论文检索是科研工作者的必备技能，良禾为大家整理了有关论文检索与阅读的笔记，助力大家在学术道路上乘风破浪！

论文检索与阅读

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如何快速了解新领域的研究现状：可以先找一篇综述性文章，或者某篇文章的综述（related work）部分。另外，在检索综述类论文时，可以带上study、survey，review等最常见的，表明是综述类文章的关键字。需要注意，综述类文章的时间尽量新，近一两年的最好。

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如何正确地输入关键字检索：有时候你可能发现，即便拥有了一个研究方向，也未必能够找到合适的论文。如果一点也不知道该用什么单词去检索，可以去知网等查找中文版的论文，在其中的英文摘要或者参考文献中获得提示。

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如何判断一篇文章的质量：通常根据文章的影响因子来判断一篇文章的质量，对于SCI期刊可以利用JCR分区确定期刊质量。当然，SCI分区并不能完全代表论文的水平，还需要看这个期刊在业界中（尤其是小方向上）的口碑。

在计算机领域，很多论文属于会议论文，没有相应的影响因子和分区，这时我们可以查找中国计算机学会提出的《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》（http://navo.top/eqYZJb），它是由中国计算机学会（CCF）提出的一个计算机界研究者们发表研究成果的推荐列表，其中推荐期刊和会议包含A、B、C三个等级，与JCR分区无关。

一般来说，建议认真阅读的论文是A类期刊论文和A、B类会议论文。会议论文相对来说实时性更好，基本是今年投稿今年发表，而期刊的实时性会差一些，有时候一篇论文要3年才可以检索到。

做人工智能、计算机视觉和机器学习方向的一般关注“人工智能”这个领域。

论文检索常用网址

谷歌学术

(https://scholar.google.com/)

谷歌学术称得上最全面的搜索引擎之一。它功能齐全，支持引文中检索和多版本检索。谷歌学术对于作者主页的建设比较全面，可以通过关注作者，浏览其最新的研究进展。

国内可以使用谷歌学术镜像网站，数据基本是同步的。（或者学会科学上网）

Papers with Code

(https://paperswithcode.com/)

这是一个总结了机器学习、深度学习论文及其代码实现的网站。它通过领域任务进行分类，大部分的论文都是开源，并且附带源码。

AMiner

(https://www.aminer.cn/)

由清华大学计算机科学与技术系建立，包含了超过3.2亿学术论文/专利和1.33 亿学者的科技图谱，提供推荐订阅、论文检索、智慧人才、趋势分析等科技情报专业化服务。

xmol学术平台

(https://www.x-mol.com/)

包括Nature、Science、Nature Chemistry、JACS、Angew Chem 等数千种高水平期刊最新论文的信息，图文每日更新，看文献更方便，一目了然。根据文献信息（DOI或者期刊名、年、卷、页码，例如 J. Am. Chem. Soc. 2014, 136, 13118–13121）直达原文页面，轻松查找参考文献原文，支持上万种期刊。还可以开启中文模式，使用中文关键词直接搜索英文文献。

论文检索证明渠道

学术数据库

诸如Web of Science、Scopus、PubMed等学术数据库提供了论文检索功能，研究人员可以在其中搜索自己的论文并获取相关的检索结果作为论文被收录的证明。

权威学术科研机构

良禾文化合作了中外网大多数数据库，研究人员可以联系机构人员，进行论文检索报告的办理。

学术搜索引擎

学术搜索引擎如Google Scholar也可用于查找论文收录情况。通过输入论文的标题、作者等关键信息，研究人员可以获取相关的检索结果，包括论文的收录来源和被引用情况。

期刊官网

某些期刊的官方网站提供了论文检索功能，研究人员可以在其网站上输入论文信息进行搜索，查看论文的收录情况和详细信息。

图书馆资源

研究人员可向所在机构或学校的图书馆咨询，利用图书馆提供的资源和数据库进行论文检索，并获取相应的证明材料。

需要注意的是，不同渠道可能提供不同形式的检索结果和证明方式。因此，研究人员可以根据自身需求选择适合的渠道进行查询。

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