Kasus Penggunaan

PapersFlow untuk Riset Ilmu Komputer & AI

Percepat riset CS dan AI dengan pencarian dua sumber di Semantic Scholar dan OpenAlex (474M+ paper), penemuan kode GitHub, analisis jaringan sitasi, dan sandbox Python untuk menjalankan eksperimen.

Telusuri Semantic Scholar dan OpenAlex (474M+ paper), temukan repo GitHub, analisis jaringan sitasi, dan jalankan eksperimen Python — asisten riset AI yang dibangun untuk peneliti CS dan AI.

Riset CS dan AI bergerak dengan kecepatan yang membuat metode tinjauan literatur tradisional menjadi usang dalam hitungan minggu. Preprint baru muncul setiap hari di arXiv, leaderboard benchmark terus berubah, dan kode yang Anda butuhkan untuk mereproduksi hasil tersebar di berbagai repo GitHub dengan tautan yang rusak. Untuk tetap mengikuti perkembangan, Anda harus secara bersamaan melacak paper, kode, dataset, dan benchmark — sebuah workflow yang tidak dirancang untuk ditangani oleh satu alat saja.

Apa yang Dapat Anda Lakukan

  • Pencarian Dua Sumber (Semantic Scholar + OpenAlex)
  • Penemuan Kode GitHub
  • Perbandingan Benchmark (Dibantu AI)
  • Analisis Jaringan Sitasi

Alat

Bandingkan

Frequently Asked Questions

Bisakah PapersFlow menemukan kode untuk paper yang tidak menyertakan tautan GitHub?
Ya. PapersFlow menggunakan berbagai strategi pencarian di luar ekstraksi URL: menelusuri berdasarkan judul paper dan nama metode, memindai profil GitHub penulis, dan mencari pola kode khas yang disebutkan dalam paper. PapersFlow menemukan repositori untuk sekitar 60% paper yang tidak menyertakan tautan eksplisit.
Seberapa mutakhir paper yang tersedia? Apakah ini mencakup preprint arXiv terbaru?
PapersFlow menelusuri Semantic Scholar dan OpenAlex, mencakup lebih dari 474M paper termasuk preprint arXiv. Paper baru biasanya muncul dalam beberapa hari setelah publikasi. Untuk preprint yang paling baru, Anda juga dapat langsung menempelkan URL arXiv.
Bisakah saya menjalankan analisis Python kustom pada paper yang saya temukan?
Ya. Sandbox Python sudah dimuat dengan sklearn, networkx, pandas, numpy, scipy, matplotlib, dan seaborn. Anda dapat menganalisis jaringan sitasi, membuat grafik perbandingan benchmark, menjalankan uji statistik, atau memproses data apa pun yang diekstrak dari sesi riset Anda.
Apakah ini mendukung format sitasi IEEE?
Ya. PapersFlow mendukung format sitasi IEEE baik untuk sitasi dalam teks maupun daftar referensi. Anda dapat mengekspor LaTeX dengan perintah \cite{} yang kompatibel dengan IEEE dan file .bib yang diformat dengan benar, siap untuk template konferensi atau jurnal IEEE.