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前言

如今越来越多领域都会与计算机、人工智能方面进行跨领域融合，一个万物“AI”的时代已经到来，同时也对人们需要掌握的技能提出了更高的要求，而如何快速有效开展科研也成为跨入人工智能领域的敲门砖。论文是开展科研的基础，因此本文从作者亲身经历对论文的搜索进行了一些简单整理。

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2023.06.19 补充了在Arxiv下载论文的Latex文件的方法，见第3节的Example 2！！！

1. Google学术搜索

https://scholar.google.com.hk/?hl=zh-CN
科学上网后可以以关键字形式轻松检索到相关论文，如果无法科学上网可以使用其他学术搜索等平替，比如熊猫学术https://sc.panda321.com/

2. Google搜索

https://www.google.com.hk/webhp?hl=zh-CN&sourceid=cnhp&gws_rd=ssl
通过关键字搜索即可搜索出最具代表性的论文

3. Arxiv

https://arxiv.org/
这是一个非正式学者论文社区，包含已发表录用的论文和未被期刊会议收录的论文，arxiv论文众多，质量也参差不齐，因为谁都可以将自己的论文上传上去。如下展示arxiv比较实用的用法：

#Example 1：

2023年的顶会AAAI的论文列表还未公布，但通过在arxiv搜索“AAAI2023”就能找到一些AAAI已录用的论文。
https://arxiv.org/search/?query=AAAI+2023&searchtype=all&source=header

#Example 2：

在撰写论文时，绝大多数我们的创新点的灵感或者公式都来源于他人的论文，如果重新照着别人论文从头开始手敲复杂latex公式又比较麻烦费时。其实有个非常简单的方法，就是下载原论文的Latex（如果支持的话），直接复制你所借鉴的论文中的公式到我们自己的Latex中去。
以深度聚类发表在TPAMI2022年的SOTA ProPos这篇论文为例：
$\cdot$ 点击“Other formats”

$\cdot$ 点击“Download source” 下载原始资源

$\cdot$ 对下载的文件重新命名，注意后缀要为“.tar.gz”

$\cdot$ 使用解压软件进行解压就可以得到论文的Latex文件了。用Latex工具打开，就能直接复制别人论文公式啦。

4. Github

https://github.com/
没错，github也可以找到一些现成的整理过的顶会论文列表，并且在github可以找到很多有些的awesome项目。

#Example：

以contrastive learning对比学习为例，加入awesome关键字进行检索。

进入第二个Awesome-Contrastive-Learning就能看到往年经典的对比学习论文。

5. Paperwithcode

https://paperswithcode.com/
毋庸置疑，paperwithcode因其同时含有论文及代码而受到广大好评，而且paperwithcode也是一个很活跃的社区，时不时就会有新模型算法被发布出来。不仅能找到论文和代码，更可以找到各种任务的datasets及SOTA。

6. Connectedpapers

https://www.connectedpapers.com/
本人力荐的论文查找网站，可以通过某一篇论文构建知识图谱并找寻相关内容的论文，以一篇论文为起点找寻相关论文简直不要太方便，往往可以搜索出不少优秀文章。缺点就是每个浏览器每个月只能查询四次，不过换个浏览器也是可以继续白嫖的。

7. OpenReview

https://openreview.net/
可以看到这个网站有许多顶会的论文收录列表。

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总结

个人能力微薄，欢迎广大读者在评论区进行交流，分享你使用过的觉得好用的科研相关的网站。