PapersFlow для исследований в области Computer Science и AI
Ускорьте исследования в области CS и AI с помощью поиска по двум источникам — Semantic Scholar и OpenAlex (474M+ статей), поиска кода на GitHub, анализа сетей цитирования и Python-песочницы для запуска экспериментов.
Ищите в Semantic Scholar и OpenAlex (474M+ статей), находите репозитории GitHub, анализируйте сети цитирования и запускайте эксперименты на Python — AI-ассистент для исследований, созданный для исследователей в области CS и AI.
Исследования в области CS и AI развиваются с такой скоростью, что традиционные методы обзора литературы устаревают за считанные недели. Новые препринты ежедневно появляются на arXiv, таблицы лидеров бенчмарков постоянно меняются, а код, необходимый для воспроизведения результата, разбросан по репозиториям GitHub с неработающими ссылками. Чтобы оставаться в курсе, нужно одновременно отслеживать статьи, код, датасеты и бенчмарки — а такой рабочий процесс не был предусмотрен ни одним отдельным инструментом.
Что вы можете делать
- Поиск по двум источникам (Semantic Scholar + OpenAlex)
- Поиск кода на GitHub
- Сравнение бенчмарков (с помощью AI)
- Анализ сети цитирования
Инструменты
Сравнить
Frequently Asked Questions
- Может ли PapersFlow находить код для статей, в которых нет ссылки на GitHub?
- Да. PapersFlow использует несколько стратегий поиска помимо извлечения URL: ищет по названию статьи и названию метода, сканирует GitHub-профили авторов и ищет характерные паттерны кода, упомянутые в статье. Он находит репозитории примерно для 60% статей, в которых нет явной ссылки.
- Насколько актуальны статьи? Включает ли это недавние препринты arXiv?
- PapersFlow ищет и в Semantic Scholar, и в OpenAlex, охватывая более 474M статей, включая препринты arXiv. Новые статьи обычно появляются в течение нескольких дней после публикации. Для самых свежих препринтов вы также можете просто вставить URL arXiv напрямую.
- Могу ли я запускать собственный анализ на Python для найденных статей?
- Да. Python-песочница уже содержит sklearn, networkx, pandas, numpy, scipy, matplotlib и seaborn. Вы можете анализировать сети цитирования, строить сравнительные диаграммы бенчмарков, запускать статистические тесты или обрабатывать любые данные, извлечённые из вашей исследовательской сессии.
- Поддерживается ли формат цитирования IEEE?
- Да. PapersFlow поддерживает форматирование цитирований IEEE как для внутритекстовых ссылок, так и для списков литературы. Вы можете экспортировать LaTeX с совместимыми с IEEE командами \cite{} и корректно оформленным файлом .bib, готовым для шаблонов конференций или журналов IEEE.