SciArticle
Ir al canal en Telegram
Продуктовый канал стартапа SciArticle. Разрабатываем ИИ продукты для поиска и анализа информации, делимся новостями и успехами. Сайт - scid.ai Контакт для связи: @Bratskikh
Mostrar más9 332
Suscriptores
-824 horas
-147 días
-1030 días
Cargando datos
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+23
en 2 canales
septiembre '26
+228
en 3 canales
Get PRO
agosto '26
+127
en 1 canales
Get PRO
julio '26
+151
en 1 canales
Get PRO
junio '26
+220
en 2 canales
Get PRO
mayo '26
+325
en 1 canales
Get PRO
abril '26
+308
en 2 canales
Get PRO
marzo '26
+497
en 7 canales
Get PRO
febrero '26
+474
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+315
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+413
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+441
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+498
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+501
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+311
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+319
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+432
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+797
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+952
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+1 334
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+359
en 1 canales
Get PRO
enero '25
+696
en 2 canales
Get PRO
diciembre '24
+30
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+26
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+38
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+51
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+85
en 6 canales
Get PRO
julio '24
+577
en 12 canales
Get PRO
junio '24
+13
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+33
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+200
en 1 canales
Get PRO
marzo '24
+213
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+25
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+105
en 5 canales
Get PRO
diciembre '23
+29
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+22
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+37
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+99
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+30
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+14
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+33
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+6
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+12
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+465
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 17 octubre | 0 | |||
| 16 octubre | 0 | |||
| 15 octubre | +4 | |||
| 14 octubre | 0 | |||
| 13 octubre | 0 | |||
| 12 octubre | +2 | |||
| 11 octubre | 0 | |||
| 10 octubre | +2 | |||
| 09 octubre | +2 | |||
| 08 octubre | +3 | |||
| 07 octubre | +2 | |||
| 06 octubre | +3 | |||
| 05 octubre | +1 | |||
| 04 octubre | +1 | |||
| 03 octubre | 0 | |||
| 02 octubre | +1 | |||
| 01 octubre | +2 |
Publicaciones del Canal
Как из публикаций появляется технологический радар
Технологический мониторинг — это не лента новостей компаний. В scid.ai мы собираем сведения о разработках, испытаниях и внедрениях из официальных сообщений, научных статей, патентов, конференций и кейсов применения.
Каждое технологическое событие проверяется, а несколько публикаций об одном событии объединяются. Затем решения связываются с производственными задачами, компаниями, функциями и технологическими направлениями.
Так разрозненные сигналы превращаются в радар технологий: кто развивает, где применяется, какие решения близки между собой и на какие источники опираются.
| 2 |  Поиск в scid.ai стал точнее и экономнее
Мы улучшили поиск научных источников: теперь он находит больше релевантных статей и требует меньше ресурсов.
Как это работает:
— учитываем контекст текущей сессии и заранее формируем варианты ключевых слов для поиска;
— собираем результаты из научных баз и объединяем их;
— выполняем смысловой реранкинг по близости материалов, чтобы наверху оказывались действительно релевантные работы;
— обогащаем найденные статьи адаптивным переводом, ключевыми выводами, ключевыми словами и темами для графа исследований.
В результате вы быстрее переходите от запроса к качественной подборке источников и пониманию исследовательского поля.
Попробуйте обновлённый поиск на scid.ai. | 1 058 |
| 3 |  Увидеть структуру направления, а не десятки отдельных статей
Команда собирает материалы по технологии, но по списку статей трудно заметить, какие темы растут, где сосредоточены исследования и какие ветки связаны между собой.
В scid.ai граф источников показывает тематическую кластеризацию и позволяет фильтровать публикации по теме, году, ключевым словам и организации. От узла графа можно перейти к статье.
Граф помогает превратить подборку материалов в карту направления: увидеть, что стоит изучать глубже, а что пока выглядит как единичный сигнал.
scid.ai | 1 590 |
| 4 |  «Биомолекула» открыла прием работ на лучшую научно-популярную работу о современной биологии «Био|Мол|Текст»-2026/2027! Принять участие могут как начинающие авторы, так и опытные популяризаторы науки.
🦠🔬 На конкурс принимают статьи, иллюстрации и видеоматериалы по молекулярной биологии, биомедицине, био- и нанотехнологиям, иммунологии, вирусологии, микробиологии и другим направлениям биологических наук. 💬 Проконсультируйтесь по теме будущей работы.
🔥Особый акцент в этом сезоне сделан на онкологии. Для этого организаторы подготовили отдельную спецноминацию, судить которую будут два ведущих специалиста в этой области — Евгений Имянитов, д.м.н., чл.-корр. РАН, руководитель отдела в НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова; и Арсений Южалин, к.б.н., зав. лабораторией в Университете «Сириус».
Также в конкурсе предусмотрены другие тематические номинации, подробнее на сайте.
📥 Работы принимаются до 1 декабря 2026 года включительно по ссылке.
📌 Подробные условия участия и информация о конкурсе — на сайте. | 1 770 |
| 5 |  🎓 Единый путь от поиска к публикации для научного центра
Командный доступ к scid.ai объединяет весь путь исследования в одном приложении.
Для лабораторий и научных центров доступны:
📚 литературные обзоры с широкой доказательной базой;
📝 редактирование материала с встроенной интеграцией формул, генерацией иллюстраций по тексту и автоматическим оформлением списка литературы;
🌐 публикация обзора на отдельной индексируемой странице;
📝 подготовка рукописи из результатов исследования;
🎞 формирование презентаций к конференции по материалу.
Запросите демонстрацию платформы для задач вашей лаборатории и получите бесплатный доступ на месяц.
scid.ai | 1 589 |
| 6 |  Центр биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ приглашает на 🧠 Международную онлайн-школу «Нейроинтерфейсы нового поколения: от нейрона до искусственного интеллекта и обратно»
Как алгоритмы ИИ учатся расшифровывать сигналы мозга? И чем нейробиология вдохновляет тех, кто создаёт нейросети будущего? Будем искать ответы вместе — на стыке нейронауки и технологий.
🗓 Когда: 2 ноября 2026 года
💻 Формат: онлайн
🌐 Язык: английский
Это не просто лекции — это разговор о том, как искусственный интеллект становится инструментом познания мозга.
В программе:
🧬 Применение глубокого обучения для расшифровки нейронной активности
✋ Нейроинтерфейсы на основе электромиографии — почему они «нейро» и как научить машины «читать» сигналы мышц для быстрого и точного взаимодействия человека с компьютером
🗣 Как ритмическая организация нейронной активности помогает мозгу эффективно обрабатывать речь
🧠 И многое другое!
Лекторы — учёные мирового уровня из ведущих лабораторий и технологических компаний России и других стран.
Кому будет полезно:
👨🔬 Нейробиологам
🛠 Инженерам
♾️ Физикам, математикам
💻 Программистам
👩⚕️ Врачам
🎓 Студентам
🌍 И всем, кто хочет понять, как союз живого мозга и искусственного интеллекта формирует технологии будущего
Присоединяйтесь — заглянем в будущее нейротехнологий вместе!
🔗 Регистрация: https://www.hse.ru/polls/1203045019.html | 1 734 |
| 7 |  🏭 Не упускайте технологии, которые уже развивают конкуренты
Перспективные решения для пилотирования легко заметить слишком поздно. Командный доступ к scid.ai превращает поиск технологий в регулярный процесс с общей доказательной базой.
Команда получает:
🧭 радар направлений, организаций и технологий по TRL;
💡 единый реестр гипотез с функцией, классом решения и показателями;
📊 сравнение результатов и ограничений по научным источникам;
📬 дайджесты новых публикаций по выбранным направлениям;
📑 материалы для экспертного обсуждения и презентации.
Начните с одного технологического направления. Покажем scid.ai на задачах вашей отрасли и поможем собрать основу для мониторинга конкурентов и формирования технологических гипотез.
scid.ai | 1 668 |
| 8 |  🧪 Один R&D-проект — общий контекст для всей команды
Когда источники, файлы и выводы остаются в личных папках и переписках, новый участник тратит время на восстановление контекста. В scid.ai вопрос, публикации, собственные материалы, анализ и итоговый документ сохраняются вместе.
Команда может:
🤝 передать проект коллеге вместе с источниками и логикой выводов;
📚 продолжить обзор или отчёт на общей доказательной базе;
🔎 сопоставить выводы с публикациями и уточнить их под свою задачу;
📑 подготовить отчёт, презентацию или технологическую гипотезу из собранного материала.
scid.ai | 1 741 |
| 9 | 📊 Превратить результаты из Excel в публикацию
Результаты исследования часто остаются в Excel: показатели рассчитаны, таблицы собраны, но коллегам трудно понять, как получены выводы и что за ними стоит.
В scid.ai можно перенести ключевые результаты в документ и собрать из них связный материал. Сначала перенесите нужный Excel файл в рабочее пространство или начните чат с документом, затем добавьте контекст в чате: что измеряли, каким методом получили данные и что означают показатели.
В публикации важно показать:
📊 основные результаты и сравнения из таблицы;
🔎 как интерпретировать цифры;
⚠️ ограничения данных и выводов;
📚 источники, на которые опирается текст.
Когда структура готова, проверьте формулировки и опубликуйте материал. Получится отдельная страница со ссылкой, которую можно отправить коллегам для обсуждения.
scid.ai | 1 847 |
| 10 |  Инструменты для исследовательской работы
Поделились опытом, какие инструменты можно использовать на разных этапах исследовательской работы — от поиска научных источников и работы с библиографией до анализа материалов с помощью ИИ.
Разобрали Google Scholar, Zotero, Claude и другие сервисы, а также показали, что из этого процесса уже можно делать в scid.ai.
Подробнее — в статье | 2 236 |
| 11 |  📚 Настроить библиографию прямо в рукописи
Текст уже собран, но список литературы нужно привести к требованиям работы. В scid.ai настройки библиографии доступны прямо в редакторе.
Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Вставьте готовый текст или проведите исследование с нуля.
Вы можете добавить в текст ссылки на источники из проекта, избранного или групп, а также найти нужную статью по DOI. При этом список литературы обновляется автоматически.
На панели «Список литературы» можно:
🔢 выбрать порядок записей — по порядку упоминания или по алфавиту;
📝 выбрать стиль оформления — APA или ГОСТ;
✏️ отредактировать отдельные записи вручную.
Это помогает привести список литературы к нужному виду в той же среде, где подготовлен текст.
scid.ai | 2 143 |
| 12 |  Хочешь изучать Data Science, но не знаешь, с чего начать?
Поиск материалов легко превращается в отдельную науку. Мы собрали всё для изучения Data Science и машинного обучения в одном канале - чтобы больше времени оставалось на само обучение.
👉 Data Science | Machine Learning | 1 821 |
| 13 |  🧩 Переписать один абзац с помощью ИИ
Мысль верная, но абзац слишком длинный? Задайте ИИ правку именно для этого фрагмента.
Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Введите текст, вставьте свой или проведите исследование с нуля.
1️⃣ Выделите фрагмент текста.
2️⃣ Нажмите «Правка (ИИ)».
3️⃣ В поле «Как изменить?» напишите, что нужно исправить.
4️⃣ Нажмите «Сгенерировать» и проверьте результат.
Например: «Сделай короче и в научном стиле, сохрани смысл и ссылки».
Так можно доработать аннотацию, описание метода или вывод. После правки сверьте формулировку с исходным текстом и сохраните изменения.
scid.ai | 1 986 |
| 14 |  🎨 Создать иллюстрацию по смыслу фрагмента
В обзоре описан объект или процесс, который читателю легче понять с изображением. В scid.ai иллюстрацию можно создать прямо при работе над рукописью.
Откройте scid.ai и выберите режим «Редактор». Введите текст, вставьте свой или проведите исследование с нуля. В редакторе выделите абзац и нажмите кнопку «ИИ-иллюстрация».
Перед генерацией сформулируйте:
🎯 какую мысль должна объяснять картинка;
🔎 какие объекты и детали нужно показать;
🎨 какой стиль подходит материалу;
🖼 какой формат нужен для размещения в тексте.
Так можно проиллюстрировать блок-схему, превратить таблицу в диаграмму, показать реалистичные объекты исследования.
scid.ai | 1 907 |
| 15 |  🆕 От исследования — к рукописи с картинками и презентации
В обновлённом scid.ai можно не только разобраться в теме, но и подготовить материал для работы и выступления.
Что доступно:
✏️ Редактор рукописи: меняйте текст, оформляйте абзацы, добавляйте таблицы и формулы прямо в документе.
🧩 ИИ-правка выделенного фрагмента: опишите, что нужно изменить в конкретном месте.
🎨 Изображения в рукописи: создавайте иллюстрации в разных форматах, меняйте их расположение и перегенерируйте при необходимости.
📚 Настройка списка литературы: выбирайте стиль и порядок записей.
🖼 Презентации с картинками в разных стилях: создавайте слайды из обзора и скачивайте редактируемый PPTX.
🔎 Справки с глубоким исследованием по интернет-источникам.
Подготовьте содержание, внесите правки и переходите к слайдам в том же исследовании.
scid.ai | 1 905 |
| 16 | 5 проверок данных перед анализом: что исследователю стоит позаимствовать у дата-инженера?
Дата-инженер (DE) по умолчанию не доверяет данным: источник изучают в начале работы с ним, а таблица попадает в отчёт только после тестов. У исследователя данные приходят от прибора, анкет, соавтора или репозитория, и многие проблемы качества повторяются. Пять проверок до детального анализа:
1. типы данных
2. количество строк
3. ключи и дубли
4. пропуски
5. допустимые значения и распределения
🔸 1. типы: данные прочитались так же, как лежат в источнике
Excel, pandas и R при чтении файла угадывают тип каждой колонки, и не всегда удачно. Известный случай из биоинформатики: Excel превращает название гена SEPT2 в дату 2-Sep. Ошибка встречалась так часто, что HGNC переименовал 27 генов человека, чтобы их названия не совпадали с датами.
Что делать:
• при чтении указывайте типы: dtype в pandas, col_types в readr
• ID и коды читайте как строки, иначе пропадут ведущие нули (007 → 7)
• проверьте десятичный разделитель и формат дат: 03.04 это 3 апреля или 4 марта?
🔸 2. объём: сколько строк пришло и сколько осталось
В пайплайнах считают количество строк на входе и выходе каждого шага и сверяют с источником. Так, из-за лимита в 65 536 строк в старом формате .xls часть тестов на COVID однажды молча отрезалась при выгрузке, и тысячи случаев не передали контактным трекерам вовремя.
Что делать:
• выпишите из протокола, сколько должно быть участников, образцов, измерений
• сверяйте это число после загрузки, каждого фильтра и каждого merge
• записывайте, сколько строк отброшено на каждом шаге и почему
🔸 3. ключи: одна строка, один участник
Перед работой с таблицей стоит понять её гранулярность: что описывает одна строка, участника, визит или замер. От этого зависит ключ уникальности строки и то, как таблицы соединяются между собой.
DE после каждого джоина проверяют количество строк и заполненность по ключевым полям, иначе можно наплодить дублей: у части людей несколько замеров, строк после соединения станет больше, чем участников, и расчёт по участникам даёт больший вес тем, у кого замеров больше.
Что делать:
• проверьте до merge, что ID уникален в каждой таблице
• укажите ожидаемую связь прямо в merge: validate="one_to_one" в pandas, relationship = "one-to-one" в dplyr
• ищите и полные, и неполные дубли, где совпадает только ключ
🔸 4. пропуски: NA бывает в десятке обличий
Классика у DE: select distinct по новому полю показывает '123', '456', 'None', '789'. Числа хранятся как текст, а вместо null строка None. В исследовательских данных вариантов больше: пустая строка, n/a, дефис, #N/A из Excel и коды-заглушки вроде 99 или -999.
Текстовые заглушки обычно ломают расчёт сразу. Числовые опаснее: 999 в шкале от 0 до 100 спокойно участвует в среднем и в регрессии, и даже указанный в описании датасета код пропуска большинство пропускает.
Что делать:
• замените все коды пропусков на NA до любых расчётов
• посчитайте долю пропусков по каждой колонке и отдельно по группам
• найдите колонки, заполненные только пропусками
🔸 5. значения и распределения: проверка здравого смысла
Финальный шаг в DE, sanity check: посчитать основные агрегаты и убедиться, что данные похожи на реальные. Пример: в исследовании о честности на данных страховой компании, где клиенты сами сообщали пробег автомобиля, пробег оказался распределён почти равномерно, без единого значения выше 50 000 миль. Данные признали сфабрикованными, статью отозвали.
Что делать:
• сравните min и max с физически возможными значениями: возраст, проценты, концентрации, даты из далёкого будущего или прошлого
• постройте гистограмму каждой ключевой переменной
• схлопывайте в одно значение одинаковые по смыслу категории: Male, male и M в male
• после перекодировки постройте кросс-таблицу старой и новой переменной
Все эти проверки можно оформить кодом: в Python есть pandera и pointblank, в R пакеты validate и pointblank.
Больше про инжиниринг данных в канале @rzv_de | 1 871 |
| 17 |  🚀 Редактор вместо Word, презентации и глубокие исследования
Обновили scid.ai: теперь можно готовить и дорабатывать любые материалы — от аналитической справки по теме исследования до статьи с иллюстрациями и презентации для выступления.
Что появилось:
✏️ Режим редактирования рукописи. Правьте текст прямо в scid.ai — больше не нужно переносить черновик в Word.
🎨 Генерация изображений в рукописи. Создавайте иллюстрации в разных форматах под свой материал.
🖼️ Презентации с иллюстрациями в разных стилях. Готовый результат доступен в редактируемом формате — его можно доработать перед выступлением.
🔎 Глубокие исследования в формате справки. Разбирайтесь в вопросе по источникам из интернета и получайте материал с обоснованными выводами.
🤝 Бонус за приглашение коллеги. Пригласите коллегу — каждый из вас получит 1 000 кредитов.
Доработайте текст, подготовьте презентацию и опубликуйте материалы на scid.ai. В следующих постах расскажем подробнее о каждой новой функции. | 2 000 |
| 18 |  Ваше исследование обречено на провал, даже не начавшись 😈
Это действительно так, если не озаботиться дизайном эксперимента. И самый обсуждаемый момент здесь — размер выборки. Но что значит — «достаточно»? Это сколько? Может, есть какое-то универсальное число? Да и что плохого в том, чтобы после статанализа добрать немного наблюдений и дотянуть до заветного p < 0.05? Ведь не мы такие, жизнь такая.
17 сентября Бластим устраивает актуальный вебинар по добросовестным практикам в биомедицине, где мы научим определять оптимальный размер выборки под дизайн. Для этого, конечно, придется освежить базу по проверке гипотез: что такое ошибки I и II рода, мощность теста, размер эффекта. К счастью, нас спасет крутой биоинформатик Вера Одинцова!
Итак, на встрече мы:
• узнаем, зачем считать размер выборки, от чего он зависит
• поймем, что нужно продумать до сбора данных, чтобы не скатиться в p-hacking
• поработаем с R и RStudio (в том числе юзая ИИ-помощников)
• рассчитаем размер выборки в простом случае (сравнение артериального давления в двух группах животных)
• рассмотрим сложный кейс, когда данные ненормальные, и применим метод Монте-Карло 😃
Регистрация на вебинар по ссылке в боте: @BlastimWeb_bot | На сайте: https://agency.blastim.ru/stat_r#power | 1 432 |
| 19 |  🔎 Найти вопрос, на который исследования пока не дали ответа
Публикаций по теме может быть много, а данных для конкретного решения — недостаточно. Например, метод проверяли только на одной группе объектов, в лабораторных условиях или на коротком промежутке времени.
В scid.ai можно собрать литературу по своему вопросу и сопоставить, что уже изучено, какие результаты получены и где авторы отмечают ограничения.
При анализе полезно выяснить:
📚 какие вопросы и объекты уже исследованы;
🧪 в каких условиях проверялись методы;
📊 каких данных не хватает для сравнения;
⚠️ какие выводы требуют независимой проверки.
Так можно сформулировать исследовательский пробел и связать его с конкретными работами. Отсутствие статьи в одной подборке само по себе ещё не доказывает, что вопрос никто не изучал.
Источники и заметки о пробелах можно сохранить и использовать при подготовке гипотезы, обзора или плана следующего исследования.
scid.ai | 2 174 |
| 20 |  🔗 Поделиться исследованием вместе с его источниками
После подготовки материала им нужно поделиться с экспертами и коллегами. Отдельные файлы и версии в переписке усложняют обсуждение: не всегда понятно, какой документ читать, актуальна ли эта версия, что изменилось по сравнению с предыдущей и на каких источниках основаны выводы.
В scid.ai можно подготовить материал во вкладке «Обзор», а затем опубликовать его как отдельную индексируемую страницу.
Перед публикацией можно:
📝 уточнить разделы и формулировки;
📚 дополнить текст источниками;
📊 оформить таблицы и формулы;
🔎 проверить основания ключевых выводов.
Опубликованный материал получает ссылку, которой можно поделиться с коллегами. Например, отправить обзор литературы по теме исследования перед встречей, чтобы участники заранее ознакомились с аргументами и подготовили вопросы — пример
Рабочие источники и история исследования остаются в scid.ai.
scid.ai | 2 422 |
