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发表论文查重多少以内才能算合格？一般来说，国际上认为论文相似度小于20%为合格，而我国学术界则一般认为小于30%为及格，绝大部分学校和机构都是这个标准。当然，不同的领域和不同的学术期刊对相似度的要求也不尽相同，不过这个20%和30%的标准可以作为一个参考。
目前，市面上也出现了一些查重系统，这些系统能够帮助文章作者检测论文的相似度水平，并指出哪些地方存在抄袭嫌疑及其相似度，方便作者进行修改和完善，提高文章的质量。这些查重系统也成为了期刊编辑和审稿人的重要工具。
总之，发表论文查重多少以内合格，应根据不同的学术期刊和领域的要求而定。作者要严格遵守国家和学术机构对论文查重的标准，不断提高自己的学识水平，提高文章的质量，以期获得更好的学术声誉和发表机会。
论文查重一般是30%以内达标。论文查重的标准是：1. 论文学术不端行为，文字复制和抄袭是最普遍和最严重的。论文查重系统检测的是论文中重复文字的比例，不是指的论文的抄袭严重程度，论文重复比例越高，说明论文重合字数越多。同时存在抄袭的可能性就越大。是否属于抄袭和剽窃别人论文还是要由学校的专家组来决定。2. 论文查的标准一般是以连续重复N个字符的方式来进行判断的，同时论文查重系统目前不能识别图片、表格和公式。对论文参考文献，进行正确的标注是不计算到重复率中的，如果没有进行标注，论文查重系统还是会计算重复率。3、不同论文查重系统数据库是不一样的，不同的学校要求的论文查重系统是有差异的，并且对重复率要求也是不一样的。一般学校要求重复率在30%左右，比较严格的学校要求重复率在20%左右。
一般来说，在本科论文查重检测中，只有查重率在20％以内，本科毕业论文才能合格。你可以向导师申请毕业论文答辩，优秀论文的选择更为严格。一般来说，查重率不能超过15％。这样的论文可以申请院级优秀论文评审，研究生论文一般不能超过20％。 论文只能通过查重率发表，只有在高校通过论文查重的论文中，学生才能参辩护。因此，在撰写论文时，应注意论文上的重复检查规定。那么论文查重达到多少可以达标？paperfree小编给大家讲解。 在论文检测中，教育会影响查重率的规定，期刊类型也会影响重复检查率。一般来说，在本科论文重复检查中，只有重复检查率在20％以内，本科毕业论文才能合格。您可以向导师申请毕业论文答辩，优秀论文的选择更加严格，一般重复检查率不能超过15％。这样的论文可以申请院级优秀论文评审，研究生论文的重复检查率一般不能超过20％，检测要求非常严格。
论文查重达标了是否就能发表论文了?不是的！
假如有投稿论文被录取，经审核的论文只是第一步，也只是第一步，这不会成为录取论文的重要指标。要想录取你的论文，除了必须符合校对标准外，重要的还是你的论文的学术价值和学术观点，如果你的论文有足够的学术价值，还担心不会被录取吗？
一、发表文章质量要求发表论文的质量自然是提升论文收录的一个主要的条件.对于这个方面来说主要就是针对于论文的观点正确,文字通畅,逻辑严密,结构合理,结论有创新,等等.之前收到一篇文章,错别字多,语句不通顺,编辑实在是看不懂,只能联系作者退稿修改,退稿再修改再审稿,浪费时间,严重的话永远拒收稿子.二、论文格式规范
杂志论文格式要求每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位,投稿前必须先对此进行了解,弄清楚目标杂志是哪个方面的.还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊,这直接影响您的稿件发表的速度.符合自己单位要求发表论文是为了自己的职业生涯能够更好,所以发表论文前一定要了解自己所在单位职称等级对于论文格式结构的种种要求,如:字数、论文篇数,对第一作者是否要求、期刊要求(核心?普刊?),有的单位甚至对文章格式都有严格规定(论文摘要、关键词、正文、参考文献、图表等方面的事项).
三、论文发表时间一般的学术刊物,从编辑接收稿件到样刊出来,需要2-3个月.如果是核心刊物,则需要半年,或许更长时间.不少作者认为期刊不是都是月刊、半月刊、旬刊,我这个月投稿,不是就安排下个月就出刊了,其实不然,很多期刊都是被提前会安排好版面,有些期刊版面都安排到下一年了,所以为评职称,还是提前准备为好.四、选择合法刊物发表论文不是随便找个期刊就可以的,期刊必须具有合法性,是合法期刊.不是国家新闻出版总署批准刊号的刊物,都是非法刊物.目前我国大约有1000-2000家非法刊物,或不规范的刊物.对大部分普通作者来说,是很难判断刊物的合法性的.对于有疑问的期刊,可以去国家新闻出版总署期刊查询里,确认一下是否是合法期
也是比较优秀的论文查重软件之一，推荐同学们使用PaperFree论文查重软件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。
科技领域。《光子学报》是中国科学院西安光学精密机械研究所、中国光学学会主办、科学出版社出版的学术月刊。光子学报目标检测论文属于科技领域，宗旨是展示光子学研究领域的新理论、新概念、新思想、新技术和新进展，反映代表该学科前沿并具有中国国内外先进水平而为国际上关心的最新研究成果。
能。目标检测能投ei的，根据个人意愿执行即可。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
1、引文未注明脚注是不行的，脚注与引文同用。但是论文千万不要引用以前的研究结果，那样的话很容易就被察觉出来了。部分同学直接放弃引用，降低查重率，直接放弃也不行。引用也是为了标记注脚。脚注包括引用文献的作者、文献、图书、参考页码等详细资料。而且论文查重可以对自己文章内容的参考部分一目了然，因此千万不要抱着侥幸心理而不去标注注脚，到时候再去检测就非常麻烦了。
2、 论文排版要按照要求，千万不可以觉得排版不重要，由于论文格式是会对最终查重结果造成影响的，实际上每所高校都会通知排版要求，注意的是每所高校的论文格式要求是存在差别的，不能自己想怎样排版就怎样去排版，必须要根据学校要求以及毕业论文内容，这样既能通过导师的审核，又能通过学校的检查。
3、 引用部分不宜过多，注意的是引用的文章数量一定要控制，由于目前论文查重系统都会设置个灵敏度，如果一旦比最大引用文献长度要多，那么该部分就会被系统判定为抄袭。那为了防止这部分的问题，最好还是合理的把控引用篇数，在写毕业论文的时候要认认真真去完成。
专科论文查重应该是30%才算合格；硕士论文查重应该是20%才算合格；博士论文查重应该是10%才算合格；期刊论文查重应该是30%才算合格；核心期刊论文查重应该是10%才算合格。
一、发表期刊论文查重率合格。 发表期刊论文对于需要评定职称的人来说非常重要，在发表论文之前，也需要查重。一般来说，期刊上发表的论文查重率取决于杂志或学报的要求。如果你想知道你需要发表期刊的查重率，你可以查看杂志上发表论文的查重规定。如果没有，请参考以下查重范围值: 1.普通（省级或国家级）期刊的查重率在25％-30％之间。 2.核心期刊的查重率一般应控制在5％-10％以内。 二、期刊论文查重软件有哪些？ 很多作者在提交论文到杂志或学报之前都会主动查重论文，但面对复杂的查重软件，作者通常会感到困惑，不知道杂志或学报用什么查重软件来检查论文的重复率。 一般来说，杂志和学报发表的论文都需要通过内容查重系统检测，期刊内部检测系统主要分为科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)和社会科学期刊学术不端文献检测系统(SMLC)，涵盖的数据库和收录的文章有很大的不同。 如果使用这两种查重系统进行检测，作者必须根据自己的文章是科技期刊还是社会科学期刊，然后选择合适的论文查重系统来检测要发表的论文。 paperfree 和papertime ，由于价格优势，也有很多人用来检测他们的论文初稿和中稿。但需要提醒大家的是，在提交之前，一定要及时了解杂志或学报使用什么样的论文检测系统。最终定稿时，一定要用杂志规定的系统进行检测。
不同的单位对于论文查重的要求是不一样的，不同的论文查重系统对同一篇论文的查重结果也不一样的，因为每个论文查重系统的数据库、查重算法是不一样的，所以检测的结果肯定是不相同的。其实，就算是同一篇论文在同一个查重系统检测，其结果也是会有波动的。因为很多查重系统里面都是加入了数据库的数据的，而互联网的数据是实时更新的，所以在进行查重检测结果也是有波动的。我们需要了解清楚单位规定的查重系统是什么，然后选择对应的查重系统检测，这样可以节省时间。现在一般情况下，本科论文查重率要求一般在20％-30％之间，硕博论文查重比较严格，一般查重率要求在5％-10％之间，而期刊论文查重率要求一般在10％-20％之间。
PaperTime是在“教育大数据联盟平台”的基础上，优先获取教育数据资源，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位。
数据库范围：学术期刊，学位论文,会议论文,互联网,英文数据库(涵盖期刊，硕博，会议的英文数据)。
检测范围：哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等；同时英文及一些小语种语言文章也可以检测。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
目标检测好毕业。目标检测在目前上，已经做的很好了，无论是哪个系列，都到了一个瓶颈，相反，跟踪的效果目前距离落地，还有很长的路要走。
能。目标检测能投ei的，根据个人意愿执行即可。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
1.首先搞清楚为什么发论文, 一般都是为了保研,学位, 评奖，评职称加分等等, 然后就要了解对应事项对论文方向和所发的杂志(有的会给出一个目录)的要求, 以免发非所要做无用功2.确定的论文方向, 自己应该要有充分的了解, 可以多看看知网上相关文章, 也可以找老师指导一下, 尽量能写出比较独到的逻辑完整的观点, 还要有充分的论据和比较丰富的论证方法3.确定目标杂志, 可以先大致圈定几个意向进行详细了解, 包括杂志的周期(有些杂志出刊太慢排队太久等不起), 杂志对作者的偏好(有些较好的杂志只接受一定级别的作者, 本科生不在考虑范围), 投稿审稿或版面费用(一般越好的杂志可能不收费但上稿难度很大), 有可能的话可以在官网或杂志上找到编辑部联系方式, 直接咨询, 不要轻易相信网络上的中介4.投稿要注意符合杂志社的投稿格式规范, 要检查好文字不要出现低级错误, 那样会严重影响编辑对稿件的印象, 投稿投到官方的邮箱, 然后可以打个电话提醒一下编辑查收, 需要付费的一般是杂志出了用稿通知后才付费, 如果是上来就要钱说包发的十有八九是
文章已经写好的情况下需要匹配期刊，先确定要求，要发在知网、万方还是维普数据库上面？现在论文审核比较严格，很多方向可能不收，自己投可能会过不了审，一定要看好期刊对论文的要求。
发表论文无非就两种方式：第一种就是自己投稿，买本杂志，根据版权页上的投稿方式去投稿（这种的弊端就是周期太长，对于着急的客户，不适用）当然，跟杂志社关系好能顺利发表的请无视我的话因为直投杂志社容易，能成功发表难，我认识的主编跟我说他们邮箱里的稿件基本上没有低于过1000篇，而且杂志社就那么几个人，根本不可能忙的过来，就算抽时间看下邮件也就是看个题目，题目不新颖没吸引力的直接略过，就算点开文章，也是先大概看下职称、单位、研究方向、摘要、关键词，没什么吸引人眼球的内容也直接pass掉。第二种就是找代理机构发表（这种的需要睁大眼，发表行业鱼龙混杂，必须得保证自己发的杂志是正刊，也不能是增刊）。找代理机构认准以下几点；一、首先选择国家新闻出版广电局能查到的正规杂志二、其次是某宝担保交易，更有保障三、最后录用通知下来后，亲自打版权页或者收录网站（知网、维普、万方、龙源）上查稿电话查稿确认录用后，再付款。第一， 选择杂志，根据自己的要求确定杂志，省级的国家级的价格不一样。然后看杂志的级别，在这里呢就可以一起验证了杂志的真假，新闻出版总署输入杂志名，看是否收录，如果没有的话就要小心了，千万不能发第二，看杂志的见刊时间。自己什么时候用杂志一定要确定，如果是7月要用，那就不要发9月才鞥收到的杂志，一旦发了到了要用的时候没有法子使用。第三，杂志收录的网站。如果您那没有特别的要求，那就知网，维普，万方都可以了，如要求必须知网收录，那就自己上网查一下看看，是否知网及时更新呢第四，看付款的流程，是不是先发表，录用了查稿确定后付费用，如果不能查稿就危险了，不能保证是不是真正发表成功了。
首先，你需要写出像样的论文，文章肯定不能是炒冷饭的那种，需要有自己的创新点。所以在写文章之前，需要查阅大量的文献，以确保此前没人发过类似的文章。多看一些好文章，从中能够学到很多东西，比如一些观点或者写作方法。文章撰写完成之后，一定要反复修改，避免出现口语化的句子。如果是英文，还要注意语法，一定要按照英文惯用的表达方式来撰写文章。当文章经过反复修改之后，可以开始找期刊投稿。为了提高文章的接收率，找一个合适的期刊非常关键。所以一定要多看文章，这样才能知道自己写的文章大概在什么样的水平，然后选择相应档次的期刊进行投稿。中文期刊包括中文核心期刊、非核心期刊、学报，英文期刊包括SCI收录期刊、EI收录期刊，其中中文核心期刊和SCI收录期刊在中文和英文中是档次较高的期刊，也是很多人的投稿目标。此外，中科院把SCI收录期刊分为四区：一区、二区、三区和四区，档次和难度依次降低。在确定要投哪个期刊之后，按照该期刊的要求把论文的格式改好。然后，通过电子邮件把文章投出去。切忌，不要一稿多投！这样的做法只会降低你的信用，不利于以后的投稿，毕竟这个圈子不大。文章投出去之后，就是等待同行评审的结果。一般至少有两个审稿人评审同一篇文章，如果审稿人给出的意见都是修改（可能是大修或者小修），那么，只要按照要求修改好文章，最终一般都会被接收。如果其中有个审稿人给出的审稿意见是拒稿，那么文章就不会被接收。但你也可以根据审稿人的意见修改文章，然后再找一个更合适的期刊进行投稿。