论文写作查找资料的途径
下面是好好范文网小编收集整理的论文写作查找资料的途径，仅供参考，欢迎大家阅读！
找计算机方面，医学方面，发表交叉学科论文的好期刊
师兄建议计算机方面的在dblp搜：
搜索时直接用自己项目预测目标的关键字
https://ying-zhang.github.io/misc/
会议分级：
11375650.html
目录
1.参照国内ccf的列表去找top的期刊或者会议
2．参考计算机期刊顶会汇总：
3.在论文数据库中搜索
4.ccf与sci区别
5.会议与期刊区别
6.论文下载
7.开源代码的论文
1.参照国内ccf的列表去找top的期刊或者会议
CCF推荐期刊、会议。期中B类以上还算靠谱。二八定律也符合学术界，对CS专业来说比例可能更甚。事实是大部分的文章都不值得细读。这时就显现出CCF评级的价值了。仅从CCF-A类 会议 搜集资料就足够了
这个的好处是按方向分的，想找哪个方向的一目了然。
核心期刊要求严格，综合性期刊好些。核心刊对方向把控要更严格，主要看期刊大小收录方向和栏目板块是不是符合，最关键的是近期有没有收录过这样的双方向论文
Ccf目录：
https://ying-zhang.github.io/misc/
2．参考计算机期刊顶会汇总：
计算机偏医学口：TMI， MICCAI等
MICCAI（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021）偏图像？：
图像：TIP等
机器学习：PAMI，PR等
自然语言处理：ACL，EMNLP
顶级会议：ICCV，ECCV，CVPR，ICML等
AI的会议就是IJCAI和AAAI，一个组织的会议。传说比较picky。
ML的会议NIPS ICML UAI。ICML比较偏重理论，各种公式推导。NIPS相对偏向应用并且更加广泛。UAI偏向概率论。
视觉和机器学习期刊，有CVPR、ECCV、ICCV、IJCAI、ICML、AAAI、ICLR、NiPs。期刊的话：TPAMI、TMM、TCSVCT、PR、TIP、ACM
国内三个学报
软件学报，CNKI RSS
计算机学报，CNKI RSS
计算机研究与发展 ，CNKI RSS
3.在论文数据库中搜索
参考 如何搜集和整理论文：
https://ying-zhang.github.io/misc/2016-we-love-paper/
| 机构 | Digital Library （DL） | 机构首页 |
ACM 和 IEEE Computer Society（计算机学会，IEEE还有电气、电子、通信等其它多个学会） 的网址后缀是 .org，这两个是CS领域最重要的学术组织，很多的CS学术会议都是由它们组织的。 Elsevier，Springer，Wiley的网址后缀则是 .com，这些是学术出版商，内容以期刊为主，涵盖了CS及其它多个学科。 上面这几个数据库是 主要的论文全文来源。它们各自收录的会议和期刊基本没有重叠，从它们的数据库下载的Paper也都有各自的排版样式。
ACM作为最“正统”的计算机学术组织，它的DL除了收录ACM组织的会议和期刊全文之外，还会索引其它几家数据库的 元数据，但没有全文，可以通过DOI链接跳转到这几家数据库的全文页面。
IEEE出版的一些论文在（实际是CSDL:Xplore DL 都可能搜到，这两个数据库是 分别收费的，能在Xplore DL下载的不一定能在下载
4.ccf与sci区别
这两个选择就是通俗的外行看热闹，内行看门道。
建议从sci开始发，更专业的ccf难度是比较大的，有ccf表的话很直观的可以发现，基本都在sci三区以上。
计算机专业发sci，尽量发三区以上的，计算机这个专业你自己也清楚，水刊太多了，在不能用经验准确分辨期刊好坏的时候，尽量往上投。
分区也是要理清楚，目前有两个分区标准，国际的JCR分区以及国内的中科院分区。
这两个分区也有差距，大部分JCR分区要比中科院分区高，比如：
ACM Transactions on the Web，JCR分区为Q2，也就是2区，而中科院分区却为3区
5.会议与期刊区别
与其他领域不同，计算机领域的 publication 非常重视会议，而期刊则通常只用来做 re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版，首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此，计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度，顶级刊物往往也只有 1 到 2 左右
6.论文下载
1.从2008年起，由USENIX发起的会议全程提供论文、演讲幻灯片和演讲视频的免费下载而这其中包含OSDI、NSDI、FAST这种重磅会议，通常工业界也会把他们的经验总结成论文发布在这里，例如Google的MapReduce、BigTable，Facebook的照片存储方案。
Papers | USENIX
2.做AI的话，github有个仓库收集了很多顶会的文章，挺方便的，就不用自己一个一个去找了，[计算机视觉，人工智能顶会论文合集]
List
分别搜索上面的数据库还是有点麻烦，于是就有了一些聚合数据库，又称为索引。 想必很多同学早就听说EI和SCI：
EI Engineering Index
SCI Science Citation Index
只看 URL 似乎跟名字没啥关系，它们的Web界面体验也一般，而且它们不止索引了CS学科，直接通过关键词搜索经常给出不相关的内容。
其实这两个数据库通常是在 已知文章标题的情况下 检索是不是被它们收录了，而 不是 用来收集文章的
7.开源代码的论文
同学建议找开源了代码的论文，复现比较方便，很有道理
参考：
1、Taehoon Kim主页 https://carpedm20.github.io/
记载了很多论文和和开源代码
2、Devsisters Corp.
代码开源
3、查找论文和其对应的开源代码
如果确定某篇论文比较好，可以花时间找一下代码：
