XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOpenalex
八个免费出版元数据的完整度...
这项研究的主要目的是比较新学术数据库中的元数据量和研究出版物的完整程度。使用定量方法，我们选择了一个超过115,000个记录的随机交叉样本，然后在七个数据库（Dimensions，Google Scholar，Microsoft Academic，Openalex，Scilit，Scilit，Sminantic Scholar和The Lens）中搜索。分析了七个特征（摘要，访问，书目信息，文档类型，出版日期，语言和标识符），以观察描述此信息的字段，这些字段的完整性率以及数据库之间的协议。结果表明，学术搜索引擎（Google Scholar，Microsoft Academic和Sminantic Scholar）收集的信息较少，并且完整程度较低。相反，第三方数据库（Dimensions，Openalex，Scilit和The Lens）具有更高的元数据质量和更高的完整性率。我们得出的结论是，学术搜索引擎缺乏通过爬网来检索可靠的描述性数据的能力，第三方数据库的主要问题是源自整合不同来源的信息丢失。
程序
Exploring the role of digital technological relatedness for regional diversification into complex green technologies Theresa Bürscher, Thomas Scherngell and Martina Neuländtner 13.00-14.00 Lunch Break 14.00-15.15 S1.12 > Impact of open science S3.12 > Mapping the well hidden S4.12 > Special session S5.12 > Situating OpenAlex amongst existing databases Scoping Review of Open Science Impact Thomas Klebel，Nicki Lisa Cole，Lena Tsipouri和Tony Ross-Hellauer
大脑。人工智能的广泛研究大脑。人工智能的广泛研究
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！ ; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第272-285页。 提交：2024年9月2日|接受出版：2025年1月11日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第272-285页。提交：2024年9月2日|接受出版：2025年1月11日
大脑在介导免疫反应中的重要作用
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！ ; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2024，第15卷，第4期，第375-386页。 提交：2024年9月2日|接受出版：2024年11月5日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2024，第15卷，第4期，第375-386页。提交：2024年9月2日|接受出版：2024年11月5日
信息社会中的生成AI
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！ ; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第10-21页。 提交：2024年1月2日|接受出版：2025年1月25日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第10-21页。提交：2024年1月2日|接受出版：2025年1月25日
使用React框架对尖端AI研究工具的评估
These tools leverage vast databases of academic citations and metadata, typically relying on large, open scholarly da- tabases and services such as OpenAlex (a free, open source index of scholarly works for the scientific community), Se- mantic Scholar (an AI-powered search engine for academic papers using machine learning to identify connections be- tween works), and Crossref (a service that provides DOIs for academic content, enabling persistent links to research输出）。这些特征包括基于Web的Interfaces连接到开放引用数据库和知识图，基于用户选择的种子论文的起点，基于引用的算法，用于推荐相关论文，连接的交互式可视化以及需要的连接过程以及用于精炼和ex-ex-ex-ex-panding panding文献MAPS MAPS MAPS MAPS。
利用人工智能在教育中提高教学效果 M Nasir 1*、M Hasan 2、Adlim 3、Muhammad Syukri 4
教育中的人工智能 (AIEd) 已经发展了一段时间，2022 年 12 月底 GPT 聊天的出现为教育实践开辟了新的机遇、潜力和挑战。计算技术和信息处理的进步导致人工智能 (AI) 在教育领域的广泛应用。在过去的 20 年里，关于 AIED 的论文数量一直在稳步增加，从 2015 年到现在急剧上升。在其短暂的历史中，AIEd 经历了几次范式转变。本研究旨在通过研究来自 Google Scholar、PubMed、CrossRef、OpenAlex 和 Scopus 的元数据的出版趋势来探索 AI 在教育中的应用。人工智能 (AI) 技术的发展和应用，特别是在教育领域，极大地支持了教育改革，并深刻影响了学习者的学习方式。教育中的人工智能 (AIED) 可以帮助教师准备教材、演示媒体和准确的评估。此外，AIED 还能帮助学生因应差异调整传统学习方式，实现符合学生学习需求的智能教学。教师对教育技术 (ET) 的正面认知，有利于积极运用 AI 技术辅助教学，进而提升教学效果。整体而言，AIEd 的发展趋势已成功赋能学习者个性化，让学习者具备批判性思维和创新性思维，促进个性化学习。
科学领域生成人工智能的兴起
此版本：2024 年 12 月 30 日 摘要 生成人工智能 (GenAI，生成性 AI) 已迅速成为科学研究中可用的工具。为了探索生成 AI 在科学中的应用，我们使用 OpenAlex 进行了实证分析。通过分析 2017 年至 2023 年的 GenAI 出版物和其他 AI 出版物，我们分析了增长模式、GenAI 出版物在各个研究领域的传播以及生成 AI 科学研究的地理分布。我们还调查了团队规模和国际合作，以探索 GenAI 作为一个新兴的科学研究领域是否与其他 AI 技术相比表现出不同的合作模式。结果表明，生成 AI 在科学出版物中经历了快速增长和日益增长的存在。GenAI 的使用现在已从计算机科学扩展到其他科学研究领域。在研究期间，美国研究人员贡献了全球 GenAI 出版物的近五分之二。紧随美国之后的是中国，几个中小型发达经济体在其研究出版物中展示了相对较高的 GenAI 部署水平。尽管总体而言，科学研究正变得越来越专业化和协作化，但我们的研究结果表明，GenAI 研究小组的团队规模往往比其他 AI 领域的团队规模略小。此外，尽管最近地缘政治紧张，但 GenAI 研究仍然表现出与其他 AI 技术相当的国际合作水平。关键词：GenAI、人工智能、科学合作
消息
今天，世界正在寻求解决影响个人，合作组织和政府社会地位的各种健康挑战的解决方案。毫无疑问，通用药品研究杂志（UJPR）在科学，盟军科学，尤其是与药物有关的，探索海洋生物，细菌和植物方面都在疾病和健康管理方面的药用潜力。这是通过同行评审到出版的手稿处理过程中的韧性，合作，努力和彻底的证明。在九点钟，UJPR通过开放访问和当前的索引服务（例如Cross Ref，American Chemical Society，Road，Sherpa Romeo，EZB，EZB，EZB，ZDB，Wikidata，Wikidata，OpenAlex，FatCat，FatCat，FatCat，FatCat，FATCAT以及其他学术和教育平台和Google Scholar）等当前的索引服务构成了坚实的基础。努力确保UJPR被索引索引。随着UJPR主机发表更多的开创性研究，肯定会立即实现此目标，从而导致更大的可访问性，可见性，全球读者群，并增加了我们已发表的内容的引用。UJPR支持筛查和发现具有药物特性的植物化学物质，并通过标准化的方法和健康管理技术在实验室中合成的药物设计和进一步的药物设计。药物发现和对市售产品的设计涉及复杂的协作过程。作为后续行动，使用计算机辅助技术在探索基于植物/天然产品的药物发现和设计中具有健康驱动的解决方案的有前途且有影响力的领域。这个新兴领域是为新颖，创新和突破性的药物发现和设计的跨学科合作的开放区域，并可能获得专利。这种合作可能包括天然产品化学家，生物化学家，药剂师，生物信息学家，药理学家，计算机科学家，微生物学家等。通过对接的药物设计，从其他化合物的库中获得的命中化学化合物屏幕，该化合物具有标准（合成）药物的较高或相同的结合亲和力（Kcal/mol），并适合于具有化学和地球稳定性的蛋白质靶标上的特定口袋（活性位点）。快速提及UJPR对知识的沉浸式贡献揭示了该期刊在发布质量文章上的重点，并记录了严格和无缝的手稿审查过程。作者和审稿人对保留文章制作的人表示赞赏，并鼓励继续遵守该期刊的标准。作为作者，一个令人发指且挑战性的关注是通过解决方案驱动的研究，在时间的沙子中留下了痕迹，并具有现实的应用。，我们认真渴望成为全球最高的出版期刊，并具有很高的影响因素，并继续鼓励世界各地的作者考虑将其手稿发送给UJPR，以供考虑，并在我们随后的数量和问题中发表。