Dirbtinio intelekto priemonės, skirtos antrosios pakopos moksliniams tyrimams

Antrosios pakopos moksliniai tyrimai yra sudėtingas ir naudingas darbas, kuriam reikia daug įgūdžių, žinių ir išteklių. Tačiau sparčiai tobulėjant dirbtiniam intelektui (DI), podiplominių studijų tyrėjai dabar gali naudotis įvairiomis dirbtinio intelekto priemonėmis, kurios gali padėti jiems atlikti įvairius mokslinių tyrimų aspektus, pavyzdžiui, atlikti literatūros apžvalgą, rašyti, analizuoti duomenis ir juos pristatyti. Šiame straipsnyje supažindinsime su geriausiomis dirbtinio intelekto priemonėmis, skirtomis podiplominių studijų moksliniams tyrimams, ir su tuo, kaip jos gali iš esmės pakeisti mokslinių tyrimų procesą ir rezultatus.

Susipažinkite su šiomis geriausiomis dirbtinio intelekto priemonėmis, padedančiomis revoliucingai pakeisti podiplominius mokslinius tyrimus.

Semantic Scholar

Semantic Scholar yra dirbtinio intelekto pagrindu veikianti akademinė paieškos sistema, padedanti tyrėjams rasti aktualius ir patikimus straipsnius, knygas ir duomenų rinkinius. Ji naudoja natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir mašininį mokymąsi (ML), kad išanalizuotų milijonų publikacijų turinį, citavimą ir poveikį, ir teikia išmaniuosius filtrus, rekomendacijas ir santraukas. Semantic Scholar yra puikus įrankis išsamiai ir efektyviai atlikti išsamią literatūros apžvalgą ir nuolat sekti naujausias mokslinių tyrimų tendencijas ir pokyčius.

Bit.ai

Bit.ai yra dirbtinio intelekto pagrindu veikianti mokslinių tyrimų organizavimo platforma, padedanti tyrėjams valdyti, bendradarbiauti ir dalytis savo mokslinių tyrimų projektais. Ji leidžia tyrėjams kurti interaktyvius ir dinamiškus dokumentus, į kuriuos galima įterpti įvairių tipų medijos, pavyzdžiui, paveikslėlius, vaizdo įrašus, diagramas, žemėlapius ir kt. Ji taip pat integruojasi su įvairiais internetiniais šaltiniais, tokiais kaip Google Scholar, YouTube, Twitter ir kt., ir teikia išmaniuosius pasiūlymus, įžvalgas ir analizę. Bit.ai yra puikus įrankis, padedantis organizuoti ir pateikti tyrimus vizualiai patraukliai ir įdomiai.

Scholarcy

Scholarcy yra dirbtinio intelekto pagrindu veikianti mokslinių tyrimų apibendrinimo priemonė, padedanti tyrėjams greičiau ir lengviau skaityti ir suprasti mokslinius straipsnius. Ji naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi, kad iš bet kokio mokslinio darbo ištrauktų svarbiausią informaciją, argumentus ir išvadas ir sukurtų glaustą bei tikslią santrauką. Ji taip pat pateikia kiekvieno dokumento citavimo grafiką ir literatūros sąrašą, o tyrėjams leidžia eksportuoti santraukas į įvairius formatus, pavyzdžiui, PDF, Word ir PowerPoint. Scholarcy yra puikus įrankis, padedantis sutaupyti laiko ir pastangų skaitant ir suprantant mokslinius straipsnius.

Scite

Scite yra dirbtinio intelekto valdomas citavimo vertinimo įrankis, padedantis tyrėjams įvertinti mokslinių straipsnių patikimumą ir kokybę. Ji naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi, kad išanalizuotų milijonų darbų citavimo kontekstą ir klasifikuotų juos kaip pagrindžiančius, kontrastuojančius arba paminintus. Ji taip pat pateikia citavimo teiginių naršyklę, citavimo tinklo grafiką ir kiekvieno dokumento citavimo ataskaitą bei leidžia tyrėjams filtruoti, rūšiuoti ir ieškoti citatų. Scite yra puikus įrankis, skirtas mokslinių tyrimų teiginiams ir įrodymams patikrinti ir patvirtinti.

Next net

Next net yra dirbtinio intelekto pagrindu veikianti vaistų atradimo ir sveikatos tyrimų priemonė, padedanti tyrėjams tyrinėti ir atrasti naujus vaistus ir gydymo būdus. Ji naudoja gilųjį mokymąsi ir grafinius neuroninius tinklus, kad sukurtų išsamų ir paieškos galimybę turintį biomedicininių subjektų, pavyzdžiui, genų, baltymų, ligų, vaistų ir kt. žinių grafiką. Ji taip pat teikia įvairias funkcijas, pavyzdžiui, panašumo paiešką, subgrafų paiešką ir kelio paiešką, ir leidžia tyrėjams vizualizuoti grafą ir sąveikauti su juo. Next net yra puiki priemonė, padedanti plėtoti ir spartinti vaistų ir sveikatos mokslinius tyrimus.

Explain Paper

Explain Paper – tai dirbtinio intelekto pagrindu veikianti dokumentų aiškinimo priemonė, padedanti tyrėjams suprasti sudėtingus ir techninius dokumentus. Ji naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi, kad sukurtų natūralios kalbos paaiškinimus bet kokiam dokumentui, apimančius santraukos, įvado, metodų, rezultatų ir aptarimo skyrius. Ji taip pat siūlo klausimų atsakymo funkciją, kurioje tyrėjai gali užduoti konkrečius klausimus apie dokumentą ir gauti dirbtinio intelekto sukurtus atsakymus. Explain Paper yra puiki priemonė mokytis ir įsisavinti naujas ir sudėtingas sąvokas bei metodus.

GPT

GPT yra dirbtinio intelekto valdoma teksto generavimo priemonė, padedanti tyrėjams kurti ir generuoti įvairių tipų tekstus, pavyzdžiui, santraukas, santraukas, įvadus, išvadas ir kt. Joje naudojamas didelės apimties neuroninio tinklo modelis, kuris gali generuoti nuoseklų ir sklandų tekstą pagal bet kokią užduotį, kontekstą ar raktažodį. Jame taip pat pateikiami įvairūs parametrai, pavyzdžiui, temperatūra, top-k ir top-p, kuriais galima valdyti sugeneruoto teksto atsitiktinumą ir įvairovę. GPT yra puiki priemonė, skatinanti ir įkvepianti mokslinių tyrimų kūrybiškumą ir produktyvumą.

Paper Brain

Paper Brain yra dirbtinio intelekto pagrindu veikianti popieriaus analizės priemonė, padedanti tyrėjams greitai ir tiksliai gauti informacijos apie bet kokį dokumentą. Ji naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi, kad pateiktų nedidelės apimties informaciją apie kiekvieną dokumentą, pavyzdžiui, pasiekimus, foną, kontekstą ir diskusijas. Ji taip pat leidžia tyrėjams užduoti klausimus ir gauti paaiškinimus apie dokumentą, pavyzdžiui, koks yra pagrindinis indėlis, kokie yra apribojimai ir kokios yra ateities kryptys. Paper Brain yra puikus įrankis, padedantis įgyti ir išsaugoti žinias ir įžvalgas iš mokslinių tyrimų darbų.

Dirbtinio intelekto įrankiai daro perversmą podiplominių tyrimų srityje, nes suteikia įvairių savybių ir funkcijų, kurios gali padėti mokslininkams atlikti literatūros apžvalgą, duomenų analizę, rašyti ir pristatyti.