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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。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。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用自己的语言写出来。比如调换句子之间的顺序，更重要的是改变句子主谓宾的结构。按照这样的方法，我的论文重复率大概在3%左右，没有任何问题。希望可以帮到你！ 是这样的。因为基本上都是以句子为单位的。不过从现在掌握的情况来看，实际上是针对每段的内容，将该段的所有句子打散，然后逐句对比查重。比如说你的论文中的一段有A、B、C、D四句话，数据库中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句话。那么比较的时候，应该是A、B、C、D分别于E、F、G、H比较，笨一点说，就是比较16次。这样的话，单纯改动句子顺序就不好用了，必须改变句子结构才可以。
检测系统是对毕业论文是如何查重的呢？下面paperfree论文查重小编就大家介绍与一下：1、知网检测完的检测报告中会有3种颜色的字体来标注你的论文。一种是黄色，表示这部分是相似的。一种是红色，表示这部分是抄袭的。还有一种就是绿色，表示没有检测到抄袭或相似的地方是合格的。2、一般知网在检测时是只检测文字部分的，对于图片、word域代码等会自动忽略不参与检测。3、知网对于论文里的表格是会检测的。如果你的毕业论文中有大量的数据表，并且这些部分是你抄袭的，那么最好是以图片的形式插入。4、参考文献的引用也是会算在重复率中的，知网给检测系统设置有5％的阀值，不超过就行，最好在引用时可以用自己的话术变换下。5、知网检测是以连续相似的13个字符作为抄袭判断的依据。6、知网有着其独有的大学生论文联合比对库，往届学长的论文都会被收录。并且拥有互联网资源，所以网络上大部分内容你想偷懒抄袭，是没有机会的。
本科毕业论文抽检如下：
论文的段落与格式、数据库、章节变换、标注参考文献和字数检测。国内绝大多数高校通过论文检测系统来检测毕业论文，检测论文中是否存在抄袭现象，以达到杜绝学术作假的不良风气。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
论文特点：
1、学术性。学术论文的学术性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。
2、科学性。学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究。
使感性认识上升到理性认识。学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法。
3、创造性。科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。
4、理论性。指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。
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 ：
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
目前免费论文查重网站比较多，学校定稿要求的一般提供1-2次的免费查重机会，paper系列等都有一定的免费查重机会，推荐同学们使用学术不端cnkitime论文查重免费网站，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。
知网、MBA智库、谷歌学术、HighWire、万方数据等，这些地方均可以查重，还可以搜索相关资料。
可以试试PaperTime免费论文查重网站，通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。绝不收录和泄露您送检文档的任何信息，请放心检测！
可以在全网，百度，360，以及谷歌， QQ浏览器等网站上都可以查找，网络现在是互通的，都可以。
许多学生会问到论文应该去哪里查重，也许大多数同学都知道，但还是有些人不知道。毕业论文越来越受到学校的重视，不仅加强了管理，而且对论文的查重要求也很严格，那么去哪检测论文会比较好呢？
我们可以使用学校的系统进行论文查重，现在有很多的大学都有规定的论文查重系统，因此学生使用与学校一致的查重系统结果最为准确，而且学校的检查系统也很安全，安全性很好，不用担心会泄露论文。
除了可以在校内查重外，我们还可以在校外查重，但需要注意的是，并非所有的校外论文查重网站都是安全的，假网站也是存在的，一些同学不留心就到非正式的查重网站上传论文，这是非常危险的，因此我们在选择校外论文查重网站时一定要小心，以免被不良网站所利用，费尽心机写好论文。
检测论文时，最好是学校使用什么系统，我们使用什么系统，都要按照学校规定进行操作。但是检测论文时一般不会一次通过，所以我们可以采用一些性价比较高的论文查重系统，比如papertime提前进行论文初稿查重，然后根据论文查重报告修改自己的论文，把重复率降低到学校所要求的合格标准范围内，再用同学校一样的论文查重系统检查自己的论文，最后提交给学校，满意后再提交。
papertime小编在这里提醒大家在检测论文的时候一定要小心，不要因为自己一时的失误而导致自己那么多努力白费，最后祝大家都能顺利毕业！
本科毕业论文抽检查选题、逻辑、研究方法、写作安排、格式规范等。论文抽检分为初评阶段和复评阶段两个环节，初评由三位专家进行，若其中两位专家认为论文不合格就会被认定为存在问题。
若有一位专家认为不合格将会进行复评，复评不通过也会被认定为是存在问题的论文，若文章只是存在逻辑不通等其他不严重的问题，允许学生进行修改。但是若经查实毕业论文确实存在抄袭、篡改、代写等学术不端行为，就会被撤销已授予学位，并注销学位证书。
一篇完整的本科毕业论文主要是由封面、原创声明、论文目录、论文摘要、论文关键词、论文正文、论文致谢、参考文献、论文附录和开题报告等部分组成，而学校查重的时候就是将毕业生的论文统一整篇上传进行检测，所以整篇论文都是会查重到的。
不过自己提前查重的话，自己提交的是哪一部分，论文查重系统查重的就只会是那一部分，当然整篇上传检测出来的查重报告结果是最为准确最具参考性的。
通常情况下，论文查重主要是查重摘要、关键词、正文、致谢、附录和开题报告等文字部分，对于论文中的表格、图片和公式等一般不会查重。
本科生毕业论文自己查重可以通过以下步骤进行：
1、选择一个可靠的查重系统，如知网、万方、维普等，推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、硕士版（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。
2、在查重系统中输入论文的题目和作者，并将待检测论文上传至查重系统中。
3、等待一段时间（通常为30分钟至60分钟），系统会自动完成查重。
4、在查重界面下载检测报告，输入查重订单编号，查询结果并下载本科论文查重报告单至用户。
需要注意的是，在进行查重时，需要仔细检查论文的格式和内容，以确保论文的查重率达到要求。同时，需要注意选择一个可靠的查重系统，以确保查重结果的准确性和可靠性。
首先论文写完后我们不要马上去进行查重，而且还去对自己学校最终使用的论文查重系统进行了解，目前大部分院校都是采用的知网和维普等系统，要注意的是每个论文查重系统的数据库与算法都是不一样的，最终得出的查重结果也是不一样的，所以查重时尽可能选择与学校一致的检测系统。这也是为了方便检测结果更准确，使自己通过试卷更容易查重，因此需要选用指定的试卷检测系统！其次还可以请教下导师，看看学校是不是有提供免费查重的机会，部分学校会给学生提供几次免费的查重机会，那建议免费的机会我们要谨慎使用，最好是留到最终稿的时候再使用，比较机会很宝贵。前期初稿完成后我们可以先用其他的检测系统对论文进行查重，对论文查重率是多少进行了解，当查重率超出了学校的要求，那么就及时对照查重报告进行针对性的修改，直到满足学校要求为止，再将论文提交到学校的查重系统进行检测，这样也能提高论文的通过率在初稿期间选择性价比高的论文查重系统，比如papertime论文查重在线改重就是一个不错的选择，中期能选择一些论文查重免费检测系统，这些系统有可靠的报告结果，算法机制比较强。最后一定要选择与学校一致的查重系统对终稿进行检测。
纯干货本科毕业论文，还在烦恼查重太高吗？学姐教你如何快速降重
本科毕业论文查重一般要求是30以内，好一点得学校要求是20以内，建议论文重复最好在20以内，确保通过率。硕士论文查重一般要求是15左右。论文检测没有最好得，最有最合适得，查重软件要选择和学校一样得。比如学校是知网，那就选择知网查如果学校是维普，那就选择维普查 这样最准学校是知网 你用维普查重，那结果肯定不会准目前常见系统有，知网 paperpass 维普和万方 知网检测地址：维普检测地址：检测地址：
首先论文写完后我们不要马上去进行查重，而且还去对自己学校最终使用的论文查重系统进行了解，目前大部分院校都是采用的知网和维普等系统，要注意的是每个论文查重系统的数据库与算法都是不一样的，最终得出的查重结果也是不一样的，所以查重时尽可能选择与学校一致的检测系统。这也是为了方便检测结果更准确，使自己通过试卷更容易查重，因此需要选用指定的试卷检测系统！其次还可以请教下导师，看看学校是不是有提供免费查重的机会，部分学校会给学生提供几次免费的查重机会，那建议免费的机会我们要谨慎使用，最好是留到最终稿的时候再使用，比较机会很宝贵。前期初稿完成后我们可以先用其他的检测系统对论文进行查重，对论文查重率是多少进行了解，当查重率超出了学校的要求，那么就及时对照查重报告进行针对性的修改，直到满足学校要求为止，再将论文提交到学校的查重系统进行检测，这样也能提高论文的通过率在初稿期间选择性价比高的论文查重系统，比如papertime论文查重在线改重就是一个不错的选择，中期能选择一些论文查重免费检测系统，这些系统有可靠的报告结果，算法机制比较强。最后一定要选择与学校一致的查重系统对终稿进行检测。
本科，学校一般规定使用知网的标准，重复率在15%以内，超过视为抄袭。但价格贵，对于学生党不划算。因此在前期选择论文查重软件可以考虑其他的，paper系列的软件基本都可以，选择正规公司，数据库全的，客服态度好的，检测报告出来快的，还能帮助改重的，满足这些是很不错的软件了。