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之前也去知网的检测系统看了下，找了好久，需要账号密码才能登陆。这个系统个人是注册不了的，得相关的研究机构和大学才能申请。在淘宝上搜一下，基本是150每次，多搞几次就无语了。 自己的一些经验，先去Gocheck论文检测系统官网注册一个账户自查下，把论文认真修改一下，提交前再去检测一次，这样少几个来回，省上几百大洋 对了，建议先学下怎么修改文章，找些资料看看，呵呵，这个比盲目修改轻松多了
gocheck论文检测比知网更精准、更合理
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。
论文检测是要花钱的哟。。。
就，其实这个问题很好解决。首先，一般学校里的论文基本都是经过查重了的，要么知网要么万方，反正相似度高的话根本都不会给你过。如果这样你还是不放心，你可以自己用检测工具查（当然不是知网万方那种，那种检测很贵的；淘宝也不太行，虽然可以直接帮你查重但是价格比较高，我觉得不划算），好用的检测工具很多，我自己因为平常写东西比较多，所以也稍微了解一点。我自己一般都会用维权骑士。好处是完全免费，操作也简单。你直接把内容输进去，点击检测，就能知道有没有抄袭、抄袭了多少，相似度如何了。
注册一个论文检测系统的会员，例如paperrater论文检系统，然后粘贴复制就行啦
谢谢你的关注呵呵，都是打广告的。我只能告诉楼主这份论文的大致框架结构哈，细节还得你自己上网找材料来充实：1、全球视频会议发展历程；--分硬件、软件两个类型2、中国视频会议发展历程；3、国内视频会议市场容量；4、结合社会发展阐述视频会议的发展前景；5、国内主流厂商和产品介绍--分别从公司介绍、产品介绍、成功案例、解决方案这4个方面来写；6、发展瓶颈问题分析大概想到的先就这么多，觉得有用就请楼主给分咯:)
什么是视频论文？视频论文是以视频形式发表的论文。素材选取：首先，考虑到场景的设计对整个视频的设计风格,镜头画面,情绪氛围,社会空间,物质空间都有很大的影响。于是我们在素材的选择过程中，我们就更加注重选取好的场景来提升提升视频的美感、强化渲染主题,使视频的渲染效果更加饱满。用恰当的图片来为视频提升附加值,直接影响整个视频的风格和艺术水平。而选取的音乐背景又要在整体上把握视频基调统观全局，把握整体造型意识,即视频总体的、统一的、全面的创作观念。选取素材的思路是：整体构思——局部构成 ——总体归纳。我们小组此次视频主题是上大一角，主要着重表现上大的泮池风光。因为泮池恰好位于上海大学宝山校区中心地带，是一个典型且具有强烈表现力的风景，其呈半月形，周边环境优美，景色宜人，池内有多种观赏鱼。泮池观鱼为上大十景之一，池畔有费孝通题的“泮池观鱼”石碑。这样我们小组就有了一个整体的构思，接着我们为了表现泮池湖边的风景，我们就要进行局部的构成设计，我们选择了具有代表性的泮池风景—嬉戏的鱼群，灵动的孔雀，泮池喷泉及泮池周围清爽的风景，我们希望运用所选 取的图片从各个角度对泮池风光进行介绍，使我们的视频更具欣赏性，给观众带来更多的视觉冲击，我们希望通过色彩、构图、光影等设计手法来强化视频的视觉表现,使泮池的优雅场面更加优雅。同时为了把握视频艺术空间的整体统一,视频时空的连续性场景、风格的统一,使整体风格与表现主题融合一体,在这个视频的创作中,我们在视频的风格塑造上先有了一个统一的认识，接着我们开始从网上收罗各种背景音乐，在最后统一决定我们的背景音乐—故乡的原风景，于是我们细致的把握这首音乐的情调风格，以此来对我们视频的场景图片进行设计选取，以使视频画面氛围更加贴近音乐基调，更加保证视频风格艺术的统一。在我们素材选取的这个过程中，为了满足视频制作的要求，风格的统一，我们小组一起在网络搜索合适的图片，合适的视频 ，同时还在泮池边对其周边风景进行了拍照选取，这个素材选取的过程便是我们小组共同努力的第一环节
目前,国内有大量的论文检测软件和平台,其中最权威的是知网,以及万方、维普等。“很明显,论文的检测是基于知网的!”杂志和大学都是基于知网的!因此,论文测试工具就是用知网。
论文定稿查重系统是学校使用的一种系统，大家定稿一般是使用知网、维普、万方等查重系统，知网定稿查重:本科使用PMLC，研究生使用(也叫TMLC2)。知网的初稿系统也叫分解系统(AMLC/SMLC)，比定稿系统少一个论文库(与本科pmlc相比，缺少大学生论文联合比对库比，比少一个论文库，和源代码库)。两个论文库都是历年本科/硕博论文，所以，初稿系统比定稿系统要便宜，因为它们之间的检测结果是有差别的，有时差异很大，取决于具体的论文。知网的初稿和定稿系统，二者同属知网系统，且检测算法相同，将初稿系统中重复的内容修改合格后，在定稿系统中，大概率还是合格的，但是这个也说不定，毕竟查重系统的数据库还是有些差距的。
既然学校定稿用知网查重了，学校一般1-2次的检测机会，前期初稿检测推广使用papertime论文查重，首篇免费查重，基本上过度引用都算是抄袭，也会被查出来的，对照着相似来源部分进行修改，在换个账号扫码登录又可以首篇查重，修改到醉的时候在用知网查重，papertime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）。初稿检测必备神器。
两者只是针对论文不同阶段进行查重修改，初稿是论文最开始的雏形，而定稿是可以提交到学校检测的阶段。初稿查重最大的作用，就是避免后期定稿大量修改调整的麻烦。同学们准备向学校提交论文前，终稿需要不断进行查重，重复率一定要在学校要求之下，要不然提交论文之后很容易被打回来重改，这样可能会影响毕业。初稿查重：还没有最后完成的论文、没有正式发布的文献作品或没有经过精准的修改、完善的论文，都可叫做初稿。其实论文初稿查重还是很有意义的，其一可以让我们先确定论文论点是否得到正确使用，文中使用的参考文献是否出现大面积重复。其二可以提前完成对论文查重率的降低，避免后期定稿修改调整浪费时间。定稿查重：定稿是经过初稿的修改和征求导师的意见，之后针对导师的建设性意见我们对论文进行多次修改，最后的一版就是定稿。定稿通过学校指定的查重网站检测查重率，只要查重率在学校指定的范围之内就是通过了。论文可以看作是学校最后对学生的评价，论文还涉及到学生自身拥有的专业知识程度和理论储备。其实无论是初稿还是定稿，都有必要对论文进行检测，因为这样有便于同学们时刻了解论文的重复率，并及时对论文内容进行修改调整。
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本文将对论文 Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 进行解读。这篇论文是于2018年2月挂在arxiv上的。 文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。其中，LaneNet是一种将 语义分割 和 对像素进行向量表示 结合起来的多任务模型，负责对图片中的车道线进行 实例分割 ；H-Net是由卷积层和全连接层组成的网络模型，负责预测转换矩阵H，使用转换矩阵H对属于同一车道线的像素点进行回归（我的理解是对使用坐标y对坐标x进行修正）。 根据论文中的实验结果，该算法在图森的车道线数据集上的准确率为，在NVIDIA 1080 TI上的处理速度为52FPS。 如图1所示，对于同一张输入图片，LaneNet输出实例分割的结果，为每个车道线像素分配一个车道线ID，H-Net输出一个转换矩阵H，使用转换矩阵H对车道线像素进行修正，并对修正的结果拟合出一个三阶的多项式作为预测得到的车道线。 论文中将实例分割任务拆解为 语义分割 和 聚类 两部分，如图2所示，LaneNet中decoder分为两个分支，Embedding branch对像素进行嵌入式表示，训练得到的embedding向量用于聚类，Segmentation branch负责对输入图像进行语义分割（对像素进行二分类，判断像素属于车道线还是背景）。最后将两个分支的结果进行结合得到实例分割的结果。 在设计语义分割模型时，论文主要考虑了以下两个方面： 1.在构建label时，为了处理遮挡问题，论文对被车辆遮挡的车道线和虚线进行了还原； 2. Loss使用 交叉熵 ，为了解决样本分布不均衡的问题（属于车道线的像素远少于属于背景的像素），参考论文 ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation ，使用了boundedinverse class weight对loss进行加权: 其中，p为对应类别在总体样本中出现的概率，c是超参数（ENet论文中是，使得权重的取值区间为[1,50]）。 为了区分车道线上的像素属于哪条车道，embedding_branch为每个像素初始化一个embedding向量，并且在设计loss时， 使得属于同一条车道线的像素向量距离很小，属于不同车道线的像素向量距离很大 。 这部分的loss函数是由两部分组成：方差loss(L_var)和距离loss(L_dist)： 其中，x_i为像素向量，μ_c为车道线的均值向量，[x]+ = max(0,x) 为了方便在推理时对像素进行聚类，在图4中实例分割loss中设置δ_d > 6*δ_v。 在进行聚类时，首先使用mean shift聚类，使得簇中心沿着密度上升的方向移动，防止将离群点选入相同的簇中；之后对像素向量进行划分：以簇中心为圆心，以2δ_v为半径，选取圆中所有的像素归为同一车道线。重复该步骤，直到将所有的车道线像素分配给对应的车道。 LaneNet是基于 ENet 的encoder-decoder模型，如图5所示，ENet由5个stage组成，其中stage2和stage3基本相同，stage1,2,3属于encoder，stage4,5属于decoder。 如图2所示，在LaneNet中，语义分割和实例分割两个任务 共享stage1和stage2 ，并将stage3和后面的decoder层作为各自的分支(branch)进行训练；其中， 语义分割分支(branch)的输出shape为W*H*2，实例分割分支(branch)的输出shape为W*H*N，W,H分别为原图宽和高，N为embedding vector的维度；两个分支的loss权重相同。 LaneNet的输出是每条车道线的像素集合，还需要根据这些像素点回归出一条车道线。传统的做法是将图片投影到鸟瞰图中，然后使用2阶或者3阶多项式进行拟合。在这种方法中，转换矩阵H只被计算一次，所有的图片使用的是相同的转换矩阵，这会导致地平面（山地，丘陵）变化下的误差。 为了解决这个问题，论文训练了一个可以预测转置矩阵H的神经网络H-Net， 网络的输入是图片 ， 输出是转置矩阵H ： 由图6可以看出，转置矩阵H只有6个参数，因此H-Net的输出是一个6维的向量。H-Net由6层普通卷积网络和一层全连接网络构成，其网络结构如图7所示： Curve fitting的过程就是通过坐标y去重新预测坐标x的过程：LaneNet和H-Net是分别进行训练的。在论文的实验部分，两个模型的参数配置如下所示： • Dataset : Tusimple • Embedding dimension = 4 • δ_v= • δ_d=3 • Image size = 512*256 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-4 • Batch size = 8 • Dataset : Tusimple • 3rd-orderpolynomial • Image size =128*64 • Adam optimizer • Learning rate = 5e-5 • Batch size = 10
两者只是针对论文不同阶段进行查重修改，初稿是论文最开始的雏形，而定稿是可以提交到学校检测的阶段。初稿查重最大的作用，就是避免后期定稿大量修改调整的麻烦。同学们准备向学校提交论文前，终稿需要不断进行查重，重复率一定要在学校要求之下，要不然提交论文之后很容易被打回来重改，这样可能会影响毕业。初稿查重：还没有最后完成的论文、没有正式发布的文献作品或没有经过精准的修改、完善的论文，都可叫做初稿。其实论文初稿查重还是很有意义的，其一可以让我们先确定论文论点是否得到正确使用，文中使用的参考文献是否出现大面积重复。其二可以提前完成对论文查重率的降低，避免后期定稿修改调整浪费时间。定稿查重：定稿是经过初稿的修改和征求导师的意见，之后针对导师的建设性意见我们对论文进行多次修改，最后的一版就是定稿。定稿通过学校指定的查重网站检测查重率，只要查重率在学校指定的范围之内就是通过了。论文可以看作是学校最后对学生的评价，论文还涉及到学生自身拥有的专业知识程度和理论储备。其实无论是初稿还是定稿，都有必要对论文进行检测，因为这样有便于同学们时刻了解论文的重复率，并及时对论文内容进行修改调整。
论文查重系统有初稿检测和定稿检测两种：首先：初稿检测系统有paperfree、papertime、paperbye、papecool、paperpass等论文检测系统。现在很多的学生都在使用PF 、PT等论文初稿检测系统来检测自己的论文，如果重复率过高就开始对自己的论文进行修改。其次：论文定稿检测系统，最知名的肯定就是知网了，使用查重系统的高校几乎有95%都在使用，其次便是维普、万方、gocheck等检测系统了。我建议你在定稿查重的时候一定要使用和学校相同的系统进行检测，这样我们才能更加的放心。
前期初稿查重重复率30%最后，最后定稿根据每个学校的要求而定。
一般情况下论文初稿查重率要在30%以下，不然的话很有可能查重不过，但是每个学校的要求不一样看学校。