최신 연구를 어떻게 최신 상태로 유지합니까?

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arXiv에 관한이 질문을 읽고 이전에 알지 못했던 GitXiv에 대한 링크를 찾은 후 사람들이 해당 지역의 최신 연구에 대한 최신 정보를 유지하기 위해 어떤 웹 사이트 / 리소스를 사용하는지 궁금했습니다.

academia

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경제학 대학원생으로서 저는 MIT, 하버드, 스탠포드 등과 같은 최고 부서의 다른 대학원생의 취업 시장 보고서와 관심 분야의 최고 연구원의 논문을 자주 게시합니다. 개인 웹 사이트에서 이러한 작품들은 일반적으로 최첨단 방법을 도입 / 적용 / 개발하며 1 ~ 2 년 내에 저명한 동료 심사 저널에 출판됩니다.

— Robson

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난 아니야 크고 중요한 것이 있다면 결국에는 나를 찾을 것입니다. 나는 새로운 재료를 소비하기 전에 계절과 나이에 두었다.

— Aksakal

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데이터 과학자로서 컴퓨팅, 소프트웨어 및 데이터 도메인에 대한 최신 연구를 따라야합니다. 그리고 다음은 (Gtxiv에 숨어있는 것을 제외하고) 계속 업데이트하기 위해해야 할 일입니다.

Quora : 놀라운 정보. 전문가의 질문에 답변하고 정보에 대해 배울 수있는 곳입니다. 따라서 컴퓨팅 및 소프트웨어 산업의 발전과 관심 분야에 대한 최신 정보를 얻을 수있는 최적의 장소입니다.
데이터 및 소프트웨어 블로그 : 인터넷에는 수많은 데이터 블로그가 있습니다. 그들 모두는 풍부한 이론 정보를 가지고 있으며, 일부는 실제 데이터 프로젝트를 정말 훌륭하게 설명합니다. 소프트웨어 블로그를 통해 최신 소프트웨어 실무 및 최신 데이터 과학 소프트웨어에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 예
엔지니어링 블로그 : 이것을 별도의 글 머리 기호로 표시 한 이유는 중독성이 있기 때문입니다. 그것들은 훌륭하게 쓰여졌으며, 일부 최고 기업들이 따라온 최신 데이터 및 소프트웨어 관행에 대해 이야기합니다. 내가 좋아하는 것 중 일부는 : Buffer 에어 비앤비 및 Pinterest 보너스 : 이 Quora 질문
링크드 인 그룹 : 링크드 인 그룹은 업계 최고의 질문을하고 대화 할 수있는 좋은 방법입니다. LinkedIn 펄스는 또한 최고 영향력을 가진 사람들의 훌륭한 소식으로 자신을 계속 업데이트 할 수있는 좋은 방법입니다.
사람들에게 의심하기 : 사람들에게 구체적이고 좋은 의심을하는 것은 매우 도움이되고 업계 최고의 일부와 교류 할 수있는 좋은 방법입니다. 관련 예.

— Dawny33
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세미나와 컨퍼런스에 참석하는 것이 가장 좋습니다. 활발한 연구원들과 이야기 할 때, 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 소문, 필터링되지 않은 의견 등에 대해 더 많은 배경을 공유 할 것입니다.

나는 물리학에서 옛날에 많은 연구를했던이 그룹의 연구자들이 있었지만, 현장에있는 사람들은 그것이 쓰레기라는 것을 알고있었습니다. 따라서 회의에 참석하지 않으면 파악하기 어렵습니다.

업데이트 : Google Scholar 및 ResearchGate에도 프로필이 있습니다. 둘 다이 포털을 통해 게시하고 읽는 논문을 기반으로 논문을 추천합니다. 두 가지 모두 소음이 많이 들지만 Google Scholar는 관련있는 흥미로운 논문을 더 자주 암시합니다. 나는 또한 거의 항상 Scholar에서 가장 먼저 찾게되므로 내가 어떤 종류의 물건을 자주 찾는 지 잘 알고 있습니다.

— 개정
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나는 가장 유명한 저널의 목차에 대한 이메일 목록을 등록하고 뉴 잉글랜드 의학 저널, 랜싯, JAMA, BMJ, 임상 전염병 등에 등록했습니다.

— 2 회전
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아마도 당신이 찾고있는 가장 중요한 것은 당신이 어떤 분야에 있든 당신에게 흥미롭지 않은 "정크"를 신속하게 제거하는 방법입니다.

최근에 출판 된 논문을 게재하는 저널의 이메일은 좋지만 RSS 피드와 같은 것이 더 좋습니다. 그러면 피드 리더에서 결과를 집계 할 수 있습니다. 여러 저널의 결과를 한 곳에 모으면 제목을 "읽기", "읽지 않음"및 "아마도"와 같은 더미로 빠르게 분류 할 수 있습니다. 그러나 종종 당신의 초점 영역을 다루는 저널이 너무 많아서 다루기가 어려울 수도 있습니다.

관심있는 논문을 배우고 자동으로 분류 할 수있는 머신 러닝 유형 추천 엔진에 대한 희망을 갖고 있습니다. Netflix / Amazon 추천 서비스와 비슷하지만 저널 기사에 적합합니다. 아직 진심으로 추천 할 수있는 것은 없지만 Sparrho 와 함께 놀았 으며 제대로 작동하는 것 같습니다. 내가 아는 또 다른 추천 엔진 사이트는 PubChase 이지만 그것은 생의학 전용입니다.

— RM
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추신 : 나는 전형적인 기계 학습 연구 논문을 읽는 데 약간의 시간이 걸리고이 연구 논문의 평신도 요약을 읽는 것을 신경 쓰지 않는 나와 같은 단순한 필사자를 도우려는 의도 로이 질문에 대답합니다.

최신 기계 학습 및 딥 러닝 연구를 최신 상태로 유지하기 위해 보통 다음 소스 에서 평신도 용어 로 작성된 연구 기계 학습 논문 요약을 살펴 봅니다 .

다시 말하지만, 이것은 전형적인 연구 논문을 살펴 보는 데 오랜 시간이 걸리는 경향이 있으므로 최신 연구를 최신 상태로 유지하기 위해하는 일입니다.

— Tshilidzi Mudau
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