如何发表目标检测论文

如何发表目标检测论文

个人发表论文的渠道无非就两种，第一种是自己投稿发表，第二种是需要中介代理投稿。两种方式各有利弊，可以根据自身需求来选择。第一种自己投稿发表，比较适合自己有投稿经验的朋友，时间相对比较宽裕，一般自己投稿建议提前1年以上的时间准备。对知网和数据库有一定了解和操作基础。有以上条件的话 相对自己投稿是比较顺利的第二种中介代理投稿，比较适合着急发表的朋友，因为可以根据你的需求快速的确定符合你条件的期刊，会省去大量的时间。不过因为机构参差不齐，导致很多不法分子在其中坑蒙拐，所以需要鉴别真伪的能力。和对期刊鉴别真刊方法。

运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。

能不能给我发一份呢？

首先，你需要写出像样的论文，文章肯定不能是炒冷饭的那种，需要有自己的创新点。所以在写文章之前，需要查阅大量的文献，以确保此前没人发过类似的文章。多看一些好文章，从中能够学到很多东西，比如一些观点或者写作方法。文章撰写完成之后，一定要反复修改，避免出现口语化的句子。如果是英文，还要注意语法，一定要按照英文惯用的表达方式来撰写文章。当文章经过反复修改之后，可以开始找期刊投稿。为了提高文章的接收率，找一个合适的期刊非常关键。所以一定要多看文章，这样才能知道自己写的文章大概在什么样的水平，然后选择相应档次的期刊进行投稿。中文期刊包括中文核心期刊、非核心期刊、学报，英文期刊包括SCI收录期刊、EI收录期刊，其中中文核心期刊和SCI收录期刊在中文和英文中是档次较高的期刊，也是很多人的投稿目标。此外，中科院把SCI收录期刊分为四区：一区、二区、三区和四区，档次和难度依次降低。在确定要投哪个期刊之后，按照该期刊的要求把论文的格式改好。然后，通过电子邮件把文章投出去。切忌，不要一稿多投！这样的做法只会降低你的信用，不利于以后的投稿，毕竟这个圈子不大。文章投出去之后，就是等待同行评审的结果。一般至少有两个审稿人评审同一篇文章，如果审稿人给出的意见都是修改（可能是大修或者小修），那么，只要按照要求修改好文章，最终一般都会被接收。如果其中有个审稿人给出的审稿意见是拒稿，那么文章就不会被接收。但你也可以根据审稿人的意见修改文章，然后再找一个更合适的期刊进行投稿。

如何查询已发表的论文检测

问题一：个人怎么对已经发表的论文进行查重 本科用万方，硕士用知网，专科用paperpass. 基本要求是30%以下，严格的重点的211工程重点大学是20%以下，希望能帮到你。 关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ 检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。 6．知网检测系统的权威性？ 学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。......>> 问题二：论文是怎么查重的？ 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 特别需要注意的问题： 面总结几个常见问题： 一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的copy是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和 *** 工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。 答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。 “但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！ 二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如百度文库、豆丁？”。 答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。 连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。 降低抄袭率率的方法： 1划分多的小段落来降低抄袭率。 2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著。可摘抄 3.章节变换不可能降低复制率 4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭 修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成......>> 问题三：论文是怎么查重的，怎样才使论文查重率比较低，有经验的人说一下？ 本科生是使用“中国知网”大学生论文抄袭检测系统（PMLC），但价格略贵，可以等学校统一安排。下面是一些查重的技巧，望采纳： 论文抄袭检测算法 1.论文的段落与格式：论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。 2.数据库：论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。 3.章节变换：很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。 4.标注参考文献：参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 5.字数匹配：论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。 论文查重修改技巧大全： 方法一：外文文献翻译法 查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。 优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。 缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。 方法二：变化措辞法 将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。 优点：1.将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2.对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。 缺点：逐字逐句的改，费时费力。 方法三：减头去尾，中间换语序 将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过论文查重。 优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。 缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。 方法四：转换图片法 将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网论文查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过论文查重。 优点：比改句序更加方便快捷。 缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。 方法五：插入文档法 将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。 优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。 缺点：还没发现。 方法六：插入空格法 将文章中所有的字间插入空格，然后将空格字间距调到最小。因为论文查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了论文查重系统。 优点：从......>> 问题四：论文查重会避开自己已经发表的论文么 不会，就算自己写的，发表过后还是会算重复率的； 因为论文copy自己发表的论文；或者将毕业论文的某些部分抽出来发表；或者将发表的中文论文翻译成其他语言再发表； 这些问题在学术规范中，有自我剽窃的说法，就是将自己已发表的论文再次发表。在科研活动中，其核心的内容是创新，如果将已经发表的内容再次发表，是对已完结研究的重复复制，并未体现创新的精神。具体到上述情况，目前了解的论文查重系统中，gocheck和知网会算进重复率中去；最好咨询本机构的学术权威和学术委员会，看是否对这方面的情况有规定； 问题五：论文查重和自己发的文章重合算吗 如果发布的文章已经被系统收录了的话，会算作重复： 因为毕业论文copy自己发表的论文；或者将毕业论文的某些部分抽出来发表；或者将发表的中文论文翻译成其他语言再发表； 这些问题在学术规范中，有自我剽窃的说法，就是将自己已发表的论文再次发表。在科研活动中，其核心的内容是创新，如果将已经发表的内容再次发表，是对已完结研究的重复复制，并未体现创新的精神。具体到上述情况，目前了解的论文查重系统中，gocheck和知网会算进重复率中去；最好咨询本机构的学术权威和学术委员会，看是否对这方面的情况有规定； 问题六：已在期刊发表的论文，而且已经被知网收录，能不能进行查重了，发表前自己没有进行查重。 正常情况下，你的讠仑文已经被知网收录了，之后就不允许再发表了，但是如果你后来发的期刊文章不上传知网，那就可以重新再发表，不受影响。我们杂志社长期接受稿件 问题七：毕业论文 查重 已自己发表的论文吗 一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。 ③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。 问题八：论文在发表之前杂志社是不是会查重 怎样才能将论文发表出去？ 很多作者第一次发表论文的时候大都一头雾水，文章写好了，不知道怎么才能将论文发表出去，在这里我给大家简单介绍一下论文发表的流程！ 首先是投稿，在文章写好以后找对应期刊，期刊的选择对文章是否能成功被录用很重要，期刊的办刊宗旨都不一样，如果文章内容跟期刊的宗旨差别很大那就很难成功投稿，所以在期刊选择上要认真。选定期刊后，找到投稿方式，部分期刊要求书面形式投稿，大部分是采用电子稿件形式。再就是审稿了，很多质量一般的论文会经过反复审稿、退稿，进而达到杂志社要求被采用。录用以后就是办理相关版面费用了，所用费用办理完以后，编辑会通知您稿件安排在几期，就等待出刊就行了，出刊以后杂志社会给作者邮寄样刊。由于杂志社直接投稿会经历漫长的排队等待然后到你以后进行审稿等等一系列过程很浪费时间，所以大部分作者会选择的正规论文发表机构，有文章的可以把文章提交给论文发表机构，论文发表费用办理完了以后，剩下的事情就不用作者担心了，九品论文网会在最短时间内帮作者把文章安排到作者选择的期刊上，省心、省力、效率高！ 问题九：急：有关学位论文查重，引用自己已发表的文章，怎么标注 15分 你得知道，标注是没有办法降低查重率的 实在不行我也能帮你降低查重 问题十：毕业论文引用自己已发表过的小论文会被查重么？自己是小论文的第一作者！ 我有一个同学就是老过不了软件，重复率怎么改也30%，她就是引用自己的小论文了，后来，她拿着自功的小论文找过软件的老师解释了很久，后来修改在重复率在35%，老师勉强也给过了。。要不你也试试

问题一：怎么查询论文 如果是要查看自己发处的论文 就要看您在发表的期刊有没有被相关网站收录 如果是自己要查询论文资料 您可以到中国知网 万方数据等网站查询 或者到百度上寻找相关论文范文 问题二：已发表的论文怎么在网上查字数 80分 参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。 按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。然而，按照GB/T 7714―2005《文后参考文献著录规则》的定义，文后参考文献是指：“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。”根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为“对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字”，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。 问题三：论文查重是怎么查的？ 就是把你的论文放到知网数据库里跟其他论文比较，看相似率有多少。一般相似率超过15%-20%就视为抄袭，就不能毕业了。 【壹】你在上交讠仑文之前可以先自费去一些查重网站上查一查，像PAPERPASS，【品】之类的，然后自己修改一下，一般是用章节变换、句式变换等方法改的。 【优】当然，数据库里把引用的文献都算相似的。这你不用担心， 【刊】只要你标注了参考文献并且引用的文章不多就行了。本科生的论文一般是抽查查重，研究生是全部都要查重的，有其他疑问再跟我沟通 问题四：论文是怎么查重的？ 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 特别需要注意的问题： 面总结几个常见问题： 一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的copy是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和 *** 工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。 答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。 “但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！ 二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如百度文库、豆丁？”。 答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。 连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。 降低抄袭率率的方法： 1划分多的小段落来降低抄袭率。 2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著。可摘抄 3.章节变换不可能降低复制率 4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭 修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成......>> 问题五：如何查论文收录情况 一、选题 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 二、设计 设计是在论文写作选题确定之后，进一步提出问题并计划出解决问题的初步方案，以便使科研和写作顺利进行。护理论文设计应包括以下几方面：（1）专业设计：是根据选题的需要及现有的技术条件所提出的研究方案；（2）统计学设计：是运用卫生统计学的方法所提出的统计学处理方案，这种设计对含有实验对比样本的护理论文的写作尤为重要；（3）写作设计：是为拟定提纲与执笔写作所考虑的初步方案。总之，设计是护理科研和论文写作的蓝图，没有“蓝图”就无法工作。 三、实验与观察 从事基础或临床护理科学研究与撰写论文，进行必要的动物实验或临床观察是极重要的一步，既是获得客观结果以引出正确结论的基本过程，也是积累论文资料准备写作的重要途径。实验是根据研究目的，利用各种物质手段（实验仪器、动物等），探索客观规律的方法；观察则是为了揭示现象背后的原因及其规律而有意识地对自然现象加以考察。二者的主要作用都在于搜集科学事实，获得科研的感性材料，发展和检验科学理论。二者的区别在于“观察是搜集自然现象所提供的东酉，而实验则是从自然现象中提取它所愿望的东西。”因此，不管进行动物实验还是临床观察，都要详细认真．以各种事实为依据，并在工作中做好各种记录。 有些护理论文写作并不一定要进行动物实验或临床观察，如护理管理论文或护理综述等，但必要的社会实践活动仍是不可缺少的，只有将实践中得来的素材上升到理论，才有可能获得有价值的成果。 四、资料搜集与处理 资料是构成论文写作的基础。在确定选题、进行设计以及必要的观察与实验之后，做好资料的搜集与处理工作，是为论文写作所做的进一步准备。 论文写作资料可分为第一手资料与第二手资料两类。前者也称为第一性资料或直接资料，是指作者亲自参与调查、研究或体察到的东西，如在实验或观察中所做的记录等，都属于这类资料；后者也称为第二性资料或间接资料，是指有关专业或专题文献资料，主要靠平时的学习积累。在获得足够资料的基础上，还要进行加工处理，使之系统化和条理化，便于应用。对于论文写作来说，这两类资料都是必不可少的，要恰当地将它们运用到论文写作中去，注意区别主次，特别对于文献资料要在充分消化吸收的基础上适当引用，不要喧宾夺主。对于第一手资料的运用也要做到真实、准确、无误。 五、论文写作提纲 拟写论文提纲也是论文写作过程中的重要一步，可以说从此进入正式的写作阶段。首先，要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作者可以参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数；其次，要对掌握的资料做进一步的研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出，论据可靠，论证有力，各部分内容衔接得体。第三，要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，......>> 问题六：如何写好毕业论文，怎么查询论文文献资料 毕业论文，一听到这个词很多大学生都觉得很可怕，很畏惧。似乎毕业论文是很难啃的一块骨头。确实毕业论文是大学生毕业最后重要的工作之一，论文导师布置的课题，一定要完成，写好毕业论文才能安心的离开校园，走向社会。如何写好论文呢？这是很多大学生们经常讨论的问题，都在网上找一些写论文的资料啊，文章啊，拿来抄袭和借鉴。虽然这种方法不是很提倡，但是这也是写论文的重要步骤之一。有的同学都是在这篇文章抄一段，在那篇文章抄一段，然后不加修改就直接完全复制。这样的方法是不对的，知识自欺欺人，对自己写论文没有丝毫的用处。呵呵，我相信这样做的大学生可不是少数，都用过这种方法来欺论文导师。真真正正自己写论文，反复修改的真的没有几个，是不是这样的啊，同学们。其实写好毕业论文不是很难，关键是自己是不是用心去写，写论文最大的忌讳就是浮躁，很多同学一听论文要写那么多字直接就怂了，不敢写，怕写不出。完全不必这样，写论文只要自己定好目标，按照自己的想法和步骤去做，很快就可以写出很多的字，自己有时都觉得很奇怪，自己都想不到会写的这么快。明确论文要写的课题，定好论文大纲，搜索需要的文献资料，合理的加入自己对事物的一些观点，就可以。论文并没有想象中的那么可怕。当然了查询论文文献资料是写好论文非常关键的步骤，论文不同于写日志之类的人生感悟，论文需要充分的证据来证明你的论文观点，让别人看了会信服，相信你说的话，那样才算一篇合格的论文。比较大的学术论文参考网站有谷歌学术、万方数据、ilib2、知网、MBA智库、scirus、microsoft academic、HighWire、GeNii学术综合、CiNii论文等网站。这些网站基本上就是大学生写论文查资料常去的站点了，有的网站需要注册之类的。网站吗，都这样，可以说大学生们去这些网站查询资料是再合适不过了。搜霸论文文献资料搜索器.rar 问题七：论文刊号怎么查？ 论文没有刊号啊，我想所谓论文刊号，应该是论文所在期刊的刊号。 看看你发的论文所在的期刊，期刊封面或者版权页，应该有CN后面一串数字，ISSN后面一串数字， CN后面的数字表示国内刊号，ISSN后面的数字表示国际刊号。 问题八：如何查自己的论文被引用情况 毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。 （一）、毕业论文是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。 （二）、选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。 第一、研究课题的基础工作――搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。 第二、研究课题的重点工作――研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。 第三、研究课题的核心工作DD明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。 第四、研究课题的关键工作DD执笔撰写。下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。 第五、研究课题的保障工作DD修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。 问题九：如何搜索论文集？ 到附近高校的图书馆登陆CNNIK中文期刊网查询，一般高校都会购买这个数据库，论文资料十分丰富，检索方便，期刊网搜索到的论文需要用cajview这个软件打开，一般会提供配套下载。如果单纯用搜索引擎找论文，提取有用信息很麻烦，而且容易跟别人撞车 问题十：怎样查找自己发表的论文？ 您好，您的文章发表了有多久了，是什么期刊，要是会正常上中国知网，万方数据库，维普网，或者是龙源期刊网的，您只要在各大期刊网上输入您的姓名和文章题目，以及您所发表的期刊就可以了哦，一般出刊后2个月左右才能在网上全文检索到的哦，祝您好运！

第一步，找到一个正规的靠谱的查重系统。在网上搜一搜“论文查重”就能够查找出很多不同品牌的论文查重平台，我们在挑选的时候，要多了解一下这些平台。

第二步，找到合适的论文查重平台之后，上传论文进行查重检测。很多查重系统会根据不同的论文类型设置相对应的查重入口（一般分为：本科版、硕博版、期刊版）。

我们在上传论文的时候一定要选择适合自己论文类型的入口，并且在上传论文之前，一般要先输入作者姓名和论文题目，这点对于发表过文章的同学特别重要，如果你没有发表过论文，随便写没有关系。

第三步，支付论文查重费用。上传完论文需要支付一定的查重费用，论文查重系统才会开始自动检测论文，不同的论文查重系统有着不同的收费标准，检测费用会有一定的差别，我们支付对应的费用即可。

第四步，下载检测报告。当论文查重之后，系统会给出查重报告，我们务必要找到检测报告并及时下载，查重平台只会将检测报告保留一段时间，超过时限检测报告会被系统清除，清楚后将无法找回。

检测报告中有不同颜色的标示，通过论文查重报告我们可以看到自己论文的重复率，以及论文中具体哪些内容重复了，这也为我们后期的降重修改提供了参考建议。

如今，越来越多的人写论文了，为防止抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象，所有要发表的论文和学生毕业论文都需要进行查重检测，并得到论文检测报告，以避免抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象。论文检测报告怎么看？ 一、如何下载论文检测报告？ 论文检测报告由论文检测系统提供，论文作者只需上传到选定的检测系统，该系统可以自动地将论文中的内容与数据库中的文献进行检测，计算出重复率，最终呈现为论文的检测报告。这一过程一般需要三十分钟左右，检测完毕，直接点击查看报告即可查看报告，按下下载报告，检测报告就会以PDF格式存入本地。目前市场上有各种各样的论文检测系统，建议大家在选择检测系统时必须综合考虑安全性和准确性，Paperfree论文查重系统是一个很好的选择。 二、论文检测报告如何看？ 各种论文检测系统的论文检测报告会有不同，但差别不大，以Paperfree论文检测系统为例。第一页为论文检测结果的基本信息，包括对比结果、报告编号、论文主题、论文作者、语句相似性分布图和本地库相似资源清单等，报表中用红色标记出的内容属于严重相似内容，相似性在70％以上建议完全修改，用橙色表示的内容是轻微相似内容，相似度高于40％低于70％，经适当修改，不得以任何颜色标记的文本为合格部分。

教育论文如何检测是否发表

教育部论文抽检流程如下：毕业后论文抽检检查的主要内容包括选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。不同程度的主要检查内容不同。本科毕业论文的抽样检查主要考察学生的学术素养，而硕士论文和博士论文的抽样检查主要考察他们的创新能力和科研能力。论文抽查包括初评和复评两个环节。初步评估由三名专家进行。如果三位专家一致认为学生的论文没有问题，初评就会顺利通过。否则，该论文将继续参与重新评估，并由另外两名专家进行审查。如果重新评估仍然失败，将被视为有问题的论文。一旦有问题的文章被查实有抄袭、代写、篡改等学术不端行为，论文作者的学位将被取消，学位证书也将被取消。所以，为了顺利毕业，写论文的时候一定要认真写，保证原创性，否则，即使有幸通过了学校的检查，没能通过毕业后论文抽检也是白搭。

现如今很多高校为了防止毕业生抄袭论文，都会要求毕业生的论文进行论文查重检测的。那么毕业论文是如何查重检测的？一般来说高校都是使用论文查重系统进行论文查重检测的，通过查重检测看毕业生论文查重率，要是论文查重率高的话，那么检测是不合格的，毕业生最终是要面临无法顺利毕业的严重后果，所以是有很多毕业生在提交论文前，自己也是会先通过论文查重检测系统对论文进行查重检测，然后对标红部分的内容进行修改调整，修改调整后在提交，这样是更容易顺利通过学校的查重检测。一、论文的段落和格式毕业论文查重检测是整篇论文上传的，然后论文查重系统是会对整篇论文进行部分划分，所以毕业生上交的论文格式对论文查重率是有很大影响的。论文在查重检测时，不同段落的划分是会造成一部分文字检测不出来的，所以毕业论文想要顺利通过查重检测，是可以划分多个小段的，这样是可以降低论文查重率的。二、数据库毕业论文查重检测是通过和论文查重系统中的数据库进行对比查重的，数据库中是会有大量已经发表的论文和期刊文章的，或是会议论文等内容的，现在是有很多论文查重系统的数据库中还包含了很多网络文章的。目前的论文查重系统是没有把很多书籍录入其中的，所以要是必须要借鉴的话，是可以从书籍中适当借鉴的。三、章节变换论文查重检测要是有连续13个字重复的话，那么是会被标红的，被判定为抄袭。那么是可以通过改变章节顺序，或是从不同的文章中抽取不同的章节拼接成一篇新的文章，来降低论文查重率的，这样也是可以顺利通过查重检测的。毕业论文如何查重检测，每个学生要心中有数，这样才可以更好的通过论文查重检测。

应该有专门检测的仪器，查重，所以论文一定不要在网上下载，觉得改改就可以了，这样根本通过不了，要自己写

去中国知网或者中国期刊网查证，不要去其他网站查询或者打电话咨询编辑部，问问编辑部你发的那一期上有没有你的文章，一查便知。

海思如何实现目标检测论文

论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：

Since we combine region proposals   with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。 为什么要做Bounding-box regression？ 如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是： 注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。        正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。 下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ：                  R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction:                 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。                为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型                 对于 对一个问题目标定位 ，通常有两个思路可以走：                      1.把定位看成回归问题。效果不是很好。                      2.建立划窗检测器。                 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。               本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。               除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。                在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然           后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简             单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。                   对于第二个缺少标签数据的问题                     目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。                    作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然                  后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调                  可以提升8%的mAP。                     本文的贡献;效率高                      仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权                值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。                本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测：             有3个Model：            （1）产生独立的候选区域。            （2）CNN产生固定长度的特征向量。             （3）针对特别类别的一群svm分类器。 模块的设计 候选区域：                   之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】 特征抽取：                 对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。 测试阶段的检测               在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。 运行时间分析: 总之当时相比很快。 训练模型 有监督的预训练： 我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。 特定区域的微调： 我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。 目标类别分类器：         对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。         一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features      提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods.              见上图 . Detection error analysis           CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。 【23】本文采用这个模型，来得到特征向量  ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。

如何在知网发表论文检测费用

论文查重收费标准如下：

1、中国知网溶解毕业论文系统软件的收费标准是每章35元上下。用以检验的毕业论文多见大学毕业生论文初稿，研究生论文分章节目录内容、博士论文分章节目录内容，每一次的检验论文字数不超过一万四千字。

2、知网期刊查重系统的收费标准是每章35元上下。关键用以检验论文期刊是不是存有一稿多投，是高等院校检验论文、科研院所检验评选职称论文的优选。

3、中国知网大学本科pmlc系统软件的收费标准是每章200多元化。它是当今最权威性的学校监测系统，主要是检验本科毕业论文、大专生论文，与中国知网VIP监测系统对比，没有在校大学生协同比照库，检验的毕业论文标识符范畴是六万以内。

4、中国知网VIP监测系统的收费标准是每章300多元化。它是95%之上的高等院校用以检验本科毕业论文、硕士研究生论文、博士研究生论文的监测系统，也称中国知网论文检测，检验结果与高等院校的检验结果一致。

5、中国知网大溶解监测系统的收费标准是每章120多元化。主要是对本科毕业论文、硕士研究生论文、论文期刊的原稿开展检验。

1、知网查重系统价格：300-400元/一篇适用范围：硕士、博士毕业论文唯一与高校研究生学校一模一样的系统，如果您抄袭了其他硕博论文，建议使用此系统，分解系统检测不到。字数限制：30万字以内，不支持多篇合并检测，系统可以识别。2、知网pmlc系统价格：150-200元/一篇适用范围：本/专科毕业论文特有大学生论文联合对比库，如果您摘抄过其他的本科论文，建议使用此系统检测，该系统也是专/本科最权威、最靠谱检测系统。字数限制：6万字以内。

您这边检测论文的用途是什么呢？一般小论文万字符以内，价格在30左右，含有检测报告。如果您这边是大学生毕业检测，知网本科论文检测是198元一篇，6万字符以内。知网小分解是万字符以内，58元一篇，大分解是万字符128元一篇，如果您这边只是准备论文发表然后检测的话建议按照小论文的要求检测就好。

知网查重收费标准在50元左右。知网查重收费标准知网PMLC检测版本，单次可检测7万内字符的文章，查重费用是在200元左右。知网PMLC检测版本，单次可检测7万内字符的文章，查重费用是在200元左右。知网检测版本，单次可检测20万字符内的文章，费用是在300元左右。

知网查重收费原则

一、知网期刊系统主要是服务于参加职称评审以及其他投稿期刊的人员，在杂志社发表期刊论文时可以用这一系统进行提前的查重检测，字符的要求是14000字以内，价格一般是一篇58元左右。而核心期刊论文要求比较高也比较严格，因此核心期刊论文最好选择知网VIP查重系统。

二、知网本科查重主要用于专本科论文查重检测，往届使用此系统检测过的本科生毕业论文都会记录在此系统里，对于此系统查重本科毕业论文，每篇字符要求是60000字以内，价格一般为198元左右。

三、硕博论文查重系统顾名思义就是针对硕士和博士毕业生毕业论文的查重检测使用，也就是知网VIP查重系统，往届使用此系统检测过的硕博研究生论文也会记录在此系统中。字符要求是200000字符以内，价格一般为每篇350元左右。

四、知网小分解查重系统对于想使用知网检测系统，但是顾虑其价格较高的同学，可以尝试使用此系统。当然，其与本科和研究生系统有出入，主要是没有其独有的数据库。字数要求在14000字符以内，价格一般为一篇68元左右。

五、知网大分解查重系统此系统可以适用于中英文的硕博论文检测，对于中期和后期论文定稿时使用较为合适，字符控制在29000字符以内，一般价格为每篇128元左右。