从科研小白到科研大神，这个中间需要不断积累充实自我，实现学术蜕变。这过程中无非就是看文献，查资料，做实验，写论文了！
那对于搜索查阅文献资料现在各种工具网站非常多，今天给大家推荐一些非常好用的学术搜索引擎，帮助科研人员从浩如烟海的文献中快速筛选有用信息，快速寻找自己需要的学术资料，减少检索时间，提升工作效率，从而在学术领域中发挥更大的作用。
5、Hammer Scholar学术搜索
http://hammerscholar.net/
Hammer Scholar作为新一代学术搜索引擎，它将论文、学术报告视频、数据集、代码、学术PPT、学术博客等学术资源通过数据关联和知识挖掘形成有机整体，通过融合互联网上多来源、多模态的数据，提供一站式的学术搜索服务，为广大科研人员提供及时、准确、最全面、最前沿的学术信息，从而高效地为科研人员提供学术服务，有效地提升相关人员的科研效率。
主要功能介绍
（1） 输入关键字进行学术检索，例如artificial intelligence ，检索结果包含每篇论文的综合信息，包括论文来源，pdf，代码，视频，数据集，演示文稿等结果。
（2） 论文检索结果多维度筛选功能，包括按年份、引用量、是否包含某些附件等进行筛选。
（3） 学术视频检索，输入关键字即可对视频源进行检索，特别是输入论文标题，即可找到是否有对应的视频。
6、Semantic Scholar
http://semanticscholar.org/
Semantic Scholar——一个数百万学者都在使用的AI 学术搜索引擎！
它是基于人工智能自主学习的学术搜索引擎，可以快速筛选出相关有用内容，且能在一定程度上理解这些内容。同时还能展示相关主题历年文章发表量趋势，相关主题推荐内容等，关键是它能直接提供全文下载，而且免费。
经过几年的发展，Semantic Scholar收集的文献数量已经突破2亿篇，内容丰富。
学科范围：Semantic Scholar 几乎覆盖所有的学科领域。
文献类型：学术期刊、学术会议及学术机构的学术文献。
文献语种：目前主要是英语文献，将来可能支持其他语言。
合作伙伴：全球500多家学术出版商、大学出版社和学术团体
Semantic Scholar 利用人工智能机器学习技术，从文献文本中挑选出最重要的关键词或短语，确定文献的研究主题，也可以从文献中提取图片和图表，呈现在文献检索页面，能够帮助使用者快速理解文献的主要内容。
对于科学研究人员来说，Semantic Scholar 的最大用处就是可以帮助研究人员快速获得重要文献，因为该引擎可以辨别一篇文章引用的参考文献是否具有重要的参考价值。
使用技巧
网站使用非常简单，只需输入关键词搜索即可得到目标文献。默认按相关性排序，还可选择按被引次数、最具影响力论文、时间排序。而且大多提供了全文可免费下载。
下面以关键词“graphene”为例搜索。可以选择多个项目进行排序或筛选。
pdf图标上有一把打开的“锁”表示这些文献是“open access”类型的PDF。点击可直接下载pdf，或跳转到另一个可以下载pdf的网站上。
其他包含pdf图标的是可以提供pdf直链下载地址的，点击PDF图标可直接下载文献。
检索技巧
（1）首先按时间筛选，选择最近3年或当年的文献。以保证文献的新颖度。
（2）限定领域（field），有助于缩小检索范围，排除无关文献。
（3）多个关键词，或增加关键词的数量
7、读秀学术搜索
http://edu.duxiu.com/
读秀学术搜索是全球最大的中文文献资源服务平台。它集文献搜索、试读、文献传递、参考咨询等多种功能为一体，以海量的数据库资源为基础，为用户提供切入目录和全文的深度检索，以及部分文献的全文试读，读者通过阅读文献的某个章节或通过文献传递来获取他们想要的文献资源，是一个真正意义上的学术搜索引擎及文献资料服务平台。
（1）基本检索： 在搜索框内输入关键词，查找书目和全文信息。在系统检索时默认的是对所有文献形式的查找，包括图书、期刊论文、学位论文、会议论文及信息资讯等。
（2） 高级检索：针对“图书”和“期刊”提供了高级检索。高级检索界面有多个检索输入框，可以同时输入多个检索条件。图书高级搜索提供了书名、作者、主题词、出版社、ISBN、分类等检索项，在期刊高级搜索提供了全部字段、标题、作者、刊名、关键词等检索项，并可以通过逻辑关系限定词间关系。
（3）图书馆文献传递：在没有馆藏纸本、电子全文的情况下，对该书进行局部文献的获取，填写个人邮箱，即可把需要的内容发送到个人邮箱里，需要注意的是单次传递页数和这本书的总页数息息相关。
文章 | 孙秀丽
编辑 |周青云 责编 | 惠文玲
审核 | 符生寅