检验(如显著性和方差)、控制数据污染,以及如何构建详细的功能性错误分析,确保AI研究的可靠性。
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ACM SIGIR论文投稿策略指南
acm-sigir-conference-on-research-and-development-in-information-retrieval
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
436
本技能是为目标投递ACM SIGIR信息检索会议的作者准备的全面指南。它旨在帮助作者评估论文的会议适用性,构建符合顶级信息检索(IR)审稿人要求的叙事框架。内容涵盖搜索、排名、推荐等核心主题,并强调了必须满足的证据标准,如强大的基线模型和测试集,确保投稿成功率。
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软件测试会议投稿策略指南
acm-sigsoft-international-symposium-on-software-testing-and-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
358
本指南为软件测试与分析领域的作者提供专业的投稿策略,帮助判断论文是否符合ISSTA顶级会议的定位。内容涵盖了如何构建严谨的证据链、选择合适的叙事框架,确保研究成果精准匹配学术会议的评审要求。
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ACM多媒体论文选题指南
acmmm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用,从而决定其最适合投稿的顶级会议(如ACM MM、CVPR、ACL等)或期刊,避免单一模态的误投。
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会计信息机制构建与检验
acr-mechanism
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
369
本指南为学术研究者提供了一个严谨的框架,用于构建和检验会计信息机制。它指导研究者如何将理论机制锚定在信息生产、披露和鉴证环节,而非仅仅停留在价格或融资渠道的讨论。文章详细介绍了从信息不对称、披露质量到盈余管理等核心信息渠道的测量和实证检验方法。
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会计研究稳健性与敏感性分析指南
acr-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本指南详细介绍了会计实证研究中撰写稳健性和敏感性分析章节的方法论要求。它系统涵盖了四大支柱:替换会计度量、控制制度/治理变量、进行安慰剂检验和内生性后续处理,旨在帮助作者确保研究结论经得起严格的学术审稿考验。
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广告投放诊断与优化
ad-campaign-analyzer
github/awesome-copilot
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本技能旨在分析来自Google、Meta、LinkedIn等平台的原始广告投放数据。它不只是提供简单的指标汇总,而是深入诊断广告活动,找出预算浪费点,计算真实的获客成本(CAC)。最终,它会为你提供具体可执行的优化方案,告诉你应该削减哪些广告、扩大哪些投放,从而最大化广告投资回报率(ROAS)。
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经济学论文贡献定位指南
aeja-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本指南为学术研究人员提供了一套严谨的文献定位框架,指导如何精准界定经济学论文的边际贡献。它强调将研究定位到现有文献留下的“识别性”(identification)空白点,而非仅仅是主题或设定的新颖性,是撰写高质量学术稿件的关键技能。
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