AI research tools
1.0.0
- 私が気に入っている科学研究ツールをいくつか紹介します（一部はAI分野に限定されています）
- [試してみる] とマークされているツールは、まだ使用していないものの、できるだけ早く試して、使用するかどうかを経験に基づいて判断するツールです。
- このリストに載っていない、役立つと思われる AI 分野の科学研究ツールを問題などを通じて私に勧めてください。ありがとうございます。
一般的に、論文のタイトルやその他の情報に基づいて PDF ファイルを検索する必要がある場合、私はまず dblp を使用します (検索結果は明確で、科学インターネットは必要ありません)。いくつかの特殊なケースでは、私は再び Google Scholar を使用します。
dblp: コンピュータ サイエンス参考文献: CS 向けに特別に設計された論文検索 Web サイト。検索可能な一流の論文が含まれています。学会や雑誌などから著者の論文を検索できるので、コンピュータ学会の論文をすべて検索したい場合に便利です。
Google 学者: ここでは、論文の検索に加えて、論文の統計や引用文献を表示することもできます。また、著者や論文をフォローすることで新しい論文の更新通知を受け取ることもできます。また、自動推奨を使用して基本的なライブラリを提供することもできます。
意味学者: 外部資料と組み合わせて論文の意味分析を行うことができます。機能には、引用と参考文献の表示、論文の影響力の測定、論文チャートの表示、キーワードの自動生成（タイトルに基づく）、著者の分析、インターネット上の追加リソースの検索（関連する YouTube ビデオなど）、論文の推奨などが含まれます。
arXiv: 論文のプレプリントのコレクション Web サイト。
arXiv-sanity: ブラウジング中に概要、コメント、非常に基本的なソーシャル、推奨、ライブラリ機能を表示するなど、機能面で arXiv よりも大幅に改善されています。検索もうまく機能します。
Semantic Sanity: パーソナライズされたアダプティブ フィード: 独自のパーソナライズされた arXiv 読書フィードを作成します。各フィードを作成するときは、最初にいくつかの論文を選択するように求められ、その後、これらの論文に基づいて推奨を開始することにより、推奨結果を調整することができます。
Paper Digest – 論文の追跡と要約のための AI: 電子メール購読の前日に発行された論文のリストと、各論文の 1 文の要約を提供します。私にとってさらに重要なことは、この Web サイトでは、各トップカンファレンスの論文が発表される際にその論文も整理されることです。
コード付き論文: コードを実装する GitHub リポジトリおよびデータ セットに論文を自動的に接続し、GitHub コレクションに従って並べ替えます。比較のために各タスクの SOTA を表示します。
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: オンライン アノテーションを備えた、多くのアルゴリズムの PyTorch 実装。欠点は、示されている部分が最初から実装されておらず、コードの一部が独自のパッケージに配置されていることです。
Mendeley: 私は現在これを使用しています。 Web、PC、Mac、携帯電話などの複数のプラットフォームをサポートし、PDF に直接注釈を付けたり強調表示したりでき、制限付きの無料クラウド ストレージを備えています。
Zotero: 文献データベース Web ページ内の文献参照を直接キャプチャでき、文献管理のマルチエンド同期を実現するために Nut Cloud と併用されることがよくあります (MacOS、Windows、iPad、Linux、iOS をサポート)。
キミチャット: ChatPGT のような製品で、誰もがよく知っているはずです。
Cool Papers: Su Jianlin 氏が開発した論文執筆のための Web サイト。 README に従って、自分で調べて使用することができます。
CopyTranslator: 最大の利点は、ピン留め、タップしてコピー、クリップボードを監視するなどの機能があり、文書を読むときにシームレスに切り替えることができ、併用すると非常に便利です。
Saladict Saladict: ユーザーの使用習慣に合わせた非常に豊富な設定を備えたブラウザ翻訳プラグイン。公式ドキュメントに加えて、Shalaqi + Alfred をチェックして、最高のドキュメント翻訳エクスペリエンスを作成することもできます。 来て調べてください。また、Windows システムでブラウザ外翻訳を実装する方法も検討しています。
以前は Evernote を使用していましたが、やめてしまったので移行を検討しています。
Yuque: とても軽いので、普段はウェブ版を使っています。場合によっては、一部のリストを携帯電話に同期できることもありますが、これも非常に便利です。新しい学生は私の招待コード QPFTUN を入力して 30 日間のメンバーシップを受け取ることができます: Kissing_heart:
Notion: 複数人でのコラボレーションやプロジェクト管理が必要な場合は、Notion の方が適している可能性があります。
the-incredible-pytorch: PyTorch に関するさまざまなチュートリアル、プロジェクト、ビデオ、その他のリソース。
computervision-recipes: Microsoft によって作成され、PyTorch に基づいたさまざまな CV タスクに関するチュートリアル。
Pytorch-Project-Template: 画像セグメンテーション、オブジェクト分類、GAN、強化学習の例を含む、拡張可能な PyTorch プロジェクト テンプレート。
pytorch-template: 別の PyTorch プロジェクト テンプレート。
torchinfo: モデルの各層のパラメーターの数、出力テンソル サイズなどを含む PyTorch モデル情報を出力します。
flops-counter.pytorch: モデルの合計 FLOP (アルゴリズム/モデルの複雑さを測定するために使用できる計算量として理解される浮動小数点演算) と各レイヤーの割合を計算します。欠点は、RNN 関連の層をサポートしていないようで、印刷された情報があまり読みにくいことです。
PyTorch の最新バージョンには、すでに tensorboard が付属しています。公式チュートリアル。
visdom: [試用中] リアルタイムのリッチ データ ビジュアライゼーションを作成、整理、共有するための柔軟なツール。
Convolution Visualizer: 畳み込み層の構成が比較的複雑で、出力サイズの計算が不便な場合は、この視覚化ツールを使用すると便利です。
Google データセット検索
データ検索 | Bifrost: 視覚的なデータセット検索。
optuna: ハイパーパラメータを自動最適化するためのフレームワーク。
Microsoft/nni: [試用中] ニューラル モデル検索とハイパーパラメーター調整用のオープン ソースの自動機械学習 (AutoML) ツールキットで、ほとんどの主流のフレームワークとオペレーティング環境をサポートします。
Hyperopt: [試用中] 分散型非同期ハイパーパラメータ最適化。 Zhihu で誰かがそれを推奨しているのを見ましたが、ドキュメントによると、現在サポートされている最適化アルゴリズムは 2 つだけで、ベイズ最適化は含まれていません。
BoTorch: [試行中] PyTorch に基づくベイジアン最適化ライブラリ。
automl/Auto-PyTorch: [試用中] PyTorch に基づく自動構造検索とハイパーパラメータ検索。
論文、レポート、ポスターなどのさまざまなLaTeXテンプレート。
オーバーリーフのテンプレート
LaTeX テンプレート
複数人でのコラボレーションには、Overleaf をお勧めします。私もこれをほとんどの場合選択します。 1 人のプロジェクトでは、VSCode を使用してオフライン LaTeX を作成し、Github のプライベート ライブラリと連携してバージョン管理を行うことができます。
この記事のおすすめをご覧ください: これらの Web サイトを使用すると、英語論文を書くことはもう難しくありません (英語論文作成支援サイト 15 個の紹介と使い方のヒント) - Zhihu
Lingle: 最も頻繁に出現する英単語の連語を検索します。自分の表現が正しいかどうかわからないときに使用します。
現代アメリカ英語コーパス (COCA): 単語の連語のアメリカ英語コーパスを確認でき、この単語を使用した特定の文を確認できます。 British National Corpus (BYU-BNC): イギリス英語のコーパスで、アメリカ英語よりもコーパスが少ない。
シソーラス: 低級単語を同義の高級単語に変換します。
ESODA: 清華HCI研究所が開発した中国語英語ライティングに適した連語検索ツール。特定の研究方向を切り替え、関連する別の用法を表示し、中国語と英語の混合検索をサポートできる論文のコーパス。
単語とフレーズ: 頻度、ジャンル、連語、一致語、同義語、および WordNet: 異なる色を使用して高頻度、中頻度、低頻度の単語を区別し、記事の種類を表す語彙を表示し、関連する置き換え可能な単語を分類します。英作文の語法補助とは言われていますが、関連分野の論文でよく使われる語彙やコロケーションを学ぶのが最大の用途だと感じています。
ChatGPT に似たさまざまなオプション以外のいくつかのオプション。オンライン検出ツールの漏洩リスクに注意し、キーテキストの取り扱いには注意してください。
文法: ブラウザのプラグインを使用して、文法、文パターン、句読点、単語の選択をチェックおよび修正します。
Nounplus.net: 無料のオンライン英文法チェッカー。
Mathpix: 複雑な数式のスクリーンショットを撮り、LaTeX コードに変換します。 PDFでの印刷や写真での手書き数式などにも対応します。
MyScript Webdemo: Math モジュールは手書きの数式を LaTeX コードに変換でき、同時に Diagram モジュールは手書きのブロック図をきちんとしたブロック図に変換できます。
LaTeX 手書き記号認識の解読: LaTeX で特定の文字を表現する方法を忘れた場合は、この Web サイトで手書きで文字をクエリできます。
OmniGraffle は Mac OS システムで利用できます。
通常、私は PPT を最初に選びます。すぐに始められ、種類が多く、自由度が高く、ベクター グラフィックスのエクスポートをサポートしています。
Paper-Picture-Writing-Code: LaTex に基づく描画コード (折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、注意の視覚化、構造図など)。
Academic-drawing: Matlab/Python 描画。主に時系列データの描画に使用されます。
awesome-latex-drawing: LaTeX 描画。主にベイジアン ネットワーク、テンソル分解などの描画に使用されます。
PlotNeuralNet: Python は LaTeX で使用できるグラフを取得し、主に CNN を描画します。
さまざまな形式の画像の変換サービスを提供する Web サイトが数多くあります。ここに挙げるのは簡単なリストです。検索エンジンを通じて他の同様の Web サイトを見つけることもできます。
PNG/JPEG (ラスター) を EPS/PDF (ベクター) 形式に変換: jpg、png 形式の画像ファイルを eps ファイルに変換します。
EPS から PDF コンバーター: EPS ファイルを他の形式の画像に変換することもできます。
PDF ファイルをオンラインでトリミングする - PDF ツール: PDF ファイルの白い端をトリミングします。
TexLive には、いくつかのコマンド ライン ツールが付属しています。
epstopdf <file.eps> ;pdfcrop <file.pdf> 。 ccf-deadlines: 研究の方向性と CCF レベルに基づいて、今年の締切が設定されている会議をフィルタリングできます。国内の学生にも比較的優しいです。
AI カンファレンスの期限: 研究の方向性に基づいてカンファレンスをフィルタリングできます。しかし、すべての情報を見るには科学的にインターネットをサーフィンする必要があるようです。
会議リスト: 期限に従って並べ替えられ、期限切れの会議はホームページに表示されません。各研究方向でどのカンファレンスが開催されているかを確認できるページがありますが、有効期限が切れていないカンファレンスを研究方向に基づいてフィルタリングする方法はありません。
Conference Partner: 最新の国際コンピュータ会議およびジャーナルのリスト。カンファレンスやジャーナルをフォローするために登録できます。比較的完成度は高いですが、情報はタイムリーに更新されていません。
ブラインド レビューの目的では、ファイル (ソース コードなど) へのリンクを匿名にする必要がある場合があります。 Github で匿名アカウントを作成することを選択する人もいますが、すべてのカンファレンスですべての論文にアカウントを作成するのは面倒すぎる可能性があります。以下のような匿名ファイル共有をサポートするツールをいくつか見つけました。
Dropbox: おそらく最もよく使用されます。
オープンサイエンスフレームワーク
フィグシェア
Arxiv 論文投稿プロセス - この記事を読むだけで、arXiv に論文を投稿するプロセスを理解できます。
arxiv-latex-cleaner: arXiv での提出要件を満たすために論文の LaTeX コードをクリーンアップします。ハイライトの 1 つは、論文内のコメントアウトされたすべてのコンテンツを自動的にクリーンアップする機能です。
overleaf -> arxiv スムーズな提出プロセス: Overleaf を使用している場合 (LaTeX コードをローカルで論文にコンパイルするのではなく)、この記事を参照して適切なソース コード パッケージをダウンロードし、arxiv-latex-cleaner の使用を検討できます。
出版された論文に明確で再現可能なコードを提供することで、この分野を効果的に進歩させることができます。ここでは、オープンソース コードに役立つツールをいくつか紹介します。
ReproducibilityChecklist-v2.0: 論文の再現性を高めるために提供する必要がある文書をリストした機械学習の再現性チェックリスト。
pigar: Python プロジェクトの要件ファイルを自動生成するツール。
Rainyscope 雨シミュレーター: 雨音。
LofiGirlの音楽勉強室：Lo-Fi音楽の生放送室。
