📋 计算机会议论文投稿前检查清单
1. 格式与排版
- 使用官方 LaTeX / Word 模板（如 NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL）。
- 页数、字数、单栏/双栏符合要求（不超页）。
- 字体、行距、页边距完全符合规范。
- 没有 “overfull hbox” 或文字溢出警告。
- 所有图片/图表清晰，分辨率 ≥300 dpi。
- 图表在黑白/灰度模式下仍然可辨识。
- 表格对齐，避免跨页或过宽单元格。
- 页码、作者信息处理正确（按匿名要求删除）。
- 文件大小未超过提交系统限制（一般 ≤10MB）。
2. 匿名性（Double-blind Review）
- 删除作者姓名、机构、邮件。
- 引用自己论文时中性表述（如 prior work [X]）。
- 补充材料、代码链接不包含个人信息。
- GitHub 链接做匿名化（匿名仓库或第三方平台，注意link到原始github时候小心readme里没有匿名）。
- 避免暗示机构、合作方、实验室内部项目。
3. 论文内容完整性
标题 简洁准确，避免过长。
摘要 清晰陈述问题、方法、贡献、结果。
引言 包含研究动机、挑战、研究问题、贡献点。
相关工作 覆盖最新文献（包括本年度顶会/顶刊和arXiv热点）。
方法部分 符号定义清晰、公式推导无误、流程图完整。
实验部分
- 数据集来源、规模、划分方式说明清楚。
- 实验设置（硬件、软件环境、参数）清晰复现。
- Baseline 选择合理且描述清楚。
- 评价指标定义完整（可以在附录附上公式）。
- 消融实验支持关键设计选择。
- 超参数敏感性分析（如学习率、模型大小）。
结果部分
- 表格和图表与正文呼应。
- 明确突出最优结果。
- 若有显著性检验，说明方法（t-test, bootstrap 等）。
结论 总结贡献与局限，并指出未来方向。
4. 实验复现性
- 提供代码或伪代码描述核心算法。
- 匿名开源代码最好有。
- 固定随机种子，保证结果可重复。
- 说明训练时间、GPU数量、计算资源消耗。
- 提供公开数据集下载方式，若用私有数据需说明获取途径。
5. 语言与写作
- 全文无语法错误，无中式英语。
- 段落衔接自然，逻辑顺畅。
- 图表 caption 独立可读（即使不看正文）。
- 符号/缩写首次出现时给出定义。
- 避免过度形容词，保持学术风格。
- 检查拼写错误（推荐使用 Grammarly / LaTeX linter）。
6. 引用与参考文献
- 格式严格符合会议要求（BibTeX 样式正确）。
- 文献条目完整：作者、年份、标题、会议/期刊、DOI/arXiv号。
- 避免重复引用、幻觉引用。
- 相关工作部分引用最新（≤2年）的研究。
- 引用范围平衡：不只引用自己或小圈子论文。
7. 附录与补充材料
- 附录内容不包含作者信息。
- 额外实验、证明、伪代码、消融实验补充完整。
- 数据预处理步骤、额外可视化结果。
- 确认补充材料文件大小符合提交系统要求。
8. 代码与数据提交（若要求）
- 代码已上传至匿名仓库，运行无报错。
- 提供 README，包含依赖、运行方法、参数说明。
- 提供最小可运行示例。
- 若涉及大规模数据集，给出下载链接或清楚说明。
- 确认不含个人信息、隐私数据或公司内部机密。
9. 伦理与合规性
- 检查是否涉及敏感数据（医疗、隐私、人类受试者）。
- 如有必要，添加 Ethics Statement（部分会议强制）。
- 确认不违反版权（数据、代码、图片）。
- 遵守数据集许可协议（如 CC-BY, MIT License）。
- 如果使用大模型或众包标注，明确说明来源与合规性。
- 注明LLM使用情况。
10. 提交流程
- 确认截止日期和时区（通常是 Anywhere on Earth, AoE）。
- 检查提交系统（CMT / OpenReview / EasyChair）是否可正常上传。
- 上传 PDF 后下载检查（防止编译错误或缺失字体）。
- 确认元信息（标题、作者、关键词）与 PDF 一致。
- 确认 track / submission type 选择正确。
11. 最终自检清单
- 主文档（PDF）
- 附录（Supplementary PDF/ZIP：ICLR合一起，NIPS分开）
- 源码与数据
- 匿名化检查
- 格式与页数
- 语法与拼写
- 截止日期与时区(AOE时间：北京时间+1天的20:00)