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你好，一般自考申请学位时要求平均分，只包括理论课程成绩计算，不包括实践和论文成绩。
上海海洋大学毕业论文会影响平均分。上海海洋大学毕业论文会影响平均分，毕业论文是最后一门课，而且学分很高，直接影响到平均绩点，毕业论文(graduationstudy)是指高等学校(或某些专业)为对本科学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文，在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生本科阶段学习所达到的学业水平。
你好，一般自考申请学位时要求平均分，只包括理论课程成绩计算，不包括实践和论文成绩。
上海海洋大学毕业论文会影响平均分。上海海洋大学毕业论文会影响平均分，毕业论文是最后一门课，而且学分很高，直接影响到平均绩点，毕业论文(graduationstudy)是指高等学校(或某些专业)为对本科学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文，在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生本科阶段学习所达到的学业水平。
东南大学的毕业设计成绩算平均学分绩点。绩点是评估学习成绩的一种方法，国内大部分高校通用的计算方法是：绩点=分数/10-5，学分绩点=学分*绩点=学分*（分数/10-5）（90分以上按90分计算）。
不符合正态分布的原因是不是数据找的不太正确，这种事情要跟导师商量的
来回答你的问题，你说即使是不合乎发布，有没有影响是有影响的。
本分析基于GBDT系的算法和个人信用模型 假设x∈Rn，y∈{0,1}。所谓样本，就是在特征空间Rn中分布着一堆0和1。所谓样本不均衡，就是整体上来说0或1其中一类占了绝大多数，比如98%。 假设特征有效，正负样本在特征空间里的分布是有差别的，比如有的空间区域正负样本比例是1:10，而有的区域正负样本比例是1:1000000，即特征对于样本预测仍然有效，而模型尝试学习的就是这个映射关系。 样本不均衡没有特别直接的问题，但一般会导致1. 模型预测值集中在其中一端（如大部分样本是负样本，则模型预测值总集中在0附近）2. 树类模型进行空间划分的时候，更容易触达超参限定条件 解决方案一：带权损失函数。正样本太少，则相应的把正样本的带来的损失加倍，使模型学习过程中更加重视正样本，从而达到把预测值拉开的目的。 解决方案二：平衡采样。把样本喂入模型进行学习时，不按原始的正负样本比例，而是按设定比例如1:1采集batch。 两种方案本质上都已经扭曲了真实分布。人为调整了正负样本的真实比例，是一种整体性的“标签入模”。具体来说，人为提高模型学习过程中的正样本比例，会导致学到的模型做预测时，整体往1靠拢。 这种扭曲导致的结果是，模型预测值已经 无法回归 到真实的概率值，因此训完模型时需要进一步做odds映射。 但这种扭曲不会影响模型的 排序 功能。举例来说：在正负样本1:10的特征空间区域，真实概率值是约，由于人为拉高了正样本占比，模型的预测值可能是。而在正负样本1:10000的区域，真实概率值是，而模型预测值可能是。已经偏离了，也已经偏离了，但仍然是大于的。这就是所谓的 排序功能不受影响 。 因此，假设我们对模型的期望是做有效排序，平衡采样没什么问题。 举例：蚂蚁借呗、微粒贷等产品，希望获知用户面对不同的利率的转化程度。针对一个用户，我们有他的一系列信息（ 用户个人特征 ），我们希望有一个模型，能够预测这个用户在5%~25%的利率下来借款的概率分别是多少，把这个概率称为“ 用户转化概率 ”。 目前平台已经有很多历史用户，这些用户面临着平台给他提供的各种各样的利率（ 平台提供的权益类特征 ），他们最终也选择了借款或者不借款（ 标签 ）。这就构成了整个样本集。 但由于之前的产品比较固定等原因，90%以上的样本的利率特征都是15，而只有10%的样本利率特征是5、10、20、25等。 从样本分布的角度看，在特征空间里，样本大面积集中到利率值为15的区域，其他区域则非常少。即：在特征空间里， 样本浓度 非常不均衡。 在特征不均衡（特征空间内样本浓度不均衡）的原始样本集下进行学习，会导致以下两个问题： 1. 削弱了该特征的作用：继续上个栗子，利率对于用户转化率的影响非常大，从模型角度看即利率特征是进行转化率预测的强特征。但模型在学习该映射关系时，每次取到的batch，利率特征值集中在15上面。模型基于该特征进行节点划分时，会由于样本数过少而过早终止，从而带来较大的偏差。若强行使用减少正则等方式，又会大概率导致其它特征的过拟合。 2. 无法有效学习特征组合：由于浓度不均衡，模型学习会集中在利率15的特征空间区域。其它区域样本过少导致batch里没有或缺少其它利率值与其余特征的组合。因此模型无法对这类组合进行有效学习。 以上两个问题导致模型结果变差。 当标签不均衡时，人为提高正样本采样比例，本质上属于在整个特征空间，按照原始分布规律，增加正样本数量，其导致模型丧失回归能力，但不影响排序功能。 当特征不均衡（样本浓度不均衡）时，一个类似的想法：我们直接人为去除浓度过高的区域里的一部分样本就可以了。继续上栗：既然有90%的样本利率特征为15，我们直接随机干掉其中的80%，只用剩下的20%的样本进行训练。 有什么影响吗？由于该剔除是随机的，那么该区域内的正负样本比例分布不会发生变化，则整个特征空间里的正负样本比值的分布不会发生变化（绝对分布已被改动），而我们要模型学习的预测概率与这个正负样本比值本身也是一一对应的。因此，貌似没什么影响，理论上连 回归能力 都不受影响。美滋滋~ 真是这样吗？ 模型学习的过程就是对特征进行一系列的节点划分（类似于分箱）， 假设模型把利率特征的10和15分到了一个节点 。本来两个取值下样本数比例是1:10，由于我们人为调整了样本浓度，样本数比例变成了1:1。 假设利率=10的区域正负样本比例是，利率=15的区域正负样本比例是 ，在调整浓度之前，由于大部分样本属于利率=15的区域，会把该节点的正负样本比例拉到附近，也就是把该节点的预测值回归到附近，比如什么的。但调整浓度时两个区域的样本数比例为1:1后，节点的预测值就会回归到和的均值附近，也就是。基于以上分析，调整浓度后似乎会导致模型学到了完全不同的东西。 以上分析有什么问题吗？有：在模型进行了有效学习的前提下，前面加粗的这两个假设不可能同时成立。如果两个区域的正负样本比例相差很大，模型不可能把这两个区域划到同一个节点。而如果划到了同一个节点，意味着两个区域的正负样本比例一样或者至少非常接近，这时候调整任何一个区域的样本浓度，都不会影响该节点的最终回归值。 基于以上分析，调整样本浓度是可行且科学的，有利于提高模型效果。 基于基本的业务知识，对于 任何一个人 ，有以下两点描述 ① 我们为他提供的利率越低（特征之一），他来借钱的概率（转化率）越高。因此 一个有效的模型对一个人做转化率预测时，这个转化率一定是和利率值负相关的 。 ② 这个人信用越好（信用类特征在特征空间内特定区域），则同一个利率下转化率越低。因为会有多个平台为他提供同样甚至更低的利率。 我们的特征空间若干个个人特征（如信用特征）维度，还有一个利率特征维度。但我们有这些特征各种组合下的样本吗？并没有。因为在过往的业务中，低利率（以10为例）不会开放给所有的人，而是只开放给了信用好的人（通过另一个信用评估模型或策略筛选出来的）。因此我们缺少“ 信用特征较差而利率较低 ”这样的样本。 这既不是在 全特征空间内样本标签不均衡 的问题，也不是在 特定特征下样本浓度不均衡 的问题，而是 在特定特征下，另一个（些）特征分布不均衡 的问题。 我们希望转化率模型对于一个具体的人做预测时，预测值能与利率负相关。 对于对于任何一个人来说，其信用越好则转化率越低，利率越低则转化率越高。那么我们已有的这部分信用好且利率低的样本，其整体上的转化比例是怎样的呢？难以确定，这取决于信用策略滤掉了多大比例的信用偏差的用户。 若15、20、25等较高利率开放给了大部分用户（好坏都有），则这些利率下，模型会有效学习到个人信用特征与转化率的映射关系。 若利率为10只开放给了信用在顶端的极少数用户，则样本集中利率为10的子集里，其转化比例很低。会导致：① 该利率和较差信用特征对应的特征空间区域内没有（足够）样本，因此模型学习不到该利率下不同的信用特征与转化率的映射关系；② 模型会直接学到“利率很低时，转化率也很低”这种错误知识。 因为模型对利率为10这个区域学到的知识是完全错误的，也就无法保证进行预测时，其预测的转化率与提供的利率特征是负相关的。 最终问题可以描述为：如何避免由于样本缺失导致的错误学习，进而保证转化率-利率的单调负相关关系呢？ 利率为10只开放给了信用极好的少量用户，导致这个区域内正负样本比例（转化比例）很低，那么我们能不能人为复制一批这个区域内的正样本，强行拉高其正负样本比例呢？ 如果这样操作，模型会学习到利率为10时转化率很高。但问题是，这个转化率已经完全是我们人为设定的了（取决于前面的正负样本比例）。 我们可以在 整个特征空间内调整正负样本比例 供模型学习，保证模型的排序能力；也可以 基于某个特征在特定的空间区域随机去除或复制部分样本以调整浓度（对正负样本等概率操作） 。但 不能在特定的特征空间区域，有偏的添加或删除某一类样本（正或负） 。因为这已经改变了样本集本身所携带的真实规律，属于人为设定一个规律再让模型去学习，偏离了数据挖掘的本质。 回到最初的问题：如何保证转化率-利率的负相关关系呢？一个可能的解决方案是：直接把利率为10的这部分样本剔除。模型拥有不同信用特征下不同利率(15,20,25,30)的样本。在相同的信用特征下，模型会学习到转化率与利率的映射关系。基于外延拟合，在进行样本预测时，若喂入利率特征为10，模型会给出更高的转化率预测。（GBDT本身对特征空间的划分是离散的，因此大概率会给出的结果与15是一样的，但没什么更好的办法了）
并不是所有的毕业论文，知网数据库都会收录的。像本科毕业论文的话，一般会抽取评定为优秀毕业论文的入库。硕士以及研究生论文大部分都会收录，但主要还是看学校，有些学校收录的情况不同，不能一概而论。
如果抄袭往届学长学姐没有被知网收录的论文，会被检测出吗？
所有的毕业论文，学校会收录整理的，也就是学校本地的自建库。所以不要妄想抄袭往届学长学姐的论文，以为知网检测系统会查不到，就抱着侥幸心理通过的想法，像这些有案可查的，一定不要偷懒去投机取巧。
有些同学的文章被期刊发表后，这些文章是否被知网收录？又什么时候才能入知网数据库呢？
期刊里的文章是都要上传知网数据库的，一般由编辑部把电子版送到知网数据库，然后再经过一段时间生成特定电子版本的文件后，才能在知网上检索到。这个时间一般是三个月左右，每个期刊的上传的时间不同和数据库不同，所以没有准确的日期。
论文发表的过程是比较复杂的，每个环节都是需要注意的，可能哪个环节没有注意到就会影响到论文不能顺利的发表。论文发表审核就占据绝大部分的时间，所以提前根据论文要求撰写好论文，这样就可以节省一些时间。
大学毕业论文存档入库的，希望回答能帮的上您。
根据《山东财经大学本科生毕业论文（设计）工作管理规定（修订）》（政教〔2019〕8号）要求，现就疫情防控期间进一步做好我校2022届本科生毕业论文答辩工作有关要求通知如下：一、答辩范围和时间安排答辩工作适用于我校符合答辩条件且拟申请答辩的全日制本科生。查重检测工作结束后，各院便可自行组织答辩工作。二、答辩形式结合学生返校实际情况，各院可灵活采取答辩形式。（一）答辩形式一：网络视频答辩网络视频答辩软件要求：软件功能稳定、操作简单易用、支持共享屏幕在线播放PPT、可在线共享文件等；可采用钉钉直播、腾讯会议、QQ等平台进行。各答辩组成员和学生须提前熟悉线上平台的使用方法，各答辩组对线上平台的录音、录像、表决方式等进行测试，确保答辩顺利进行。答辩期间应加强对平台的管理和维护，确保答辩秩序正常。（二）答辩形式二：线下答辩线下答辩模式同于往年。
一般来说是不会，除非有极其优秀的本科生论文才能被知网收录。因为知网只收录优秀硕博论文以及期刊投稿，本科论文无法在知网进行投稿并发表，因此才会造成用户在知网查看不到本科生论文的现象。而知网的查重比对库则会收录本科生论文数据，一方面与知网存在合作关系的高校会将学生的毕业论文上传到知网，另一方面只要是使用知网查重的毕业论文都会自动被收录进比对库中。
本科生论文可以分为大概两种情况，一种是毕业论文，这种论文是每个人都要写的，不写拿不到学位证和毕业证，不过这种论文是极少会被知网收录的，因为本科生的论文基本没有什么学术价值，没有收录的必要，除非是极少数特别优秀的论文，才有可能被收录，不过这种情况还是比较少的。绝大部分本科生的毕业论文是不会被收录的。
还有一种情况，可能被收录，就是本科生自己投稿或者是找论文发表机构代投，这本期刊能上知网，然后这篇论文就可以被知网收录了。以前很少有本科生发表论文，这几年，我们发现发表论文的本科生越来越多了，很多是为了保研，或者拿奖学金，发表论文可以加分。
毕业论文75分不会拉低绩点。毕业论文是没有绩点的，只有最终一个百分制的分数。平均学分绩点，是以学分与绩点衡量学生学习质量的，以取得一定的学分和平均学分绩点作为毕业和获得学位的标准。有些学校平均绩点在以上才有学位证。毕业论文是最后一门课，而且学分很高，直接影响到平均绩点。以毕业论文的成绩最低来算，绩点仍然能够达到学位证的要求，那就没问题了。毕业论文成绩低一点，绩点达不到条件，没有学士学位。
毕业论文成绩是否算入出国留学时提交的平均分中，关键看的是毕业论文的成绩是否显示在成绩单中。出国留学时，国外大学看学生的成绩是通过成绩单来看的。成绩单上的所有科目都是要算在内的。如果毕业论文的成绩显示在成绩单中，那么留学申请时会被计算在平均分中；但如果毕业论文的成绩并没有显示在成绩单中， 那么，留学申请时就不会被计算在平均分中。
不影响，平均分是你已过课程分数的平均分，平均分过65，可以申请学位英语考试，通过就可以获得学士学位
若算平均分。论文成绩是计算在内。所以一定会影响平均分。