Connected Papers_云技派,专注ai人工智能!

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Connected Papers es una herramienta en la que introduces el identificador de un artículo (DOI, arXiv ID, URL, título, etc.), o directamente el título, para obtener un gráfico visual de artículos similares en ese campo. Esto ayuda a comprender mejor las tendencias y la dinámica de investigación del área.

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Connected Papers_云技派,专注ai人工智能!Introducción

Connected Papers, una herramienta de navegación visual de literatura académica, que ayuda a investigadores y científicos aplicados a encontrar y explorar artículos relacionados con su campo de trabajo. Una plataforma de investigación e intercambio de conocimientos que ayuda a científicos, investigadores y estudiantes a encontrar las últimas investigaciones y perspectivas sobre los temas que les interesan. Es un repositorio en línea de artículos de investigación y otras formas de contenido académico, organizados en colecciones según el tema y las palabras clave.

查找和浏览学术论文---www.connectedpapers.jpg

Funciones principales de Connected Papers:

  • Visión general visual del campo de investigación

  • Identificación de trabajos populares

  • Exploración de las relaciones dinámicas entre diferentes campos de investigación

  • Manejo de grandes volúmenes de nuevos artículos

  • Exploración bidireccional de artículos relacionados

¿Para qué sirve Connected Papers?

1. Comprender de forma intuitiva un nuevo campo académico

Introduzca un artículo representativo y crearemos un gráfico de artículos similares de ese campo. Explore y cree más gráficos para los artículos interesantes que encuentre: pronto tendrá una comprensión real e intuitiva de las tendencias, los trabajos más importantes y la dinámica del campo que le interesa.

2. Asegurarse de no perderse ningún artículo importante

En algunos campos como el aprendizaje automático, se publican tantos artículos nuevos que es difícil seguirles el rastro. Con Connected Papers, puede buscar y descubrir de forma visual los artículos importantes recientes. Sin necesidad de mantener listas.

3. Crear la bibliografía para su artículo

Comience con las referencias que está seguro de querer incluir en la bibliografía y luego use Connected Papers para填补 los huecos y encontrar el resto de referencias.

4. Descubrir las obras anteriores y derivadas más relevantes

Use nuestra vista de obras anteriores para encontrar trabajos ancestrales importantes en el campo que le interesa. Use nuestra vista de obras derivadas para encontrar revisiones bibliográficas del campo, así como los últimos avances publicados después del artículo que introdujo.

5. Apoyamos su campo científico

Ya sea investigador de aprendizaje automático, estudiante de biología o filósofo, utilizamos la base de datos de Semantic Scholar, que contiene cientos de millones de artículos de todos los campos científicos.

Aplicaciones de Connected Papers:

  • Encontrar artículos de investigación relacionados para revisiones bibliográficas.

  • Explorar nuevas investigaciones en un campo específico.

  • Mantenerse al día con el contenido académico más reciente.

¿Cómo usar Connected Papers?

Para usar Connected Papers, simplemente introduzca el campo que le interesa y la herramienta le proporcionará una visión general visual de dicho campo.

Paso 1: Abra el sitio web oficial de Connected Papers.

Paso 2: Introduzca las palabras clave del campo que desea buscar o el título del artículo o el DOI del artículo.

Paso 3: Haga clic en el botón Build a graph para generar el gráfico visual de la red de artículos relacionados y analice la interpretación del gráfico de red.

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Paso 4: Haga clic en Prior works para ver los trabajos anteriores, que se pueden ordenar según el número de citas, y encontrar los artículos importantes relacionados con el tema de investigación.

Puede conocer los artículos más populares y explorar las relaciones dinámicas entre diferentes campos de investigación. Además, al aprovechar la herramienta para manejar grandes volúmenes de nuevos artículos, también puede asegurarse de no perderse ningún artículo importante. También puede explorar artículos relacionados de forma bidireccional, descubriendo trabajos anteriores y derivados importantes.

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