PapersFlow für Informatik- und KI-Forschung
Beschleunigen Sie die Informatik- und KI-Forschung mit einer Suche aus zwei Quellen über Semantic Scholar und OpenAlex (474M+ Arbeiten), GitHub-Code-Erkennung, Zitationsnetzwerkanalyse und einer Python-Sandbox zum Ausführen von Experimenten.
Durchsuchen Sie Semantic Scholar und OpenAlex (474M+ Arbeiten), entdecken Sie GitHub-Repositories, analysieren Sie Zitationsnetzwerke und führen Sie Python-Experimente aus — ein KI-Forschungsassistent, entwickelt für Forschende in Informatik und KI.
Die Informatik- und KI-Forschung entwickelt sich in einem Tempo, das traditionelle Methoden der Literaturrecherche innerhalb weniger Wochen veralten lässt. Täglich erscheinen neue Preprints auf arXiv, Benchmark-Ranglisten ändern sich ständig, und der Code, den Sie zur Reproduktion eines Ergebnisses benötigen, ist über GitHub-Repositories mit defekten Links verstreut. Um auf dem Laufenden zu bleiben, müssen gleichzeitig Arbeiten, Code, Datensätze und Benchmarks verfolgt werden — ein Workflow, für den kein einzelnes Tool entwickelt wurde.
Was Sie tun können
- Suche aus zwei Quellen (Semantic Scholar + OpenAlex)
- GitHub-Code-Erkennung
- Benchmark-Vergleich (KI-gestützt)
- Zitationsnetzwerkanalyse
Tools
Vergleichen
Frequently Asked Questions
- Kann PapersFlow Code für Arbeiten finden, die keinen GitHub-Link enthalten?
- Ja. PapersFlow verwendet mehrere Suchstrategien, die über die URL-Extraktion hinausgehen: Es sucht nach Titel der Arbeit und Methodenname, durchsucht GitHub-Profile von Autorinnen und Autoren und sucht nach charakteristischen Code-Mustern, die in der Arbeit erwähnt werden. Es findet Repositories für ungefähr 60 % der Arbeiten, die keinen expliziten Link enthalten.
- Wie aktuell sind die Arbeiten? Sind auch aktuelle arXiv-Preprints enthalten?
- PapersFlow durchsucht sowohl Semantic Scholar als auch OpenAlex und deckt über 474M Arbeiten ab, einschließlich arXiv-Preprints. Neue Arbeiten erscheinen typischerweise innerhalb weniger Tage nach der Veröffentlichung. Für die allerneuesten Preprints können Sie auch direkt eine arXiv-URL einfügen.
- Kann ich benutzerdefinierte Python-Analysen für die Arbeiten ausführen, die ich finde?
- Ja. Die Python-Sandbox ist mit sklearn, networkx, pandas, numpy, scipy, matplotlib und seaborn vorinstalliert. Sie können Zitationsnetzwerke analysieren, Benchmark-Vergleichsdiagramme erstellen, statistische Tests ausführen oder beliebige Daten verarbeiten, die aus Ihrer Forschungssitzung extrahiert wurden.
- Unterstützt es das IEEE-Zitationsformat?
- Ja. PapersFlow unterstützt die IEEE-Zitationsformatierung sowohl für Zitate im Text als auch für Literaturverzeichnisse. Sie können LaTeX mit IEEE-kompatiblen \cite{}-Befehlen und einer korrekt formatierten .bib-Datei exportieren, die für IEEE-Konferenz- oder Journalvorlagen bereit ist.