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一月十九号有什么顶会论文发有华亭顶的论文发展，这也是他们最主要的论文奖项，而且也是可以根据这种论文进行发表的一些言论。
1月19号顶会论文发表，会有一个对环境保护的论文以及对国家战略安全的论文进行一个发表。
众所周知，论文从开始准备到最终成功发表，需要经过几次查重和修改。查重率越高，论文原创性越低，学术研究不端问题行为越严重。为了顺利发表论文，很多人都受到了如何降低查重率的折磨。我们需要了解论文查重包括哪些内容，然后才能有针对性地进行降重修改。今天paperfree小编给大家讲解。论文查重内容一般包括正文，格式，章节，摘要，参考文献引用等,即论文中文本性质的内容的对比和检测。论文字数不够，论文中重复内容过多，则会被视为不合格。目前，我国大部分高校和期刊都使用论文检测系统来检测论文的抄袭。同时，少数机构会安排人工检测论文质量，来监督消除学术不端的不良氛围。在了解了论文查重包括哪些内容后，我们如何在修改论文的过程中有效地降重？首先，我们必须确保论文的原创性。我们可以通过改变句子语序，替换同义词，改变段落顺序，中英文翻译等方法来降重。其次，要特别注意参考文献的标注。如果参考文献标注不正确，将被检测系统认定为剽窃，严重影响复查的最终结果。最后，我们需要了解论文的查重标准。一般来说，普通期刊研究论文和大学管理本科学生毕业设计论文的查重率不得超过30％，但核心技术期刊论文学历水平较高的毕业论文的合格标准将更加需要严格，甚至查重率不得超过5％。
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。
雷锋网 AI 科技评论按： 百度研究院、华中科技大学、悉尼科技大学联合新作——关于无监督领域自适应语义分割的论文《 Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》被 CCF A 类学术会议 CVPR2019 收录为 Oral 论文 。该论文提出了一种从「虚拟域」泛化到「现实域」的无监督语义分割算法，旨在利用易获取的虚拟场景标注数据来完成对标注成本高昂的现实场景数据的语义分割，大大减少了人工标注成本。 本文是论文作者之一罗亚威为雷锋网 AI 科技评论提供的论文解读。 论文地址： 1.问题背景 基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。 2. 传统方法 针对上述域偏移问题，一种广泛采用的方法是在网络中加入一个域判别器Discriminator (D），利用对抗训练的机制，减少源域Source (S）和目标域Target（T）之间不同分布的差异，以加强原始网络（G）在域间的泛化能力。方法具体包括两方面： （1）利用源域的有标签数据进行有监督学习，提取领域知识： 其中Xs，Ys为源域数据及其对应标签。 （2）通过对抗学习，降低域判别器（D）的精度，以对齐源域与目标域的特征分布： 其中XT为目标域数据，无标签。 3.我们针对传统方法的改进 以上基于对抗学习的传统域适应方法只能对齐全局特征分布（Marginal Distribution），而忽略了不同域之间，相同语义特征的语义一致性（Joint Distribution），在训练过程中容易造成负迁移，如图2（a）所示。举例来说，目标域中的车辆这一类，可能与源域中的车辆在视觉上是接近的。因此，在没有经过域适应算法之前，目标域车辆也能够被正确分割。然而，为了迎合传统方法的全局对齐，目标域中的车辆特征反而有可能会被映射到源域中的其他类别，如火车等，造成语义不一致。 针对这一问题，我们在今年CVPR的论文中，向对抗学习框架里加入了联合训练的思想，解决了传统域适应方法中的语义不一致性和负迁移等键问题。具体做法见图2（b），我们采用了两个互斥分类器对目标域特征进行分类。当两个分类器给出的预测很一致时，我们认为该特征已经能被很好的分类，语义一致性较高，所以应减少全局对齐策略对这些特征产生的负面影响。反之，当两个分类器给出的预测不一致，说明该目标域特征还未被很好地分类，依然需要用对抗损失进行与源域特征的对齐。所以应加大对齐力度，使其尽快和源域特征对应。 4.网络结构 为了实现上述语义级对抗目标，我们提出了Category-Level Adversarial Network (CLAN)。 遵循联合训练的思想，我们在生成网络中采用了互斥分类器的结构，以判断目标域的隐层特征是否已达到了局部语义对齐。在后续对抗训练时， 网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差（Discrepancy）来对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。 图3中，橙色的线条表示源域流，蓝色的线条表示目标域流，绿色的双箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交，以达到互斥分类器的目的。源域流和传统的方法并无很大不同，唯一的区别是我们集成了互斥分类器产生的预测作为源域的集成预测。该预测一方面被标签监督，产生分割损失（Segmentation Loss），如式（3）所示： 另一方面，该预测进入判别器D，作为源域样本。 绿色的双箭头处，我们使用余弦距离作为损失，训练两个分类器产生不同的模型参数： 目标域流中，集成预测同样进入判别器D。不同的是，我们维持两个分类器预测的差值，作为局部对齐程度的依据 (local alignment score map）。该差值与D所反馈的损失相乘，生成语义级别的对抗损失： 该策略加大了语义不一致特征的对齐力度，而减弱了语义一致的特征受全局对齐的影响，从而加强了特征间的语义对齐，防止了负迁移的产生。 最后，根据以上三个损失，我们可以得出最终的总体损失函数： 基于以上损失函数，算法整体的优化目标为： 在训练中，我们交替优化G和D，直至损失收敛。 5. 特征空间分析 我们重点关注不常见类，如图4（a）中黄框内的柱子，交通标志。这些类经过传统方法的分布对齐，反而在分割结果中消失了。结合特征的t-SNE图，我们可以得出结论，有些类的特征在没有进行域迁移之前，就已经是对齐的。传统的全局域适应方法反而会破坏这种语义一致性，造成负迁移。而我们提出的语义级别对抗降低了全局对齐对这些已对齐类的影响，很好的解决了这一问题。 6. 实验结果 我们在两个域适应语义分割任务，即GTA5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 上进行了实验验证。我们采用最常见的Insertion over Union作为分割精度的衡量指标，实验结果如下。从表1和表2中可以看出，在不同网络结构（VGG16，ResNet101）中，我们的方法（CLAN）域适应效果都达到了 state-of-the-art的精度。特别的，在一些不常见类上（用蓝色表示），传统方法容易造成负迁移，而CLAN明显要优于其他方法。 表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 表 2. 由虚拟数据集SYNTHIA 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 第二个实验中，我们了展示隐空间层面，源域和目标域间同语义特征簇的中心距离。该距离越小，说明两个域间的语义对齐越好。结果见图 5。 最后，我们给出分割结果的可视化效果。我们的算法大大提高了分割精度。 7. 总结 《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》引入了联合训练结合对抗学习的设计，在无监督域适应语义分割任务中取得了较好的实验结果。该算法能应用前景广泛，比如能够很好地应用到自动驾驶中，让车辆在不同的驾驶环境中也能保持鲁棒的街景识别率。 最后 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里（持续更新中）CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文，打开链接即可查看~
论文: Region Proposal by Guided Anchoring
Anchor是许多目标检测算法中一个很重要的机制，但也会带来两个问题：
为此，论文提出Guided Anchoring来根据图片特征在线生成anchor。首先判断目标可能出现的位置，然后学习不同位置上的目标的形状，可根据图片特征在线学习稀疏的候选anchor。然而，在线生成的anchor形状各异，固定的感受域可能不匹配其形状，所以Guided Anchoring根据anchor的形状进行自适应特征提取，然后再进行预测框精调与分类。
Guided Anchoring尝试在线学习不同形状的anchor及其位置，得到在特征图上不均匀分布的anchor集合。目标可用四元组 表示，其位置和形状可认为是服从图像 的一种分布：
公式1包含两部分：1) 给定图片，目标仅存在于某些区域 2) 形状与位置紧密相关。
基于公式1，论文设计了图1的anchor生成器(Anchor generation)，包含位置预测和形状预测两个分支。给定图片 ，首先得到特征图 ，位置预测分支根据 预测该像素为目标位置的概率，形状预测分支则预测像素位置相关的形状，基于两个分支选择概率高于阈值以及每个位置最合适的anchor，得到最终的anchor集合。由于集合中的anchor形状可能差异很大，每个位置需要获取不同大小区域的特征，论文提出特征自适应模块(Feature adaption)，根据anchor形状自适应提取特征。 上述的生成过程是基于单个特征的，网络的整体架构包含FPN，所以为每层都配备Guided anchoring模块，模块参数是层间共享的。
位置预测分支预测特征图 的概率图 ，每项 为该位置是目标中心的概率，对应的输入图片中坐标 ， 为特征图的stride。 在实现时，通过子网 进行概率图预测，首先使用 卷积提取主干网络特征图 的objectness分数，再通过element-wise sigmoid函数转化概率。更复杂的子网可以带来更高的准确率，论文采用的是准确率和速度最实惠的结构，最后取高于阈值 的像素位置，能够保证在高召回的前提下过滤90%的无关区域。
形状预测分支的目标是预测每个位置对应目标的最佳形状 ，但由于过大的数值范围，如果直接预测其具体数字会十分不稳定，所以先进行转化：
形状预测分支输出 和 ，根据公式2转换出形状 ， 为特征图的stride， 为人工设置的缩放因子。这个非线性转换可将[0, 1000]映射到[-1, 1]，更容易学习。在实现时，通过子网 进行形状预测，首先使用 卷积获得两维特征图，分别对应 和 ，然后通过公式2进行转换。由于每个位置的anchor都是学习来的，与预设的固定anchor对比，这种学习的anchor召回率更高。
常规的预设anchor方法由于各位置的anchor是一样的，可以对每个位置进行一样的特征提取，然后再调整anchor和预测分类。但Guided Anchoring每个位置的anchor各不一样，理想情况下，较大的anchor需要较大的感受域特征，反之则需要较小的感受域特征，所以论文设计了基于anchor形状的特征自适应模块(anchor-guided feature adaptation component)，根据每个位置的anchor形状转换特征：
为 位置的特征， 为对应的anchor形状， 为 可变形卷积，变形卷积的偏移值由 卷积将位置预测分支输出转换获得， 为自适应特征，用于后续的anchor调整以及分类预测，具体见图1。
网络的整体损失函数由4部分构成，分别是分类损失、回归损失、anchor位置损失以及anchor形状损失：
假设目标 在特征图上的映射为 ，定义以下三种区域：
主干网络使用了FPN，FPN的每层应该只负责特定大小范围内的目标的训练。由于相邻层的特征相似，所以将IR区域映射到相邻层，这时的IR区域不考虑CR区域，区域内同样不参与训练，如图2所示。当多个目标重叠时，CR区域优先于IR区域，IR区域优先于OR区域，训练采用Focal loss。
首先，定义动态anchor 与GT间的最优问题为：
如果对每个位置都进行公式5的求解，这计算量会相当大，为此，论文用采样的方法来逼近公式5，采样的范围为常见的anchor样例，比如RetinaNet的9种anchor。对于每个位置，选择IoU最大的anchor作为公式5的结果。采样的范围越大，anchor的生成结果更准，但会带来更多的额外计算量，anchor的采用smooth-L1训练：
将Guided Anchoring嵌入RPN得到增强型GA-RPN，与原版进行对比，从图3可以看到：
从结果来看，GA-RPN的效果比RPN好很多，论文直接将RPN替换GA-RPN仅带来小于1的AP提升。根据观察发现，使用高质量候选框的前提是，需要根据候选框的分布来调整训练数据的分布。所以，在使用GA-RPN时，需要设置更高的正负样本阈值，让网络更加关注高质量的候选框。另外，论文发现GA-RPN也可以fine-tune的形式boost两阶段检测器的性能，给定训练好的检测模型，将RPN替换为GA-RPN进行几轮迭代，能带来不错的性能提升。
与各种候选框方法进行对比。
嵌入效果对比。
fine-tune对比。
Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案。但有个不好的点在于anchor target的生成，为了保证性能弄得不够完美，希望有人能提出更准确且高效的公式5解决方案。
要看你是哪个学校的 每个学校要求的相似率都是不同的 需要过检测找我 首先要把在准备工作当中搜集的资料整理出来，包括课题名称、课题内容、课题的理论依据、参加人员、组织安排和分工、大概需要的时间、经费的估算等等。第一是标题的拟定。课题在准备工作中已经确立了，所以开题报告的标题是不成问题的，把你研究的课题直接写上就行了。比如我曾指导过一组同学对伦教的文化诸如“伦教糕”、伦教木工机械、伦教文物等进行研究，拟定的标题就是“伦教文化研究”。第二就是内容的撰写。开题报告的主要内容包括以下几个部分：一、课题研究的背景。 所谓课题背景，主要指的是为什么要对这个课题进行研究，所以有的课题干脆把这一部分称为“问题的提出”，意思就是说为什么要提出这个问题，或者说提出这个课题。比如我曾指导的一个课题“伦教文化研究”，背景说明部分里就是说在改革开放的浪潮中，伦教作为珠江三角洲一角，在经济迅速发展的同时，她的文化发展怎么样，有哪些成就，对居民有什么影响，有哪些还要改进的。当然背景所叙述的内容还有很多，既可以是社会背景，也可以是自然背景。关键在于我们所确定的课题是什么。二、课题研究的内容。课题研究的内容，顾名思义，就是我们的课题要研究的是什么。比如我校黄姝老师的指导的课题“佛山新八景”，课题研究的内容就是：“以佛山新八景为重点，考察佛山历史文化沉淀的昨天、今天、明天，结合佛山经济发展的趋势，拟定开发具有新佛山、新八景、新气象的文化旅游的可行性报告及开发方案。”三、课题研究的目的和意义。课题研究的目的，应该叙述自己在这次研究中想要达到的境地或想要得到的结果。比如我校叶少珍老师指导的“重走长征路”研究课题，在其研究目标一栏中就是这样叙述的：1、通过再现长征历程，追忆红军战士的丰功伟绩，对长征概况、长征途中遇到了哪些艰难险阻、什么是长征精神，有更深刻的了解和感悟。2、通过小组同学间的分工合作、交流、展示、解说，培养合作参与精神和自我展示能力。3、通过本次活动，使同学的信息技术得到提高，进一步提高信息素养。四、课题研究的方法。在“课题研究的方法”这一部分，应该提出本课题组关于解决本课题问题的门路或者说程序等。一般来说，研究性学习的课题研究方法有：实地调查考察法(通过组织学生到所研究的处所实地调查，从而得出结论的方法)、问卷调查法（根据本课题的情况和自己要了解的内容设置一些问题，以问卷的形式向相关人员调查的方法）、人物采访法（直接向有关人员采访，以掌握第一手材料的方法）、文献法（通过查阅各类资料、图表等,分析、比较得出结论）等等。在课题研究中，应该根据自己课题的实际情况提出相关的课题研究方法，不一定面面俱到，只要实用就行。五、课题研究的步骤。课题研究的步骤，当然就是说本课题准备通过哪几步程序来达到研究的目的。所以在这一部分里应该着重思考的问题就是自己的课题大概准备分几步来完成。一般来说课题研究的基本步骤不外乎是以下几个方面：准备阶段、查阅资料阶段、实地考察阶段、问卷调查阶段、采访阶段、资料的分析整理阶段、对本课题的总结与反思阶段等。六、课题参与人员及组织分工。这属于对本课题研究的管理范畴，但也不可忽视。因为管理不到位，学生不能明确自己的职责，有时就会偷懒或者互相推诿，有时就会做重复劳动。因此课题参与人员的组织分工是不可少的。最好是把所有的参与研究的学生分成几个小组，每个小组通过民主选举的方式推选出小组长，由小组长负责本小组的任务分派和落实。然后根据本课题的情况，把相关的研究任务分割成几大部分，一个小组负责一个部分。最后由小组长组织人员汇总和整理。七、课题的经费估算。一个课题要开展，必然需要一些经费来启动，所以最后还应该大概地估算一下本课题所需要 的资金是多少，比如搜集资料需要多少钱，实地调查的外出经费，问卷调查的印刷和分发的费用，课题组所要占用的场地费，有些课题还需要购买一些相关的材料，结题报告等资料的印刷费等等。所谓“大军未动，粮草先行”，没有足够的资金作后盾，课题研究势必举步维艰，捉襟见肘，甚至于半途而废。因此，课题的经费也必须在开题之初就估算好，未雨绸缪，才能真正把本课题的研究做到最好。开题报告主要包括以下几个方面：（一）论文名称论文名称就是课题的名字第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。（二） 论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴ 研究的有关背景(课题的提出)： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。 ⑵ 通过分析本地（校） 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。（三） 本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。（四）论文研究的指导思想指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。（五） 论文写作的目标论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的,要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题,用词要准确、精练、明了。常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确； 目标定得过高, 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。（六）论文的基本内容研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。基本内容一般包括：⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点：研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。（七）论文写作的方法具体的写作方法可从下面选定： 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。（八）论文写作的步骤论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括：整个研究拟分为哪几个阶段；各阶段的起止时间 希望我们可以帮你。
查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。 -------------------------------------------------点我用户名，空间博文有介绍 详细各种论文检测系统软件介绍见我空间 各种有效论文修改秘籍、论文格式=============================ah
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。
1、字数。一篇论文首先要检测的当然是字数,只有字数满足文章要求才会进行下一步的检测。一般来说， 本科毕业论文的字数应达到5000字以上，硕士毕业论文的字数应达到3万字以上,博士生论文的字数应达到5万字以上,随着学历升高字数数量的要求也更高。2、论文文档。论文撰写首选使用word文档,方便检测查重和查看。3、论文内容具体格式。例如查看文献的排写需要根据论文撰写要求来做。PaperFree为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。
常常有同学问我： 检测报告上为什么引用也给我标红了？ 论文是不是标上引用符号[1][2][3]就不会检测出来了？ 引用的内容要怎么标注才不会重复？ …… 这些问题汇总成一句话就是，想要原封不动地引用原文，又想要重复率合格。 众所周知鱼和熊掌不可兼得，所以，这是不可能的！ 我可能要让各位失望了，先扔下一句话： 引用的内容，只要重复，就会被查重系统检测出来。 无论是被识别为引用还是抄袭，都会算进重复率，需要修改。 回想了下所有的论文检测系统： 万方 知网 turnitin PPYY PP PT paperfree paperright gocheck 维普…… 区分了引用和抄袭的系统只有知网和gocheck（格子达）。 gocheck：总相似比=复写率+引用率 知网：总复制比=抄袭率+引用率 但是注意！！！ 不管是知网还是gocheck，引用的内容都是算进重复率的！！ 以最新版知网为例，引用为绿色，抄袭为红色，重复字数=绿字+红字，重复率=重复字数÷总字数。 我见过的几百上千篇论文里， 仅有一个发慈悲的学校要求“去除引用复制比”低于X%，其他所有学校都是看“总文字复制比”。 换句话说，引用+抄袭的字数必须低于全文字数的X%，就算被识别为引用又怎样，也一样需要修改，不然重复率只有up up up！ 再多嘴一句，gocheck最变态的在于，不管是什么内容，只要标上了[1][2][3]这种引用标的地方，一律识别为引用！！不管怎么改重复率都降不下来，只有把引用标删掉，或者做成尾注。 由于80%+学校都是用知网，下面主要以知网系统为例进行说明。 如何引用，不会被检测出来？ 这个问题其实可以转化为，怎样不被查重系统认为和别的文献重复？ 1.间接引用， 也就是把“引用的原文”复述一遍，只是把原文的意思表达出来，而不是照搬原文原句。这也是降低重复率的内涵。 2.知网系统的检测灵敏度阀值是， 也就是说对单篇文献的抄袭或引用低于的内容是检测不出来的，比如全文10000字，抄袭某篇文章30字以下，不算重复。【30字也就两句话吧？！那得抄333篇才能凑齐10000字，而且内容连贯才行，操作难度真大。 如果非要纠结 怎样会被查重系统识别为引用， 其实没有一定规律，通常打引号，特别是引用人物或书本的原话，会识别： 但并不是打了冒号或引号的内容都会识别为引用，也不是没打冒号或引号的都不会识别为引用，比如下面这个： 完全搞不懂知网是怎么分的引用和抄袭，都是正常的叙述语言，无冒号无引号。 所以经过大量实践总结， 知网如何识别引用：看心情。 不过不用纠结这个，不管是引用还是抄袭，都需要修改才能真正降低重复率，所以别挣扎了，安心改就是了。 关于引用的科普先写到这里，不清楚的地方请留言。 需要论文查重降重随时联系我哦！(o´ω`o) 毕业季要来啦，需要论文查重/降重的同学赶紧联系我哦! 扣扣/微信:378844613 淘宝店:一枚猫奴 知乎:Giggles
就我们都知道的，不管你是硕士还是博士，亦或是本科，想要顺利毕业，拿到学位证书，就需要通过学校的论文查重。早检测我看到网上不少同学抱怨检测系统不够智能，论文中引用的文献和自写部分都被标记为抄袭，更有同学为了论文降重，连续通宵几个晚上，已处于崩溃边缘。早检测我之前整理过一篇文章：有了这些降重技巧，毕业论文查重不过就算我输。希望能帮到正在为修改论文而烦恼的同学。说回正题，现在论文查重的检测报告很详细，各种名目都列举在报告上，那么问题也随着而来了。很多人，包括我接触查重系统之前，也是对“引用率”和“复写率”的意思也是很不理解的，现在既然我理解了，自然也要为大家解疑答惑了。 一、引用率 引用率：即引用文献资料的字数和总的论文检测的字数的比重☞引用文献字数/论文检测总字数=引用率 在这里，早检测我要强调：引用文献跟论文抄袭是很不同的。 引用就是借用别人的文字、语句来表达自己的观点； 抄袭则是将别人的东西原封不动的照搬过去； 区别这两者最大的判断依据就是“引用符号”的使用，你用对了，就是引用，用错了，就是抄袭。 大概是发现这个原理，很多同学用“引号”来降重，而现在大部分高校都有明确规定，引号不能无节制的使用，过度使用引号，论文查重系统也是会判定为抄袭的。 比如说，单一的段落，如果你的引用部分超过10%，论文检测系统就会判定为抄袭，更别提引号符号未使用正确了。 二、复写率 复写率：就是你的论文中与该检测系统收录的所有文献中相似的部分（不包括参考引用部分）占整个送检论文的比重。☞相似部分/论文检测总字数=复写率 对于论文检测报告中关于“引用率”和“复写率”内容就是介绍到这里，希望各位同学在写论文时注意不要过度引用，最好是看清楚学校的规定然后再开始写论文，最大程度的降低查重率。论文查重率高的同学可以了解下早检测我在文章开头说过的降重文章，希望对各位有帮助。 早检测论文查重系统我祝大家顺利通过~~~
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。
不好写。报告论文是指在学术会议、科技交流会议上现场宣读的论文，python的车牌识别的论文报告不好写，它是一种口头形式的论述性报告，有时还没有形成完整的论文形态。