RDiscovery 特别适用于花费太多时间寻找合适论文的你！
搜索相关主题以及最新进展的文献，是写系统文献综述的最最最基础的步骤。那么，你有过花费太多时间寻找合适的论文，或错过最近发表的Paper的经历吗？
如果有，你可能得看看这个AI工具RDiscovery啦！
R Discovery 将根据您感兴趣的领域，以社交媒体风格每天推荐有用的最新内容，而无需每次都输入新的搜索查询。
下面我们来看看这款AI工具的主要特性吧～
-
个性化的搜索推荐；它可以有效减少文献搜索时间，同时更聚焦主题范围；
2. 更聪明的搜索的方式；
想要查找特定主题的特定论文或学术内容吗？
R Discovery 的搜索功能使学术研究人员能够快速访问特定期刊中的论文，并发现不同学科领域中特定关键字和主题的内容。
3. 组织化学术研究；
希望持续跟踪你所发现的文章或同时处理多个项目？
R Discovery 的“保存到列表”功能允许您将文章保存到图书馆的不同列表中，并在研究发现过程中与其他人轻松协作。
4. 提高阅读效率；
你是否有过很难决定一篇论文是否值得阅读的经历？
R Discovery 摘要和音频功能通过提供标题和摘要的音频阅读，使学术研究人员能够更轻松地快速评估文章的相关性。翻译功能还可以帮助非英语人士理解其母语的文章，从而提高对研究的可访问性，并加深理解。
RDiscovery文献数据库基本涵盖了商科、社科、理学、自然科学、生命科学、工程和计算机科学等领域。
免费版本升级到会员版本，3美刀每月，支持语音阅读、翻译、无限制协作成员、以及自动同步到文献管理软件的功能。
接下来我们尝试一下RD的基本特性吧～
1. RD支持web版本，也支持APP版本，我们先试一下web端；
2. 进入搜索页面，我们输入“explainable machine learning models”。
3. 输入邮箱账号，进行注册，直至注册成功；
4. Read feed已经OK了～
5. 我们根据提示，进行2-step操作；
首先1-2选择至少3篇文献，从而可以让系统学习并激活个性化文献推荐；
6. 然后，我们也可以对主题进行编辑，从而调整文献阅读的偏好；
7. 我们进入了搜索结果的主页面，实际上就是相关文献的一个信息流展示，其中，我们选择了3篇相关文献至Library；
8. 你也可以根据需要修改主题和期刊；
9. 你可以针对某一篇相关主题的文献进行深入阅读；
10. 并且可以查看其摘要、阅读原始文章，以及系统自动推荐的相关文献；
可以对系统feed的文献流进行操作，如相关、非相关和收藏操作，系统也会根据你的反馈优化相应的文献流。
11. 再次回到文献信息流主页，更新后的信息流页面，以及Library和History也已经更新；
按照以上操作，系统会根据你对文献的相关操作，更新FEED，从而让针对性主题的文献搜索，更加聚焦，从而提高搜索效率！
以上，主要对文献的搜索进行了初步的实验，总体来说，RD可以根据你提供的研究主题，快速地给出一个文献流；
在此基础上，你可以对文献流中的文献进行点赞、收藏、并阅读具体文献，同时对系统自动给出的文献进行相关、非相关等操作。
RD会根据以上的这些类似社交行为，优化AI模型，并推荐更新后的文献流，从而让你的文献搜索更为聚焦，从而提高文献搜索和阅读的效率。
因此，RD特别适合刚入手某一个研究主题，同时希望快速选定候选文献的应用场景。
以上内容仅以搜索为例，其他功能，尤其是手机端APP，大家也可以自行实验，希望能够有所帮助～
参考文献
[1]https://researcher.life/
[2]https://researcher.life/learn-and-network
[3]https://researcher.life/my-reading
HAVE FUN!
Let’s SciChat，你的专属AI学术和工程助手
来扫我吧~
原创文章，作者：门童靖博士，如若转载，请注明出处：https://www.agent-universe.cn/2023/07/11155.html
