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ICASSP论文投稿与审核指南
icassp-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
136
这是一份针对ICASSP会议论文投稿的综合审核指南。它详细涵盖了投稿的关键要求,包括必须遵循的4+1页格式、单盲评审规则(作者信息必须包含)、CMS投稿流程、EDICS元数据选择以及伦理合规声明。作者应使用本指南在截止日期前进行自我检查,避免因格式或流程问题而被退回。
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ICASSP论文结构化指南
icassp-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南为投稿至ICASSP等会议的科研人员提供结构化指导。它教您如何处理超出篇幅限制的补充材料(如推导、扩展结果或多媒体),确保核心论文保持自洽、可审阅,尤其适用于单盲审模式,将重点放在核心贡献上。
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信号处理论文投稿指南
icassp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
55
本指南帮助研究人员确定信号处理论文的最佳投稿会议或期刊。它指导用户识别贡献的核心信号处理原始概念(如估计器、变换、表征),从而在ICASSP、Interspeech、ICIP等多个顶级学术会议之间做出准确的选择。
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ICASSP学术会议投稿工作流程指南
icassp-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
230
本指南为投稿ICASSP会议(IEEE信号处理学会)的科研项目提供了完整的管理流程。它详细规划了从确定论文方向到最终在会场展示的整个周期,包括年度时间轴、关键里程碑、倒推计划步骤和不同投稿路径的最佳实践,帮助作者避免常见的学术投稿失误。
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信号处理论文精简指南
icassp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南详细介绍了如何将信号处理领域的专业论文压缩成极度受限的格式(如四页会议论文)。它指导用户在首页立即突出核心信号处理贡献、具体机制和任务匹配的性能指标,确保即使面对领域专家审稿人,论证也具备足够的严谨性和专业性。
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机器学习研究成果物评估
iccv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
279
本指南详细介绍了顶级机器学习会议的科研成果物(代码、模型、数据)的最佳发布和维护实践。内容覆盖了匿名评审时代码的打包规范和公开发布的周期管理,旨在确保研究的高度可复现性、可追溯性及许可的清晰性。
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顶级会议论文回复信撰写指南
iccv-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南为作者提供撰写顶级学术会议(如ICCV)回复信的完整流程和策略。它详细介绍了回复信的严格约束条件(一页篇幅、无外部链接、不增加新贡献),并提供了一套七日工作流,帮助作者在极短时间内,学会提炼核心论点、纠正审稿人误读,并以专业、客观的语气完成高质量的回复。
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学术论文发表流程指南
iccv-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
该指南详细介绍了从论文被接收到最终定稿(Camera-Ready)的完整学术出版工作流程。内容涵盖了去匿名化、同步预印本(arXiv)、CVF和IEEE等多个版本的技术要求,以及更新链接、准备最终发表所需的各项学术和行政细节。
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计算机视觉实验设计与规划
iccv-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
408
本指南提供了一套高标准的学术科研实验设计方法论,专为顶级计算机视觉会议(如ICCV)准备论文。它指导用户在严格的截止日期下,系统地进行实验规划,包括基准漂移审计、确保模型公平性(消除预训练混淆)、构建机制分离的消融实验,以及按决策价值顺序安排实验运行流程。
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顶级视觉会议相关工作撰写指南
iccv-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
377
这份指南提供了为顶级计算机视觉会议(如ICCV、CVPR、ECCV)撰写“相关工作”部分的专家级指导。它涵盖了如何处理跨周期文献引用、管理并发预印本、遵守双盲匿名规则以及进行准确的会议归属,以最大化文章的新颖性和说服力。
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深度学习可复现性审计指南
iccv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为学术研究人员提供了实现和公开深度学习模型可复现性的全面指导。内容涵盖了从基础模型到前沿AI的各个方面,包括协议固定、数据集版本追踪、硬件规格记录以及结果方差报告等,旨在确保研究成果在多年后依然具有高度的可验证性,满足顶级会议的复现性要求。
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ICCV会议审稿流程详解
iccv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
141
本指南全面模拟了ICCV的投稿、审稿到决策的完整流程(3月-6月)。内容详细介绍了作者在审稿过程中的责任、对审稿人滥用行为(如使用LLM)的问责制,以及如何根据不同类型的审稿意见制定策略,包括利用“Findings”工作坊。
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