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AI研究可复现性与透明度规范

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463
这是一套针对人工智能和数据科学领域的高标准学术指南。它指导研究者如何系统性地提升研究的透明度和可复现性，重点要求发布并记录原始数据、训练模型和定性研究的证据。通过使用数据表、模型卡等机制，确保所有研究结论均可被第三方进行全面审计和验证，从而提高学术研究的严谨性和可信度。
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FAccT学术评审流程模型

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313
本文详细描绘了FAccT学术会议的完整评审流程模型。它深入讲解了跨学科评审的特点，并指导作者理解“接受/修改/拒绝”这三个决策状态的深层含义。帮助作者掌握从初次提交到修改重审的每个关键阶段，制定最佳的投稿和修改策略。
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FAccT论文投稿与审核指南

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144
该指南为作者提供了向FAccT会议投稿的完整审核流程。详细涵盖了从强制性的摘要注册门槛、保持双向匿名性、遵循严格的ACM格式要求，到补充生成式AI使用声明等所有关键步骤，确保学术论文的合规性和完整性。
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学术会议投稿材料结构指南

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本指南详细介绍了向FAccT提交论文时，内容必须划分的三个区域：主文体、末尾声明（包括伦理和AI使用声明）以及附录/补充材料。它阐述了关于匿名性、页数限制以及如何确保核心论点必须在主文体中可判明的重要规则。
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负责任AI项目投稿路径选择

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本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法，帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献，防止负责任AI的伦理论述流于表面。
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AI学术论文投稿流程管理

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这是一份用于管理跨学科、负责任人工智能论文投稿的综合项目流程指南。它提供了一个详细的倒推时间表，涵盖了从初步摘要注册、文献回顾到修改、定稿提交和最终会议展示的每一个关键里程碑，特别强调了伦理考量和学术规范流程。
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FAccT论文撰写风格指南

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本指南用于指导作者修改提交给FAccT（公平性、可问责性、透明度）的学术论文。它教导作者如何构建社会技术贡献，确保其对计算机科学、法律和社科背景的跨学科审稿人清晰可读。核心要求包括明确受影响人群、论证潜在危害和限制，以及保持跨学科论述的严谨性。
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USENIX成果评估与可复现性指南

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本指南详细介绍了USENIX FAST成果评估流程，为提交系统论文的研究人员提供系统性的指导。内容涵盖了如何获取“可用”、“功能”和“结果复现”三个徽章的要求。核心要点包括如何处理存储系统中的硬件依赖、最佳的成果物打包实践（如Docker、原始日志和详细说明书），以确保最终成果物具有最高的可复现性。
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论文作者回应与修改变更清单指南

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本指南为顶级会议（如FAST）论文作者提供了撰写回复和最终修改稿的全面指导。它详细区分了初期的“作者回应”和最终的“修改变更清单”，教授作者如何系统性地应对审稿人的各项质疑，确保技术论证的严谨性和匿名性，以提高论文的最终录用概率。
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会议论文终稿准备指南

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本指南详细介绍了接受的学术论文准备最终（Camera-Ready）版本的所有步骤。内容包括去除匿名化标记、应用官方格式、整合评审意见的修改，以及将所有实验产物永久化为DOI存档，确保论文顺利完成出版。
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存储系统评估与测试指南

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本指南提供了一套科学、严谨的存储系统评估方法论。它指导用户如何进行可重复的性能测试，涵盖了从使用真实硬件、控制设备状态（如老化、预处理）到选择合适的标准工作负载和指标（如尾延迟、磨损字节数）。核心目标是确保评估结果的科学性和可信度，超越简单的吞吐量报告。
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FAST论文存储相关工作定位指南

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本指南为顶级存储系统会议（如FAST）的论文撰写提供了相关工作（Related Work）的专业指导。它强调作者必须采用“增量式对比”（delta-first）的论证方式，将自身工作的创新点定位在整个存储领域生态中（涵盖OSDI、SOSP等），而不能仅仅停留在罗列引用。同时，也指导作者如何处理同期提交和保持双盲匿名性。
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