인공지능 분야 연구자들이 일반적으로 사용하는 동료 검색 도구는 다음과 같습니다. Google Scholar: 풍부한 필터링 기능을 제공하는 종합 학술 검색 엔진입니다. Microsoft Academic: 인공지능 분야에 중점을 두고 인용 데이터 및 연구 동향을 제공합니다. dblp: 컨퍼런스 진행 과정과 박사 학위 논문을 다루는 컴퓨터 과학 분야 최대 규모의 오픈 액세스 문헌 데이터베이스입니다. ACM 디지털 라이브러리: 인공 지능과 그 애플리케이션을 다루는 ACM 컨퍼런스 및 저널의 출판물이 포함되어 있습니다. IEEE Xplore: 인공 지능, 기계 학습 및 컴퓨터 비전에 중점을 둔 IEEE 컨퍼런스 및 저널의 간행물을 제공합니다.
AI 동료 검색 도구
인공지능 분야에서 동료 검색 도구는 연구자와 실무자에게 유용합니다. 결정적으로 관련 학술 논문, 회의 진행 자료, 기술 보고서를 검색하는 데 도움이 됩니다. 다음은 널리 사용되는 10가지 AI 동료 검색 도구입니다.
1. Google Scholar
Google Scholar는 동료를 포함한 다양한 출처의 학술 문헌을 검색할 수 있는 종합 학술 검색 엔진입니다. 논문, 회의 절차 및 기술 보고서를 검토했습니다. 사용자가 저자, 제목, 인용 횟수 등을 기준으로 필터링할 수 있는 고급 검색 기능을 제공합니다.
2. Microsoft Academic
Microsoft Academic은 Microsoft가 개발한 인공지능 분야의 연구 문헌 색인을 전문으로 하는 또 다른 학술 검색 엔진입니다. 인용 횟수, 저자 관계, 연구 동향 등 풍부한 데이터를 제공하여 사용자에게 인공 지능 분야에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 도구를 제공합니다.
3. dblp
dblp는 컴퓨터 과학 분야에서 가장 큰 오픈 액세스 문헌 데이터베이스 중 하나입니다. 인공지능 및 관련 분야를 다루는 학회 논문집, 학술지 기사, 박사 논문 등 500만 건 이상의 출판물이 포함되어 있습니다.
4. ACM 디지털 도서관
ACM 디지털 도서관은 ACM(Association for Computing Machinery)의 온라인 학술 자료 도서관입니다. 여기에는 인공 지능 및 그 응용을 포함한 광범위한 주제를 다루는 ACM 컨퍼런스 및 저널의 동료 검토 간행물이 포함되어 있습니다.
5. IEEE Xplore
IEEE Xplore는 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 온라인 학술 자료 라이브러리입니다. 인공 지능, 기계 학습, 컴퓨터 비전과 같은 분야에 초점을 맞춘 IEEE 컨퍼런스 및 저널의 동료 검토 간행물을 제공합니다.
6. arXiv
arXiv는 연구자가 동료 심사 없이 연구를 제출할 수 있는 사전 인쇄 서버입니다. 인공지능, 물리학, 수학 등 다양한 분야의 출판물을 다루며, 이용자에게 최첨단 연구정보를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.
7. Semantic Scholar
Semantic Scholar는 인공지능을 기반으로 한 학술 검색 엔진입니다. 자연어 처리를 사용하여 학술 문헌을 이해하고 의미적 유사성을 기반으로 관련 결과를 제공합니다. 인공지능, 컴퓨터과학, 생명과학 등의 분야에 중점을 두고 있습니다.
8. ResearchGate
ResearchGate는 동료 검색 도구를 포함하는 연구자를 위한 소셜 미디어 플랫폼입니다. 사용자는 논문을 검색하고, 연구 동향을 추적하고, 다른 연구자와 연결하여 관련 동료 출판물을 찾을 수 있습니다.
9. SpringerLink
SpringerLink는 Springer Nature의 온라인 학술 자료 라이브러리입니다. 여기에는 인공 지능 및 관련 분야를 다루는 Springer Nature 도서, 저널, 회의록에서 동료 검토를 거친 간행물이 포함되어 있습니다.
10. ScienceDirect
ScienceDirect는 Elsevier의 온라인 학술 자료 라이브러리입니다. Elsevier 저널의 동료 검토 간행물과 인공 지능 및 다양한 분야의 응용 분야를 다루는 서적을 제공합니다.
위 내용은 AI 동료 검색 도구는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!