论文查重深度精确度

首先论文查重的步骤实际上非常简单。如今市面上的论文查重系统有很多，那最开始我们就要选择一款安全可靠的论文查重系统，再就是根据学校的要求查重即可。如果我们自己找到软件，我们需要特别注意安全方面。建议是选择知名度比较高的查重系统，因为这部分论文查重系统最终得出的查重结果准确性仍然很高。精确度高了，才能在之后的修改能针对性去进行修改，因此在选择论文查重系统的时候尤其要注意，由于部分安全隐患的查重系统还是很高的，一旦选错查重系统就非常麻烦。

论文检测完成后我们将拿到一份查重报告。我们需要根据主题进行修改。在修订时，它也是一项系统的工作。其中个个环节的查重率都要特别注意。重复部分的内容可以通过同义替换或多次翻译进行修改。然而，在修改过程中要考虑上下文的逻辑关系。不可以修改得太乱，使文章内容的上下陈述不流畅。

最后写毕业论文是需要自己有基础的，大家要特别注意大纲，要围绕正确的方向去修改，并且选择适合的研究方向，之后围绕主题去找资料，这样查重阶段通过起来就比较论文比较有深度，学校查重检测通过起来也比较好。

什么论文查重软件好？衡量一个查重软件好不好得看学校的要求而定，假设学校要求知网查重，那么知网就是最好最准的检测系统，其他查重系统都可以作为初稿检测，目前paper系列查重软件免费力度不同，推荐cnkitime学术不端论文查重系统，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。

大多数的人认为选择论文查重系统的时候，检测越严格就越好，查重率越高就表示这个查重系统越准确，但是真的是这样的吗?今天小编就来为大家解读一些，论文查重到底是不是越严格就越好，希望可以帮助到正在查重的同学。首先，我们来讨论一些结论，其实盲目的去强调严格是没有任何意义的，论文查重系统的评估主要是取决于检测的结果是否是准确的，以及是否能标出所有重复的内容。如果太严格了，就会出现贴错标签和标签错贴的情况，然后到了最后为了降重，就会把论文变成小学作文，毫无逻辑。其实影响论文查重检测的精准度的主要有以下两个重要原因，数据库资源和检测的算法，没有哪一家查重系统可以百分百的收录所有数据库资源，在免费查重鱼龙混杂的市场，目前研讨论文主要检测技术软件的互联网实时数据比对算法是走在前列的，假如真的要答复“哪个查重系统最严厉”，那只能告诉你，学校要求的查重系统对于你来说就是最为严格的。假如你在初稿检测的时候想要省点钱的话，那就建议你使用papertime论文查重系统进行检测，papertime检测软件是目前收费相对便宜且查重数据库较全的查重系统，算法也是相对科学的，对于论文初稿查重的同学是非常合适了。

Paperbye论文查重系统，并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。

具体看看有哪些实用功能：

1、机器人智能改重

Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。

2、免费在线改重

在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。

3、同步查重功能

这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。

论文查重的精确度

最好的办法就是对抄袭率高的部分进行修改，以此来降低论文整体的抄袭率。1、图表变身法将抄袭率高的文字内容以及数据转换成图片或者表格，不同人制定的图表通常会有差别，所以图片和表格一般是不会被论文查重系统检测的，并且也不方便检测。2、七十二变法将抄袭率高的内容以各种方式比如说改变句型、近义词替换、语序调换或者改变句式等等。3、釜底抽薪法将抄袭率高的内容删减掉一些不必要的词语或者句子，着重是那些对论文意义不大、不起作用的部分。4、画龙点睛法对抄袭率高的内容可以联系上下文添加填充一些内容，以充实论文，与论文主题联系，突出论点。5、返璞归真法可以搜集系统未收录的实体书籍资料，翻阅书本而不是局限于互联网资源，有些书本上的理论资料更精确更有研究价值意义，并且很多论文查重检测系统还没有对其收录进数据库。

论文查重时应该注意什么呢？

现在论文查重网站比较多，需要注意的就是网站的真假的。现在可以说论文查重的过程在不同的论文领域都可以轻松完成，因为数据库庞大。因此，在互联网领域进行论文查重，需要注意这两方面内容。

第一：论文软件准确性

想要提高论文查重准确性，首先要选择数据库庞大的系统。一般适用范围主要包括本专业论文、硕士论文、MBA论文、小论文等查重类型。几乎所有类型的论文都可以检测到，这样服务会更全面，一般同学们根据的自己的需求进行选择

第二：检测的内容

检测系统支持中文，英文，繁体字、小语种等内容，需要选择相应的内容才行。如果论文是多语言的话，需要选择可以支持这么多语种，说明服务的重点是可以严格把握的。所有细节都可以严格理解。总之，在论文检测的时候应该多注重细节，只要抓住细节以后就能够成功了。

另外，用户不管怎么进行选择论文查重软件，首先要符合同学们的查重需求，其次就是论文查重的准确度。一般对于准确度，选择数据库大的论文检测系统即可。比如我们的论文查重检测系统，基本上是可以满足学生们的使用需求的。

因为学校对学生写的毕业论文有重复率的要求，所以很多学生在完成毕业论文后都会自己论文查重。因此，在检测时，如何保证检测报告的检测结果与学校的检测结果一致？

1.按学校要求使用指定的论文查重系统

学校查重前，有必要先了解学校所使用的学校查重系统是什么类型的，使用相应于学校的学校查重系统，可以减少许多麻烦，不必担心学校查重重复率过高和学校查重出的问题过多，才能顺利毕业。当前，基本上所有高校都在利用权威检测论文的重复率，所以在查论文时最好使用权威，如果担心检测费用问题，可以用权威终稿，用papertime初稿。

2.提交格式正确的论文

现在的论文查重系统基本上都是先查前一篇论文，后一篇论文。但红色标出参考文献列表的情况也时有发生，无形中提高了论文的重复率。若有他人已发表过的论文在参考文献中出现，则该论文将被标红。这是因为系统在检索关键字时，识别出了“目录”和“参考文献”，系统会自动排除前后的内容，然后再进行检测，这样复制-粘贴-上传文档就能识别，而以文档的方式上传，就会把参考文献放入格式中，系统就不能识别，所以会标红参考文献。

3.注意检测最终论文的时间安排

由于学校对学术不端行为的监管越来越严格，提早发现、修改论文已成为必须要做的事情，谁也不能保证自己的论文100％原创，谁也不能保证有些内容是引用的，只要有引用，就有可能被查重系统判定为重复。

由于查重系统的数据库是一个不断变化的过程，会定期收录一些新论文，因特网上一些更新的资源也会被抓到。为保证论文到校后不改变重复率，最好的办法就是在交稿期限之前三天查一遍，这样就有足够的时间修改和打印论文，保证不出现任何问题。

论文查重对毕业非常重要。因此，如何提高论文查重的准确性也是需要发表论文和要求撰写论文的朋友迫切想知道的。那么，论文查重准确率怎么提高？paperfree小编给大家讲解。首先，据笔者通过了解，目前我国大部分学生学校（相关信息数据进行显示，截至出版前，中国发展已有95％以上的高校）和杂志都使用内部查重系统作为研究论文查重系统来查重论文。然而，一些学校或杂志仍然使用其他平台进行检测。由于我们这些论文进行检测技术系统的计算规则和数据库覆盖范围的差异，要提高学生论文查重的准确性，首先要明确学校或杂志使用什么样的论文查重系统。其次，由于内部论文检测系统不对个人开放，个人只能依靠市场检测系统，但由于检测有配额限制，市场上论文检测服务平台不是正式有效的平台，甚至有些平台是不正规的论文检测系统。因此，需要通过检测论文的读者应选择一个标准的论文检测平台可以进行查重检测。第三，论文查重系统也有不同类型的区别。不同类型的检测系统涵盖不同的数据库。比如分为本科查重系统，期刊查重系统，硕博查重系统。不同的论文检测系统有不同的数据库。目标对象也大不相同；最后，在论文检测室，应该选择一个与你的论文相匹配的论文检测系统，以确保和提高论文查重的准确性，并有效地发挥论文检测的效果。

论文查重精准度

这个最好是使用官方或者不是违纪的都可以，这两种的效果都比较好，而且是收费的更好一些

每到大学毕业季，总是会有学生去社交平台问候某位翟姓明星。对于现在的大学生而言，毕业论文绝对是让人头疼的一件事，只有在写论文的时候，大学生才会体会到上大学的艰辛。虽然很多人都说本科大学生的毕业论文含金量低，但是对于本科生来说，能在保证查重率合格的情况下，完成一篇长达万字的论文已经实属不易。2019年，某位翟姓明星凭借一己之力，推动了整个学术界的发展。自从翟姓明星学术造假事件一出，不少高校纷纷以此为戒。很多高校不仅降低了查重率(将查重率30%下降到10%)而且盲审要求开始飙升(盲审论文数量提升)，受翟姓明星的影响，不少大学生通宵改论文。此外，2020年年末，教育厅又发布了一则通知，这则通知中明确表示从2021届毕业生开始，加大本科生论文评估监测。在原有要求上严查本科生论文。大学生毕业之后提交论文后，教育部每年都会进行例行抽查，抽查比例不能少于总数的2%。一旦查出大学生的毕业论文存在抄袭，代写，买卖，剽窃这几种行为将会直接撤销学生的学位。此外，已经毕业的大学生一旦查出论文不合格，会给整改机会，如果整改后仍然不符合要求，也可能会撤销学位。这则通知出来之后，不少二零二一届大学生都开始人人自危起来。这则通知让现在的大学生毕业不再so easy，也打破了一些大学生想要混个学历的想法。为什么要严查本科生论文？为了保证本科生的质量关于为什么严查本科生论文，最合理的解释就是为了提升现在本科生的质量。学术造假这件事每个高校几乎都会存在。只不过学术造假牵涉到的利益人群太多，所以很少有人深扒。自从翟姓男星学术造假事件出来后，因为社会影响过大引起了教育部的重视，教育部便开始严查学术造假这件事。之所以对本科生论文的质量有所要求，是因为教育部想要提升本科生的质量，肃清大学里的歪风邪气，给学生营造一个好的学习环境。为了提升学生的就业质量提升本科生的质量，也是为了促进学生就业。对于学生而言就业是最重要的事，近几年来，随着高校的扩招，本科生越来越多，本科生的竞争力也大幅下降。为了提升本科生的竞争力，也为了间接促进本科生就业，教育厅开始严查本科生论文，从源头上约束本科生，这样做也是用心良苦。如何才能避免论文不合格？注重查重率如果不想多返工的话，那么大学生在写论文的时候也要注意查重率，而且最好不要踩查重率的红线，有些学校规定查重率要低于10%。那么大学生至少要保证自己的论文查重率在7%左右，因为每次查重都会存在一些差异，为了保险起见，大学生尽量降低自己的查重率。在写毕业论文的时候，大学生也要避免洗稿，避免拼凑文。大学生在写论文的时候一定要多认真，因为几乎每个大学都会评选最佳论文。如果大学生论文写得好，能拿到学校给的奖项的话，那么也可以将这件事写进自己的简历里，大学生缺乏工作经验，因此要珍惜在大学里的每一个表现机会。

很多论文查重在选择论文查重平台的时候都比较的纠结，不知道用什么查重系统进行论文查重，论文查重结果才会更准确，那么论文检测平台到底哪个靠谱呢？哪个论文查重平台检测报告更加详细呢？

如果学校没有论文检测平台的硬性要求的情况下，我们是可以自由选择论文查重平台的进行检测的，如果有经济条件的话，我们可以用知网进行论文查重，知网论文查重准确率基本上跟学校一直，但是价格是比较昂贵的。如果没有经济条件的话，我们可以用一些免费和低价的论文查重平台初稿。

其实知网查重和初稿查重原理没有什么差异，只是数据库的不同，会造成查重结果有一定的差异，查重报告基本上都是差不多的，都会用不同的颜色对论文进行标注，比如重复度比较高的部分都会用红色进行标注，重复率中等的用橙色进行标注，正常没有重复的部分用正常颜色进行标注。

以上就是那个论文查重平台结果准确？哪个论文查重系统检测报告详细？的问题解答，希望能够对各位小伙伴有一些帮助。

论文审查过于严格，长远来看肯定是好事，因为这样给很多人留下一个印象，就是论文一定要自己写，而不是想着去复制别人的去抄，抄别人的。长远来看，对论文的质量整体都有所提高是非常有必要的。

精准医疗深度研究论文

据介绍，《达摩院 2022 十大科技趋势》采用了“定量发散，定性收敛”的分析方法，整个分析流程分为两部分：

达摩院分析了 159 个领域近三年 770 万篇公开论文、万份专利，挖掘其中热点领域及重点技术突破，深度访谈近 100 位科学家，提出了 2022 年可能照进现实的十大科技趋势，覆盖人工智能、芯片、计算和通信等领域。

具体而言，这十大科技趋势分别是：AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源 AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR 互联网。

达摩院认为，计算机科学改变科研的路径是从下游逐渐走向上游。起初计算机主要用来做实验数据的分析与归纳。后来科学计算改变了科学实验的方式，人工智能结合高性能计算，在实验成本与难度较高的领域开始用计算机进行实验的模拟，验证科学家的假设，加速科研成果的产出，如核能实验的数字反应堆，能够降低实验成本、提高安全性、减少核废料产生。

近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数学的直觉。

达摩院预测，在未来的三年内，人工智能技术在应用科学中将得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为研究工具。

阿里达摩院城市大脑实验室负责人华先胜在接受 InfoQ 采访时表示，用 AI 去助力科研主要基于数据和计算这两点，在数据和算力的基础上形成 AI 能力。

“从本质上来讲，AI for Science 和 AI for Industry 差别不大，AI 也是作为推动领域发展的一个工具。只是这个领域有点不一样，它的门槛比较高，因为是科学家要做的事情，不是一个普通人、一般的技术工作人员可以做的事情。但是从本质上来讲，也是这个领域因为有了数据，可以设计算法去挖掘数据中的’玄机’，去解决这个领域的问题。”

对于从业者而言，AI for Science 需要 AI 专家要去了解科学问题，需要科学家要去了解 AI 的原理。“AI for Industry 的时候，其实是从单点的技术逐渐地走向了平台化，AI for Science 的未来，我想也会逐步地走向平台化。这个时候就是 AI 专家结合某个领域、某个学科，甚至是某个学科的某一类问题和科学家们一起去建造一个科研的平台。这个时候科学家们可能有更大的自由度、更强大的工具，能够更批量地去做科学研究，实现更加丰富、更加重要的科学突破。”华先胜说道。

谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、达摩院的 M6 等大规模预训练模型取得了重要进展，大模型的性能有了飞跃性提升，为下游的 AI 模型提供了发展的基础。然而大模型训练对资源消耗过大，参数数量增加所带来的性能提升与消耗提升不成比例，让大模型的效率受到挑战。

阿里达摩院智能计算实验室科学家杨红霞在接受 InfoQ 采访时表示，预训练大模型还有亟待突破的几个课题：

达摩院认为，大模型的参数规模发展将进入冷静期，大模型与相关联的小模型协同将是未来的发展方向。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统，参与者越多，受惠者越多，模型进化的速度也越快。

“大小模型的协同进化也可以更好的服务于更加复杂的新场景，例如虚拟现实、数字人，需要云边端的同时部署与交互，同时该体系对于保护用户数据隐私也更加的灵活，用户可以在不同的端上维护自己的小模型。”杨红霞向 InfoQ 说道。

清华大学计算机系教授，北京智源人工智能研究院学术副院长唐杰表示，大模型的发展，在认知智能方面，模型参数不排除进一步增加的可能，但参数竞赛本身不是目的，而是要探究进一步性能提升的可能性。大模型研究同时注重架构原始创新，通过模型持续学习、增加记忆机制、突破三元组知识表示方法等方法进一步提升万亿级模型的认知智能能力。在模型本身方面，多模态、多语言、面向编程的新型模型也将成为研究的重点。

达摩院预测，在未来的三年内，在个别领域将以大规模预训练模型为基础，对协同进化的智能系统进行试点探索。在未来的五年内，协同进化的智能系统将成为体系标准，让全社会能够容易地获取并贡献智能系统的能力，往通用人工智能再迈进一大步。

电子芯片发展逼近摩尔定律极限，集成技术进步趋于饱和，高性能计算对数据吞吐要求不断增长，亟需技术突破。

光子芯片不同于电子芯片，技术上另辟蹊径，用光子代替电子进行信息传输，可以承载更多的信息和传输更远的距离。光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗。相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系。光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态。

北京大学教授，上海光机所特聘首席研究员周治平表示，达摩院选择“硅光芯片”作为 2022 年 10 大科技趋势之一，印证了该技术在信息通信领域的巨大应用价值。硅光芯片的进一步扩展是硅基光电子芯片：利用集成电路的设计方法和制造工艺，将微纳米量级的光子、电子、及光电子器件异质集成在同一硅衬底上，形成一个完整的具有综合功能的新型大规模光电集成芯片。它更加显著地反映了人类社会在纳米技术方面的持续努力以及对更小型器件和更紧凑系统的极大兴趣。

达摩院预测，光电融合是未来芯片的发展趋势，硅光子和硅电子芯片取长补短，充分发挥二者优势，促使算力的持续提升。未来三年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来五到十年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。

绿色能源的大规模开发和利用已经成为当今世界能源发展的主要方向。在高比例绿色能源并网的趋势下，传统电力系统难以应对绿色能源在大风、暴雨、雷电等天气下发电功率的不确定性，以及复杂故障及时响应的应对能力。

在运行监测过程中，参数核验和故障监测仍需要大量的人工参与，故障特征提取困难，识别难度大。针对大规模绿色能源并网在稳定、运行和规划上面临的各种挑战，以人工智能为主的新一代信息技术将对能源系统整体的高效稳定运行提供技术保障和有力支撑。

人工智能与能源电力的深度融合，将推动大规模新能源发电、并网、输送、消纳和安全运行，完成对能源系统的升级改造。

中国电科院首席系统架构师周二专认为，新型电力系统要实现智能调控、运行推演将离不开 AI 技术，在 AI 技术的支撑下构建多个物理电网和 IT 应用程序交互的数字孪生体，每个数字孪生体解决某一个场景或某一个方面的电网运行问题。这样，当有足够的孪生体构成电网调控数字孪生系统来解决电网运行问题的各个方面，即可实现智能调控。

达摩院预测，在未来的三年内，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿能消纳，能源供给在时间和空间维度上能够互联互济，网源协调发展，弹性调度，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。

机器人是技术的集大成者，在过去硬件、网络、人工智能、云计算的融合发展下，技术成熟度有了飞跃式地进展，机器人朝向多任务、自适应、协同化的路线发展。

柔性机器人是重要的突破代表，具有柔软灵活、可编程、可伸缩等特征，结合柔性电子、力感知与控制等技术，可适应多种工作环境，并在不同任务中进行调节。近年柔性机器人结合人工智能技术，使得机器人具备感知能力，提升了通用性与自主性，降低对预编程的依赖。

柔性感知机器人增加了对环境的感知能力(包含力、视觉、声音等)，对任务的迁移能力增强，不再像传统机器人需要穷举可能性，并且可执行依赖感知的任务(如医疗手术)，拓展机器人的适用场景。另一个优势是在任务中的自适应能力，面向突发变化能够及时反应，准确地完成任务并避免问题发生。

达摩院预测，未来五年内，柔性机器人将充分结合深度学习带来的智能感知能力，能面向广泛场景，逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备。同时在服务机器人领域实现商业化，在场景、体验、成本方面具备优势，开始规模化应用。

传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。

预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。而随着因果推理的进一步发展，可解释性有望实现突破，人工智能将为疾病的预防和早诊早治提供有力的技术支撑。

数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。

浙江大学教授，浙江大学网络空间安全学院院长任奎表示，隐私计算不是某个单项技术，而是大一统的称呼，包括最早 1982 年提出的安全多方计算，到后来的同态加密、可信计算、差分隐私等等。但隐私计算早前并不具备太大的实用价值，像全同态加密理论上很好，但性能开销过大，实际使用很困难。现在随着硬件加速和软件创新，我们逐渐看到实用化的趋势，当然这还有个过程。

达摩院预测，未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。

基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。

阿里达摩院 XG 实验室负责人张铭认为，星地计算要真正能够实现成功商用和规模化发展，仍涉及到不少核心技术的突破。

以低轨卫星终端为例，一是要以场景需求和商用价值为导向，二是需要从技术突破和解决工程问题等角度出发，设计高性能、低成本、适应场景多的商用产品。例如在关键技术方面，如何设计新型毫米波相控阵天线，以及相应的波束赋形控制算法，以低成本方式满足性能指标要求；如何设计新型星地通信协议，满足卫星互联网多用户、移动性、复杂动态业务需求；此外，在终端集成和优化方面，还存在很多工程问题需要突破和解决，从而满足海陆空不同场景下多方位需求。

达摩院预测，未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，与高轨卫星共同组成卫星互联网。在未来五年，卫星互联网与地面网络将无缝结合形成天地一体的泛在互联网，卫星及其地面系统成为新型计算节点，在各类数字化场景中发挥作用。

新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。

达摩院预测，在未来两年内，将有大量的应用场景在云网端融合的体系运行，伴随着更多依云而生的新型设备，带来更极致、更丰富地用户体验。

随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的 XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的 XR 互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR 互联网将重塑数字应用形态，变革娱乐、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。

达摩院预测，未来三年内会产生新一代的 XR 眼镜，融合 AR 与 VR 的技术，利用端云协同计算、光学、透视等技术将使得外形与重量接近于普通眼镜，XR 眼镜成为互联网的关键入口，得到大范围普及。

人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。

近年来机器人辅助外科手术的出现，引起了医学界乃至全世界的关注。什么是手术机器人呢？手术机器人不是机器人在做手术，而是手术机器人系统由经验丰富的外科医生操控机械手臂，来达到手术的目的。医生在机器人手术系统控制台上操作机械臂，被系统精确无误的实时传递，同时在患者体内微小的器械进行手术。医生采用手术机器人辅助手术，可以使手术更加精准、创伤更小、患者恢复更快。

远程手术机器人主要应用于远程手术，比如达芬奇机器人（da Vinci）。远程机器人手术系统主要由控制台和操作臂两部分组成。控制台是机器人手术系统的核心，由计算机系统、手术操作监视器。机器人控制监视器、操作手柄和输入输出设备等组成。术者坐在控制台前，通过机器人的控制监视设定器械动作幅度，张开角度的大小、器械闭合后锁定与否等，利用操作手柄进行操作。手术前需对操作臂活动范围进行设定。术者的手术操作转化为电信号，传导给机器人的操作臂，从而实现远程手术。

2001年7月《自然》杂志报道了世界首例从美国纽约到法国Strasbourg的跨大西洋腹腔镜胆囊切除术也获得了成功，这是远程手术的一个里程碑，标志着外科手术跨时代的飞跃。现今远程手术机器人手术已应用于心脏外科、普通外科、泌尿外科、妇产科和骨科，具有普通腔镜或开放手术无法替代的优点：1、可进行精细操作，计算机系统可将术者在操作台上易于完成的大幅度动作通过缩小传输到机器人双臂手柄上，并可将术者的动作进行高频波过滤，消除器械的抖动和震颤，使操作更平稳准确。2、术者可坐在舒适的椅子上从容进行手术操作，不易疲劳3、手术通常由术者一人就可以完成。有时需1位洗手护士或助手医师，帮助安装、更换手术器械，协助止血，术后卸载器械装置等。

美国食品和药物监管局将远程手术机器人定为二类器械（那些被滥用或错用会造成亚种伤害的器械）来监管，因为它的控制信号都是依靠来自电脑的电磁脉冲。此外，远程手术的机器人操作手术时，术者使用的是机器人手柄或特制的器械，需要一段时间学习和训练，才能获得一种间接的触觉的反馈，否则压力过大会造成局部组织的损伤。在其他安全问题上，如黑客网络攻击造成互联网传输的中断、远程传输速度慢造成图像滞后，也会影响手术的精确性等等。由此可见，紧急应付措施及机器人操作的精确性和敏感性应该纳入术前考虑的问题。

对于特别脆弱的组织，医生在第一次远程 "触摸 "时可能已经施加了过大的压力。而正是考虑到这个问题，美国德克萨斯农工大学的一个团队创造了这个实验性的新系统。在其目前的形式下，它结合了光学距离传感器，应用于机器人抓取器的手指内侧，由人类操作者远程控制。当该设备闭上手指抓取物体时，传感器会测量自己和该物体之间的距离递减。这些数据会被传送到操作者佩戴的控制手套上，控制手套会向他们的指尖发出温和的电脉冲。这些脉冲的频率会随着操作者的手指越来越接近物体而增加。因此，操作者可以在实际接触物品之前，精细地调节他们即将施加到物品上的压力大小。

远程手术机器人的关键设备之一是互联网系统。互联网网速会影响图像的传输速度，进而影响手术的精确性。研究表明，600毫秒以内的滞后，在现实中对手术的影响是微乎其微。现在5G网络已经逐渐在普及，图像传输的滞后必将得到解决。

相比之下，互联网的稳定性则是关键的问题，如何保证互联网故障不会发生、服务器遭受黑客恶意攻击，是目前尚待解决的问题。加密在机器人和人类操作员之间流动的数据包将有助于防止某些类型的网络攻击。但是，对于使用无关数据阻碍系统的拒绝服务攻击，它无效。对于视频，加密还存在导致精细操作中不可接受的延迟的风险。为此，华盛顿大学（UW）电气工程团队开发“操作员签名”的概念，该概念利用特定外科医生或其他遥控操作员与机器人交互的方式来创建独特的生物识别签名。通过跟踪特定操作员应用于控制台仪器的力和扭矩以及他或她与机器人工具的相互作用，研究人员开发了一种新方法来验证该人的身份并验证操作员是他或她声称的人。

相信在不久的将来，随着机器人手术器械和手术技术的不断成熟和完善，信息网络技术的飞速发展，远程手术机器人必将越来越完善，能够帮助外科医生减少手术过程中的意外伤害，不断造福于人类。

“我们要消除众生的困苦和匮乏，带给他们愉悦和美丽。”——医疗机器人工程师

远程机器人系统已经允许外科医生在一个地方控制另一个地方的机器人手术工具，因此他们可以在远处进行手术。然而，一种新的近距离感应系统可以使这种手术比以往更安全、更精确。

在典型的远程机器人手术设置中，外科医生在视频屏幕上查看切口，移动手指在远程手术室中相应地移动机器人操纵器 "手指 "或其他器械。这种技术不仅可以让外科医生在一个城市给另一个城市的病人做手术，而且还可以在外科医生自己的位置上给病人做手术，帮助他们在做精细手术时，抚平手部的颤动。因此，这些系统通常都包含了触觉反馈功能，操作者可以通过指尖上的振动来感受到他们对病人身体组织施加的力的大小。

也就是说，对于特别脆弱的组织，医生在第一次远程 "触摸 "时可能已经施加了过大的压力。而正是考虑到这个问题，美国德克萨斯农工大学的一个团队创造了这个实验性的新系统。在其目前的形式下，它结合了光学距离传感器，应用于机器人抓取器的手指内侧，由人类操作者远程控制。当该设备闭上手指抓取物体时，传感器会测量自己和该物体之间的距离递减。

这些数据会被传送到操作者佩戴的控制手套上，控制手套会向他们的指尖发出温和的电脉冲。这些脉冲的频率会随着操作者的手指越来越接近物体而增加。因此，操作者可以在实际接触物品之前，精细地调节他们即将施加到物品上的压力大小。

在实验室测试中，11名志愿者使用该系统远程完成了一个物体抓取任务。每个人只在抓取器的视频引导下完成了两次，另外两次是在视频和触觉反馈的引导下完成的。当反馈被利用后，他们能够减少约70%的初始接触力。最终，研究人员希望这项技术能够在远程机器人手术中最大限度地降低患者的风险，并且以不分散注意力的方式进行。

“我们的目标是想出一种能够在不增加这项任务所需的主动思考负担的情况下，提高近距离估计的准确性的解决方案。”首席科学家Hangue Park说。“当我们的技术准备好在手术环境中使用后，医生将能够直观地知道他们的机器人手指离底层结构有多远，这意味着他们可以保持积极的专注于优化患者的手术结果。”

一篇关于这项研究的论文最近发表在《科学报告》杂志上。

从新型冠状病毒肺炎疫情开始到现在，中国是世界上疫情控制做得最好的国家。不过，关联境外输入的零星小规模偶发疫情持续不断，一旦疫情出现必然导致隔离发生，医院作为战疫主战场，影响许多需要医疗救助的病人。幸运的是，5G技术推动的远程医疗快速发展，尤其VR/AR技术立体呈现病人器官、组织病变形态，允许医生远程清晰诊断病人的病灶；手势识别精准定位医生的动作与病人身体的位置，远程控制医疗设备为病人诊疗、手术，为远程病人带来曙光。

一、远程医疗“VR/AR+手势识别”方案落地性强

自从5G诞生，云计算速度延迟的基础设施障碍没了，我们落地远程医疗就要考虑三方面因素：一是精度，医疗的精度必须高到离谱，有初科技手势控制精度能达到级别；二是立体，医生也是人，有正常的交互习惯，建立VR/AR病人器官、组织模型，最大化接近人体并看得更清楚；三是成本，类似一针药100多万的产品没有普及价值，这是一个软件算法配合硬件的方案，软件算法效率提升可以降低硬件成本，进而降低整体成本，实现“普通摄像头+深度学习”方案，大数据进一步训练，精准度越来越高。

首先来讲，基于计算机视觉的手势识别的技术方案优势明显，从医生动作信息输入到VR/AR模型做出反馈，这是一个动态过程，降低了硬件的束缚，为实时手术提供了可行性，而且，手势识别降低了硬件的依赖，让医生的手避免被其他物体遮挡，顺应医生视觉习惯，而且识别精度比医生手术刀微弱抖动还小，技术的落地基础有了。

其次，人体是一个三维立体结构，而手势识别也是三维立体识别，VR/AR模型呈现也是三维立体。这过程类似增强CT、MR或造影支持，从机器视觉获取人体三维模型信息到VR/AR模型立体呈现，呈现在医生眼前的就是一个立体的病人器官、组织，并清晰展示病灶情况，此时，医生远程诊断病人情况，需要手术的情况下，也可以借助远程专用VR/AR模型为基础的手术平台，实现两地病人与医生的链接，完成远程手术，为来不及远程运送的急重症病人提供新的希望。

最后，任何科技的产生都是为了造福大众，成本的高企无法适应市场需求，进行最优方案降低成本也是必须考虑的因素。目前来讲，基于机器视觉的手势识别方案分为两种“一种是用深度摄像头，一种是用一个或者多个普通摄像头实现。而其中深度摄像头的方案又分为两种，TOF（Time of Flight，光飞时间）和结构光。”而不同方案的差别就像人的一只眼睛、两只眼睛看到景深层次不同，但是一只眼睛借助已有信息、关键提示等其他辅助软条件也可以达到预定效果，而普通摄像头信息延迟低于TOF数倍、拍摄角度大于TOF很多，虽然提高算法要求，但是降低综合成本，更及时、全面获取信息，也更适应医疗场景需求。

二、远程医疗VR/AR硬件低成本、高精度手势识别技术可行

在手势识别应用于VR/AR硬件方面，有初科技有落地项目进行实际验证，并把成本分成不同方案进行呈现，当然，包括最低成本的实现方案。

对于医疗来讲，高精度就是病人的生命，有初科技实现识别精度，为远程精准医疗提供技术可行性。实现手势识别依赖“摄像头+算法”的合理方案，得益于机器视觉和深度学习技术的发展，我们利用普通摄像头实现高精度的手势识别，对于应用的落地是一大利好。

而且，手势识别的高精度摆脱穿戴设备也是一大突破，一个穿戴设备套在手上，增加一层交互传感的误差，这个误差远远大于手术刀的误差，这一点无手套、无标记的手势识别也是有初科技的优势。

对于医疗来讲，延迟和视角是高精度的间接影响因素，却直接影响着医生对病人的治疗。利用现有SLAM摄像头实现手势识别，大部分用于SLAM的摄像头均为鱼眼或者广角灰度摄像头，在实现的精度上，用同样的计算资源或者用同样复杂度模型的话，基于深度的或者灰度的摄像头能够做到精度最高，RGB的精度反而相对会弱一些，因此，直接在SLAM的相机上实现手势识别的精度也能够达到比较满意的效果。

在成本、延迟、广角都占据优势的条件下，SLAM相机进一步加速“普通摄像头+深度学习”方案落地，也可能是未来的主流方案，等待临床数据去训练和验证。

三、远程医疗“最自然交互”手势识别成为VR/AR选择

最好的交互就是没有交互，当下的交互方式都是人适应机器，这样就容易导致用户的操作失误，医生的操作失误就会导致病人的生命危险，所以，交互方式适应人才是最佳方案。

人类诞生语言前，手势识最原始、最自然的交流方式，成为人的一种习惯、潜意识，出错率大大降低，而手势识别就是基于最自然的交互，适应医生的习惯，让医生全身心投入治疗，而不是分心于交互习惯。

而无论具有高度三维立体沉浸感的VR/AR，还是交互自然而生的手势控制，模仿人体日常生活中的行为方式，如挥手、握手、击掌、猜拳、抓取……动态追踪手势进行实时识别，保障动作识别的及时性、准确性。

为了提高真实手术场景的触感，基于VR/AR定制手术刀、镊子等设备，实现手势的触觉反馈体验，进一步感知手部复杂自由度的姿态和意图，未来手势识别成为VR/AR设备主流交互方式指日可待。

论文精确查重

我们完成初稿后，先了解一下学校的查重系统是哪款，如果经济比较富足的同学，可以直接用学校的查重系统进行。先找到查重入口，然后上传文档，按提示填写姓名标题，付费后提交检测。然后安心等出检测报告就可。如果经济没有那么富足，想节省一些的同学，可以先找其他正规又优惠的查重系统进行初稿查重。根据检测报告修改降重后，如果达到了学校的标准，可以再用学校的查重系统进行检测。一般学校会给到一到两次的免费机会。然后确定无误后再提交给老师，就可以了。

首先论文查重的步骤实际上非常简单。如今市面上的论文查重系统有很多，那最开始我们就要选择一款安全可靠的论文查重系统，再就是根据学校的要求查重即可。如果我们自己找到软件，我们需要特别注意安全方面。建议是选择知名度比较高的查重系统，因为这部分论文查重系统最终得出的查重结果准确性仍然很高。精确度高了，才能在之后的修改能针对性去进行修改，因此在选择论文查重系统的时候尤其要注意，由于部分安全隐患的查重系统还是很高的，一旦选错查重系统就非常麻烦。

论文检测完成后我们将拿到一份查重报告。我们需要根据主题进行修改。在修订时，它也是一项系统的工作。其中个个环节的查重率都要特别注意。重复部分的内容可以通过同义替换或多次翻译进行修改。然而，在修改过程中要考虑上下文的逻辑关系。不可以修改得太乱，使文章内容的上下陈述不流畅。

最后写毕业论文是需要自己有基础的，大家要特别注意大纲，要围绕正确的方向去修改，并且选择适合的研究方向，之后围绕主题去找资料，这样查重阶段通过起来就比较论文比较有深度，学校查重检测通过起来也比较好。

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Paperbye论文查重系统曾经在2014年推出的淘宝使用版，主要原因是查重市场也是从淘宝兴起的，通过几年的不懈努力，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。