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知网的论文检测系统中，有一个叫“互联网资源”的数据库，和一个“互联网文档”的数据库，里面就包含了的一些网络上数据资源，和文档资源，如果抄袭的是有被知网收录了的信息内容，知网查重时就可以查出来，如果是没有被收录的内容，那么，就不会被查出来。
1、首先，PPT封面应该有：毕设题目、答辩人、指导教师以及答辩日期2、其次，需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有哪些；3、接下来，就到了答辩的主要内容了，第一块应该介绍课题的研究背景与意义；4、之后，是对于研究内容的理论基础做一个介绍，这版一部分简略清晰即可；5、重头戏自然是自己的研究内容，这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概，知道到底都做出了哪些工作，研究成果有哪些，研究成果究竟怎么样；6、最后，是对工作的一个总结和展望。7、结束要感谢一下各位老师的指导与支持。下载毕业论文答辩ppt模板，就到怪人网
不需要需做ppt，要本人到场，主要检查实物做的情况，以及问问代码具体都是干嘛的，论文，翻译等等也会问一点。
PPT只要不是书上抄过来的就不会。\x0d\x0a \x0d\x0a目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。\x0d\x0a\x0d\x0a抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。\x0d\x0a\x0d\x0a但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。\x0d\x0a\x0d\x0a本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。\x0d\x0a\x0d\x0a论文抄袭检测算法：\x0d\x0a\x0d\x0a1.论文的段落与格式\x0d\x0a\x0d\x0a论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。\x0d\x0a\x0d\x0a2.数据库\x0d\x0a\x0d\x0a论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。\x0d\x0a\x0d\x0a3.章节变换\x0d\x0a\x0d\x0a很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。\x0d\x0a\x0d\x0a4.标注参考文献\x0d\x0a\x0d\x0a参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。\x0d\x0a\x0d\x0a5.字数匹配\x0d\x0a\x0d\x0a论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。\x0d\x0a\x0d\x0a论文抄袭修改方法：\x0d\x0a\x0d\x0a首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；\x0d\x0a\x0d\x0a其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。\x0d\x0a\x0d\x0a通过上述方法，能有效降低抄袭率。\x0d\x0a\x0d\x0a下面举几个例子，大家可以参考下：\x0d\x0a\x0d\x0a例句A：\x0d\x0a\x0d\x0a本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。\x0d\x0a\x0d\x0a修改A：\x0d\x0a\x0d\x0a本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。\x0d\x0a\x0d\x0a例句B：\x0d\x0a\x0d\x0a由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。\x0d\x0a\x0d\x0a修改B：\x0d\x0a\x0d\x0a房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。\x0d\x0a\x0d\x0a修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。\x0d\x0a\x0d\x0a有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。\x0d\x0a\x0d\x0a其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。\x0d\x0a抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。\x0d\x0a\x0d\x0a一、查重原理\x0d\x0a1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。\x0d\x0a对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。\x0d\x0a2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。\x0d\x0a3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。\x0d\x0a4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。\x0d\x0a二、快速通过论文查重的七大方法\x0d\x0a方法一：外文文献翻译法\x0d\x0a查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。\x0d\x0a优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。\x0d\x0a缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。\x0d\x0a方法二：变化措辞法\x0d\x0a将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。\x0d\x0a优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。\x0d\x0a缺点：逐字逐句的改，费时费力。\x0d\x0a方法三：减头去尾，中间换语序\x0d\x0a将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。\x0d\x0a优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。\x0d\x0a缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。\x0d\x0a方法四：转换图片法\x0d\x0a将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。\x0d\x0a优点：比改句序更加方便快捷。\x0d\x0a缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。\x0d\x0a方法五：插入文档法\x0d\x0a将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。\x0d\x0a优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。\x0d\x0a缺点：还没发现。\x0d\x0a方法六：插入空格法\x0d\x0a将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。\x0d\x0a优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。\x0d\x0a缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。\x0d\x0a方法七：自己原创法\x0d\x0a自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。\x0d\x0a优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。\x0d\x0a缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。\x0d\x0a知网系统计算标准详细说明：\x0d\x0a1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？\x0d\x0a学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。\x0d\x0a\x0d\x0a2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？\x0d\x0a百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。\x0d\x0a\x0d\x0a3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？\x0d\x0a这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。\x0d\x0a\x0d\x0a4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？\x0d\x0a我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。\x0d\x0a\x0d\x0a5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？\x0d\x0a检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。\x0d\x0a6．知网检测系统的权威性？\x0d\x0a学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。\x0d\x0a一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。\x0d\x0a\x0d\x0a论文查重修改的规律：\x0d\x0a1、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。\x0d\x0a2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。\x0d\x0a3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。\x0d\x0a4、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：\x0d\x0a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，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用\x0d\x0a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，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。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，或是哦中文的全姓名，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。\x0d\x0a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。\x0d\x0a特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。\x0d\x0a因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。\x0d\x0a所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。\x0d\x0a5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。\x0d\x0a以上那些东西再次总结一下：\x0d\x0a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：\x0d\x0a1）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。\x0d\x0a2）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。\x0d\x0a3）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。\x0d\x0a4）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。\x0d\x0a5）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。\x0d\x0a6）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。\x0d\x0a7）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。\x0d\x0a论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。\x0d\x0a2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）\x0d\x0a3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。\x0d\x0a4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。\x0d\x0a主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。\x0d\x0a5、论文正文：\x0d\x0a（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。\x0d\x0a〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：\x0d\x0aa.提出-论点；\x0d\x0ab.分析问题-论据和论证；\x0d\x0ac.解决问题-论证与步骤；\x0d\x0ad.结论。\x0d\x0a6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。\x0d\x0a中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：\x0d\x0a（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。\x0d\x0a（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
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（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}= 。
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，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；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）。
是这样的。1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。论文摘要和关键词。2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以200字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。5、正文。是毕业论文的主体。6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。
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 = 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。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 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，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。
五篇太多了、如果是一篇我还可以式一式。
精神支持，不用说，艾滋病也不是绝症，艾滋病抗病毒药是国家免费的，所以说艾滋病人现在是可以有生存能力的，艾滋病人最怕不是病是岐视。如果吃的都保证不了的情况下，肯定是物质支持为先，如果自身有独立生存的能力，还硬去给物质支持，大概也只能让弱者更弱。所有的并不是说都不好 只不过以前艾滋传的比较可怕而已 如果物质不支持的情况下 哪怕精神上也不支持 就不要去进行攻击 这样的话会对他们造成很严重的心理伤害 。
莫斯科苏里科夫美术学院，是在绘画、雕塑、建筑学学校的基础上建立的。这所大学已发展成为俄罗斯美术教育的世界著名大学。那么苏里科夫美术学院申请条件是什么呢？下面我带大家了解了解。
普通高中毕业生，具有中等教育学历（12年）。有完整学历证书：普高毕业证，会考成绩单；
美术学院附中或者纯美术中专，具有中等教育学历（12年）。有完整学历证书：毕业证，成绩单等。
在读的学生不能申请语言预科。只有完整的学历证书才能申请读预科，高中或者本科在读生不能正常的就读预科系。因学生到校后需马上提供学历双认证。
所有的课程用俄语教学。所以如果学生不懂俄语只能申请读预科系。苏里科夫美院的时间不能迟于10月1日。
中等教育毕业证书的公证书。
护照复印件，有姓名、出生日期和护照号码的那一页。
如果我校接收您进入校学习，会给您发出入学邀请。
外国留学生申请进入大学一年级的时候必须给学校以邮寄的方式或者亲自提供自己的作品照片或者幻灯片。（素描 -人头像，人体像。油画 -人体像，人头像，组合像。）
入学委员会考核申请人是否具有可以进入大一学习的能力。之后外国留学生提供合同中规定的材料、付清学费、签署学习合同，然后开始学习。10月1日开课。入学所需材料：
1.简历或者规定格式的个人情况问卷。
2.中等教育毕业证书公证书以及包括所有课程科目以及成绩的成绩单公证书。
3.出生证明复印件
4.健康体检证明和艾滋病检测证明。
*4厘米照片10张。
所有2、3、4条所提及的文件必须翻译成俄文并进行公证或者由大使馆认证。
所有课程用俄语讲授。外国留学生在一个学年的时间（10月1日～6月20日）在预科系学习俄语以及专业课程和历史、文学等课程。
油画每周15小时；
素描每周15小时；
俄语每周15小时
预科结束后需要通过俄语以及绘画考试。
通过考试后就可以申请进入大学一年级学习。
每学年有两学期
第一学期-10月1日～1月25日；
第二学期-2月7日～6月1日。
学生每年要通过两次考试。
学生在完成毕业作品基础之上从学校毕业。如果学生能够顺利修完所有规定课程并通过毕业论文答辩，就可以得到注明所修专业的国家标准格式毕业证书，并且会被授予艺术硕士学位。
绘画系
是美术学院最大的系。学生在第二年级，就进入供个人使用的画室。但是古画修复系和宗教画系以及戏剧美术系都是在第一年级就开始接受学生进入工作室。每个学年的夏季，学生们实习，到外地写生。
雕塑系
这个系的学生每天要对着实物进行雕塑练习，也作着衣和裸体的塑像。1-5年级的学生每天三个小时做泥塑、两个小时学素描。他们练习作纪念雕塑、装饰雕塑的草图和完成品。他们也学习作深浮雕或浅浮雕。他们也有动物雕塑的课程。
线条画系
这个系的学生学习蚀刻版画、石头版画、培养漆料版画、铜版画和木版画。他们学习在各种材料上进行线条画创作的技术，他们被成为线条画美术家和书籍装帧艺术专家。美术理论和美术史系主要学习美术史和艺术理论。未来的艺术理论家们直接和绘画、雕塑、建筑、线条画的学生接触，并直接观察到他们的创作过程，这将有助于他们的实际工作。这个系的学生还有一个优越条件，俄罗斯博物馆收藏丰富的俄罗斯和西欧的优秀作品，便于学生们汲取来自传统的和世界文化的营养，培养他们成为博物馆艺术理论专家、画廊专家；中、高等学校的教员和美术评论家。
建筑学系
2001年建立该系， 主要培养学生今后成为各领域的建筑师。
主楼，包括绘画系、雕塑系、美术史和理论系教学楼坐落在莫斯科市的中心地带，在同志街30号，附近有环线地铁，地铁站“马克思主义者”和“塔甘卡”和塔甘卡广场，紧邻俄罗斯国家艺术博物馆。
建筑学系、线条画系教学楼在莫斯科市正中心地带，位于拉夫鲁什金街15号，临近莫斯科河，附近有地铁站＂特列季亚科夫＂和＂新库兹涅茨克＂，教学楼正对着世界闻名的＂特列季亚科夫＂画廊（旧馆），距离红场约3站地铁。
两教学楼相距一站地铁的路程。
艾滋病在潜伏期能检查出来。HIV抗体检测为常见的艾滋病筛查手段，阳性一般意味着感染，阴性则代表未感染。这一判断是绝大多数人对艾滋病检测的“常识”。
然而，北京协和医院近日刊载在国际专业学术杂志的一篇论文颠覆了这一“常识”。该论文公布了我国首例HIV抗体检测为阴性，但经HIV“核酸检测”为阳性确诊艾滋病患者，这也是世界首例成人HIV抗体阴性艾滋病合并肺卡波西肉瘤病例。
该患者在多地多家医院检测HIV抗体及确证试验，均无法明确诊断，后在协和医院通过核酸检测，发现体内存在高复制HIV病毒，从而确诊为晚期艾滋病。此案例揭示了HIV核酸检测在艾滋病诊断中的重要价值。
扩展资料：
随着生物技术的发展,核酸检测得到了人们越来越多的重视,它可直接检查HIVRNA,可在发现血清学变化之前检测HIV感染,而且比P24抗原检测方法更灵敏。简单的说就是病毒感染人体后，一般情况下可通过一系列检测被发现，而最早能被检测到的是病毒核酸。
现有的酶联免疫等血清学检测方法检测的是抗原或抗体，而核酸检测技术检测的是病毒核酸，所以能更早地发现病毒感染。正常42天左右血液才能检测到HIV病毒，HIV核酸检测将艾滋病病毒的检测“窗口期缩短至11天。
并且核酸检测这项技术可将乙肝、丙肝病毒的检测“窗口期”分别由原来的50天、72天缩短到25天、59天。血液安全由此可得到更好保障。
参考资料来源：中国新网-协和发现国内首例阴性艾滋病患者核酸检测为阳性
参考资料来源：百度百科-HIV核酸检测
1、论文 答辩 会上,他应对如流,他的论文很快就通过了。 2、在论文 答辩 会上,对于每个评委老师提出的各种问题,他都能对答如流。 3、他在辩论比赛中，面对对方辩友的提问，从容不迫地 答辩 ，引起了全场的掌声。 4、在论文 答辩 会上，面对教授提出的一系列问题，小韩显得从容不迫。对答如流。深得教授们的赞赏。 5、论文 答辩 会上,他神色不惊,面对一个个高难的问题,一一阐述自己的观点。 6、第三人及其诉讼代理人发言或者 答辩 。 7、她好不容易才通过了 答辩 考试. 8、法院把被告送交警 答辩 状的时间延长了14天。 9、我 答辩 的论文是关于老子帛书版和楚简版的，他们以为我是抄的，结果我从随身的大纸箱里搬出了一本本发黄的旧书，还有比导师还老的线装本，直接过了。 10、为了搞好毕业论文 答辩 ，在举行答辩会前，答辩者要作好充分的准备。 11、被申请人未提交 答辩 书的，不影响仲裁程序的继续进行。 12、起诉状， 答辩 状在法律程序中，分别由原告、被告或检举人和被检举人所做的连续的供述、辩解和反辩解。 13、去索取一份被告的 答辩 书，以此更有效地准备诉讼。 14、对于通过论文 答辩 者，授予博士学位。 15、期末考包括简答题的部分,以及一些论文 答辩 。 16、被告应当在 答辩 期届满前提出书面答辩，阐明其对原告诉讼请求及所依据的事实和理由的意见。 17、唯一能使大部分人留下来的原因是他们还没有进行论文 答辩 。 18、标题为“匆促 答辩 状的摘要”。 19、每个学生论文 答辩 之时，都会紧张。 20、仲裁委员会收到 答辩 书后，应当在仲裁规则规定的期限内将答辩书副本送达申请人。 21、当1910年他的在哥本哈根大学博士论文 答辩 时，在场观众中球迷的数量比数学家还多。 22、被申请人收到申请书副本后，应当向仲裁委员会提交 答辩 书，仲裁委员会将答辩书副本送达申请人。 23、法院在处理事实问题时，面临的最大困难就在于普通法的一项规定：不得反驳人身保护的 答辩 状。 24、人民法院受理案件后，当事人对管辖权有异议的，应当在提交 答辩 状期间提出。 25、本文重点在于对其进行内在的透析，以期对我国民事诉讼 答辩 状的改革有所启示。 26、学校怂恿他使用污油，并且掩盖研究中的缺陷，为此，在外聘的主考人前，他的 答辩 失败了。 27、被申请人收到仲裁申请书副本后，应当在十日内向劳动争议仲裁委员会提交 答辩 书。 28、此后又游学萨迦、桑普、泽当等寺参加般若学和其他大论的 答辩 ，以超人的智慧和辩才博得了学界的称赞。 29、第九条学位授予单位，应当设立学位评定委员会，并组织有关学科的学位论文 答辩 委员会。 30、被申请人收到仲裁申请书副本后，应当在仲裁规则规定的期限内向仲裁委员会提交 答辩 书。 31、为什么不参加 答辩 呢？我觉得还是要参加，那属于个人成长的经历，会对你将来恒有好处的。 32、在这里，我的趴的是要对存在主义所受到的一些指责，提出 答辩 。 33、当事人协议不开庭的，仲裁庭可以根据仲裁申请书、 答辩 书以及其他材料作出裁决。 34、来日诰日我需要告假一天，去学校参加毕业论文 答辩 。 35、某些辩护可以动议提出，而不是包括在 答辩 状中。 36、所收到的申请书、 答辩 书和补充材料应被视为最终文件。 37、第八十三条海事法院向当事人送达起诉状或者 答辩 状时，不附送有关证据材料。 38、16岁就进入北京航空航天大学攻读数学博士学位的张?炀，今年要父母答应给他买房才参加硕士论文 答辩 。 39、被申请人未提交书面 答辩 的，不影响仲裁程序的进行。 40、其特色为：安排讲课 答辩 作业，拓宽课后作业内容及范围， 实验考核综合考虑平时成绩、课内实验和课外实验的成绩。 41、如果法官认为理由充分合理，就会向被告发出到庭 答辩 的传票，或者在特定情况下签发逮捕证。 42、此外，该 答辩 人还指出，朝鲜奉行的“先军政治”已被反复证明是正确和妥当的选择。 43、 答辩 状是民事诉讼程序合理运作所不可缺少的因素，有着自身所特有的重要作用。 44、劳动争议仲裁委员会收到 答辩 书后，应当在五日内将答辩书副本送达申请人。 45、多方从房价表现来 答辩 也的确让人点头称是！ 46、当事人不能在法定期间提起上诉或者提出 答辩 状，申请延期的，是否准许，由人民法院决定。 47、机械设计 答辩 ，Z同学拿着图纸被老师问的天昏地暗。最后导师急了，说：同学，对于此次设计，但凡你说出一个你真正懂得的东西出来，我就让你过。 48、假设申请人是以管理委员会作为 答辩 人，本席对它的申请有以下的分析。 49、世界上大部分的原油，即部分人称谓的“峰值石油”，被任便为已 答辩 并在开采。 50、按理,我认为他应该有对我们的批评进行 答辩 的权利. 51、在论文开题和 答辩 的过程中，我们会遇到很多英语语言学上的问题。以下我是对这些问题的一些粗浅认识。 52、无论如何，法庭上的口头 答辩 是律师们施展才能的最好机会。 53、这种权利是根据被告的 答辩 状来确定的，因为它在审判的各个阶段都是重要的。 54、本文从选题、开题、毕业设计过程指导， 答辩 等关键环节出发，阐述了提高毕业设计质量的相应措施。 55、到写论文时，老师根本不看他的论文，也不参加他的论文 答辩 。 56、辩护状通常写也被告的 答辩 和反诉. 57、向刑事案被告宣读起诉书并听取他的 答辩 . 58、还有一点，下面是4个极优秀的研究者，他们是我的学位论文 答辩 委员会成员。 59、人民法院应当在收到 答辩 状之日起五日内，将答辩状副本发送原告。 60、一个构思欠佳的研究计划会毁了整个项目，即使它勉强通过了论文 答辩 委员会。 61、周一有人在佛拉明罕地方法院代表波克，在提讯时就包括身分诈欺等罪名， 答辩 无罪。 62、博士学位：属于高级研究学位，入读此类学位凡是需要已经取得硕士或声誉学士学位、资格查核、撰写论文和 答辩 。 63、学位论文 答辩 委员会必须有外单位的有关专家参加，其组成人员由学位授予单位遴选决定。 64、相反，若适用案卷移送主义并辅之案卷移送与 答辩 状一并移送的方式，则能满足诸多价值。 65、俺毕业设计做的是铜离子和锌离子对中华大蟾蜍的毒性研究，然后我我 答辩 的时候，老师问你这个和前面那个同学有什么差别.我答：他是蝌蚪我是蟾蜍。 66、被请求人逾期不提交 答辩 书的，不影响处理程序的进行。 67、被申请人收到仲裁申请书副本后，应当在15日内向仲裁委员会提交 答辩 书。 68、被请求人应当在收到 答辩 通知后十五日内提交答辩书和有关证据。 69、权利说虽有其不可回避的缺陷，但从否定 答辩 权入手来强化答辩状的提出是欠妥当的，较好的办法是以失权来制约答辩权的行使。 70、通过 答辩 论文，学生可取得中国的法学硕士学位。 71、人民法院应当在收到 答辩 状之日起五日内将副本送达上诉人。 72、行政诉讼 答辩 状属辩驳性质的法律文书。 73、要有 答辩 委员会签字，答辩委员会都是些德高望重的学术权威组成，学生权威可不是那么好糊弄的！ 74、仲裁委员会收到 答辩 书后，应当在5日内将答辩书副本送达申请人。 75、被告不提出 答辩 状的，不影响人民法院审理。 76、呈请人已经或将会为 答辩 人提供妥当的经济援助. 77、被申请人未 答辩 的，不影响仲裁程序的进行。 78、亲爱的教授们，今天你们能来参加我的毕业论文 答辩 会真是我莫大的荣幸。 79、技师、高级技师综合评审及高级技师论文 答辩 考核人员不少于5人。 80、只要认真设防，堵死一切漏洞，这样在 答辩 过程中，就可以做列心中有数、临阵不慌、沉着应战。 81、被申请人未提交 答辩 书的，不影响仲裁程序的进行。 82、我有个同学去 答辩 ，是市场营销方面的。她在网上找了一个冰箱的营销，自己改成了空调了。到会场老师就问她，为什么空调还分两个门的和三个门的？ 83、在 答辩 会结束时，谢勒得知自己以最高的荣誉毕业。 84、我们班级有个同学 答辩 的时候巨狠，老师问蜂鸣器怎么响的？他想了半天，不知道怎么的脸红了，然后鼓起勇气回答：叮！ 85、我同学 答辩 的时候，下面的导师开口了说：你这方案怎么这么眼熟啊。是我做的，这还有我装修公司的LOGO。我同学顿时石化。拎包直接走了。 86、她用实例来进行她的教育，邀请物理班级的学生去听取她的学位论文 答辩 。 87、硕士学位的学生再学习研究2年，通过论文 答辩 后授予学位。 88、书记官会通知你案子是否延期，被告是否递交了 答辩 书。 89、29日上午, 北京大学 口腔医学院王雪东同学举行了博士学位 答辩 ,成为我国建国以来首位口腔医学的双博士学位获得者,必将对我国口腔医学教育产生一定影响。 90、其实,凯撒在戎马倥偬之中,根本没时间舞文弄墨,如果不是为了要答复敌人,决不会提起笔来写作,只是他没有采用直接的 答辩 方式,而是委宛地用正面叙述事。 91、保定市人民政府在 答辩 状中称,陈小东家被拆的门面房属于市政公用建设需要拆迁的房屋,并有利于城市改建。 92、1月17日,国家商标局将此前收到的近百份异议书汇总整理后,递交给贵州茅台,而茅台将有1个月的 答辩 时间。 93、而且这几所大学都是实行学分制,常年无大休,只有在年底有一段假期,只要学分修足了,通过 答辩 ,随时就可以走人,可谓是相当自由。 94、这是11月16日首届全国民事行政检察业务竞赛的 答辩 现场。 95、贸易公司在 答辩 中却叫起了“撞天屈”,称租用土地后投入数百万元,一直都惦记着交租金,主观上无违约故意。 96、本案银行卡被盗刷系刑事犯罪, 答辩 人并不存在任何过错,故无需承担民事赔偿责任。 97、 答辩 人是46岁的杨名,曾担任某部委副司级秘书职务,被捕前是一家投资有限公司的总经理,2001年因犯窝藏罪被判处有期徒刑5年。 98、诉状、 答辩 状、书证之类的诉讼文书也只是以花押为证,像“伏辩”这样的认罪书也只要画花押就可以了。 99、我问法官为什么没有15天 答辩 期,法官说该案是适用简易程序,不受答辩期的限制。 100、由韩天元律师代表的 答辩 人坚决否认收过女方的钱,指曾在他公司担任采购经理的女方捏造和编造整个故事。 101、另向你们公告送达被告沈玉燕不服本案判决的上诉状副本,自本公告发出之日起经过60日,即视为送达,提出 答辩 状期限为公告送达期满后的15日。 102、平时表现、德育论文撰写、交流 答辩 ,整个过程与毕业论文答辩无异。 103、由拉马萨米律师代表的蔡东江指 答辩 人,没有考虑也没有告知不同手术的相对风险和好处,也没有采取更能确保减缓脊髓受压的治疗方法,导致他永久性截瘫。 104、对于 答辩 书被指没有悔意,赵建铭坦承答辩书是仓促间完成的,当时只想强调生宝(脐带血银行)找他代言,并不是因为他的医师身份,没想到却是愈描愈黑。 105、一场场精彩的 答辩 ,一幅幅质量强市新画卷的展现,令现场评审专家难分仲伯,赞叹不已。 106、自公告之日起经过3个月即视为送达,公告期满后30日内为 答辩 期。 107、香港高等法院今天也是继续就是否延长禁制令进行开庭,到中午为止有关 答辩 人已经结束陈词。 108、朱光是这次申博的 答辩 人,为了这次答辩,10多天时间,他天天在办公室熬夜准备材料。 109、在 答辩 状中,阎崇年表示,答辩人从来就是本着严谨求学的精神校勘《康熙顺天府志》的。 110、其中起诉的理由是马航违背合约与疏忽,以及马来西亚民航局、移民局、马来西亚皇家空军、马来西亚政府的 答辩 人负有转承的疏忽责任。 111、赵建铭接受媒体专访时称, 答辩 书是匆促完成的,很多事情他很后悔,只是现在无论怎么说,都是愈描愈黑了。 112、可时间还没过一个月,中国国务院副总理吴仪访问日本前夕,小泉就在国会 答辩 中为自己参拜靖国神社辩解了,其“理由”可谓荒诞不稽。 113、访时称, 答辩 书是匆促完成的,很多事情他很后悔,只是现在无论怎么说,都是愈描愈黑了。 114、所以后来我看了他们的日记,还有功课表,还有最后论文的 答辩 ,也都很严格,所以教授学生们,其实是在很认真的读书,没有我们想象的散漫和玩。 115、2005年,T怀疑男友另有新欢,透过友人介绍聘用 答辩 人,答辩人向她索取7万元调查费。 116、在网传遗书中,姜东身指称,导师杨忠炯故意为难他,别人“很水的论文”都通过了,唯独对自己的论文十分苛刻,还要求其延期 答辩 。 117、从此,跟导师掰了面儿的王贝贝硕士论文 答辩 、考博、找工作都连滚带爬分外坎坷,而鲍小姐则一路“好风凭借力,送我上青云”。 118、若甲变更诉讼标的或增加备位之诉,乙可重获 答辩 期,对其进行抗辩。 119、本院受理张家松诉你离婚一案,依法向你公告送达起诉副本、 答辩 状、开庭传票及举证通知书。 120、任教育公司总监的 答辩 人指,公司2007年已开始亏损,但不忍心富家子“蚀大钱”而每月退还3万元给他,却被原告指早已从户口汇走达370多万。
大家最近是刚好开始上选修三吗？|ω・）于是我又翻开了高中时的辅导书。很好，书上没说，只说了“主要取决于杂化轨道的数目和类型”。—————————————————————铵分子提供孤电子对，铜或镁离子提供空轨道，铜离子外层是3d9 4s0，dsp²杂化形成四个轨道。镁离子外层是2p6 3s0，sp杂化形成两个轨道。于是……因为铜是dsp²杂化且提供的空轨较多？可以比较稳定化能和分裂化能，但高中没学有人写论文认为，第二电离势越大，形成的配合物就越稳定，（（李本元，2019），《影响配合物稳定性因素的概述》百度文库链接：）不知道靠不靠谱。
copper histidine释义[医]铜-组氨酸网络组胺酸铜; 组织胺酸铜英[ˈkɔpə ˈhistidi:n]美[ˈkɑpɚ ˈhɪstɪˌdin]Optical fiber probes with various shapes and gold electrodes modified with histidine for determining copper in water have been fabricated based on self-assembled technology in this dissertation.本论文基于分子自组装技术制备了多种形貌的光纤探针和用于水中铜离子检测的组氨酸修饰金电极。
在离子方程式中，我们看到了 氢离子和氯离子，这就是我们的胃酸中的例子成分，也就是说，食用 氧化亚铜后， 氯离子会与一价铜离子结合形成具有毒性的而氯化亚铜离子。还有，题中的方程式有误，应该是形成两个而氯化亚铜离子。而氯化亚铜离子本身就是结合在一起的离子。铜离子是浅蓝色的，亚铜离子不太清楚，但是亚铜离子不稳定，容易被空气中的氧气氧化，形成铜离子溶液，也可以用氨水，观察沉淀的颜色，应该是蓝色絮状沉淀。
PPT如何做惊艳 北大毕业论文答辩5min完美陈述的秘密 老师必问6大可怕问题超详细答辩流程
论文答辩ppt就是你毕业论文的浓缩，拿理工类的来说，比如软件设计类的要有概述、系统需求分析、系统功能设计、系统功能实现、总结，至于详细内容，就是你论文里边纲领性的内容，提到即可，不可详述。
毕业论文答辩ppt内容怎么写的解决方法如下：一、要对论文的内容进行概括性的整合，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。 二、在每部分内容的presen tation中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。 三、1 文字版面的基本要求 幻灯片的数目： 学士答辩10min 10～20张 硕士答辩20min 20～35张 博士答辩30min 30～50张 2 字号字数行数： 标题44号（40） 正文32号（不小于24号字） 每行字数在20～25个 每张PPT 6～7行 （忌满字） 中文用宋体（可以加粗），英文用 Time New Romans 对于PPT中的副标题要加粗 3 PPT中的字体颜色不要超过3种（字体颜色要与背景颜色反差大） 建议新手配色： （1）白底，黑、红、篮字 （2）蓝底，白、黄字（浅黄或橘黄也可） 4 添加图片格式： 好的质量图片TIF格式，GIF图片格式最小 图片外周加阴影或外框效果比较好 PPT总体效果：图片比表格好，表格比文字好；动的比静的好，无声比有声好。 四、（注意） 幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体字，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。 注意：要点！用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！ 时间不要太长：20分钟的汇报，30页内容足够，主要是你讲，PPT是辅助性的.。 记得最后感谢母校，系和老师，弄得煽情点。
无论是本科生还是研究生，毕业论文答辩是不可忽略的一个环节，论文的撰写是你对大学几年学识的总结与升华。又到了一年的毕业季，这些学生在经历漫长时间没有课程负担的情况下又要准备另一个征程，那就是论文答辩，这里详细的介绍本科硕士论文答辩 ppt制作的总体结构和模板，希望可以帮上你。