科研工具分享

论文阅读

  • 工具1:https://www.connectedpapers.com/
    该网址可以对某一论文的延伸很好的覆盖,可以将该领域的论文形成一一串研究思路。
    如Attention is all you need
    在这里插入图片描述
    找到论文的代码实现
  • Papers With Code:自动把论文连接到实现代码的 GitHub 资源库和数据集,并根据 GitHub 的收藏量排序。每篇论文可能有多个合并的条目.
  • Github pwc:以相当简洁的列表关联论文和代码实现,包含最新的 NIPS 论文.
  • GitXiv:每个项目可以方便地展示为 arXiv+GitHub+链接+讨论,可惜的是这个项目不再维护了.
  • Papers With Code:https://paperswithcode.com/
    (https://paperswithcode.com/sota) Github
    pwc:https://github.com/zziz/pwc GitXiv:http://www.gitxiv.com/
    https://github.com/paperswithcode/releasing-research-code

看论文

  • arXiv-sanity:相比于 arXiv 有很大的改进,包括在浏览中显示摘要、评论和非常基本的社交、库功能。这个整合了很多便捷功能的网站,是 Andrej Karpathy 在空闲时开发的。
  • arXiv-vanity:可以将来自 arXiv 的论文渲染成响应式网页,从而让人们不用再看 pdf 文档。
  • arXiv-sanity:http://arxiv-sanity.com/
    arXiv-vanity:http://arxiv-vanity/ arXiv:https://arxiv.org/
    计算机视觉方面的论文:https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision
    论文翻译工具:http://tongtianta.site/paper/2881
    readpaper[ReadPaper的在线论文阅读笔记神器 ]:https://readpaper.com/
    论文搜索和分析
    1.Google scholar:如今搜索论文的首选,可以在这里查看论文统计和引用参考文献,还能通过关注作者或者论文获得新论文更新提醒,以及利用自动化推荐来提供一个基本库
  • Semantic scholar:可以结合外部材料整合进行论文的语义分析。功能包括:展示引用和参考文献、度量论文影响力、展示论文图表、自动生成关键词(根据标题)、分析作者、在互联网寻找额外资源(例如,相关 youtube 视频),以及推荐论文。
  • Google scholar:https://scholar.google.co.il/ Semantic
    scholar:https://www.semanticscholar.org/
    社交平台
  • Shortscience:这是一个能共享论文概述的平台,目前有超过 1000 篇论文概述,并仍在持续增长
    2.OpenReview:这是一个能提供公开论文评审过程的平台,所有提交的论文会公开作者姓名等信息,同时接受同行的评价及提问,可以匿名或实名地对论文进行评价。公开评审结束后,论文作者也能够调整和修改论文。Openreview 目前仅对特定学术会议提供评审功能,例如 ICLR,并且由于受到广泛质疑,ICLR 在 Openreview 上的评审也被改成了双盲评审。除了官方评审之外,近期很多论文的评论区也能看到读者和作者之间的积极交流
    3.Scirate:能看到热度较高的 arXiv 论文,并按学科分门别类,还能浏览相关论文的评论。但其热度排序基于该网站内的点赞数,而这个网站的活跃度并不高
  • Shortscience:http://www.shortscience.org/
    OpenReview:https://openreview.net/ Scirate:https://scirate.com/

参考的原文链接:https://www.jianshu.com/p/d61aa4c02ef6

### 科研工作中高效的工具和软件 在科研领域,选择合适的工具和软件能够极大地提高工作效率并简化复杂的数据分析过程。以下是几款被广泛应用于科学研究中的高效工具和软件: #### 数据可视化与统计分析 GraphPad Prism 是一款专注于生物医学数据分析和可视化的强大工具[^1]。这款软件以其小巧的体积(仅约30MB)、友好的用户界面以及强大的绘图能力而著称。它可以轻松生成各种高质量图表,如Kaplan-Meier生存曲线、柱状图、小提琴图等,并支持个性化的颜色调整和样式设置。对于需要频繁进行实验数据分析的医学生或其他生命科学领域的研究者来说,这是一款非常实用的选择。 #### 海洋科学专用工具箱 针对特定学科的研究人员,也有专门设计的专业级工具包可供选用。例如 GSW-Python 就是一个专门为海洋科学家开发出来的 Python 库[^2]。它不仅具备高性能优化特性以加快数值计算的速度,还提供了丰富的功能模块用于完成诸如海水物理化学性质估算之类的任务。此外,由于其良好的兼容性和扩展性,使得与其他主流科学计算框架之间的协作变得更加顺畅无阻。 #### 综合型编程环境 - Jupyter Notebook Jupyter Notebook 提供了一个交互式的笔记本平台,允许用户在同一文档中编写代码、运行程序以及记录结果解释说明等内容。这种形式非常适合于探索性的数据分析工作流程展示以及教学演示用途。凭借灵活的语言支持(包括但不限于Python,R,Julia), 它已经成为众多跨领域学者共同交流分享研究成果的理想载体之一。 #### 文献管理神器 - Zotero 或 Mendeley 无论是撰写论文还是准备报告,在整个过程中都需要妥善管理和引用大量参考文献资料。Zotero 和 Mendeley 都是非常优秀的开源/免费解决方案,可以帮助自动收集网络上的学术文章元数据信息,创建个人图书馆分类存储条目详情,并自动生成符合期刊要求的标准格式参考列表项。 ```python import zotero zlib = zotero.Zotero('your-library-id', 'user', 'your-api-key') items = zlib.top(limit=5) for item in items: print(item['data']['title']) ``` 以上介绍了几种不同类型但均十分有效的科研辅助应用实例。每种都有各自独特的优势所在,具体挑选哪一种取决于实际应用场景和个人偏好等因素考虑之后再做决定最为合适不过了!
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