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科研支持

ChinaXiv

中国科学院科技论文预发布平台面向全国科研人员,建设可靠、规范的自然科学领域的中国科研论文开放仓储库,接收中英文科学论文的预印本存缴和已发表科学论文的开放存档。构建我院规范的支持快速交流发布的学术交流生态系统,支持中国高水平科研论文的快速预发布,有效支撑中国科学家的科研首发权。

OAinOne

开放知识资源中心体系建设发现和评价方式,包括OA期刊、开放会议论文、开放课件、开放政策法规信息、开放学位论文、开放图书、开放科技报告;研究开放资源的获取方式,包括集成和利用权益分析;研究建立开放资源的统一元数据规范、数字对象的解析规则、信息组织方式、集中存储原则,构建开放资源知识库;实现资源的遴选、发现和整合,实现内容全文获取、集中存储、关联发现,实现知识层面的发现、集成,支持面向领域或研究方向的开放知识资源个性化服务、精准服务。

Go OA

专注自然科学与技术领域高质量OA期刊的发现、遴选与评价,以及GoOA开放期刊投稿推荐与论文一站式发现">专注自然科学与技术领域高质量OA期刊的发现、遴选与评价,以及GoOA开放期刊投稿推荐与论文一站式发现

iAuthor

iAuthor帮助中国研究者创建一个永久的、国际通用的科研身份证号(ORCID号),用于区分同名研究者,解决作者识别问题。并逐步与投稿系统和基金申请等科研工作流进行集成,把你和你的专业活动自动联系起来,确保你的研究工作可以被识别。

慧科研

利用用户学术画像与人工智能技术,面向全球科研用户,主动泛在服务科研全流程。自动管理科研成果、精准打造属于个人的学术名片;智能识别用户兴趣,主动推送高价值科技知识;提供科学数据共享与开放同行评议,促进学术思想交流,激发群体智慧涌现,创建开放型学术交流生态圈。

ArXIV镜像

ArXiv Search Interface(arXivSI)作为arXiv.org的资源检索发现的辅助服务,有效支撑了科学家更快、更准确的发现与利用arXiv发布的物理、数学、计算机、计量生物学、计量经济学、统计学六个领域中多个研究主题的最新与重要研究成果,同时也有效弥补了arXiv.org检索与发现功能不够全面、结果展示不够清晰等相关问题。

SciAIEngine科技文献知识人工智能引擎

科技文献知识AI引擎(SciAIEngine),是一款科技文献知识驱动的人工智能(AI)引擎。它利用科技文献大数据和深度学习技术方法,从科技文献中自动学习获取科技文本挖掘的重要知识,并基于这些知识构建起核心的人工智能组件,支撑科技文献的深入挖掘和利用。

领域科技情报知识服务云平台

“领域科技情报监测服务云平台”是面向市场研究人员、一线科研团队、研究所图书馆员、战略情报分析人员,提供可按学科垂直领域定制的知识服务平台。平台基于不同领域的国内外相关机构网站,自动搜集、遴选、描述、组织和揭示各机构发布的重大新闻、研究报告、预算、资助信息、科研活动等。支持用户快速了解领域最新重要科技动态,掌握同行或竞争对手的科技活动动向,发现领域重点及热点主题,把握领域发展概貌,辅助科技决策。

NSTL重点领域信息门户

NSTL 重点领域信息门户(以下简称“门户”),作为国家科技图书文献中心(NSTL)知识服务体系的重要组成部分,面向科研机构、高校、企业等用户提供普惠式、专业化、集成式的服务平台。目前门户基于领域内国家重大战略需求、“十四五”关注的重大问题、国家重大工程项目等,建立了16 个重大专项,65个重点领域相关的竞争性技术/卡脖子技术以及前沿技术的情报监测服务。

中科院科技信息监测服务平台

该平台围绕国家科技发展需求及我院“率先行动”计划,面向综合性国家科学中心发展和我院8+2领域与重要任务部署,按照专业化、领域化、个性化、智慧化的高质量知识服务需求,强化文献情报大数据的供给侧结构性改革,研发和建设适用于科研用户需求的文献情报大数据资源体系和文献情报大数据应用环境,构建有效支撑我院高质量知识服务的文献情报大数据基础设施。重点构建起了6个重点领域情报网,7个领域门户,9个先导专项服务。

全球科技监测资源中心服务平台

“全球科技监测资源中心服务平台”旨在针对海量的网络科技信息资源,基于网络科技描述知识图谱,构建形成包括网络科技信息源 (各种类型机构)、网络科技动态(各类网页、word、PDF资源)、重要科技报告、科研项目、科研项目关联的开放科研产出等特色资源库。基于此资源库,从多个维度深度处理特色信息,并构建多种问题驱动的监测分析服务,更好地挖掘网络科技信息资源对科研人员、情报人员、决策者的支持能力。

全球科学基金数据服务平台

“全球科学基金数据服务平台”旨在构建国际基金项目数据服务体系,对国际重要基金项目院进行有效跟踪采集,目前已正式提供在线服务,累计跟踪美国、中国、日本、加拿大、英国、欧盟、德国等11个国家和国际组织41个重要科学基金数据资助机构的530多万个基金项目数据。并基于这些项目数据开展数据分析和科技支撑服务,支撑科研人员开展基金项目研究、项目申请工作、支撑科技机构基金项目管理工作、支撑我院发现和研究世界主要国家的科技创新和资助科研动向。