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学术写作必备:高效文献整理法 终于磕磕绊绊地完成了必修课的文献综述型Essay,赶紧来分享一下我目前用的文献查找、阅读和整理的方法,赶due的小伙伴们千万别错过! 文献查找工具 首先,文献查找工具一定要选对,我用的是Google Scholar。这里有几个小技巧: 零启动关键词查找 用目标领域的关键词搜索,记得多换几个关键词组合,合理设置搜索条件,比如发表时间和排序。 挑选启动文献 Google Scholar的搜索结果看前面几页就够了,挑出标题符合需求、引用比较高、发表时间比较新、会议或期刊比较好的文章作为关键词论文库。 关联文章连坐 在粗略读一遍下载的关键词论文后,会锁定几篇关键文献。再看看它们引的相关论文和之后引用过它们的论文,这些就是下一搜索阶段的起点。 入手综述文献 在进入一个新领域时,最快的方法就是找几篇综述类文章先读一遍,这时搜索的关键词可以使用<领域词> + opportunities/ literature review/history,这些词常出现在综述标题中。 文献阅读笔记 我一般只在PDF上做笔记,直接标注,再使用Zotero的功能,导出勾画的文中重点和笔记。 文献阅读整理 目前我用的是Zotero和共享文档: 建立文献数据库 把看过的论文储存在Zotero数据库中,确保和PDF连接,这样就不会每次都找不到再重新找。 建立主题文档 给每个主题的文献建一个文档,主要内容包括: 整理这部分文献的目的 我想从中学到什么 - 方法?对前沿的了解? 最后更新时间 记录具体文献信息 在每篇具体文献下面记录: 文章大致内容()+总体心得 详写一下这篇文章有用的部分 根据有用程度打星 小结 希望这些方法能帮到大家,祝我们都能顺利毕业!下半学期继续冲!如果有更好的读论文和整理技巧,欢迎留言分享哦!
安徽中经国融投资有限公司关于AI搜索引擎如何重塑信息获取方式。随着AI技术的迅猛发展,AI搜索引擎逐渐成为信息获取领域的新兴力量,为用户提供更为智能和个性化的搜索体验。 随着生成式AI在2023年突破性发展,AI工具在多个领域得到快速部署,搜索就是其中之一。AI搜索不仅仅是传统搜索引擎的简单升级,而是通过深度学习和自然语言处理等技术重塑信息获取的方式。“困惑”人工智能公司创始人阿拉温德ⷦ漢尼瓦斯将其描述为一个“答案引擎”——当用户提出问题,它会给出一个简洁明确的答案,且所有的答案都标明了来源,并给出系列联想问题,与用户形成进一步的互动,进一步拓展和延伸相关话题。 AI搜索通过语义理解和深度学习技术,重塑了传统的关键词匹配模式。这一获取信息方式的重大变革将让AI搜索在医疗、法律、金融、初创企业估值等领域发挥重要作用。#AI搜索# #AI搜索引擎# #AI会重构搜索引擎吗#
两款必备文献查找神器,轻松获取最新研究! 1. bioRxiv 输入关键词即可搜索到最新的生物学文献。bioRxiv是一个预印本服务器,庆祝其10周年,提供生物学领域的最新研究成果。 arXiv 除了生物学,arXiv还涵盖多个学科领域,包括物理学、数学、经济学等。通过搜索关键词,你可以找到最新的研究文献。arXiv是一个开放获取的学术档案服务,提供超过240万篇学术文章。 搜索帮助 在arXiv上,你可以进行高级搜索,涵盖多个学科领域,包括: 物理(Physics) 天体物理学(Astrophysics) 凝聚态物理(Condensed Matter) 一般相对论与量子宇宙学(General Relativity and Quantum Cosmology) 高能物理学实验(High Energy Physics-Experiment) 高能物理学理论(High Energy Physics-Theory) 数学物理学(Mathematical Physics) 非线性科学(Nonlinear Sciences) 以及其他多个子领域。 最新新闻 关注arXiv的博客,了解最新的学术动态和研究成果。 注意事项 请注意,arXiv上的材料未经同行评审,因此在引用时请谨慎。
学术神器!地图搜论文 学术探索者们,今天为大家介绍一个强大的学术论文检索工具:OPEN KNOWLEDGE MAPS。这款免费的学术搜索引擎以其卓越的文献检索功能而备受推崇。只需在搜索框中输入关键词,即可迅速找到与之相关的论文和研究成果。与传统的列表展示不同,OPEN KNOWLEDGE MAPS以地图形式呈现搜索结果,使用户能够直观地了解不同论文之间的联系和研究热点。 尽管OPEN KNOWLEDGE MAPS在学术搜索领域表现出色,但近期使用体验也揭示出其存在的一些不足。以下是其优缺点分析: 优点: 1⃣️ 强大的文献检索功能:能够快速、准确地找到与关键词相关的论文和研究成果。 2⃣️ 直观的搜索结果展示:通过地图形式展示搜索结果,使用户更直观地了解不同论文之间的联系和研究热点。 3⃣️ 提供多种实用工具:包括论文阅读器和论文分析工具,方便用户深入了解文献内容和结构,并进行文献分析和综述。 缺点: 1⃣️ 部分文献可能不全:由于使用的是公开的学术数据库,部分学术期刊和论文可能未被收录,因此可能会存在一定的信息缺失。 2⃣️ 无法直接下载全文:虽然提供了论文阅读器,但无法直接下载全文,需要结合使用SCI-HUB找到原始来源进行下载。 3⃣️ 搜索结果偏科:由于搜索引擎算法和学术数据库的不完善,可能会存在搜索结果偏向某一特定领域或方向的情况。 总的来说,如果你正在进行学术研究,OPEN KNOWLEDGE MAPS绝对是一个值得一试的学术搜索引擎。它的相关论文检索功能能够帮助你快速找到相关文献,初步了解你所要研究的领域,为你的论文写作提供有力的支持。ꀀ
17个必备文献检索网站,你用过几个? 文献检索是每个研究生必备的技能,但导师通常不会具体教你怎么做,这需要你自己摸索。以下是17个常用的文献检索网站,帮助你轻松找到所需的文献。 ✅ 谷歌学术(Google Scholar):可以搜索到大量的学术文献。 ✅ Web of Science:涵盖多种学科领域的权威学术资源。 ✅ 中国知网(CNKI):国内最大的学术文献数据库。 ✅ PubMed:专注于生物医学领域的文献搜索。 ✅ 百度学术:基于百度搜索引擎的学术资源平台。 ‼️ 使用这些网站进行文献检索时,建议使用英文关键词进行搜索,以获得更全面和准确的结果。
谷歌AI模型商用探秘 谷歌的AI搜索功能现在越来越强大,但是,我们是否可以完全信任它的结果呢?就像我在寻找一个空气净化器时,AI模型似乎能帮我找到最适合的那一款。𗢀♀️ ᠥ訿个智能化的时代,AI模型正在逐渐融入我们的日常生活。谷歌作为科技巨头,其AI模型在搜索领域的商用更是备受瞩目。然而,我们也需要警惕,AI并非万能,它也有可能出现“garbage in, garbage out”的情况。늊쯸 以空气净化器为例,当我在搜索框输入相关关键词,AI模型会迅速给出推荐。但这些推荐是否准确?是否真的符合我的需求?这就需要我们进行仔细的甄别和判断。 ᠥ 此,在使用谷歌AI模型进行搜索时,我们不仅要关注其结果,更要关注其推荐背后的逻辑和依据。只有这样,我们才能更好地利用这些智能工具,为我们的生活带来便利和惊喜!
我被这本LLM新书彻底征服了! 这本书简直是LLM领域的圣经!它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型,将其能力应用到各种场景中,比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是,它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统,让你的搜索更具智能性。 ᠥ襮际操作中,这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线,以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术,你可以构建出更为智能的语义搜索引擎,彻底颠覆传统的关键词搜索。 此外,这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构,比如BERT和GPT,你可以更好地理解这些模型的工作原理。 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程,特别是基础Transformer模型的架构,例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型,包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 总的来说,这本书提供了丰富的实践指导,帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者,这本书都值得一读再读!
微信群怎么找?这些方法太实用了! 你是不是也在为找不到微信群而发愁?别担心,我来给你支几招,保证你能找到你想要的微信群! 一、社交平台搜索 𑊦友圈搜索找群 打开微信的搜索框,选择朋友圈,输入关键词比如“群”或者“入群”,就能看到你的朋友们分享的微信群信息。说不定还能发现一些你从来没听说过的有趣群。 微博找群 微博上有很多用户会分享各种领域的微信群。你可以搜索特定领域的关键词,比如“美食群”或者“健身群”,再加上“微信群”字样,用心筛选一下,就能发现大量微信群。 二、网络社区查找 贴吧找群 虽然现在贴吧的活跃度不如以前,但依然有很多主题的帖子。你可以在与你兴趣相关的贴吧(比如游戏吧、追星吧等)中寻找各种微信群。 活动报名平台找群 很多在线活动报名平台上发布的活动,都会附上报名的二维码或者相关微信群二维码。你可以根据自己的兴趣,寻找各种讲座、户外拓展等活动相关的微信群。 三、借助搜索引擎和工具 图片搜索找群 直接打开搜索引擎(比如百度、必应等),搜索“微信群二维码”,会出现大量的微信群二维码。不过在扫码入群时要注意安全性。 搜狗搜索找微信群 打开搜狗浏览器切换到微信模式,能够找到所有用户在公主号上面发布过的关于微信群的文章,从而找到大量微信群二维码。 利用公主号平台加群 打开微信,点击顶部搜索按钮,在搜索框输入“活动分享网”(仅为示例,还有其他类似的公主号),然后点击搜索,点击公主号进入。在公主号提供的加群平台上,可以下拉浏览加群,也可以搜索加群,这些群的质量可能较好,都是采集回来的活跃群。找到想加的群后,点击加群按钮,弹出二维码,识别二维码加群,点击“加入群聊”就可以了。 希望这些方法能帮到你,赶紧去试试吧!找到你心仪的微信群,开启愉快的聊天之旅吧!
CiteSpace全攻略:学术研究新维度 数据收集 确定研究主题:首先,明确你的研究主题,例如“人工智能在医疗影像诊断中的应用”。然后,选择合适的数据库,如Web of Science、CNKI、Scopus和IEEE Xplore,根据学科领域和研究范围来选择。 检索与导出数据:利用数据库的检索功能,如Web of Science的高级检索,结合关键词和主题词进行搜索。导出数据时,选择包含完整信息的格式,确保文献的各个字段都完整且规范。 数据预处理 格式检查与转换:检查导出的数据格式,包括文本编码,处理乱码或特殊字符。如果数据来源多样,需要统一格式,例如调整作者姓名的记录方式。 数据去重:使用Excel等工具进行去重操作,注意处理不同版本的文献和内容基本相同的文献。去重后,可以按发表年份进行排序。 寸 CiteSpace软件操作 创建新项目:在创建项目时,除了命名和选择保存路径外,还可以添加项目描述信息。 导入数据:导入数据时,注意查看进度和报错信息。如果导入失败,检查数据文件。注意CiteSpace对数据文件大小的限制。 ⏰ 参数设置:设置时间切片时,结合研究领域的发展特点。新兴领域切片时间短,成熟领域时间可以长一些。可以尝试不同的设置来对比图谱效果。 节点类型:除了关键词,作者和机构分析也有价值。可以同时选择多种类型,然后根据重点来调整。 阈值设置:先使用默认设置,然后根据图谱的清晰度和信息丰富度进行调整,参考其他研究经验来优化。 ️ 运行分析:如果计算机性能有限,关闭其他程序。分析完成后,妥善保存文件。 图谱解读与文献综述撰写 关键词共现图谱解读:关注关键词的频次、内涵和关系,对比不同时段的变化,判断热点的稳定性和趋势。 话题演变分析:观察关键词的动态变化,追溯新关键词出现的原因,分析连线变化代表的研究方向融合或分化。 𐠤☨类分析:探究聚类内部结构,评估聚类质量,分析文献的研究方法和技术路线,比较聚类边界和重叠情况。 结合文献内容撰写综述:深入分析评价热点话题,讨论实际应用中的挑战和限制,引用文献中的解决方案。 话题演变梳理:构建时间线和逻辑框架,阐述各阶段的特点和标志性成果,引用代表性文献。 ️ 主题聚类讨论:阐述各聚类的现状、趋势和价值,强调聚类间的协同发展关系。
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