科研论文必备:10大平台和工具助你高效查找AI文献

BuluAI 2024-10-24 10:31:02 阅读 55

申博、留学、评职称的同学,逃不过要发表论文。对很多人尤其是对于论文新手来说,写论文可能是一个极具挑战性的过程。今天Bulu分享以下10个论文平台、论文检索工具,会大大提高论文撰写效率,告别熬夜肝论文!建议收藏哦~

1、Arxiv

网站网址:https://arxiv.org/

Arxiv创建于1991年,截止到目前收录论文数量已达240万篇。论文主要是理工科论文,包括数学、物理、计算机、统计、金融等领域。

arXiv可以说是当下最为流行的论文托管网站,每天都会新增数量众多的优质论文。在arXiv发表论文,已经成为科研圈的“潜规则”。

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(PS:为了能提高arXiv用户的论文阅读效率,GitHub 上有人开源了一款可利用 ChatGPT总结 arXiv 论文的开源工具:ChatPaper。感兴趣的可以了解下)

2、CV三大顶会 —ICCV、‌CVPR和‌ECCV

CV(计算机视觉)领域的三大顶级国际会议分别是‌ICCV、‌CVPR和‌ECCV,这三大会议在计算机视觉领域具有重要影响力,其发表的论文代表了当年计算机视觉研究的前沿水平。

查询往年的CVPR论文,截止到2024年

链接:

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2022

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2023

https://openaccess.thecvf.com/CVPR2024

查询往年ICCV论文,截止到2023年

链接:

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2023

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2021

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2019

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2017

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2015

https://openaccess.thecvf.com/ICCV2013

年查询往年ECCV论文

链接:

https://openaccess.thecvf.com/ECCV2018

3、ML三大顶会—NIPS、ICML和ICLR

NIPS、ICML和ICLR在机器学习领域具有极高的影响力和重要性。这些会议吸引了全球顶尖的研究者和工业界专家,发表的论文被广泛引用,对机器学习的发展起到了推动作用。

ICML往年论文集合

链接:

http://proceedings.mlr.press/

(非官网,可以直接在这个网站快速找到每一年)

ICLR往年论文

链接:

https://openreview.net/groupid=ICLR.cc/2024/Conference

(修改网址中的年份可以查询往年论文)

NeurIPS往年论文集合

链接:

https://papers.nips.cc/

(非官网,可以直接在这个网站快速找到每一年)

以下是7个论文检索工具

4、paperwithcode

网址:https://paperswithcode.com/

paperswithcode是一个免费开放的资源平台,提供了论文、代码、数据集、方法和评估表。在Browse State-of-the-Art板块我们可以检索不同领域最新的论文,截止目前有14万多篇,另外还可以看到该领域的指标排行。最重要的是,可以找到论文的code!

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5、Connected Papers

网址:https://www.connectedpapers.com

Connected Papers是一款基于引文网络的文献检索与分析工具,它可以根据用户提供的一篇种子文献,构建一个可视化的文献网络图,基于文献的共被引和耦合关系,展示该论文的相似文献。

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6、Research Rabbit

网址:https://www.researchrabbitapp.com

Research Rabbit是一款基于引文网络的文献检索及可视化工具,它可以根据用户提供的种子文献,自动推荐相关文献,并以可视化的方式展示文献之间的关系,可查看领域大牛及学者间的合作关系。

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7、Inciteful

网址:https://inciteful.xyz/

Inciteful主要有“论文发现”、“文献连接器”功能。“论文发现”根据用户提供的单篇文献,构建引文网络,帮助用户找到最相似论文、重要论文以及多产学者和机构。

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8、Open Knowledge Maps

网址:https://openknowledgemaps.org

它是基于根据用户输入的关键词或研究问题(而不是种子文献),选取100篇文献构建可视化的文献网络地图。

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9、SciRadar

网址:http://litlit.sciradar.com

SciRadar是一款科研创新情报平台,免费提供论文检索、文献计量分析服务,平台有3.2亿+文献数据

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10、Semantic Scholar

网址:https://www.semanticscholar.org

Semantic Scholar是一款基于机器学习的文献检索引擎,增加了对文献的语义内容理解。

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