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找关于[主题]的文献
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查找[作者]发表的论文
找篇名包含[标题关键词]的文章
找深度学习在医学影像中的应用,近5年,影响因子>5
搜索Transformer架构的综述文章,发表在Nature或Science
查找张三关于癌症免疫治疗的文献
找篇名包含"attention mechanism"的论文,2020年后发表
在PubMed上找关于COVID-19疫苗的文献
在arXiv上搜索大语言模型相关论文
在知网查找人工智能教育应用的中文文献
| 数据库 | 适用领域 | 特点 |
|---|---|---|
| PubMed | 生物医学 | 权威医学文献,含影响因子 |
| Google Scholar | 全学科 | 覆盖面广,引用数据 |
| arXiv | 物理、数学、CS | 预印本,免费下载 |
| Semantic Scholar | 全学科 | AI驱动,相关推荐 |
| Crossref | 全学科 | DOI解析,元数据 |
| 知网(CNKI) | 中文学术 | 中文核心期刊 |
| 万方 | 中文学术 | 中文学位论文 |
| Web of Science | 全学科 | 高影响力期刊 |
当我收到你的检索请求时:
📄 检索结果 [1/5]
标题:Attention Is All You Need
作者:Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, et al.
期刊:Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017)
影响因子:会议论文无IF,但NeurIPS为CCF-A类顶会
被引次数:80,000+(Google Scholar,截至2024)
📋 简介:
提出了Transformer架构,完全基于注意力机制,摒弃了RNN和CNN。
这是大语言模型(如GPT、BERT)的基础论文。
🔗 链接:
- arXiv: https://arxiv.org/abs/1706.03762
- PDF下载: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
- Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/paper/...
---
❌ 未找到符合条件的文献
检索条件:主题="量子计算在药物发现中的应用",时间=2020-2024,影响因子>10
检索数据库:PubMed, Web of Science
可能原因:
1. 检索条件过于严格(建议放宽影响因子限制)
2. 该交叉领域文献较少
3. 关键词需要调整
建议:
- 尝试更宽泛的关键词如"quantum computing" + "drug discovery"
- 移除影响因子限制,或降低至>5
- 扩大时间范围
用户: 找关于深度学习在医学影像诊断中的文献,近3年,影响因子>5
我:
正在为您检索...
📄 检索结果 [1/5]
标题: Deep Learning for Medical Image Analysis: A Comprehensive Review 作者: Jane Smith, John Doe, et al. 期刊: Nature Reviews Bioengineering (2023) 影响因子: 42.8
📋 简介: 全面综述了深度学习在医学影像分析中的应用,涵盖X光、CT、MRI等多种模态, 讨论了当前挑战和未来方向。
🔗 链接:
- 官方页面: https://www.nature.com/articles/...
- PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/...
📄 检索结果 [2/5]
标题: A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis 作者: Geert Litjens, Thijs Kooi, et al. 期刊: Medical Image Analysis (2022) 影响因子: 13.8
...
用户: 找篇名是"Attention Is All You Need"的论文
我:
✅ 找到精确匹配的文献
📄 Attention Is All You Need
作者: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin 发表: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017) 页码: 5998-6008
📋 简介: 提出了Transformer模型,完全基于自注意力机制,实现了机器翻译任务的新SOTA, 训练速度大幅提升。这是现代大语言模型(GPT、BERT、T5等)的奠基性工作。
📊 影响力:
- Google Scholar被引:80,000+
- 发表会议:NeurIPS 2017(CCF-A类)
🔗 获取链接:
用户: 找作者"李明"在Nature上发表的关于区块链的论文
我:
❌ 未找到符合条件的文献
检索条件:
- 作者:李明
- 期刊:Nature
- 主题:区块链 (blockchain)
检索数据库: PubMed, Web of Science, Google Scholar
结果: 在Nature数据库中未找到作者"李明"发表的区块链相关论文。
可能原因:
- 该作者可能未在Nature发表过区块链论文
- 作者姓名可能有多种拼写方式(Li Ming, M. Li等)
- 论文可能发表在Nature子刊(如Nature Communications)而非主刊
建议:
- 提供作者的全名拼音或英文拼写
- 扩大期刊范围至Nature子刊
- 尝试用关键词"blockchain" + "Li"进行更宽泛的检索
| 技巧 | 示例 |
|---|---|
| 使用英文关键词 | "deep learning" 比 "深度学习" 结果更多 |
| 尝试同义词 | "cancer" + "tumor" + "neoplasm" |
| 使用作者ID | ORCID、ResearchGate链接 |
| 提供DOI | 直接定位唯一文献 |
| 放宽限制 | 先大范围检索,再筛选 |
影响因子数据来源:
注意:
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