指导科研数据可视化,涵盖图表选型、色彩理论与无障碍设计、多面板布局及期刊投稿规范。旨在帮助研究人员制作清晰、诚实且符合出版标准的科学图表。
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提供在 Hugging Face Hub 发布、管理和链接研究论文的工具,支持从 arXiv 索引、作者身份认领及生成专业 Markdown 学术文章。
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生成模型卡片,记录部署后AI模型的用途、训练数据、评估指标、局限性及伦理考量,辅助团队负责任地使用和审查模型。
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针对WSDM论文,指导如何基于日志、图或用户交互数据提升可复现性。涵盖行为数据溯源、时间切分规范、偏差假设声明及隐私保护,确保实验结果可被独立验证。
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用于将已接受的ML/AI论文整理为最终提交版本,包括去匿名化、整合反驳承诺、同步图表引用及一致性检查。
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为基于文献的物理学研究应用生成严格的功能需求列表,涵盖数据获取、NLP分析、创新检测及知识图谱等核心功能,适用于软件规格说明。
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用于在 Hugging Face Hub 发布、管理和关联研究论文。支持从 arXiv 索引、链接模型/数据集、认领作者身份、生成专业 Markdown 研究文章及搜索验证等功能。
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