预印本仓库ArXiv——防止论文录用前被别人剽窃

2024-04-12 19:28
文章标签 仓库 论文 防止 录用 arxiv 别人 剽窃 印本

本文主要是介绍预印本仓库ArXiv——防止论文录用前被别人剽窃，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • 一、什么是预印本
  • 二、什么是ArXiv
    • 2.1 ArXiv的领域
    • 2.2 如何使用

一、什么是预印本

预印本（Preprint）是指科研工作者的研究成果还未在正式出版物上发表，而出于和同行交流目的自愿先在学术会议上或通过互联网发布的科研论文、科技报告等文章。

与已经在刊物上发表的文章对比，预印本具有交流速度快、利于学术争鸣、可靠性高的特点。好的期刊录用周期长，等论文发表可能需要半年或一年以后，而科学技术发展非常迅速，某个研究点一年后可能已经不在有创新性。研究者可以从预印本库中发掘相关领域最新的研究点。

常见印本服务有：arXiv、RePEc、中国预印本服务系统、奇迹文库、中国科学论文在线系统。
其中ArXiv使用最多。

二、什么是ArXiv

ArXiv是一个收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的网站，始于1991年8月14日。简单来说，为了防止自己的idea在论文被收录前被别人剽窃，我们会将预稿上传到arvix作为预收录，因此这就是个可以证明论文原创性（上传时间戳）的文档收录网站。

Arxiv并不是一个期刊，而是一个开放的预印本服务器，提供物理学、数学、计算机科学等8个领域的预印本论文发布、检索、修改等服务。因此，它不直接对应于SCI的分区规则。SCI的分区规则是针对期刊的，而不是针对预印本服务器的。不过，如果某篇论文被提交到Arxiv并被引用，那么这篇论文的影响力可能会根据其所在领域的期刊影响因子被归类到不同的分区。例如，如果一篇论文发表在影响因子较高的期刊上，它可能会被归类到SCI的一区或二区，这取决于具体的分区规则和期刊的影响因子。

2.1 ArXiv的领域

Arxiv提供了物理学、数学、计算机科学、生物学、金融学、统计学、电气工程和系统科学、经济学8个领域的预印本论文发布、检索、修改等服务。
在这里插入图片描述
其中计算机科学，有如下细分领域：
在这里插入图片描述
Artificial Intelligence：人工智能
Computation and Language：计算与语言
Computational Complexity：计算复杂性
Computational Engineering, Finance, and Science：计算机工程金融与科学
Computational Geometry：计算几何
Computer Science and Game Theory：计算机科学与博弈论
Computer Vision and Pattern Recognition：计算机视觉与模式识别
Computers and Society：计算机与社会
Cryptography and Security：密码与安全
Data Structures and Algorithms：数据结构与算法
Databases：数据库
Digital Libraries：数字图书馆
Discrete Mathematics：离散数学
Distributed, Parallel, and Cluster Computing：分布式并行与集群计算
Emerging Technologies：新兴技术
Formal Languages and Automata Theory：形式语言与自动机理论
General Literature：通用文献
Graphics：图形学
Hardware Architecture：硬件架构
Human-Computer Interaction：人机交互
Information Retrieval：信息检索
Information Theory：信息理论
Logic in Computer Science：计算机科学的逻辑
Machine Learning：机器学习
Mathematical Software：数学软件
Multiagent Systems：多代理系统
Multimedia：多媒体
Networking and Internet Architecture：网络和互联网架构
Neural and Evolutionary Computing：神经和进化计算
Numerical Analysis：数值分析
Operating Systems：操作系统
Other Computer Science：其他计算机科学
Performance：性能
Programming Languages：编程语言
Robotics：机器人
Social and Information Networks：社交信息网络
Software Engineering：软件工程
Sound：语音学
Symbolic Computation：符号计算
Systems and Control ：系统和控制

2.2 如何使用

我们可以进入到某个领域搜索与自己研究相关的论文，方法如下：
可以选择搜索的领域和搜索的条件
在这里插入图片描述
比如：搜索计算机科学领域标题中带“Graph neural Network”了论文，
在这里插入图片描述

搜索出来的结果默认按上传时间排序，也可以修改排序方式：
在这里插入图片描述

这篇关于预印本仓库ArXiv——防止论文录用前被别人剽窃的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/898020。

相关文章

AI hospital 论文Idea

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境，人类医生（即医学学习者）可以在其中与患者代理进行医学
阅读更多...
论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快
阅读更多...
论文阅读笔记: Segment Anything

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear
阅读更多...
记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 文章目录 文件的状态三个区域检查当前文件状态跟踪新文件取消跟踪（un-tracking）文件重新跟踪（re-tracking）文件暂存已修改文件忽略某些文件查看已暂存和未暂存的修改提交更新跳过暂存区删除文件移动文件参考资料 咱们接着很多天以前的 取得Git仓库 这篇文章继续说。 文件的状态 不管是通过哪种方法，现在我们已经有了一个仓库，并从这个仓
阅读更多...
取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04

取得 Git 仓库 —— Git 学习笔记 04 我认为， Git 的学习分为两大块：一是工作区、索引、本地版本库之间的交互；二是本地版本库和远程版本库之间的交互。第一块是基础，第二块是难点。 下面，我们就围绕着第一部分内容来学习，先不考虑远程仓库，只考虑本地仓库。 怎样取得项目的 Git 仓库？ 有两种取得 Git 项目仓库的方法。第一种是在本地创建一个新的仓库，第二种是把其他地方的某个
阅读更多...
论文翻译：ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

论文翻译：ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的，这引发了人们的担忧和猜测，即它们可能已
阅读更多...
OmniGlue论文详解（特征匹配）

OmniGlue论文详解（特征匹配）

OmniGlue论文详解（特征匹配） 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super
阅读更多...
husky 工具配置代码检查工作流：提交代码至仓库前做代码检查

husky 工具配置代码检查工作流：提交代码至仓库前做代码检查

提示：这篇博客以我前两篇博客作为先修知识，请大家先去看看我前两篇博客 博客指路：前端 ESlint 代码规范及修复代码规范错误-CSDN博客前端 Vue3 项目开发—— ESLint & prettier 配置代码风格-CSDN博客 husky 工具配置代码检查工作流的作用 在工作中，我们经常需要将写好的代码提交至代码仓库 但是由于程序员疏忽而将不规范的代码提交至仓库，显然是不合理的 所
阅读更多...
C# 防止按钮botton重复“点击”的方法

C# 防止按钮botton重复“点击”的方法

在使用C#的按钮控件的时候，经常我们想如果出现了多次点击的时候只让其在执行的时候只响应一次。这个时候很多人可能会想到使用Enable=false, 但是实际情况是还是会被多次触发，因为C#采用的是消息队列机制，这个时候我们只需要在Enable = true 之前加一句 Application.DoEvents();就能达到防止重复点击的问题。 private void btnGenerateSh
阅读更多...
BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT: 近 3 年 NLP 最火 CV: 大数据集上的训练好的 NN 模型，提升 CV 任务的性能 —— ImageNet 的 CNN 模型 NLP: BERT 简化了 NLP 任务的训练，提升了 NLP 任务的性能 BERT 如何站在巨人的肩膀上的？使用了哪些 NLP 已有的技术和思想？哪些是 BERT 的创新？ 1标题 + 作者 BERT: Pre-trainin
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2