- 5 графов в месяц
- Доступны все функции
Connected Papers
0 ОтзывыConnected Papers преобразует идентификатор статьи, URL или название в визуальный граф похожих научных публикаций. Исследователи могут изучать тенденции в своей области, находить важные недавние статьи и использовать представления Prior Works и Derivative Works, чтобы обнаруживать влиятельные более ранние исследования и последующие обзоры литературы. Сервис опирается на базу данных Semantic Scholar, охватывающую публикации по различным научным направлениям, и помогает восполнять пробелы в библиографии диссертации.
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Connected Papers
Connected Papers преобразует идентификатор статьи, URL или название в визуальный граф похожих научных публикаций. Исследователи могут изучать тенденции в своей области, находить важные недавние статьи и использовать представления Prior Works и Derivative Works, чтобы обнаруживать влиятельные более ранние исследования и последующие обзоры литературы. Сервис опирается на базу данных Semantic Scholar, охватывающую публикации по различным научным направлениям, и помогает восполнять пробелы в библиографии диссертации.
Реклама
Что такое Connected Papers?
Connected Papers помогает изучать научную литературу с помощью визуальных графов, построенных на основе исходной статьи. Введите DOI, идентификатор arXiv, URL статьи или её название, чтобы создать граф похожих публикаций и получить обзор исследовательской области. Граф помогает выявлять тенденции, популярные работы и релевантные статьи, которые иначе можно было бы упустить. Раздел Prior Works позволяет находить важные работы-предшественники, а Derivative Works выделяет обзоры литературы и более новые передовые исследования, появившиеся после исходной статьи. Пользователи могут переходить к интересующим их публикациям и строить дополнительные графы для дальнейшего изучения. Сервис использует базу данных Semantic Scholar, содержащую публикации из научных областей, включая машинное обучение, биологию и философию. Он также предназначен для помощи исследователям в восполнении пробелов в библиографии диссертации.
Кто будет использовать Connected Papers?
- Академические исследователи
- Прикладные учёные
- Студенты университетов
- Авторы диссертаций
- Исследователи, изучающие новую научную область
Как использовать Connected Papers?
- Шаг 1: Введите DOI статьи, идентификатор arXiv, URL статьи или её название.
- Шаг 2: Постройте граф на основе исходной статьи, чтобы увидеть похожие научные публикации.
- Шаг 3: Изучите граф, чтобы понять, какие работы и тенденции важны для этой области.
- Шаг 4: Используйте Prior Works для поиска влиятельных работ-предшественников, а Derivative Works — для поиска последующих обзоров и исследований.
- Шаг 5: Открывайте интересующие статьи и стройте дополнительные графы, чтобы продолжить исследование или восполнить пробелы в библиографии.
Платформа
- Web
Ключевые Особенности и Преимущества Connected Papers
Основные функции
- Создание визуального графа статей, связанных с исходной публикацией
- Ввод DOI, идентификатора arXiv, URL статьи или её названия
- Изучение предшествующих и последующих работ
- Использование базы научных публикаций Semantic Scholar
- Создание дополнительных графов на основе статей, найденных в ходе исследования
Преимущества
- Наглядный обзор научной области
- Поиск актуальных или важных недавних статей
- Поиск влиятельных ранних исследований и последующих обзоров литературы
- Выявление статей для включения в библиографию диссертации
Основные Сценарии Использования и Приложения Connected Papers
- Изучение незнакомой научной области
- Поиск важных недавних статей в быстро развивающихся областях, например в машинном обучении
- Выявление предшествующих исследований и влиятельных работ-предшественников
- Поиск последующих работ, обзоров литературы и новых исследований
- Восполнение пробелов в библиографии диссертации
Плюсы и минусы Connected Papers
Плюсы
Создаёт визуальные графы, упрощающие изучение связей между научными статьями
Поддерживает разные исходные данные: DOI, идентификатор arXiv, URL и название
Предлагает отдельные представления Prior Works и Derivative Works
Охватывает научные исследования в разных областях благодаря базе данных Semantic Scholar
Минусы
Работа начинается с идентификатора научной статьи, URL или названия, поэтому пользователю нужна подходящая исходная публикация
Результаты зависят от охвата базы данных Semantic Scholar
Сервис предназначен для поиска научной литературы, а не для веб-исследований общего назначения
Ценообразование Connected Papers
| Есть бесплатный план | YES |
|---|---|
| Детали бесплатной пробной версии | |
| Модель ценообразования | freemium |
| Требуется кредитная карта | No |
| Оплата от | 6 USD |
| Есть пожизненный план | No |
| Частота выставления счетов | quarterly/yearly |
Детали плана ценообразования
Бесплатный
0 USDАкадемический
6 USD- Неограниченное количество графов
- Доступны все функции
- Для учёных, некоммерческих организаций и личного использования
- Оплата $72 в год
Академическая группа
6 USD за место- Неограниченное количество графов
- Доступны все функции
- Единый счёт
- Для учёных и некоммерческих организаций
- Оплата $72 в год за место
Бизнес
20 USD- Неограниченное количество графов
- Доступны все функции
- Для бизнеса и промышленности
- Оплата $240 в год
Бизнес-группа
20 USD за место- Неограниченное количество графов
- Доступны все функции
- Единый счёт
- Для бизнеса и промышленности
- Оплата $240 в год за место
Часто Задаваемые Вопросы о Connected Papers
Информация о Компании Connected Papers
- Веб-сайт:
- Название Компании: Connected Papers
- Email Поддержки:
- Facebook:
- X(Twitter):
- YouTube:
- Instagram:
- Tiktok:
- LinkedIn:
Обзоры Connected Papers
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Connected Papers?
Google Scholar
Semantic Scholar
ResearchGate
PubMed
Mendeley
Вам также может понравиться：
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Resea AI — это интеллектуальный исследовательский AI-агент, который самостоятельно быстро выполняет задачи по исследованию и написанию текстов.
Theoriq AI - это интеллектуальная платформа для анализа данных и поддержки принятия решений.
Ассистент исследователя Moody's предлагает содержательный анализ и исследовательские возможности для финансовых профессионалов.
FutureHouse — это AI-агент для получения информации о инвестициях в недвижимость и анализа объектов недвижимости.
MARL-DPP реализует многоагентное обучение с подкреплением с диверсификацией посредством детерминантных точечных процессов (DPP) для поощрения разнообразных скоординированных политик.
Фреймворк на Python, позволяющий создавать и моделировать ИИ-агентов с настраиваемым поведением и окружением.
Многоагентская симуляционная платформа на Python, позволяющая одновременно сотрудничать, соревноваться и обучать агентов в настраиваемых окружениях.
Deep Research Agent автоматизирует обзор литературы, осуществляя поиск, суммирование и анализ научных статей с помощью поиска на базе ИИ и NLP.
Рамочная структура AI-агентов, управляющая несколькими агентами перевода для совместного создания, уточнения и оценки машинных переводов.
Агент на базе ИИ, самостоятельно просматривающий веб-страницы, извлекающий данные и создающий структурированные научные сводки.
Искусственный интеллект, автоматизирующий академические и веб-исследования, осуществляя поиск, суммирование и синтез информации в структурированные отчёты.
Агент, управляемый ИИ, автоматизирующий глубокие исследовательские задачи: web-скрапинг, сводка литературы и создание инсайтов для эффективного анализа.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
Агентно-ориентированная структура моделирования для координации отклика на спрос в виртуальных электростанциях с использованием JADE.
Автономный AI-агент, выполняющий обзор литературы, генерацию гипотез, проектирование экспериментов и анализ данных.
AI-агент, выполняющий автоматизированное веб-исследование, сбор, обобщение и извлечение инсайтов из нескольких онлайн-источников быстро.
AI_RAG — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий агентам ИИ выполнять генерацию с помощью поиска, используя внешние источники знаний.
Open-source фреймворк на Python, реализующий алгоритмы обучения с усилением для многоагентных систем в кооперативных и конкурентных средах.
Открытый исходный код AI-агент, интегрирующий большие языковые модели с настраиваемым веб-скрейпингом для автоматизированных углубленных исследований и извлечения данных.