День добрый! В этой статье поделюсь с Вами, дорогие мои, основным сетевым инструментарием, который на постоянной основе использую в своей работе. Говоря о «работе», сегодня не буду делать ограничений между блогом, преподаванием и написанием статей в научные журналы. В принципе, отличий тут и нет, Я в любом случае предельно натренирован работать с реферируемыми или архивными источниками, так что все мои посты и статейки точно также основаны на чьих-то серьезных работах. Инструменты условно можно разделить на 3 группы. Первая - архивы, базы данных, поисковые системы и доступ к статьям и материалам; вторая – нейросети-ассистенты; третья – профильные нейросети и нечто промежуточное.
Связка GOOGLE Scholar и SCI-HUB.
Одни из ключевых источников поиска информации, классическая связка для работы с подавляющим большинством иностранных научных источников. «Scholar» используется как максимально быстрый инструмент поверхностного поиска по англоязычным работам, а всем известный Sci-Hub для доступа к основному массиву статей, не имеющих открытого доступа. Есть правда с хабом один нюанс, он перестал открывать доступ к статьям, опубликованным после 2022 года, так что работа с передовыми статьями с его использованием бесполезна, на сайте есть замена с помощью сетки для взаимопомощи Sci-Net, но Я ей не пользуюсь, в первую очередь потому, что когда делаю подборки, то в них входит десятка полтора работ, а перед этим пролистать могу около 3-4 десятков, запрашивать каждую – гиблое дело.
Связка «Elibrary» и «КиберЛенинки».
Самый привычный инструментарий для доступа к российским источникам. «Elibrary» ещё и основной инструмент для работы с наукометрическими показателями работника в РФ. Из плюсов – он привычен абсолютно всем без исключения, интерфейс не обновляли ни разу за все годы моей работы с 2010 года (да, дорогие мои, это плюс, а не минус, инструмент, он как молоток, должен быть прост и привычен до автоматизма). Главный минус – в рабочее время сайт периодически начинает тупить от перегруженности, так что для мелких задач и есть «КиберЛенинка», если нужен беглый поиск, нет нужды в официальных ссылках и наукометрии, ей пользоваться проще и быстрее.
Патентные базы данных – «FIPS» и «Google Patents».
Тут всё просто, для работы по отечественным источникам – работаем с официальным сайтом федерального института патентной собственности. Для поиска американских патентов Я пользуюсь «Google Patents», так получилось, что с азиатскими и европейскими работами почти не сталкиваюсь и для меня этого инструментария достаточно. Сразу скажу, что для патентов из Европы и Азии, в Google Patents плохо работает предпросмотр изображений в списке во время поиска.
Смесь базы научных статей и патентов с нейросетью - «Inventorus.ru».
Относить её к отдельной группе нельзя, это и не нейросеть-ассистент, и не база со статьями. Мной эта система использовалась в работе как инструмент научной аналитики. В ней готовились отчеты по направлениям публикаций организаций и групп авторов, а также активность тех или иных университетов и то как они взаимодействуют с другими организациями в плане науки и как это отражается в публикациях. Для личных задач (грех не использовать если доступ руководством уже оплачен), Я готовил подборки статей, анализировал работы по гидравлике и аэродинамике, оформлял списки литературы по ГОСТу для иностранных статей (для российских есть «Elibrary», который выдает уже оформленные ссылки), там удобно искать статьи из внутреннего списка литературы источника и искать те в которых её уже цитировали, всё это параллельно, в одном месте и с анализом нейросетью.
Классические нейросети-ассистенты, яндексовская «Алиса» и китайский «Deepseek».
Выбор нейросетей для меня очевиден, два критерия - нормальный доступ без костылей и максимальное удобство. «Алисой» Я пользуюсь по причине использования целой кучи сервисов Яндекса, так что она у меня всегда под рукой, синхронный перевод видео, кстати, лучшее, чему они её научили. Самое «страшное» для некоторых – Я реально на работе пользуюсь «Яндекс-браузером», чтобы всё было в одной куче, для многих «странных персонажей», это почему-то считается «моветоном», но мне то удобно. «Deepseek» использую, когда нужно заставить нейросетку думать. «GigaChat» не использую, потому что не вижу в нем никаких плюсов и удобства, в сравнении с «Алисой». «ChatGPT» не использую по тем же самым причинам, у него нет в моих задачах преимущества над «Deepseek», а доступ через три-костыля-впн бессмыслен, когда есть полный качественный аналог. Перечень задач простой, в основном это сокращенный анализ текста и перевод с кратким пересказом, если статья на иностранном языке. Если передо мной любой текст кроме русского или английского, то Я даже пытаться что-то понять не буду, просто кидаю его нейросетке.
На этом список основного инструментария можно заканчивать, пишите в комментариях, чем Вы пользуетесь сами и какие приложения, базы данных и нейросети используете в своей работе.
Все мои ресурсы в одной ссылке: https://taplink.cc/hydrprepod