文献调研实践
基于老师给的文献做系统全面的调研。
全面系统的检索"memristor"
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Wikipedia检索阶段：为了了解概念，我们先在Wikipedia中搜索"memristors"，粗略地了解忆阻器的发展。得到如下信息: 最早提出这个概念的是Leon Chua(1971, IEEE)，之后他又与合作者提出了"memristor system"(1976, IEEE)；开启忆阻器在21世纪的研究、并推动忆阻器研究高潮的是HP Labs的研究人员发表的文章(2008, Nature)。除此之外，我们还可以关注一下词条里提到的文章(早期)，这一般会涉及到memristors发展的节点，可以使我们在后续查找早期文献时不用每篇都关注(这么说是因为查找早期文献靠的是EV平台，因为WOS核心集从1991年才开始收录，然而EV平台没有被引次数排序功能，使得我们不能在限制的早期时间段里通过被引次数排序确定热点文章)。我们了解到，在早期文章中，除了Leon Chua在的文章外，还有一些文章。通过Wikipedia词条下的References，我们可以链接到以上提到的文献。当然，这不能作为我们获取文献的主要方式。
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数据库检索阶段：
我们在文献检索时，在时间上注意两个阶段的文献，一个是最早期的文献，一般是这个概念的开山之作；另一个是最近的文献，能够反映概念发展的前沿动态。
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早期文献：通过阅读一个领域最早的文献，我们能够学习如何联想、如何提出新的概念、如何进行创新；另外，先看这些文献能够形成一些自己的想法，这样看后续文献的时候可以和自己的想法对比，学习如何寻找突破点。
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对于memristor，我们在Wikipedia检索阶段得知其概念最早由Leon Chua提出(1971，IEEE)，所以在IEEE Xplore中搜索memristor，限制时间在1971-1980，按照Most Cited(Paper)排序，发现前两篇的被引都相当高，所以两篇都保存下来。
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然而memristor的发展有个特点，虽然Leon Chua早在1971年就提出了memristor的数学模型，但是研究的高潮的到来是始于2008年惠普实验室的研究者在nature上发表的文章，所以我们还要关注以下这篇文章，由于是在nature并且是2008，所以在WOS的收录范围，我们从WOS上下载。
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近期文献：检索最近1~2年的文献，按照被引次数排序，选取最高的几篇，可以了解到这个概念最前沿的研究重点，然而这种方法找出的文献可能仅仅集中于某个研究点(例如集中于用memristor搭建AI的硬件平台)，所以在被引次数排序中也要最先出现的其他概念的研究点(比如memristor的材料特性)。除此之外，WOS的筛选系统可以筛选文献类型，我们可以筛选出Review的文献类型，由于memristor是发展较快的一个概念，因此综述文章的时效性非常重要，我们限制时间在最近两年，按照被引次数排序，选择其中最高的几篇综述，同样地，为了防止综述只局限在一个研究热点(比如神经形态计算)，不能只关注排序，也要关注memristor下的不同的概念。当然，如果有介绍memristor各个方面的综述更好。
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在WOS平台上，对memristor下的检索结果创建引文报告，限制时间范围在2019-2021，文献类型不限，按照被引频次排序，得到如下结果：
分析以上结果，我们可以注意到，研究点有的侧重于实现人工智能平台，有的则侧重于制备和实现(有关研究点的问题最后再讨论)。
上面我们搜索的时间是在2019-2021，被引频次最高的几篇都发表在2019，得益于时间更早的优势，这会覆盖离我们更近的2020，所以再限制时间范围在2020-2021，文献类型不限，按照被引频次排序，得到如下结果：
最近两年的热点文章都需要关注，将以上的7篇下载下来(数目没有定论，可能还有其他不太热门但是有希望的研究点的文献没有关注，涉及具体方面的检索在最后讨论)。
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我们进一步检索综述类文章，用WOS的筛选功能限制文献类型为review，在引文报告中限制时间为2019-2021，按照被引频次排序：
三篇综述分别侧重于：应用于AI，材料特性(钙钛矿)，物理应用(韦恩桥振荡器)。
再限制范围到2020-2021，按照被引频次排序：
注意到第一篇并不是与memristor直接相关的，是讨论神经形态自旋电子设备，忆阻器只是其中的一个关键词，所以相关性并不是太强，所以我们聚焦了后面三篇：用于边缘计算(AI领域)，物理特性，基于特定材料(石墨烯)实现。
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- 深入检索阶段：我们之前的检索在按照被引频次排序之后只选取了前3-4篇，这其实只能反映memristor这个宏大概念下的最热门文章，事实上，这个概念下有很多研究方向，比如应用于AI，材料上的实现等等，我们未来的研究也是在更加精细的一个子领域，所以，要确定与memristor相关的其他概念，这时我们就要用到Engineering Village平台，由于拓展了Inspec Analytics，可以分析与memristor相关的controlled vocabulary，如下图所示：
我们可以在其中的具体方向进行进一步的检索。由于目前只涉及到检索的初级阶段，而且很多基础知识都还没学习，所以就不再进行进一步的检索了。