Ua māʻona ʻoe i ka heluhelu ʻana i nā puʻu pepa noiʻi e ʻimi ai i ka ʻike āu e pono ai?
E nānā i ka honua o nā mea hana noiʻi hoʻonaʻauao AI!
Hiki i kēia mau ʻenehana hou ke kōkua i nā haumāna a me nā mea noiʻi i ka hoʻoponopono ʻana i kā lākou hana, nā kaʻina hana automating, a me ka loaʻa ʻana o nā ʻike hou.
Ua hoʻololi ʻo AI i ke ʻano o kā mākou hana noiʻi, mai nā papa hana hoʻonaʻauao hohonu i nā ʻenehana hana ʻōlelo kūlohelohe (NLP). Ma kēia ʻatikala, e nānā mākou i nā mea hana noiʻi hoʻonaʻauao AI he ʻumi e hiki ke kōkua iā ʻoe e holomua i kāu noiʻi.
1. System
ʻO System®BETA kahi kahua hoʻololi pāʻani e hoʻohana ʻimi hoʻopunipuni manao e noʻonoʻo hou i ka noiʻi. He mea maʻalahi kēia mea hana kipi i ka ʻike, synthesize, a wehewehe i nā palapala ʻepekema.
ʻAʻohe kānana hou ʻana i nā hopena hulina lehulehu. ʻAʻole pono ʻoe e hilinaʻi i kahi pane i hana ʻia e AI me ka maka makapō pū kekahi
Hōʻike ka ʻōnaehana i ka hui ʻana o nā ʻike helu mai nā kumu i nānā ʻia e nā hoa, e hāʻawi ana i kahi ʻike o ka noiʻi a me nā pilina i nā palapala kākoʻo.
Kōkua kēia iā ʻoe e hana i nā hoʻoholo hoʻoholo hoʻonaʻauao, ʻike i nā pilina hou, a hoʻonui i nā hoʻolālā noiʻi.
2. Pepa Digest
ʻO ka Paper Digest kahi kahua hou e hoʻohana ana iā AI. Hiki iā ia ke hana i kahi hōʻuluʻulu o nā pepa noiʻi. Me ka ʻole o ka hele ʻana i ka moʻolelo haʻawina, hiki i ka paepae ke hoʻomaopopo koke i nā manaʻo nui o kahi pepa noiʻi.
E hoʻokomo wale i kahi DOI a i ʻole ka URL i kahi faila PDF i loko o ka paepae. A, e hoʻopuka ʻo Paper Digest i kahi hōʻuluʻulu maʻalahi o ka ʻatikala ma ke ʻano o nā pōkā. Pono kēia hiʻohiʻona no nā mea hoʻonaʻauao e hana mau nei i nā pepa noiʻi hou a pono e hoʻomau i ka wā me nā mea hou loa.
Pono ʻoe e hoʻomaopopo e hana wale ana ʻo Paper Digest no ka wehe ʻana i nā ʻatikala piha piha. A, pono e ʻae kēia mau ʻatikala i ka hanauna derivative.
Inā ʻaʻole hiki ke hoʻohana ʻia ka palapala holoʻokoʻa no ka hoʻohana ʻana a ʻaʻole ʻae ka laikini i ka hanauna speculative, hiki iā ʻoe ke loaʻa i kahi leka hoʻomaopopo, a ʻaʻohe hōʻuluʻulu e hana ʻia.
ʻOiai, nui nā puke pai e hana pū me ka Paper Digest, me nā koho kaulana e like me PLOS One a me Wiley, a me nā mea ʻē aʻe he nui. Ke ulu mālie nei ka paepae i kona uhi a ke komo pū nei lākou i nā puke pai a me nā pepa noiʻi.
Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i ka Paper Digest no ka manuahi!
3. ʻO Arxiv Sanity Preverser
ʻO Arxiv Sanity Preserver kahi koho kūpono no kēlā me kēia ma ke kula. Hoʻohana ʻo ia i ka mīkini aʻo e ʻōlelo i nā ʻatikala e pili ana i ka makemake o kahi mea noiʻi a hoʻolako pū i nā mea hana e ʻimi a kānana ʻatikala.
Ma ke ʻano he kanaka i loko o ke kula, ke hana mau nei ʻoe i nā ʻatikala hou. No laila, hiki i kēia papahana ke kōkua iā ʻoe e nānā i nā paʻi hou. Hiki iā ʻoe ke ʻimi i nā ʻatikala kikoʻī.
Eia kekahi, hiki iā ʻoe ke hoʻokaʻawale iā lākou e like me nā ʻatikala. Hiki iā ʻoe ke hoʻohui i kēia mau puke i kāu "hale waihona puke" a loaʻa i nā ʻōlelo aʻoaʻo maʻamau no nā ʻatikala Arxiv hou a i ʻole kahiko.
Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i kēia papahana no ka manuahi. Eia kekahi, inā makemake ʻoe, hiki iā ʻoe ke nānā i ke kumu kumu mai kēia loulou.
4. ʻĀpana Kūʻai
He mea noiʻi ʻoe e ʻimi nei i kahi ala ʻoi aku ka maikaʻi o ka ʻimi ʻana a me ka ʻimi ʻana i nā pepa noiʻi?
ʻO Semantic Scholar ka pane!
ʻO Semantic Scholar ka kumu waiwai nui loa no nā mea hoʻonaʻauao a me nā mea noiʻi ma ka honua holoʻokoʻa, me ka 207 miliona mau palapala i kuhikuhi ʻia ma o ka hui pū ʻana o ka mea hoʻopuka, nā mea hoʻolako ʻikepili, a me nā kolo pūnaewele.
No laila he aha ka mea e ʻokoʻa ai ʻo Semantic Scholar mai nā ʻenekini ʻimi ʻē aʻe?
ʻO ka mea hoʻokahi, ʻo AI-powered search and discovery tools! ʻO kā lākou mau hiʻohiʻona ʻokiʻoki e hana a hoʻokaʻawale i nā pepa i loko o ka pipeline, e ʻae i ka poʻe naʻauao e hoʻomaopopo i kahi haʻawina ma kahi nānā.
Lawe lākou i ka manaʻo a hoʻokumu i nā pilina i loko o nā puke a laila hōʻike i kēia mau ʻike e kōkua i ka poʻe noiʻi i ka ʻike a me ka hoʻomaopopo ʻana i ka noiʻi.
Akā, ʻaʻole ia e pili ana i ka loaʻa ʻana o ka noiʻi. Hoʻolaʻa pū ʻia ʻo Semantic Scholar e hōʻoia i ka wehe ʻana i ka noiʻi a me ka hoʻoulu ʻana i kahi kaiāulu hilinaʻi a maopopo e pili ana i kā mākou kūleʻa.
Ma ke ʻano he hui waiwai ʻole, loiloi lākou i ka hopena o kā lākou hoʻoholo a ʻimi i nā ala e kōkua ai i ke kaulike ʻana i nā unahi.
Hiki iā ʻoe ke hoʻohana i ka Semantic Scholar no ka manuahi.
5. Iris.ai
Ua paʻakikī paha ʻoe i ka loaʻa ʻana o ka ʻike āu e koi ai i ka wā e kanu ʻia ai ma lalo o kahi mauna o nā palapala noiʻi? ʻO Iris.ai ka mea kōkua noiʻi kūpono no ka poʻe e ʻimi nei e mālama i ka manawa a hoʻomāmā i kā lākou kaʻina noiʻi.
Hiki iā ʻoe ke komo i kahi paepae ākea me Iris.ai e hāʻawi ana i ka ʻimi akamai a me nā ʻano kānana akamai. ʻO kēia mau mea hana e maʻalahi iā ʻoe ke ʻimi i kāu mea e ʻimi nei.
Hiki ke nānā ʻia nā hōʻiliʻili nui o nā pepa e hana i kahi hōʻuluʻulu o ka mea, kahi e hiki ai iā ʻoe ke koho i ka mea e hoʻokomo a haʻalele paha.
ʻO kekahi o nā mea hoihoi loa o Iris.ai ʻo kāna mea hana hōʻuluʻulu. Hiki iā ʻoe ke noi iā Iris.ai e hōʻuluʻulu i nā pepa hoʻokahi a i ʻole nā pepa he nui e kiʻi i kahi ʻike wikiwiki a i ʻole e hoʻomaka i kāu kākau. E like me ka loaʻa ʻana o kāu mea noiʻi pilikino ponoʻī nāna e hana i nā hana kaumaha a pau no ʻoe.
Inā 'oe hopohopo e pili ana i ka noho 'ana i ka mea hou noiʻi i loko o kou kahua, Iris.ai ua uhi oe. Hiki iā ʻoe ke hoʻonohonoho i ka ʻōnaehana e hana i nā hulina, nā kānana, a me nā unuhi i kāu mau mea. Eia kekahi, hiki iā ʻoe ke loaʻa nā leka hoʻomaopopo ke loaʻa ka ʻike hou.
kumu kūʻai
Loaʻa iā Iris.ai nā koho kumukūʻai e hoʻokō i nā koi like ʻole. ʻO kāna kau inoa uku, ʻo ia hoʻi kahi hoʻāʻo manuahi 10-lā, hāʻawi i ke komo ʻana ma luna o 200 miliona open-access publications mai nā kumu e like me CORE, arXiv.org, PubMed, a me ka US Patent and Trademark Office.
Hāʻawi ʻia ka pōʻai i kēlā me kēia mahina no €75, kēlā me kēia hapaha no ka €202.5 (€67.5 i kēlā me kēia mahina), a i kēlā me kēia makahiki no ka €720 (€60 i kēlā me kēia mahina). Hiki i nā mea kūʻai aku ke ʻimi me ka hoʻohana ʻana i nā ʻōlelo hoʻopuka kikokikona manuahi a i ʻole URL o nā pepa i loaʻa a loaʻa ke kōkua kelepona a me ka leka uila mai ka limahana lawelawe lawelawe Iris.ai.
He manuahi ka hoʻolālā kumu no ka poʻe ʻaʻole pono ke komo piha i nā hana a Iris.ai. Loaʻa ka pono kūpono. Hiki iā ʻoe ke loaʻa nā puke noiʻi open-access me ka hoʻohana ʻana i nā pūnaewele e like me Core.ac.uk a me PubMed.
6. Trinka
ʻO Trinka kahi mea hoʻomaikaʻi ʻōlelo a me ka grammar. A, ua hana wale ia no ka palapala hoʻonaʻauao a me ka ʻenehana. Loaʻa iā ia ka mākaʻikaʻi ʻōlelo a me ka mākaʻikaʻi ʻana, ka hoʻoponopono grammar maʻalahi, nā koho alakaʻi kaila, a me nā hoʻomaikaʻi no ka kākau mākaukau hoʻolaha.
Hiki iā ʻoe ke hoʻoponopono maikaʻi i ka leo, ka lawe ʻana, a me ka ʻōlelo o kāu hana. A, hiki iā ʻoe ke hoʻokō i nā kūlana kākau haʻawina a me nā hana maikaʻi loa e kālele i kāu mau manaʻo. Loaʻa iā Trinka kahi mea nānā plagiarism, hoʻoponopono faila-aunoa, hoʻokūkū hoʻokūkū puke pai, a me nā loiloi ʻenehana a me ka pono.
Hiki iā ia ke kōkua iā ʻoe me ka ʻikepili kākau a me ka ʻike kuhikuhi, ka nānā ʻana i ka kūlike, nā helu kuhi, a me nā ʻike puke.
Kōkua ʻo Trinka iā ʻoe i ka waiho ʻana i kāu hana me ka hilinaʻi i kāu paʻi makemake. Loaʻa iā ia ma mua o 20 mau māka e pili ana i nā kūlana hoʻoponopono puke pai. Hiki ke kōkua iā ʻoe e lawe i kāu palapala hoʻonaʻauao i ka pae aʻe.
kumu kūʻai
He manuahi ka papahana Basic a hāʻawi i ke komo i nā hiʻohiʻona āpau o Trinka. Loaʻa iā ia nā mākaʻikaʻi kikoʻī a me nā mākaʻikaʻi, nā koho alakaʻi kaila, a me nā hoʻomaikaʻi no ka hana mākaukau hoʻolaha.
Hāʻawi ka waihona Basic i nā mea hoʻohana e hoʻouka i nā huaʻōlelo 10,000 i kēlā me kēia mahina a loaʻa i hoʻokahi helu hōʻoia plagiarism manuahi i kēlā me kēia mahina.
ʻO ka hoʻolālā Premium, e kūʻai ana i ka USD 6.67 i kēlā me kēia mahina (uku ʻia i kēlā me kēia makahiki ma ka USD 80), me ka hoʻohana ʻole ʻana i kēlā me kēia mahina a me nā mea hou e like me ke komo mua ʻana i nā hiʻohiʻona hou, ʻelima mau hōʻaiʻē manuahi no ka nānā plagiarism a me nā mea hana ʻē aʻe, a me ʻelua mau helu nānā plagiarism manuahi i kēlā me kēia mahina. .
Loaʻa nō hoʻi i nā mea kūʻai o ka hoʻolālā Premium nā hōʻano hou ʻōlelo ikaika a Trinka, e hoʻololi i ka leo, ka lawe ʻana, a me ka huaʻōlelo.
7. hoʻoweliweli
I kēia manawa, ʻaʻole pono ʻoe e heluhelu i nā puke noiʻi no nā hola wale nō e ʻike ai ʻaʻole pili ka hapalua o nā kuhikuhi āu i ʻōlelo ai. Mai nānā hou aku ma mua o ka scite, ka mea hana lanakila no ka ʻike ʻana a me ka loiloi ʻana i nā pepa ʻepekema me Smart Citations.
Me ka ʻoi aku o 1.2 biliona mau ʻōlelo hoʻolaha i unuhi ʻia a loiloi ʻia mai ka 33 miliona mau pepa, ua maʻalahi ka scite i ka ʻimi ʻana i nā loiloi loea a me nā manaʻo ma kekahi kumuhana.
Hiki iā ʻoe ke hoʻoholo inā ua kākoʻo ʻia a hoʻohālikelike ʻia ka noiʻi. E ʻimi i nā kuhikuhi a me nā ʻikepili kūpono ke kākau ʻana i nā pepa, a e ʻike pū i nā mea noiʻi kākoʻo nui ʻia ma nā ʻano like ʻole e like me ka maʻi o Parkinson.
Akā ʻaʻole ʻo ia wale nō. Loaʻa iā scite kahi hiʻohiʻona Reference Check, kahi e hiki ai iā ʻoe ke hoʻouna i kāu manuscript a nānā e ʻike inā ua hoʻihoʻi ʻia kekahi o kāu mau kuhikuhi a i ʻole hoʻohālikelike nui ʻia, e hōʻemi ana i kāu haʻahaʻa hana a me ka hōʻoiaʻiʻo ʻana ua hoʻokumu ʻia kāu noiʻi ʻana i nā kumu hilinaʻi a me nā kumu hou. .
Eia hou, me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona o scite, hiki iā ʻoe ke ʻimi i ka pūnaewele kuhi a ʻike i ke ʻano o nā pepa e kuhikuhi ai kekahi i kekahi, e hāʻawi ana i nā ʻike pono i ka ʻike ʻepekema.
kumu kūʻai
Loaʻa iā Scite.ai nā kumu kūʻai like ʻole e hoʻokō i nā kumu like ʻole. He manuahi ka papahana Basic a hiki i nā mea hoʻohana ke huli, heluhelu, bookmark, a hoʻonohonoho i nā ʻatikala noiʻi. Hoʻolālā ka hoʻolālā Plus i $ 9.99 i kēlā me kēia mahina a i ʻole $ 99 i kēlā me kēia makahiki a loaʻa nā hiʻohiʻona e like me ka hoʻoili ʻana i nā huaʻōlelo a me nā manaʻo i hoʻohālikelike ʻia.
ʻO ka pūʻolo Pro, he $299 i kēlā me kēia makahiki a ua hoʻonohonoho ʻia no nā hui, e loaʻa nā hiʻohiʻona e like me nā hale waihona puke a me nā mea hana hana. ʻO ka hope, hiki ke hoʻonohonoho pono ʻia ka hoʻolālā Enterprise.
A, loaʻa iā ia nā mana paʻakikī e like me ke komo ʻana o ka API a me ka hoʻohui pūlima hoʻokahi, me nā kumukūʻai i loaʻa ma ke noi.
8. ʻAiʻike
ʻO Scholarcy kahi noi hoʻololi pāʻani e hiki ke kōkua iā ʻoe e hoʻokele maʻalahi i ka honua paʻakikī o nā puke hoʻonaʻauao. Hiki iā Scholarly, ka mea i hoʻoikaika ʻia e AI ikaika, hiki ke ʻōlelo i ka heluhelu ʻana i ke kua, e hōʻike i nā kumu nui, a hāʻawi i kahi hōʻuluʻulu i ʻōlelo ʻia.
Eia kekahi, hiki iā ia ke ʻike i nā kuhikuhi, a unuhi i nā papa a me nā kiʻi mai nā pepa.
ʻAʻole ʻoe e pau i ka manawa e hōʻailona lima ai i nā huaʻōlelo koʻikoʻi a i ʻole e ʻimi hou i nā palapala kūpono me Scholarcy. Hoʻomaopopo ka mea hana Robo-HighlighterTM i nā haʻawina nui i hana ʻia e ka pepa me ka maʻalahi, e hoʻopakele iā ʻoe i ka manawa a me ka hoʻoikaika ʻana o ka hui ʻana i ka ʻaoʻao me kahi peni peni.
Hiki ke hoʻololi ʻia ke kaʻina hana hōʻuluʻulu ma Scholarcy.
Hiki iā ʻoe ke koho i ka helu o nā huaʻōlelo, ka nui o ka hōʻike ʻana, a me ka pae o ka ʻokoʻa ʻōlelo. Eia kekahi, ʻimi ka papahana i nā PDF open-access mai Google Scholar, arXiv, a me nā pūnaewele ʻē aʻe, e maʻalahi ma mua o ka loaʻa ʻana o nā kuhikuhi āu e makemake ai.
kumu kūʻai
Hāʻawi ʻo Scholarcy i kahi polokalamu kele pūnaewele manuahi. No laila, hiki iā ʻoe ke hana i nā kāleka hōʻuluʻulu manaʻo pānaʻi mai nā puke liʻiliʻi a i ka liʻiliʻi. No $9.99 no ka mea hoʻohana i kēlā me kēia mahina, hiki iā ʻoe ke kau inoa i ka Scholarcy Library.
A, hiki iā ʻoe ke hoʻokomo a hoʻokuʻu aku i kāu mau kāleka uila, kaʻana like me nā hoa hana, a hoʻopaʻa inoa iā lākou ma kekahi kahua. Hiki i nā ʻoihana hoʻonaʻauao ke loaʻa i kahi laikini hoʻonaʻauao, e hāʻawi iā lākou i ke komo ʻole ʻia i nā hiʻohiʻona Scholarcy Library.
9. IBM Watson Discovery
Ua luhi ʻoe i ka ʻeli ʻana i ka nui o ka ʻikepili no nā hola e loaʻa ai nā ʻike āu e makemake ai? ʻO IBM Watson Discovery paha kāu e ʻimi nei. He mea hana ʻoki ʻia ʻo AI e hoʻomaʻamaʻa i ka noiʻi.
Hiki iā ʻoe ke unuhi wikiwiki i ka ʻikepili ʻike mai nā kumu ʻikepili like ʻole, e like me nā palapala, ka media media, a me nā faila leo a me nā wikiō, me ka hoʻohana ʻana iā Watson Discovery. A ʻaʻole pono ʻoe e lilo i mea akamai i ka syntax hulina paʻakikī, hiki iā ʻoe ke loaʻa koke i ka ʻike koʻikoʻi me ka hoʻohana ʻana i ka ʻōlelo maʻamau e hoʻomaikaʻi i ka hiki ke hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe.
ʻAʻole ʻo ia wale nō. Eia kekahi, hāʻawi ʻo Watson Discovery i hiki ke hoʻololi nā mīkini aʻo mīkini e ʻae iā ʻoe e aʻo i ka polokalamu e ʻike i kekahi mau mea a me nā pilina pili wale nō i kāu hui. Eia kekahi, hiki iā ʻoe ke hoʻololi koke i kāu ʻikepili i mau ʻike pono me ka hoʻohana ʻana i nā ʻikepili ikaika a me nā hāmeʻa hiʻohiʻona, e ʻae iā ʻoe e lawe i nā koho ʻoi aku ka wikiwiki.
kumu kūʻai
ʻEkolu mau koho kumukūʻai i loaʻa no IBM Watson Discovery: Plus, Enterprise, a me Premium. No nā poʻe makemake e hoʻomohala i nā noi NLP maʻalahi a i ʻole ka pilina me IBM Watson Assistant, ʻōlelo ʻia ka hoʻolālā Plus.
Aia kahi manawa hoʻāʻo manuahi 30 mau lā. A laila, he 500 $ i kēlā me kēia mahina.
No nā hui e makemake e ulu a pale i kā lākou mau noi me ka NLP alakaʻi mākeke, aia kahi koho Enterprise. No ka hoʻomaikaʻi kaʻawale a me ka palekana, hiki i nā mea kūʻai aku o ka hoʻolālā Premium ke hoʻohana i hoʻokahi a ʻoi aku paha nā lawelawe IBM Watson.
ʻO ka mea hope akā ʻaʻole ka mea liʻiliʻi loa, ʻo ka IBM Cloud Pak for Data cartridge e pili ana i ka hoʻopili ʻana i ka ʻoihana no ka ʻike kumukūʻai a hiki i nā mea kūʻai aku ke kau i nā wahi āpau a hana i kekahi ao a i ʻole ma ka hale.
10. hoʻopuka
Ke ʻimi nei ʻoe i kahi hoʻolālā e maʻalahi i kāu kaʻina noiʻi? ʻO Elicit paha kāu pane! Hoʻohana ʻo Elicit i ka ʻenehana kumu hoʻohālike ʻōlelo ʻokiʻoki e hāʻawi iā ʻoe i AI Research Assistant e hiki ke kōkua iā ʻoe i ka hana ʻana i nā hana noiʻi he nui, me nā ʻāpana o kāu loiloi palapala.
Hiki iā ʻoe ke ʻike maʻalahi i nā paʻi pili ʻana me ka ʻole o ka hoʻohālikelike huaʻōlelo kūpono, hōʻuluʻulu i nā kiʻi lawe ʻokoʻa kūʻokoʻa i kāu pilikia noiʻi, a unuhi i ka ʻike koʻikoʻi mai nā pepa.
Hiki nō hoʻi iā Elicit ke kōkua me ka brainstorming, summarization, a wehewehe kikokikona, hana ia i mea hana noiʻi maʻamau. No laila, inā makemake ʻoe e hoʻonui i kāu puka noiʻi, hāʻawi iā Elicit i kahi pana.
E hoʻomaopopo i kēlā; Hoʻohana manuahi ʻo Elicit!
hope aipoalani
He paʻakikī ka hoʻoholo ʻana i ka mea hana noiʻi ʻoi aku ka "ʻoi aku ka maikaʻi," no ka mea, ʻo ia ka hopena i lalo i nā koi a me nā ʻono.
Eia nō naʻe, ʻo kekahi o nā hopena koʻikoʻi no ka hoʻokele kuhikuhi ʻana me Mendeley a me IBM Watson Discovery kekahi o nā hopena maikaʻi loa a mākou i hoʻāʻo ai. Pono ʻoe e hoʻāʻo i kekahi o lākou e ʻike i ka mea i kūpono i kāu kaʻina hana noiʻi.
Waiho i ka Reply