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谷歌学术引用权威发布_谷歌学术文献官网入口(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

谷歌学术引用

谷歌学术镜像收费了？！还能怎么引用？大家都在用什么网站来引用英文参考文献啊？！最近发现谷歌学术镜像居然要收费了𐟘�‚一直用的这个网站突然让我开会员，真是让人有点措手不及。 𐟒ᠥ悦žœ你也在找其他免费的学术搜索网站，可以试试中国知网。虽然功能可能没有谷歌学术镜像那么全面，但基本需求还是可以满足的。 𐟓… 现在加入会员的话，可以享受无限制使用收藏文章、作者已发表论文、查看或下载引用、资源文件加速下载以及多个备份访问地址等功能。会员有效期时间不同，但所有功能都是一样的。 𐟒ᠩœ€要注意的是，会员到期后，已有数据都会保留在你的账号里，只是拓展增值功能将不再可用。比如将搜索结果添加到图书馆的功能将不再添加之前加入的收藏。 𐟓… 所有已上线功能和服务均已稳定运行，如遇问题请联系我们。总之，虽然谷歌学术镜像收费了，但还有其他选择可以满足我们的学术搜索需求。希望这些信息对大家有所帮助！

𐟚€机器人技术提升能源效率：中国工业实践 𐟎“ 我们的研究论文“Robot adoption and energy performance: Evidence from Chinese industrial firms”，在2022年发表在Energy Economics上，已成为谷歌学术引用超过100次的经典之作。这篇文章探讨了机器人技术在提升企业能源效率方面的作用，为ESI高被引论文之一。 𐟓ˆ 通过理论与实证相结合的方法，我们分析了机器人应用对企业能源效率的影响。采用Propensity Score Matching-Difference in Differences (PSM-DID)方法，利用2001至2012年中国工业企业的数据，我们发现了机器人采用与能源效率之间的因果关系。 𐟔 研究发现，机器人技术的采用显著提升了企业的能源效率。进一步的分析表明，生产力的提高是机器人技术提升能源效率的关键因素。此外，企业能源效率的提高主要归因于产出的增加，而非自动化的节省。 𐟌 我们的研究为全球可持续发展提供了重要启示，证明了机器人技术在提升能源效率方面的巨大潜力。这一发现不仅具有重要的学术价值，也为工业界提供了宝贵的参考。 𐟓š 论文详细信息：标题：Robot adoption and energy performance: Evidence from Chinese industrial firms 作者：GHuang, LY He, XLin 期刊：Energy Economics 发表年份：2022 引用次数：100+

arm 我们正在招募2025CVPR科研实习生，指导老师们在CVPR会议上发表了数十篇论文，包括oral和best paper awards。实习生们有很大概率获得spotlight和oral award。指导老师们的谷歌学术引用人均超过一千，最高达到两万以上。我们的指导老师来自海内外知名高校，包括澳洲八大（如澳大利亚阿德莱德大学的最强CV组）、港三新二、欧美名校（如CMU、ETH、Edin）以及国内顶尖高校的RA和教授。学术资源非常丰富。如果你与老师合作顺利，还可以获得国外高校的PhD推荐信以及国内高校的PhD推荐名额。科研实习生名额有限，需要经过水平审核。如果没有通过审核，也请确保有一定的经济实力。我们期待你的加入，一起在科研的道路上探索新的可能！

ENEB作业高分秘籍，助你轻松过关！收到很多小伙伴的私信，问我怎么在ENEB作业中拿高分。今晚终于有空整理一下，分享一些我的经验吧，希望对你们有帮助！图文并茂更吸引人 𐟓Š 每个问题尽量找插图。你可以用谷歌或者bing搜索问题的关键词，找到相关的图片。这样不仅能让你的作业看起来更专业，还能让读者更容易理解你的答案。表格更直观 𐟓Š 有些问题用表格来回答会更直观。比如数据统计类的题目，用表格展示数据会更清晰。你可以用Excel或者其他表格软件来整理数据，然后截图或者导出PDF。引用要有规范 𐟓š 引用是必须的！你可以根据问题的关键词去谷歌学术或者直接谷歌搜索，甚至可以直接用ENEB的课程pdf。引用的时候一定要用规范的格式，而且同一个作业里的引用格式要统一，不要每个引用都不一样。作业页数要足够 𐟓„ 除了计算题之外，基本上八页是少不了的。一张图片就占了屏幕好多地方，有的课题问题很多，10-20页也很正常。所以不要舍不得用纸，尽量把作业做到整洁美观。不要抄袭 𐟚늦œ€后一点，千万不要原文不动地抄别人的作业！查重会挂科的，那都是要补考费的。自己的作业还是要自己动手做，这样才能真正学到东西。补充：两种满分格式 𐟌Ÿ 我试过两种格式都给了满分：在final project的最后面新建一页，输入标题“ANSWER”，用三号字，下面一个问题一个问题的回答。前面写目录，内容根据问题一个个回答。希望这些小建议能帮到你们，祝大家都能在ENEB作业中拿到高分！如果我说的不对，欢迎忽略哈。

波恩大学专业参考书清单制作全攻略你需要提交什么？在本科学习期间，选择10-15本最重要的书籍或文章（不是论文），并确保它们与你的专业相关。不要提交：毕业论文/结课论文调研论文课程描述或教学大纲怎么写呢？使用谷歌学术（Google Scholar）进行搜索。将书籍的英文名称输入谷歌，再搜索书名。点击你感兴趣的书籍下的引用标识。有多种格式可选，这里推荐使用APA格式。 APA格式： APA（American Psychological Association）是一种广泛使用的社会科学领域及其他学术领域的引用格式。注意：所有书籍必须使用同一种格式！完成所有书籍的引用后，保存并导出为PDF格式，然后提交到学习Portal。祝你好运，顺利拿到Offer！

一键生成参考文献，你知道吗？你还在手动敲打参考文献吗？其实，无论你需要什么格式的参考文献，都可以一键生成。接下来，我将分享如何使用谷歌学术和知网来快速生成参考文献。 𐟌Ÿ 谷歌学术的引用生成：打开谷歌学术网站。找到你想要的论文。等待网站刷新出“引用”两个字。点击红色方框圈出的“引用”，然后选择你需要的格式，一键点击复制即可。 𐟌Ÿ 知网的引用生成：打开知网网站。找到你想要的论文。点击红色方框圈出的引号，你会看到各种格式的参考文献选项。选择你需要的格式，一键点击复制即可。无论是谷歌学术还是知网，都可以轻松生成各种格式的参考文献，让你的学术工作更加高效！

科研必备：导师觉得你会却没人教的事在科研的道路上，导师们常常会认为你应该知道一些基础但没人教的事情。今天我们就来聊聊这些你可能不知道但却非常有用的知识。 SCI、EI、SSCI、CSSCI是什么？𐟓š SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）和ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，它们在国际学术界享有盛誉，其中SCI最为重要。 SSCI（社会科学引文索引）是用于统计和分析不同国家和地区社会科学论文数量的重要工具。 CSSCI（社会科学引文索引）则是教育部重点研究项目，专门用于检索社会科学领域的论文收录和文献被引用情况。如何检索这些索引文献？𐟔 Web of Science：这是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源平台。 Engineering Village：对于学习工科的小伙伴们来说，这是必备的文献检索网站之一。谷歌学术：谷歌学术的搜索范围非常广泛，几乎可以覆盖所有学术资源，大陆用户可以使用谷粉学术作为替代。 Sci-Hub：这个网站是科研人员的必备神器，只要知道文章的URL、PMID或者DOI，就可以免费获取论文的PDF版本。希望这些信息能帮助你在科研的道路上更加顺利，导师觉得你会但没人教的事，现在你已经知道了！𐟒ꀀ

𐟓š 如何高效搜索和下载学术论文？𐟓劦ƒ𓨦搜索和下载学术论文？以下是一些实用的平台和技巧，助你轻松找到高质量的学术文献： 𐟌 学术搜索平台：中国知网：主要提供中文论文。万方平台：同样以中文论文为主。维普平台：涵盖中文论文。 Web of Science：可以下载外文论文。谷歌学术/Google Scholar：同样提供外文论文。 𐟓Š 如何挑选高质量论文？期刊质量：选择CSSCI来源期刊或至少是北大核心期刊。作者背景：优先考虑学科领域的专家，他们通常紧跟学术前沿。发表时间：选择近5年内发表的论文，最好是近两年的，对于热门话题可以放宽到近5年。引用次数：论文的他引量应不少于10，即其他作者对该论文的引用情况。 𐟓 下载建议：根据以上标准，选择几篇关于你感兴趣话题的高质量论文进行下载。确保论文的可靠性和时效性，为你的研究提供有力支持。通过这些平台和技巧，你可以更高效地找到并下载到你需要的学术论文，提升你的研究效率。

𐟓š外文文献网站大揭秘！ 𐟔想要找到高质量的外文文献吗？来看看这几个超赞的网站吧！ 𐟌ŸX-MOL学术平台：支持中文检索英文文献，还能指定期刊、作者等条件。有些文献需要跳转到sci-hub下载哦！ 𐟌EBSCOhost：美国EBSCO公司的强大检索系统，学科范围超广，满足各种学术需求。引用文献也超方便！ 𐟐𜧆Š猫学术：输入主题或关键词就能检索，结果和谷歌学术有点像。中英文文献都有，英文文献还能直接免费下载！ 𐟦…巨人学术：英文检索文献的好帮手，和熊猫学术类似，但使用起来可能没X-MOL那么顺手。 𐟓–SCI-HUB：这个网站真的太棒了！全面提供外文文献免费下载，还能在线阅读。需要的话，导出格式可能需要转换一下哦！ 𐟒ᦜ€后，别忘了IEEE Xplore，它在电气、电子工程等领域超有权威性。适合理科的朋友们！虽然需要会员，但值得一入哦！

Coursera机器学习分类课程笔记最近在Coursera上听了一门超级棒的公开课——Machine Learning: Classification，真的是强烈推荐！这门课由华盛顿大学的Carlos Guestrin和Emily Fox这对夫妻档教授，简直是业界的佼佼者。特别是Carlos，他是turicreate这个开源机器学习库的开发者之一，谷歌学术上他的引用次数快要突破六位数了，真的是大佬中的大佬。这个课程是机器学习系列中的第三期，前两期分别是调用现成的机器学习库和深入回归算法的数学细节。第一期更多的是让你感受一下机器学习能做什么，比如回归、分类、聚类和神经网络等任务。第二期则深入到回归算法的数学细节，并且要求你用手搓代码来实现这些算法。到了第三期的Classification，课程开始深入到分类算法的理论细节，并且同样要求你用手搓代码来实现。整个公开课的制作真的是业界良心，条理分明的幻灯片、精心设计的习题（尤其是coding assignment的框架搭建），仿佛是生怕你学不会。课程中讲到了logistic regression、decision tree、AdaBoost等模型的搭建，每一部分都手把手地教你如何实现。跟着这个课程走下来，你对算法的理解和编程能力都会得到很好的训练。总之，这门课真的是五星推荐，强烈建议大家去试试！

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