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内容来源：友软网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

关键词检索语言

PubMed高级检索技巧全攻略 𐟓š PubMed检索技巧布尔逻辑运算符：使用AND、OR和NOT来组合关键词，提高检索准确性。作者检索：输入作者姓氏和名字，或者使用首字母缩写。机构检索：输入作者所属机构的名称。期刊检索：输入期刊的全称或缩写，甚至只输入期刊名的一部分。标题检索：输入文章标题，支持关键词搜索。 𐟔 高级检索功能作者索引：输入作者姓氏和名字，系统会自动匹配相应的首字母缩写。机构索引：输入作者所属机构的名称，系统会自动匹配相应的首字母缩写。期刊索引：输入期刊的全称或缩写，系统会自动匹配相应的关键词。主题词检索：使用MesH主题词进行高级搜索。同义词搜索：输入关键词后，系统会自动匹配相应的同义词。 𐟓– 主题词与同义词主题词：输入主题词后，系统会自动匹配相应的关键词。同义词：输入关键词后，系统会自动匹配相应的同义词。 𐟔‘ 检索结果展示详细结果页面：点击搜索结果后，会跳转到详细结果页面，展示文章标题、作者、期刊等信息。预览功能：在详细结果页面中，可以预览文章的部分内容。下载功能：点击下载按钮，可以将文章保存到本地电脑中。翻译功能：支持将文章内容翻译成多种语言。 𐟓‹ 注意事项双引号的使用：在搜索短语时，使用双引号来防止短语被拆开。空格的使用：在输入关键词时，确保关键词之间有空格。大小写敏感：在搜索关键词时，注意大小写敏感的问题。网络连接：确保网络连接正常，以便顺利下载和翻译文章。

斯坦福大学开放1.7万份晚清民国报纸 𐟓… 探索晚清和民国时期的新闻世界斯坦福大学和胡佛研究所联手打造的East View Global Press Archive（GPA）项目，为我们提供了一个丰富的历史资料库。这个数据库涵盖了1911年至1949年期间，二十多个城市的中文报纸，内容丰富，覆盖面广，且完全免费开放！ 𐟔 便捷的搜索与浏览体验无需注册登录，用户可以直接浏览数据库中的所有报纸。所有的刊物都以全图和全文本格式呈现，学术研究用户可以轻松检索关键词，系统会自动用蓝色标记出关键词在报纸中的位置。点击右上角的剪切图标，用户可以轻松获取所需内容的高清图像。 𐟌 多语言覆盖，更全面的资源 GPA项目不仅涵盖了中文报纸，还包含了其他地区10种语言的报刊数据库。无论是对历史感兴趣，还是需要进行跨语言研究，这个数据库都是一个宝贵的资源。 𐟓š 学术研究的新视角通过这个数据库，用户可以深入了解晚清和民国时期的社会、政治和文化变迁。对于历史学者、新闻从业者以及关注那个时代的人来说，这无疑是一个不可多得的研究工具。

AI搜索引擎的核心技术与实现步骤与传统搜索引擎相比，AI搜索引擎在多个方面进行了改进，包括理解用户问题的能力、总结搜索结果的能力、保留搜索结果索引的能力，以及扩展用户问题的能力。以下是AI搜索引擎的实现步骤和关键技术： 𐟔 用户输入查询 𐟌 抓取网页文本 AI搜索引擎首先抓取与用户输入关键词相关的搜索页面，并解析网页文本。 𐟒ᠦž„建提示词基于解析的文本，AI搜索引擎构建提示词，并将这些提示词递交给大语言模型。 𐟎‰ 返回搜索结果大语言模型生成的结果返回给用户，作为搜索结果。 𐟑袀𐟒𛠥…𓩔€术 Dense Passage Retrieval (DPR) DPR将问题和文档都编码为单一的向量，或者对文档进行多向量编码，而将问题表示为单一向量。简洁的存储和检索能力使其备受推崇，但在某些场景下检索效果可能稍差。相比之下，multi-vectors虽需更大的存储空间，但其在检索准确性上通常更为出色。跨语言信息检索技术 (CLIR) CLIR包括查询翻译、检索与排序、文档翻译（如果需要的话）、信息整合、反馈与优化、深度学习与表征学习等多个方面。 𐟤– 用户体验优化意图识别信息完备性检测问题生成用户反馈接收动态调整与学习上下文感知信息智能提取通过这些技术和步骤，AI搜索引擎能够更准确地理解用户需求，并提供更全面的搜索结果。

𐟓š 免费文献检索网站大集合！𐟌 𐟔 科研工作者们，别再为文献检索烦恼了！这里有一份精心整理的免费文献检索网站清单，助你轻松获取科研资料，提升工作效率！ 𐟌 权威学术资源平台 PubScholar：由中科院与多家单位联合出品的文献检索与下载平台，提供超过1.7亿篇文献资料，覆盖各个领域。哲社科文献中心：国家社会科学院出品的社科类文献内容库，数量多内容全，从中文期刊到古籍资料应有尽有。中科院科技期刊网：收录了360个学术和科普期刊，提供详细说明和支持快速访问。 𐟔 免费中英论文文献检索平台 Sci-down：支持输入DOI、关键词、标题、作者等各种样式检索。 Aminer AI：清华计算机系团队出品的科研检索工具，提供智能化检索、写作、数据分析等功能。 X-Mol：对学术工作者免费开放的检索平台，收录了超过1万种期刊，支持DOI、关键词等检索。 𐟓 论文写作好帮手 visualgraph Conpapers：可视化文献查询工具，输入一篇文献可以找到各种相关文献，并以文献树形式呈现。 DeepL：在学术场景表现出色的语言翻译工具，支持33种语言，还提供文档翻译等功能。 QuillBot：支持辅写、改写等功能的学术写作工具。 𐟏›️ 图书馆与学术资源网站国家数字图书馆：聚合了大量的图书和电子资源，可以直接访问查看。 IBRARY 世界图书馆：收录了全球范围内的各种图书资源，提供详细分类和检索功能。社会科学院图书馆：覆盖艺术文化等各个领域，还有各种学术资源可供下载。 𐟓š 中文文献检索平台超星期刊、博看期刊、汉斯期刊、中国科讯等：综合性科技期刊，覆盖20类3000种人文期刊。中国科技论文在线、中国心理科学信息中心、中华医学期刊等：专业医学资料库，提供科技文献检索和学术电子书数据库。国家科技图书文献中心、Pubscholar、哲社科文献中心等：中科院和社科院出品的免费学术资源。 𐟓š 英文文献检索平台 WOS、Nature、Science、EV等：权威学术文献平台和世界著名科技期刊平台。 SciDirect、Scopus、INFORMS等：全面的工程文献检索平台。 Wiley、arXiv、IEEE Xplore、Proquest等：综合学术出版服务平台和学术论文预印本平台。 Nber、SSRN、CALIS、JSTOR等：权威经济研究网站和人文社科期刊宝库。 Springer、Emerald Insight、Ebscohost、PubMed等：科研文献智能检索站和学术资源出版与检索平台。 𐟔 利用这些网站，你可以轻松找到所需的科研资料，提升工作效率，快来试试吧！

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

论文写作指南：从零开始到完美收尾 𐟔 文献检索使用知网等学术数据库，输入关键词或直接搜索论文标题。下载与研究方向相关的文献。 𐟓 拟定大纲创建论文大纲，包括：标题、摘要、绪论、理论基础、现状问题、结论对策和参考文献。 𐟓– 阅读与笔记阅读文献，记录关键问题和观点。分析问题，提出研究问题和建议。总结观点，提炼精华。 𐟓 填充内容参考查阅的文献，模仿高质量部分，用自己的话重新表达。避免直接复制，注重原创性。 𐟔„ 查重与降重使用同义词替换。将关键语句翻译成不同语言，再翻译回中文。利用AI工具进行降重。 𐟓‹ 检查格式确保标题、摘要、绪论、理论基础、现状问题、结论对策等部分的格式正确。 𐟓‘ 参考文献在知网等数据库下载参考文献，正确引用。 𐟎‰ 完成论文按照大纲和笔记，完成论文写作。

今年最不后悔读的一本大模型新书 𐟓š 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型，从文本生成到语义搜索，再到文本分类与聚类，开启AI应用的新篇章。 𐟚€ 构建高效的大型语言模型流水线，深入挖掘文本主题，聚类文本文档。 𐟔 创建先进的语义搜索引擎，超越传统关键词匹配，运用密集检索和重新排名技术。 𐟒ᠥ‘掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值，探索其无限可能。 𐟔砦𗱥…夺†解基础Transformer模型（如BERT和GPT）的架构，掌握其精髓。 𐟧頧 ”究大型语言模型的训练过程和原理，揭开其神秘面纱。 𐟛 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法，如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 𐟎𘺧‰𙥮š应用场景优化大型语言模型，提升其性能和效率。 𐟌Ÿ 通过这些内容，您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义，让AI技术为您的创作提供无限灵感。

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找日本文献？几招搞定！在学术研究的道路上，找到高质量的日本文献有时就像在大海捞针。𐟌Š 但别担心，这里有一些实用的小技巧，帮你轻松找到你需要的日本文献。 1️⃣ Cinii：这个网站简直就是学术研究者的天堂。𐟌ˆ 你可以直接输入简体中文进行检索，网站会自动识别并找出对应的日本论文。如果你更喜欢用日文，那也没问题。记得使用Firefox或谷歌浏览器，并安装中日双语全屏翻译插件，这样筛选文献时会更加得心应手。𐟔 2️⃣ Google Scholar：虽然需要梯子，但它的功能非常强大。𐟔 你可以直接输入简体中文进行检索，记得先把语言调成日语。论文的下载方式与Cinii类似，非常方便。 3️⃣ JSTAGE：这个网站是下载PDF版日本文献的绝佳选择。𐟓‘ 注意，这个网站不能识别简体中文，所以你需要输入关键词的日语表达。大多数文献都可以在这个网站上找到，非常推荐使用。 𐟓š 论文阅读小贴士：下载论文后，可以使用Zotero插件来自动识别论文格式，并保存到你选择的分类中。𐟓‚ 你也可以将PDF导入EasyEssay.ai中，选择日语输入并输出中文总结，这样就能轻松理解日语文献的内容。 𐟓 论文引用指南：在Cinii中引用时，可以直接点击“export to endnote”，然后在Zotero中看到所保存的论文引用资料。𐟓‘ 在JSTAGE中引用时，下载文件后使用Zotero打开，具体步骤与Cinii类似。 𐟌 日本学者英文文献检索技巧：当遇到日文文献不足或过时的情况时，可以利用日本学者论文中的英文关键词在PubMed中进行检索。𐟔 这样可以找到更多最新的研究资料。这些小技巧希望能助你一臂之力，让你的学术研究更加高效和精准。𐟌Ÿ