Исходя из POV кого-то, кто думает о получении докторской степени в области компьютерных наук.
У меня возникают проблемы с выбором того, на чем я буду концентрироваться, когда буду получать докторскую степень. Смотрите также этот вопрос на academia.SE .
Поэтому я думаю, что чтение / отслеживание того, какие исследования проводятся и какие исследовательские работы выпускаются, является хорошим источником ... вдохновения? Плюс хорошие знания, чтобы знать.
Есть ли центральное место / база данных / хорошее начальное место для просмотра недавно опубликованных исследовательских работ по КС, или они все спрятаны глубоко на веб-сайтах университета, в котором они были написаны?
reference-request
Тейлор Хьюстон
источник
источник
Ответы:
Как упомянул AJed , цифровая библиотека ACM и IEEE xplorer будут в верхней части списка.
Дополнительно Goggling с расширенным поиском по названию ссылки с возможностью поиска PDF или PS увеличивает изменение попадания.
Иногда ограничив поиск
cs.xyzилиxyz.eduповышает качество результатов.Если вы только начинаете
surveyизучать тему, попробуйте добавить это слово в качестве поискового термина, потому что многие исследователи пишут обзорные работы, чтобы кто-то новичок в этом предмете был информированным человеком, направляющим путь.Мне также нравится работать с CitSeerX , WorldCat и Google Scholar.
Не забывайте смотреть на патенты в Google Scholar, обычно нет, но время от времени компаниям приходится выдавать что-то хорошее, что они могут нигде не публиковать.
Если вы не посещаете школу, вы можете увидеть, предоставляет ли школа доступ к своей библиотеке сторонним лицам. Я узнал, что могу сделать это для Принстонского университета за 300 долларов в год.
Добавлено 02.03.2013
Microsoft Academic Search
Это также может визуализировать тенденции публикации на компьютере
Добавлено 01.01.16
arxiv.org - Открытый доступ к 1106143 электронным изданиям по физике, математике, информатике, количественной биологии, количественным финансам и статистике.
semanticscholar.org
У этого есть хорошая функция, которая перечисляет обзоры, которые полезны, когда вы начинаете что-то новое.
источник
См. Цифровую библиотеку ACM, IEEE xplorer. Это вершина на мой взгляд. Посмотрите также в ScienceDirect (Elsevier) и Springer (для теоретической информатики я считаю, что эти две библиотеки лучше).
Как правило, поиск в вашей исследовательской задаче приведет вас к бумагам. Журналы, в которых публикуются эти статьи, - это то, что вы ищете. Конечно, используйте ссылки и цитаты из газеты, которую вы читаете. В долгосрочной перспективе вы будете ограничивать себя журналами своей области.
источник
Очень большая часть новых статей по информатике выходит на arxiv: http://arxiv.org/corr/home .
Если вас интересует теория сложности, взгляните на ECCC: http://eccc.hpi-web.de/ .
Если вы заинтересованы в криптографии, есть архив электронных копий IACR: http://eprint.iacr.org/ .
Все это бесплатно и, честно говоря, должно быть достаточно для большинства последних работ.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Может быть, я был слишком позитивным там. Я в основном знаю о теоретической информатике американского типа.
источник
Microsoft Academic Search очень хорош. Вы можете выбрать список конференций в вашем регионе и получать RSS-каналы последних работ.
источник
Если я ищу конкретную тему или исследовательскую проблему, я обычно начинаю с ученого Google. Для поиска недавних работ определенного автора, названия или конференции иногда используется DBLP .
Если вы просто хотите просмотреть недавнюю работу, то, как говорили другие, иногда хороший путь - arxiv.org, но позаботьтесь о том, чтобы авторы пользовались уважением, потому что arxiv не рецензируется. Еще один лучший способ - следить за тем, что недавно было опубликовано на конференциях в вашей области. Мне нравится confSearch для поиска предстоящих или недавних конференций. Обычно вы можете найти список принятых работ на конференции еще до того, как эти документы будут напечатаны в процессе, а затем найти их на веб-страницах авторов или в архиве.
источник
В других ответах приведены хорошие источники. Я хотел бы добавить, что не только вы должны пытаться найти отдельные статьи в поле, но и выяснить, на каких конференциях они были опубликованы. Тогда вы можете взять несколько томов последних лет и немного посмотреть, что там происходит. Серия конференций может быть из ACM, IEEE или Springer LNCS.
Кроме того, Google является хорошим подспорьем, но отдельные статьи в архиве не говорят о «статусе» исследования. Исследования должны быть приняты / представлены в другом месте, чтобы рассчитывать.
источник
По моему мнению, поскольку, как вы сказали, вы еще не определились с областью своих исследований, начинать с статей для вдохновения немного странно. Во-первых, на вашем месте я бы искал в Интернете общее представление о «современном состоянии» для каждого сектора компьютерных наук. Затем вы должны углубиться в чтение статей, при условии, что вы решите, какой путь вы хотели бы выбрать.
В частности, в настоящее время, который является лучшим способом для просмотра бумаги в Интернете, вы должны проверить IEEExplore , CiteSeerX (как упомянуто другие) и CoRR, а затем, если вы не можете найти его бесплатно, Google Автор и / или название, чтобы проверить, если он доступен в бесплатном хранилище. Удачи!
источник