编者按:今天推荐的这组神器,既有帮你纠正英语用法、找出正宗词汇搭配的网站,也有比谷歌学术还精确的搜索引擎,如果想看本领域有哪些权威杂志适合投稿,如何把JPG转成EPS等等,那更不在话下。都是亲历用过的好网站,非常值得收藏!
以下网站推荐者为@神经日报NeuroTimes ,一个关注有趣、有用的神经科学的微博 ^ ^
例如,大多数中国人写英文有时候还是会不确定,不知道一个单词前后应该跟什么词,不知道哪些单词更常用,哪些搭配更好。一般都是搜google,但google的结果太多,有时候也太乱。以下两个网站能提供更精确的搭配搜索。
Linggle
搜索最常出现的英文语言搭配,可以根据Linggle给出的词频进行判断。
Linggle里最常用的搜索:
想看看brain这个词前面通常用什么来形容?
想看看record这个动词后面通常跟什么名词?
只记得一个短语里的一个词?
不确定一个短语是不是用对了?
大家经常用一个短语在写什么?看看这些how to出来的结果……
一个词后面都在跟些什么词,无论名词动词也好。
这个词的近义词有哪些?
比较哪个词用的频率更高?
更多功能:
Netspeak
与Linggle有类似的功能,感觉比起Linggle词库略少,功能也略少,不过也可做参考。在非学术环境下,例如回帖或者写信,Netspeak已经足够好用。
找一个词
找多个词
该用哪个词?
找同义词
不确定单词的顺序
对研究人员,尤其是新踏入研究领域的人来说,了解该领域有哪些杂志,投稿时如何选杂志一开始心里并没有谱。每年新发的impact factor是个好的途径,但是excel格式看起来十分不友好,Thomson Reuters的网站需要登录,界面也过于复杂。SJR是一个简洁、可替代的、有参考价值的网站。
Scimago Journal & Country Rank
关于SJR的Journal Rankings和Impact Factor哪个算法更好众说纷纭,目前来看无疑Impact Factor更权威,所有人都知道,各大杂志也都在用,投稿时参考Impact Factor肯定是最佳选择。
不过SJR的好处在于,信息免费,网站简便易用。如果只是想了解一下本领域的杂志,比较一下不同杂志,或者想知道各杂志近几年影响力的走势,完全可以只看SJR网站。
例如,看本领域有哪些杂志可以投稿:
还可以细分不同子领域,杂志所在的国家,不同的排序方式等等。
Google scholar的metrics也有类似功能:https://scholar.google.com。
比较不同杂志影响力近年来的走向:
发表论文的数量等指标:
想知道不同国家本领域的大概研究情况:
Google scholar固然好,却也经常搜索出来好多结果,需要手动去寻找需要的结果。保罗艾伦投资的人工智能研究所The Allen Institute for Artificial Intelligence(AI2)发布一款新的学术搜索引擎Semantic Scholar,结合了自然语言处理和计算机视觉,以追求更精确和简单的匹配。虽然现在数据库里只有计算机科学的文章,其他领域用不到,但相信会有更多领域的加入。
Semantic Scholar
搜索结果左栏过滤中,包含了使用的data sets,权威的作者,发表的会议,和Key Phrase。右侧的搜索结果,应该会有更精确的匹配。看好将来会是个更好用的学术搜索引擎。
以下网站的推荐者为@刘巍然-学酥 ,感谢 :)
Tlhiv
将jpg文件转换为eps文件。
经常用LaTeX撰写论文的朋友们经常会遇到这么个问题:论文中稿了,但是ProofReading的时候编辑要求把论文里面的插图修改为eps格式,分辨率达到什么什么要求… 然后可能你找了半天都没找到如何把图片转换成eps格式…
这个网站是我投稿Security and Communication Networks时找到的一个神奇网站,它能够把jpg或者png格式的图片文件转换为eps文件。我自己转换完后,Security and Communication Networks的编辑认可了。这几天我有个朋友也遇到了类似的问题,用这个软件已转换:get it!
Pgfplots
(搭梯子访问较快)
LaTeX下面如何画图?
其实用jpg或者png转换为eps文件并不是很靠谱的方法。因为不管如何转换,放大的时候图片还是会有瑕疵。那么,LaTeX是否有自己的作图工具呢?那就是著名的PgfPlots了!这个工具可以在LaTeX中直接绘制高清晰的图表。有多炫呢?比如二维图像(左边是图,右边是代码,图片截取自PgfPlots官方手册):
甚至三维图像:
实际上,对于绝大多数Computer Science相关的论文来说,用PgfPlot画图会让审稿人觉得更专业,而且由于图像中的数据必须嵌套在tex文件之中,审稿人会更确信作者是真实进行了实验,数据也是真实的。
不过这个工具用起来有一点复杂,毕竟图像涉及到的内容太多了。最上方的链接是官方说明文档,大家画图的时候可以从目录里面找最接近的例子,然后改改就好了。另外,这个工具是Windows下CTEX自动支持的哦。
Google Scholar?对于CS来说我们有更好的DBLP:
DBLP
这个网站是专门为Computer Science设计的论文查询网站。在这里你可以查询到几乎所有CS科学家的论文。同时,你还可以根据会议、期刊等分类查询作者的论文。
这里面收录的论文是比较顶级的、并且可以被检索到的论文。对于录用待刊,或者一些小会议(比如EI检索的一大部分会议),这个数据库是搜索不到的。不过,这反而是好事情啊,可以检索到这个作者顶级会议或者期刊上的论文,比如我虽然已经有了将近10篇论文,但是这里能检索到的只有2篇比较好会议的论文。同时,我被Security and Communication Network以及International Journal of Information Security录用但未刊出的论文也检索不到。
值得一提的是,这里面的检索结果可能会有一定的错误,比如2012年的这篇并不是我写的…
如果你是CS相关的学生,想要选导师什么的,这个检索结果可能能揭露出很多很多信息,比如:这个老师现在是否还奋斗在一线研究领域?还是已经功成名就,不怎么做了?因为如果这个老师还奋斗在一线,那么近几年应该会有他为一作或者通信作者的论文。
另外,你也可以用这个网站追踪会议论文集。
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