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AAAI会议投稿策略指南
aaai-conference-on-artificial-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
147
本指南帮助作者为顶级的通用人工智能会议(如AAAI)定位和优化学术论文。它指导作者如何明确研究范围、构建核心贡献论点、提供充分的实验证据(如消融实验、基线对比),并与相关领域和其他顶级会议进行战略性比较,确保论文符合会议评审标准。
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HCOMP会议论文投稿策略指南
aaai-conference-on-human-computation-and-crowdsourcing
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
336
本指南为目标投稿至AAAI人类计算与众包会议(HCOMP)的作者提供全方位的策略支持。它指导作者如何根据会议要求,重新构建和强化聚焦于众包、人机协作和群体智慧的论文,确保研究的贡献和证据标准达到顶级会议水准。
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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相关工作撰写指南
aaai-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
417
本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性,区分与现有文献(包括已发表和最新的arXiv工作)的区别,满足不同AI领域审稿人的期望,确保论文的贡献点清晰有力。
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AI论文可复现性审核指南
aaai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
386
本指南帮助研究人员提高AI学术论文的实验可复现性,适用于投稿至顶级AI会议(如AAAI)。它指导作者建立“主张-证据”对照表,详细记录模型参数、随机种子、计算成本和数据集许可,确保研究的严谨性和可验证性。
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AAAI学术会议评审流程指南
aaai-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
本指南详细介绍了AAAI学术会议的二级评审流程。它指导作者如何应对分阶段的评审结构,了解第一阶段的拒绝风险,制定有效的回复策略,并掌握从预提交到最终决策各个阶段的关键行动点。
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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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AAAI补充材料组织指南
aaai-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南详细介绍了AAAI会议补充材料(技术附录、代码/数据ZIP、多媒体)的组织结构和提交规范。它强调核心贡献和关键证据必须保留在主论文中,附录仅用于深化论证。内容涵盖了保持双盲匿名、确保材料不可更改和提高可复现性的要求。
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AI学术论文选题与投稿指南
aaai-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
148
本指南帮助研究人员决定其AI项目是否适合AAAI会议投稿。它提供了详细的投稿标准、强弱信号判定以及专业的路由逻辑,指导您判断项目是应该提交给AAAI,还是应转向NeurIPS、ICML或特定领域的专业会议。使用它来完善您的研究选题,最大化论文的投稿成功率。
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AAAI学术会议投稿流程管理
aaai-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
168
本技能提供了一份详尽的AAAI学术会议投稿项目管理流程。它覆盖了从选题、撰写摘要,到经历两阶段同行评审、撰写反驳意见,再到最终准备会议论文和公开成果的所有关键里程碑。特别强调了根据硬性截止日期进行逆向规划,确保整个学术流程的严谨性和完整性。
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AAMAS成果物评估指南
aamas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为学术论文(尤其针对AAMAS)提供了一套完善的成果物打包流程,用于支持多智能体系统(MARL)和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现,内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议,而不能仅是模型本身,以保证学术评审的严谨性。
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AAMAS论文终稿准备指南
aamas-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
316
本指南详细指导作者如何将接受的、匿名的会议投稿转换为最终的、公开的终稿版本。内容涵盖去匿名化(如恢复作者信息、致谢)、更新会议元数据、处理多智能体论文的版面重排,以及如何在不扩大核心贡献的前提下融入评审阶段的承诺,确保稿件符合严格的出版标准。
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