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高水平论文期刊有：SCI、 SSCI、 A&HCI 、EI 、Scopus等。
无论是国内期刊还是国际期刊都有一部分高水平的期刊，其实所谓高水平的期刊，标准各不相同，国内期刊和国际期刊的具体情况也不同国内高水平期刊大家首先考虑的通常是核心期刊，国际高水平期刊是sci期刊，也可以是ei期刊。在某些地方的文件要求中，这样规定了高水平的期刊。
高水平学术期刊主要是指：①SCI(四区以上，不含网络版)、SSCI来源期刊;②CSSCI(核心版)来源期刊;③入选中文核心期刊目录(北大版)的国家级期刊。今后，我校对优秀科研论文进行奖励时，对于在中文学术期刊上发表的论文，其载文期刊需入选中文核心期刊目录。
在国际上的高水平期刊包括SCI、 SSCI、 A&HCI 、EI 、Scopus等，很多作者撰写学术论文，主要在于学术交流，被同行阅读、分享并创造出更大的社会效益，而收录数据库除了具有文献的收录功能之外，还有扩大学术成果被同行阅读到的机会，因此期刊被收录的数据库数量越大、级别越高，期刊的影响力也就相对越广。
国内期刊的分类中，核心期刊是最高级别了，核心期刊优于普刊，而核心期刊，目前世界最权威的是SCI、EI、CPCI，如果只算国内，自然是南核、北核、CSCD和科技核心(也叫统计源核心)这几个认可度最高，质量也是依次降序，其他稍微差一点的比如武大核心(RSSCE)和SCD核心，其认可度看具体地区、具体单位。
在选择期刊时一定要严谨，不仅要了解期刊的来源，还需要看是综合性期刊还是的专业性期刊。其实，在专业期刊发表文章会更好，因为是同一领域，能够更好地接受同一领域的文章，如果是用于评价职称的话，建议选择同一领域的专业期刊，从而使职称评价具有更大的优势。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
GeoInformatica（国际地理信息系统计算机科学进展杂志）美国International Journal of Geographical Information Science(国际地理信息科学)英国国际期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（国际摄影测量与遥感协会，国际摄影测量遥感杂志)Computers, Environment and Urban Systems(计算机、环境与城市系统)（英国）Cartography and Geographic Information System （制图学和地理信息系统）The Cartographic Journal（制图学杂志）, UKCartographica（加拿大地图学国际期刊）, CanadaCartography,Australia（澳大利亚地图学国际期刊）《Journal of Spatial Science》Computers & Geosciences（计算机与地学）Spatial Cognition and Computation（空间认知和计算）IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing(IEEE地球科学与遥感汇刊)Remote Sensing of Environment (环境遥感)International Journal of Remote Sensing (国际遥感杂志)顶级会议COSIT（Conference on Spatial Information Theory）（空间信息理论会议）1、Chinese Science Bulletin2、Computers Environment and Urban Systems3、Environment and Planning B4、Giscience & Remote Sensing5、International Journal of Digital Earth6、International Journal of Remote Sensing7、Journal of Geographical Systems8、Journal of Applied Renmote Sensing9、Journal of Applied Imaging Science and Technology10、Journal of Mountain Science11、Journal of Spatial Science12、Journal of Surveying Engineering13、Marine Geodesy14、Photogrammetric Record15、Photogrammetrie Fernerkundung Geoinformation
国内的，测绘学报吧。
比较容易发表论文的测绘类期刊有《测绘科学技术学报》、《遥感学报》、《地理科学进展》创、《地理与地理信息科学》。
1、《测绘科学技术学报》创于1984年，是由中国人民解放军信息工程大学主管、信息工程大学测绘学院主办的测绘科学学术期刊。本刊在国内外有广泛的覆盖面，题材新颖，信息量大、时效性强的特点，其中主要栏目有：学科进展、学术研究、应用工程等。
办刊宗旨：本刊以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论为指针，贯彻执行江主席“三个代表“重要思想，坚持以建设有中国特色社会主义理论为指导，积极报道和反映测绘科学最新研究成就，传播和积累军事测绘科学知识。
2、《遥感学报》创刊于1997年，由中国科学院遥感应用研究所，中国环境遥感学会主办。致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。着重反映本领域的新概念、新成果、新进展。
内容涉及遥感基础理论，遥感技术发展及遥感在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等资源环境领域和灾害监测中的应用，地理信息系统研究，遥感与GIS及空间定位系统（GPS）的结合及其应用等方面。
3、《地理科学进展》创刊于1982年，是由中国科学院地理科学与资源研究所主办、科学出版社出版的综合性学术刊物。获奖情况：全国中文核心期刊。
主要刊登地理学及其分支学科的研究成果，反映国内外地理学研究动态。发表论文的领域为资源与环境、全球变化、可持续发展、区域研究及地理信息系统等方面的成果与新技术。
4、《地理与地理信息科学》创刊于1985年，由河北省地理科学研究所主办。包括地理学和地理信息科学两大部分，具体栏目有：3S研究与应用、数字城市与数字国土、区域经济、环境与生态、旅游开发、可持续发展研究等。
基本涵盖了地理学、地理信息科学的前沿与热点，侧重报道国家自然科学基金、国家重点实验室基金项目、国家科技攻关项目和国际合作项目的新研究成果。
测绘学报、测绘通报
美好的大学时光是那么地短暂，转眼又到毕业季了，写毕业论文要通过论文查重检测却难倒了很多人，其实先了解几个方法不是那么难得。1、论文查重不对图片、公式等非文字内容进行查重。现在有的论文查重系统是无法对图片、公式对非文字内容进行检测的。主要是因为这些文件计算机不好进行比对，而且查重系统侧重对文字的检测。但为了写作的严谨性，我们还是需要对引用的资料注明出处的。2、论文查重是对论文摘要、正文和结尾等文字部分进行查重。在写毕业论文前，先确定好自己的论点和论据，构思好自己的论文框架，然后再去找参考文献去论证你的观点，忌先参考文献再去确定观点，这样的论文查重率肯定非常高，因为你的论文框架甚至是内容都有他人的影子。写论文要注意处理所有的文字部分，文字都会进行查重的。3、论文查重会将论文与网络资源比对的。有的用参考的资料并非他人论文中的内容，而是网络上的一些资料，这样是不是不会被检测出重复了。而事实上，论文查重系统也会收录很多互联网资料，会将论文与网络资源进行比对。掌握以上几个主要方法，可以开始写了。写的时候建议去专业论文网站向学客行论文查重去查，还有没有其他最新的改变，希望对你有用。
1、论文检测包括哪些内容“检测内容”对于论文的检测，那是一定要做的，不过目前市面上有很多的论文检测系统都可以查重，可是对于学校来说，他们只认可权威的知网来查重。所以我们在进行论文修改时就要借助权威的第三方的论文查重工具来完成查重工作。这些工具的算法和知网差不多，会检测论文的目录，可以分章检测。接着就会检测到论文的摘要部分以及正文等内容。2、论文检测包括哪些内容“提前准备”面对论文的主题，大家不要急着下笔，而是在写之前要明确好自己的论点以及依据，设计好论文的结构。然后再根据自己的论文结构或者提纲去找到相应的资料，最后再开始落笔。否则，如果这个操作流程反了，先找资料再想论文的结构，那届时写出来的论文重复率一定非常高，很难降重。3、论文检测包括哪些内容“公式、图片不会检测”相信大家也清楚，在论文进行查重时，对于图片或者公式等内容是不检测的，一是论文查重系统主要针对的是论文的文字内容，二是对于图片或者公式，目前计算机无未能进行比对。而这个所谓的漏洞对于大家来说，可以充分利用。我们对于一些需要引用的文献，可以用表格或者图片的方式来处理，顺利通过检测。而对于查重工具的选择，一定要注意选择靠谱的工具，不要随意挑选那些免费的查重软件，以免因小失大，届时后悔也来不及了。
提到论文查重检测很多人都知道现在论文查重检测的要求是很严格的，学生在撰写论文的时候除了要保障质量外，在撰写的时候也是要查阅很多资料的，只有根据资料进行撰写，才可以让整篇论文的观点更加明确，但是在完成论文撰写后还要知道论文查重检测是有哪些具体的内容和要求，知道查重检测的内容才可以顺利完成，也是可以找到论文撰写的方式技巧。论文查重检测内容包括下文几方面：第一，论文正文部分内容。作为整篇论文中最重要的部分，在实际的查重检测过程中确实可以说明是否论文重复率比较高，现在很多人在撰写前也是会了解清楚论文查重检测哪些内容的，正文是论文的核心部分，所以在论文查重检测的时候是要看看如何操作才会更好的，而我们也是要针对实际情况做好市场分析的。第二，论文摘要部分内容。摘要部分的字数虽然没有很多，但在进行查重检测的时候也是要及时了解清楚的，对于摘要英文部分是不需要进行查重检测的，而中文部分是要做好详细检测的，出现的重复内容也是要及时进行修改调整的，只要降低了论文重复率，都是可以顺利通过论文审核的，对于很多学生来说可以顺利拿到毕业证书。论文重复率检测不可以高于百分之三十从本科毕业论文查重检测的要求看，论文重复率是不可以超过百分之三十，只要把握在这个范围内，都是可以顺利提交的，而在选择的时候也是可以看看论文实际撰写手法，通过这些方面都是可以详细介绍的，让大家可以知道论文查重检测哪些内容，只要达到实际的要求标准，论文质量都是会得以提升的，也是可以放心进行选择的。
为了防止和打击学术不端行为，高校对论文的撰写和检测有一定的要求，这也是我们在撰写论文和检测论文时必须遵守的。那么论文检测要求有哪些？paperfree小编给大家讲解。 1.首先是字数的要求。一般来说，本科毕业论文的字数应该在5000字以上，而硕士毕业论文的字数应该在3万字以上，博士生的要求更严格，论文的字数应该在5万字以上，这是论文检测必须实现的。 2.在论文文档的格式方面，目前大多数论文检测系统在检测论文时都需要word文档。因此，建议您在撰写论文时使用此格式。虽然其他格式可以转换为word格式，但可能会对论文的具体内容产生一定的影响。 3.此外，还涉及论文具体内容的格式，如目录应自动生成、目录一词应单独列出并占用一行；参考文献应设置序列号，不同类型的参考文献应按相关要求列出。 4.为了保证论文检测的可靠性，建议您选择安全可信的论文检测系统。同时，论文检测系统还需要有足够丰富的数据库和先进科学的查重算法，以实现论文内容的准确识别和比较。 5.除上述内容外，论文检测系统对查重字数也有一定限制。如果超过字数，可能需要分段上传。
毕业论文是对硕士和博士学生学术生涯的最后一次评估。毕业论文对每个学生都非常重要。为了顺利通过毕业论文审核，论文的检测和查重是必不可少的一部分。那么论文检测方法是什么？ 1.不同的论文检测网站使用不同的检测算法。一般来说，论文检测的基本算法是论文检测系统根据一定的算法识别和计算检测到的论文的重复率，并生成检测报告。 2.以查重系统为例：检测论文实际上是一种根据语义模糊解析算法，然后进行近似比较的方法。检测论文并非简单地基于某一最小句子进行循环比对。如果你在查重报告的全文对比报告中发现重复来源与你写的论文句子不完全一致，这就是原因。 此外，硕士论文的查重与本科毕业论文的检测方法也存在一定差异。 硕士论文比较的数据库内容更完整，字数更多。同时，硕士论文的检测和检查使用的系统是专业的硕士论文检测系统。该检测系统拥有独家的学术论文联合比较库，包括以往毕业生的论文。 4.不同的论文检测系统采用不同的检测方法，不同的数据库会使同一篇论文在不同的论文检测网站上的检测结果不同，这在使用查重系统时也需要注意。
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。
不管是大学生、研究生、博士生或科研人员，都无法逃避文章的检测和查重，而查重的主要目的是防止学术不端行为的发生，如何检测文章成为许多新手朋友在发表文章过程中遇到的第一个问题？paperfree小编给大家讲解。 一般性的检测文章将利用论文检测系统，如利用Paperfree论文评审系统检测，文章主要检测对比对象范围包括专著、书本，已出版的文章等，如果查重率超过规定标准，则论文不合格，毕业生将面临无法毕业的后果。 当使用论文检测系统时，用户登录检测系统网站上下载论文的电子表格即可。那论文检测系统又是怎么检测论文的呢？完成论文上传后，论文检测系统会对论文的格式和段落进行对比，并与数据库中的大量文献、毕业论文进行对比，最后检测系统会将涉及抄袭的文章的部分标红，再加以修改。 那我们怎样才能降低文章的查重率？作者可以通过改变一段划分方法，把文章分成几个小段，以减少查重率。此外，检测系统数据库的数据更新速度并不能与书本相比，因此可以参考出版时间较短的书来降低查重率。最终，如果连续出现20个字符和查重系统数据库中的数据相同，将被认为是抄袭，但所引用的文献是另当别论，因此，论文作者可以通过调整词序或更改词序来尽量避免重复。值得注意的是，由于专业术语也会被认为抄袭，因此推荐避免使用专业术语过多的文章。
当今论文写作已成为越来越普遍的现象，在这一过程中很容易出现诸学术不端行为，为了端正学风，论文查重成为高校所采取的必要措施。如发现有严重抄袭行为，将直接取消学生答辩机会和学位证书。可见，论文查重是非常重要的，那我们该怎么通过查重呢？同学们怎样才能通过论文查重，论文查重率多少内才算合格，对国内普通高校而言，对本科毕业论文查重率要求是20%之内，硕士论文重复性不超过15%，当然，对于某些要求较严格的学校，重复率可提高到10%左右，甚至5%。成功通过论文查重的方法：1、修改论文的格式以及段落分布：论文查重系统对文章进行检测时，会按论文格式对内容进行划分。如格式、段落分布与检测系统数据库中的文献有雷同，容易被认定为抄袭，检测结果就会偏高。2、修改论文重复内容的语法：例如将把字句改为被字句，采用同义词替换等方式，但这些方法只适用于要求不太严格的论文，对于硕士论文等要求比较严格的论文，修改方式就要难很多，在保证论文重复率达标的同时，论文质量也需要有所保证。3、翻译法：无论是“英译”还是“中译中”都是不错的，在查阅资料时，如果遇到要用的部分，可以使用自己的话进行表述。在这个过程中，我们使用的文字、句式、表达内容都会自然而然地发生变化，从而达到降重的效果。
每个大学毕业生除了写好毕业论文外，还必须保证毕业论文能顺利通过学校组织的论文检测。学校对论文的查重率都有规定的标准，如果查重率超过标准，论文就不能参加答辩，从而影响论文的查重率的进程。为能顺利通过检测，许多同学都会自己提前做好论文的查重工作。但许多同学不清楚该如何操作，下面小编给大家讲一下论文查重的步骤。
先选一个查重网站，然后可以在搜索引擎上进行相关搜索，选一个正规查重网站。现在网上查论文的网站很多，大家可以选择一些比较有名的查论文网站，这样就可以防止自己在查论文的时候不小心泄露出去。你可以使用国内主流网站权威、维普和万方查重网站，也可以使用性价比非常高的papertime查重论文网站，可以省去你所需支付的查重费用。
论文查重的步骤是什么？
进入论文查重网站，找到查重入口，点击进入后将论文上传提交，有的网站按论文类型划分相应的查重入口，根据自己的论文类型找到自己的相关入口即可。
三是按照网站的具体提示，按其提示的步骤进行操作，一般是输入本人姓名和论文题目以及学校或单位名称，然后上传论文文档，最后支付相应的论文费用即可提交考试。若为papertime论文查重网站，有活动参与可获取查重字数，使用查重字数抵扣提交检测即可实现免费查重。
最终需要等待检测时间完成，完成后可以下载论文查重报告，并可以自行打印。
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。5、拿到论文检测报告后，我们要做的就是根据检测报告的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后，再次查重，步骤也与上述内容一致。
想必大家都知道论文完成后还有一个很重要的步骤，就是查重论文。学校和杂志对论文都有明确的查重标准，不同层次的论文重复率有不同的要求。那么，让我们和小编一起看看哪个软件可以检测最近的论文？现在我们市场上有很多论文检测系统，这些论文检测系统可以检测最近的论文，现在我们来详细介绍一下。第一个软件是学校内部查重系统，有很多高校都有自己选定的查重系统，在最终定稿查重时要求学生提交论文查重报告。论文查重检测率也相当准确，覆盖的资源也相当丰富。缺点是他的费用太贵，对于还是学生的同学来说可能负担不起。假如每一次都用内部查重系统查重，整篇论文写下来要查重七八次也是一笔很大的开销。第二个软件是Paperfree，是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件。它涵盖了毕业论文查重、大学生抄袭率查重职称评定、相关学术成果查重等多种查重功能。他还与大多数机构合作。个人认为这个软件性价比会更高，因为它的收费比较便宜，对于还是学生的同学来说是负担得起的。因此在选择查重软件的时候，也要考虑这个软件的查重准确率是否符合我们的需求，以及他的查重价格。目前，我们市场上所有的论文检测系统都可以检测我们最近的论文。
1.第一步，就是选择一款正规靠谱的查重系统。现在市面上的查重系统很多，虽然这样给了我们更多的选择，但是也有很多不正规的检测网站。如果我们选择到了不正规的查重系统，可能导致查重结果不准确，或者论文泄露的问题。如果实在不知道怎么选择，可以试试papertime，或者是学校指定的查重系统。2.选择论文检测网站后，可以登录论文检测网站点击进入相关的论文查重界面，然后输入论文标题、作者姓名等。根据页面提示的信息，最后点击上传。3.论文提交到检测网站进行查重后，我们只要耐心等待一段时间就可以得到论文检测的报告。需要注意的是，论文检测报告生成后，要及时下载，因为论文检测系统会在短时间内自动清理论文和检测报告，清理后我们无法下载论文检测报告。