如何改进算法来发表论文

如何改进算法来发表论文

寻找论文的创新点最好的方法是阅读相关的研究文献，并且分析当前存在的问题和局限性。

我认为，所谓“改进”就是使发现原算法的不足之处，并优化之，结果是使该算法效率大大提高高，或者适用度更广泛，如果“改进”后的算法不比之前的更优，就不能算改进。反之，只要能够大大提高改算法的效率，或者使该算法适用度更广，就算是改进。至于改进一个细节，如果是一个重要的细节，当然也算是改进。不过，算法都是高手发明的，他们在公布之前一定将这种算法优化过了，如果要再改进，那一定要非常细心或者比他更高才行。

如何改进期刊投稿的方法

投稿技巧主要是可以提升文章的审核通过率

投稿被拒的原因分析作者都希望自己辛辛苦苦撰写的文章能够尽快发表，而实际情况往往会事与愿违，投出去的稿件遭到拒绝。投稿被拒的原因中，除了稿件的质量问题外，恐怕不乏投稿技巧等问题，其主要表现如下：1. 作者未细读征稿简则大多数期刊都有相应的征稿简则，比如投稿内容、页数、字体、公式、图表及文献写法等。国外一些期刊还有字数或页数的算法要求。如果没有细读相关说明或者不遵守相应的标准规范，就很可能影响稿件的录用。2. 稿件内容与期刊主题不符投稿被拒的原因中，最常见的是稿件提交给了错误的期刊，超出了所投期刊的学科领域或栏目范围等。例如，一篇心理学的文章投到了化学期刊上，投稿内容与期刊的风格、栏目或热点相差甚远，就很容易遭到拒绝。3. 其他原因投稿被拒的原因还有许多，诸如书面表达差、实验数据欠缺、没有创新或者图表错误等，其中较为严重的是有的作者稿件标题都写错了，其责任心遭到质疑；有的作者写完文章之后，不做任何检查，文中错别字较多，严重影响了编辑的阅读，进而影响了稿件的录用。所以要提起注意，在投稿之前，一定要选择合适的投稿期刊，如果期刊的风格或水平与自己的文章不匹配，只会浪费投稿的时间，拉长我们投稿的周期。可以以该期刊最新发表的同类文章为参考标准，来判断自己的文章是否合适该期刊。投稿前一定要进行文章内容的反复检查，并按照期刊要求修改论文的排版格式以及参考文献格式。投稿前建议先自行查重，但注意查重要选择官方的渠道，不要被一些虚假的小网站所欺，未发表的文章有泄露的风险。稿件的再投递一般来说，著名期刊的退稿会远远超出录用稿件。稿件被拒后，作者要调整心态，按照专家的评审意见认真修改，重新投稿。具体来说，要做好以下几点。1. 提升稿件质量稿件的质量是投稿成功的关键因素。撰稿后，最好的办法是多检查几遍，看是否还有需要改进的地方：题目是否合适，结构是否合理，是否存在错别字，再看看文字是否可以压缩，要简而精。2. 寻找合适期刊每种期刊都有自身的办刊宗旨和相对稳定的稿源。有的作者好高骛远，喜欢投著名期刊，结果常被退稿。稿件被退既浪费时间又打击信心。因此，作者要客观评价稿件，确定几个适合投稿的期刊，了解所投期刊的写作形式和风格，以确定最适合自己的期刊。通常每个期刊都由数个栏目组成，投稿前，应先搞清该刊的出版周期，了解该刊开设的栏目，还应大致了解该刊近年发表的文章。将自己的文章与相关文献进行比对，分析一下自己的文章适合哪类栏目，投稿时最好注明栏目名称，以便编者在看稿时能准确、及时地归档处理。编者都喜欢省事省心的作者。3 细读投稿须知通常在每期现刊中都会找到投稿须知之类的信息（如征稿简介、期刊站点介绍等），也可使用通用搜索引擎，如Google，Baidu等，快速获取相关信息。当然，还可直接联系编辑部。在基本了解投稿须知后，可下载该刊的文章，按照该刊的内容和格式编排自己的文章。4 熟悉投稿流程确定再投稿期刊后，应了解该刊的投稿流程，可免去许多麻烦。期刊的投稿流程一般包括作者投稿、编辑处理、专家审稿、作者修改和最终结果等，这些过程中，需要作者耐心等待和认真解决相关问题。(1) 作者投稿。应严格按照投递期刊的排版格式和写作要求撰写文章——包括题目、关键词、中图分类号、作者简介和联系电话等。例如，有的期刊要求上传的稿件不能是PDF格式，有的期刊在投稿时要求稿件的文字、图表要分开上传。(2) 编辑处理。一般在两周内完成，主要看编辑的处理情况，有的期刊稿件先到主编手里，主编再派给归口的编辑。(3) 专家审稿。过程较为漫长，主要取决于审稿专家的审稿速度。如果被邀请的专家不想审，编辑只好另请专家评审，这就会延长审稿时间。通常正规期刊不用催，到了承诺的时间就会回信。没到时间就催稿是不礼貌的行为。(4) 作者修改。要求修改就很可能被录用。修稿时，作者应直入主题，逐条回答专家的提问，按照专家的建议认真修改。另外，还要吃透编辑提出的修改建议，因为只有编辑才知道栏目要的是什么样的文章。(5) 最终结果。编辑部通常要等所有专家的评审意见返回后，才通知作者审稿结果。有的编辑部会要求作者推荐审稿专家，作者理应按照编辑部的要求积极推荐审稿专家，提供专家的详细信息。现在有些著名期刊采用一票否决制，只要有一位审稿专家否决就退稿。尽早准备，提前发表通常，论文从投稿到发表需要经历漫长的等待过程。有的热门期刊审稿周期就达5个月之久，发表周期更是在1年半以上（主编需要综合专家的评审意见、来稿量以及热点问题等情况，才能最后作出明确的答复）。而且，随着期刊杂志社整改，期刊版面大大减少，每期可以刊登的文章有限，但接收到的投递稿件数量不减反增，这就导致许多刊物的拒稿率都提高了不少，随之版面费也不得不上涨。

论文是为研究某一学科领域的专门问题而撰写的具有一定学术价值的文章。 通常有三种形式：（1）普通论文，登载于学术性连续出版物或论文集的普通学术论文；（2）学术会议论文，在学术会议上宣读或作为会议交流资料的论文；（3）学位论文，为获取一定的学位资格而撰写的论文。对于普通论文来说，论文写作形成的成果其价值体现在于推广，而发表则是推广的重要途径。论文要写出质量，顺利发表，在写作过程中必须抓住选题、修改，注意格式规范，讲究投稿技巧。抓好学术论文的写作三个重要环节选题、 修改和著录参考文献是论文写作中的三个重要环节。选题是成功的基础， 修改是成功的关键，著录的参考文献是论文质量的侧面反映。1.1 选题的技巧选题是研究工作的第一步。选题从内容的要求来说，要注意先进性、独创性、 实用性。先进性就是选择有时代意义的题材， 把握学科发展的趋势，适应时代发展的要求。切忌说背时话，论过时题。比如，写图书馆学方面的论文，要明白现在是提倡开放性的服务，强调个性化的服务。如果选个题材，论述闭架服务的优越性和必要性，显然不合时宜，就没有多少价值，文章发表的难度就相对来说比较大，不能发表成果的转化就更加谈不上了。独创性要求在论文中拥有自己的独立见解，抒发自己的真知灼见。切忌人云亦云，天下文章一大抄，简单的“组装”人家的成果，这样的论文必然缺乏价值，徒费自己的精力、 印刷的纸张、读者的时间。创新是论文价值所在，创新才是促进事物发展的灵魂。实用性就是要对实际工作具有指导意义。切岂大道理说了一大堆，所提出的观点脱离实际，或者人家看了以后无所适从。比如，关于工艺技术改进的论文，其改进的措施必须具有可操作性，必须能够达到提高工效，降低成本的目的。关于“问题和对策”类的论文，必须注重对策的实用性，能够指导生产和实践活动。论文写作缘于实践，反过来又要指导实践。这样的论文才有价值。选题从自身的角度来讲，要适合自己的具体条件。就是要扬长避短。自己要熟悉这一选题，了解这个选题的学术动态，社会的需要，占有相当的资料，写出的东西具有自己的特性。一个连电脑都没有接触过的人，如果去写如何运用现代信息技术开展业务工作，就会事倍功半，而且难免漏洞百出， 贻笑大方。1.2 修改润色的技巧文章重在修改。“三分文章，七分修改”，足以证明修改对文章质量的重要意义。论文修改的范围包括标题的修改、主题的修改、结构的修改、材料的修改、语言的修改等等。修改论文时要对观点、材料、结构等进一步核对和调整。对初稿要敢于狠下心删节，要善于不断的补充完善。一切围绕中心主体，讲究论述的方式方法，确保文章质量。写文章不能急于“交差”。文章的修改是一个包装的过程，包装以后的文章要有吸引眼球的魅力。首先标题最关键。大小标题要简洁明了，既要具有高度的概括性。 又要具有个性。尤其是社科类论文，有时大标题不妨来点诗情画意。但是，大标题不能明确表达意思时，用副标题明确表达。其次，摘要是第二着眼点。要表现文章的主要思想。让人家看了摘要，就能够判断出文章的大概。人家看了摘要后，也基本能够确定有没有阅读全文的必要。第三，文章的开头也至关重要。读者有没有兴趣继续看下去，看你的开头如何，开头，不但是对文章承上启下，对读者的兴趣也要起到承上启下的作用。第四，文章的关键词的规范与否、分类好的准确与否、格式的规范与否也不可忽视。 它们是读者对作者素质的重要评判因素。最终，读者阅读全文，根据全文做出总体判断。论文的价值评判在阅读全文以后， 但是如果一篇文章不能吸引读者有浓厚的兴趣读下去，写的再好，读者也发现不了它的价值。所以。 必须好好下功夫修改包装文章。论文投稿，就上期刊发表网-zhiwangqk.com 主编QQ737432799

1.把握期刊的内容：作者在投稿前需要了解自己研究领域有哪些优秀的刊物，以及这些期刊对自己文章的要求，论文内容是否与期刊栏目相匹配等。。 2，掌握水平期刊：作者应根据学术论文和自己的写作技能水平，将自己的文章提交到相当级别的出版物; 3、选择合适的时间投稿：提交期刊时避开高峰期，提前做好准备，对于同级别的期刊，作者可以选择提交量较大的期刊，更有可能被录用。 4、同时，作者还需要知道任何投稿要经过适当的处理，提交后应及时和杂志编辑沟通，以把握文章的进度来确定自己的论文是否会被接受。当作者收到退修的稿件后，也应该要在较短的时间内修回，并且要尊重审稿专家的意见，逐条进行修改。 总之想要论文中稿率高，那么作者是要付出自己的心血，审稿专家及编辑与作者都希望文章能顺利录用出版，而作者自身的论文也要内容创新，结构合理规范，语言准确，掌握相应的期刊投稿策略，从而有助于提高论文投稿录用率。希望可以帮到你，望采纳

如何改进yolo发表论文

学号：20021210654 姓名：潘文欣 原文链接： 【嵌牛导读】 当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。 【嵌牛鼻子】 计算机视觉 目标检测 YOLO算法 【嵌牛正文】 目标检测算法有很多，本文介绍的是Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其中，You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。 如下图是YOLO的检测系统，整体来看，首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。具体来说，Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S S网格，，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如下图，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测B个边界框（bounding box）以及边界框的置信度（confidence score）。所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。前者记为Pr(object)，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时Pr(object)=0。而当该边界框包含目标时，Pr(object)=1。边界框的准确度可以用预测框与实际框（ground truth）的IOU（intersection over union，交并比）来表征，记为 。因此置信度可以定义为Pr(object)∗ 。很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率，但是其实它是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征：(x,y,w,h)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而w和h是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如图6所示。而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围。这样，每个边界框的预测值实际上包含5个元素：(x,y,w,h,c)，其中前4个表征边界框的大小与位置，而最后一个值是置信度。还有分类问题，对于每一个单元格其还要给出预测出C个类别概率值，其表征的是由该单元格负责预测的边界框其目标属于各个类别的概率。但是这些概率值其实是在各个边界框置信度下的条件概率，即 。值得注意的是，不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是Yolo算法的一个缺点，在后来的改进版本中，Yolo9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。同时，我们可以计算出各个边界框类别置信度（class-specific confidence scores）: 。边界框类别置信度表征的是该边界框中目标属于各个类别的可能性大小以及边界框匹配目标的好坏。后面会说，一般会根据类别置信度来过滤网络的预测框。 总结一下，每个单元格需要预测(B∗5+C)个值。如果将输入图片划分为S×S网格，那么最终预测值为S×S×(B∗5+C)大小的张量。整个模型的预测值结构如下图所示。对于PASCAL VOC数据，其共有20个类别，如果使用S=7，B=2，那么最终的预测结果就是7×7×30大小的张量。在下面的网络结构中我们会详细讲述每个单元格的预测值的分布位置。Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数。但是最后一层却采用线性激活函数。可以看到网络的最后输出为7×7×30大小的张量。这和前面的讨论是一致的。对于每一个单元格，前20个元素是类别概率值，然后2个元素是边界框置信度，两者相乘可以得到类别置信度，最后8个元素是边界框的(x,y,w,h)。 在训练之前，先在ImageNet上进行了预训练，其预训练的分类模型采用图8中前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层。预训练之后，在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层。由于检测任务一般需要更高清的图片，所以将网络的输入从224x224增加到了448x448。整个网络的流程如下图所示：下面是训练损失函数的分析，Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重 。然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度，对于前者，采用较小的权重值 。其它权重值均设为1。然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为 。 另外一点时，由于每个单元格预测多个边界框。但是其对应类别只有一个。那么在训练时，如果该单元格内确实存在目标，那么只选择与ground truth的IOU最大的那个边界框来负责预测该目标，而其它边界框认为不存在目标。这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。大家可能会想如果一个单元格内存在多个目标怎么办，其实这时候Yolo算法就只能选择其中一个来训练，这也是Yolo算法的缺点之一。要注意的一点时，对于不存在对应目标的边界框，其误差项就是只有置信度，左标项误差是没法计算的。而只有当一个单元格内确实存在目标时，才计算分类误差项，否则该项也是无法计算的。  综上讨论，最终的损失函数计算如下：其中第一项是边界框中心坐标的误差项， 指的是第ii个单元格存在目标，且该单元格中的第j个边界框负责预测该目标。第二项是边界框的高与宽的误差项。第三项是包含目标的边界框的置信度误差项。第四项是不包含目标的边界框的置信度误差项。而最后一项是包含目标的单元格的分类误差项， 指的是第i个单元格存在目标。 NMS算法（非极大值抑制算法）：选择得分（Confidence Score）最高的作为输出，与该输出重叠的  去掉，不断重复这一过程直到所有备选处理完。 YOLO的NMS算法中， Confidence Score的值如下： ， 。 代表着某个对象 存在于第j个边界框的可能性。每个网格有：20个对象的概率*2个边界框的置信度，共40个得分。49个网格共1960个得分。对每种对象分别进行NMS，那么每种对象有1960/20=98个得分。 YOLO算法的NMS步骤如下： 1）设置一个Score的阈值，低于该阈值的候选对象排除掉（将该Score设为0） 2）遍历每一个对象类别  2.1）遍历该对象的98个得分   2.1.1）找到Score最大的那个对象及其边界框，添加到输出列表   2.1.2）对每个Score不为0的候选对象，计算其与上面2.1.1输出对象的边界框的IOU   2.1.3）根据预先设置的IOU阈值，所有高于该阈值（重叠度较高）的候选对象排除掉（将Score设为0）   2.1.4）如果所有边界框要么在输出列表中，要么Score=0，则该对象类别的NMS完成，返回步骤2处理下一种对象 3）输出列表即为预测的对象 这篇长文详细介绍了Yolo算法的原理及实现，当然Yolo-v1还是有很多问题的，所以后续可以读读Yolo9000算法，看看其如何改进的。

改进yolov5能发小论文。

主做目标检测的，正好最近在用yolov5，说点个人看法吧，不一定对。

首先yolo系列发展到现在，思想已经很成熟了，像具体的改进，其实4和5也有很多异曲同工的地方，无论是backbone还是neck。

目前很多改进yolov5发论文的，一些是在backone上做轻量化处理，一些是加入注意力机制，一些是改进neck，或者调整head，还有改损失函数或者nms过程的。

主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。至于把各种成熟的模块塞进去发论文，这种仁者见仁智者见智吧。个人感觉还是结合某个方向改进yolo，会有方向一些。毕竟不同的数据集和尺度上，同样的改进有时候效果也是不同的。

Yolov5 目标检测的损失函数由三部分组成，分别是矩形框预测损失函数、置信度预测损失函数以及类别预测损失函数，在上节中分析了目标检测损失函数GIoU 的缺陷及其改进，使用 CIoU 以及带有调节因子的二元交叉熵函数替代原网络的损失函数。

实验验证此次改进，与原算法结果对比如下表所示。根据上表数据可以看到，针对本文的损失函数的改进在实验时得到了 92.1%的准确率，提升了 0.5%，可以证明对损失函数的改进可以对目标检测的性能提升提供很大帮助。

如何改进期刊投稿

期刊论文投稿有两部分工作，我们需要提高注意：其一，是如何进行投稿期刊的选择，合适对口的期刊选择，可以提高投稿的命中率，大大减少投稿周期；其二，如何根据投稿须知把文章的格式进行相应的调整，不少论文是因为格式审查不过关，要么直接被拒稿，要么进行一次次返修，在这个过程中耽误了不少时间，十分不值得。补充期刊论文图表格式要求,如下图：

（1）选择合适的期刊选择合适的目标期刊是很关键的步骤首先，在写文章之前，作者应该根据自己的研究方向选定涵盖该学科领域的期刊，这样可以避免因为文章主题与目标期刊不相匹配而导致的拒稿。然后再根据目标期刊的投稿要求和需要的文章形式来确定写作方式，比如有些letter类型的期刊是有明显的篇幅限制，写作方式当然也就与一般全文型文章有差异。如果在投稿之前不注意这些问题，即使研究方向、学科领域都匹配，文章被直接拒稿的几率也会大大增加。（2）确保文章各部分符合期刊要求通常期刊对摘要部分会有具体的字数限制，投稿之前应该仔细阅读作者指南以确保符合期刊的要求。简介部分要写得简明扼要，若是写得太多则会弱化重点内容、让文章显得头重脚轻以及出现不恰当地评论前人工作的失误。摘要和结论需要仔细反复推敲以达到高质量水平，因为这两部分被阅读的几率最高。在其他方面如文章长度、字体大小、图表规格和参考文献格式等，也都应该仔细检查看是否都符合该期刊的投稿要求。（3）潜在的利益冲突科学研究是要本着客观的原则来进行，从而为科学界和广大读者提供最真实的结果。研究课题中涉及到的所有利益冲突，都有可能会影响科学成果的公正表达，因此必须予以披露和说明。现在科研活动中最常见的是经济利益冲突，比如为了获取企业或他人的资助而采用不当的模型或者方法作出有利于资助方的结论，从而损害了科学的真实性和客观性。因此，作者在投稿时有责任报告这些可能引起文章发生偏倚的利益冲突。（4）版权文章中如果直接使用了别人的材料，比如教科书或其他文章的图片，必须明确提及。一般来说，直接用原作者的原文或者原图时需要取得版权方（即出版社）的授权，当然最好也要与作者联系并得到他们的同意，这也是表示对作者劳动的尊重。除此以外，也可以根据原文进行转述或自己重新作图，最后再加上引用。（5）投稿信投稿信（Cover Letter）是向期刊投稿时附上的一封说明信，基本上所有的期刊在投稿时都需要这样一封给编辑的信件。它的作用不仅仅是形式化地问候编辑，而且能够让编辑快速地了解文章的创新点和重要性。投稿信里面应该包含这些信息：（1）强调文章内容符合期刊涵盖的学科领域；（2）点明文章的创新点和主要结果；（3）按需求添加建议的审稿人信息。投稿信是期刊编辑最先阅读的部分，它的质量直接影响着编辑对稿件的整体印象。因此投稿信应注意以下三点：（1）语言简明扼要；（2）对投稿期刊的评价中肯适当；（3）对自己的稿件有自信；（4）语气谦逊适度，态度诚恳，措辞得体。投稿前最好再进行一次语言校对以确保没有低级的语法和拼写错误；仔细检查数据和图形，以保证引用的图表即使经过反复修改仍能避免产生错误或混淆。最后，若是方便可以请师长同学帮助检查稿件，以便多角度发现问题。

（1）投稿前必须和所有作者确认：① 发给所有作者投稿的文稿，并请所有作者修改;② 作者署名和单位无误;③ 作者署名位置无争议;④ 作者同意投稿和发表;⑤ 请他们回信并确认“同意”。请务必确保每个作者都知情且同意署名。以免有人不同意，导致撤稿。另外，保密稿件需要单位同意。（2）查重报告，避免剽窃（3）伦理批件（伦理证明）（4）授权发表同意书（5）推荐审稿人/回避审稿人（6）其他

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尔雅老师对四篇论文的解构修改辅导答疑

尔雅老师快速批量修改不同学科论文的教学示范

尔雅老师团队如何在30分钟找到论文选题并写出论文

对一篇弹幕英语教学论文的修改建议

对一篇新闻学本科毕业论文的修改建议

解构描摹一篇好论文的实用技巧

如何通过知网迅速找到200篇优质文献

如何利用知网的可视化计量分析做文献综述

如何批量下载200篇文献

......

论文发表出来如何修改

论文修改常用的五种方法

一个是查重系统不好，为了体现严格算法虚高，这种非常不好修改；

另一个原因是论文降重的方法不对，降重经验不足，没有找到合适的降重方法。

论文降重分为机器降重和人工降重，各有特点，机器降重速度快，但是效果不完美，人工降重速度慢，但是质量有保障。机器降重软件是辅助，不要太当真。以人工降重效果才有保障。人工降重的方法有多种，常用的不过那几个，实际改多了，直接复述就行了。

一、人工论文降重方法

论文查重后的论文降重方法很多，但是有个宗旨就是：遵循原意，语句通顺。这个是基本原则，根本的方法就是理解原意，用自己的话表达出来，这种表达就需要很多技巧，这些技巧就是论文降重方法。

1、句式变换

通过变换表达方式，改变句子结构；比如“把”字句换成“被”字句，"我把他打了”，改成“他被我打了”。

2、图片法

就是把一些表格，数据或不好修改的部分等适量做成图片，现在好多查重系统不识别图片，目前也只有知网查重可以查图片，公式，表格等，这种方法可以适当在其他的查重软件进行使用。

3、翻译法

通过把原文翻译成其他小语种，比如泰语，韩语，然后在翻译成英语，再翻译成汉语，这样有一定效果，但是效果没有想象的好，可以作为参考，自己酌情使用。

4、同义词替换

这种可以把近义词，时间等用另一种表达同义词方式进行表达，比如2003年，可以写成“二十一世纪初”。

这些方法是常有的方法，不拘泥于这些，自己可以根据情况可以大胆发挥，在遵循原意的基础上，随便怎么改都行，自己发挥的空间很大，自己改改就会有体会。

二、机器论文降重方法

论文降重软件只是辅助手段，最后还得人工润色一下，完全降重有效的没有。

机器降重软件可以作为你查重后修改参考的一种辅助手段。

打开Paperbye论文查重软件网站，选择机器降重页面，如果在网站已经查重好，可以直接的查看报告里直接一键降重。

论文修改方法：

一、请同学帮忙

正所谓“当局者迷旁观者清”，由于个人知识的局限性，对于很多客观事物存在自己片面的认识，对自己的研究和论文难以发现不足的地方。

就像“自己的头发还需别人来理”，修改论文，最好的办法是请同学，最好是专业功课过硬，且研究方向跟自己相近的同学来“检测”，看论文哪里存在不足、哪些句子需要修改、实验过程哪一步有问题等等。当然，如果不怕挨骂，可以找导师“讨要”些许建议。

二、冷改法

人的大脑，有思维定势，原先的思路在脑海里留下很深的印象。完成初稿后，大脑多多少少会有点疲惫，如果马上修改，会显得有点力不从心。

所以，小编建议先休息休息，经过一段时间的“冷却”，淡化了原来固有的思路，期间看看书啊，思考相关的问题，对于某些事情有了新的观点之后，再回头去审视自己的论文，又会别有一番理解。因为需要时间冷静自己，所以，这比较适合有大把时间写论文的同学。

三、热改法

有的同学呀，精神头比较好，精力充沛，完成初稿后，就立即修改论文。

熟悉论文内容，若能趁热打铁，初稿中的小毛病都能比较容易发现。但是一些需要修改的部分，可能不太容易被发觉，即使发现了，也有点掂量不清到底是该删减，还是增加内容。

四、边读边改

边读边改，顾名思义，就是一边朗读，一边修改了，这要求作者在朗读的同时要思考。

这个方法有利于发现论文语句方面的毛病，语句方面的问题光看是很难发现的，需要读出来才能发现。读到哪里，就随手修改到哪里。

五、降重工具

如果初稿完成后自己也做了修改，但是提交论文查重系统后重复率较高，又不知道从哪里入手降重的话，大家可利用蝌蚪论文智能降重系统对文章全文做大面积的修改降重，然后在阅读全文结合自己调整，可以起到很好的检测效果。

得看具体要求，是语法错误还是补实验。总之，比没送外审好多了。。我学长推荐的北京译顶科技挺不错的。

论文写好以后把自己的初稿拿给专家、师长、同事、同学求教，然后，参照他们对初稿提出的意见进行修改。三人行必有我师。诵读是修改论文的好方法。初稿写完后自己诵读几遍。根据平时说话的习惯和诵读时的语感，就容易发现诸如缺词漏字、语句不通顺、衔接不紧密、过渡不自然等语言表达方面的问题。论文最后都是要进行查重的，根据查重后给出的相同比例、相同内容标色符号，可以适当的进行修改从而降低重复率，推荐有需要的朋友可以试下paperfree，免费论文查重网站，独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里，高效便捷，安全保障不泄露不收录。