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根据你的问题描述，首先一般论文查重都是控制在30％以内，像这种知网的发表的，严格在10％以内的相似度。
在中国知网、龙源数据库、万维数据 是学术性较高的论文收录的网站 ，所以论文比较有权威性，可以查一下
检测硕士博士研究生论文的知网查重VIP5.0系统（或TMLC2系统），和知网期刊检测系统AMLC/SMLC，它们的比对数据库有以下11种比对库：
中国学术期刊网络 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
中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
互联网资源
英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)
港澳台学术文献库
优先出版文献库
互联网文档资源
图书资源
个人比对库
检测本科生、专科生论文的知网PMLC查重系统的比对数据库有以下9种:
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
中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
大学生论文联合比对库
互联网资源
英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)
港澳台学术文献库
优先出版文献库
互联网文档资源
图书资源
个人比对库
其中，“大学生论文联合比对库”是本科毕业生必查重的一个知网数据库，其主要收录的就是本科毕业论文，只要是往届（一年前）毕业生使用过知网pmlc都会在系统中有记录。由于学生并没有授权知网收录，这些文章都是不公开的私密论文。虽然知网查询下载不到这些论文，但是使用知网pmlc就可以对比到。所以本科生选择PMLC是最准确最全面和高校一致的查重系统。
中国知网的期刊是比较具有专业性的期刊，一般的话sci比较出名。
随着学术不端整治力度的不断加强，目前绝大部分的学校对于毕业生的毕业论文都要进行论文查重，只有查重重复率合格才能准予毕业。对于普通学生来说，查重一次的费用动辄几十多则几百上千，那么对于一些学校要求不是很严格，亦或者论文处于修改过程中，每次修改完成想要测一下论文重复率多少，有没有费用低的查重系统，甚至是免费系统呢？Paperbye论文查重系统有免费查重版本，也有拥有丰富的查重比对库资源中文期刊论文库（中国期刊论文网络数据库、中文科技期刊数据库、中文重要学术期刊库、中国重要社科期刊库、中国重要文科期刊库、中国中文报刊报纸数据库等）亿级单位的硕士，博士毕业学位论文库（中国学位论文数据库、中国硕博论文数据库、中国优秀硕博论文数据库）共享查重库（部分高校共享的论文资源）互联网数据资源（数十亿互联网数据资源，时时更新）支持自建库，支持多种文档形式提交查重。算法经过多年的更新迭代，查重结果更准确，标红更严格，重复内容无处躲藏，免费版非常适合初稿，修改稿的提前查重。
论文查重的网站如下：
1、知网论文查重系统：知网查重系统应当是不少人都有所了解的一个查重网站，它具备的优势也十分突出，如数据库庞大、文章、资料更新及时。
可以为使用者提供十分可靠的查重结果;知网查重系统还具备了批量上传、下载测试结果等功能，操作起来也十分的方便快捷，便于保障使用者的查重效率，节省查重时间。
2、PaperPass检测系统: PaperPass采用 了自主研发的动态指纹越级扫描检测技术，具备查重速度快、精度高的优点，高度的准确率可以为使用者提供精确的查重报告，有利于使用者及时的对论文进行修改、调整。
3、万方论文查重系统：万方查重系统采用的检测技术十分先进科学，能够为使用者提供多版本、多维度的论文查重报告;万方查重系统还可同时为科研管理、教育教学、人事管理等多个领域的学术机构提供学术成果相似性检测服务。
4、维普论文查重系统：该论文查重系统采用了国际领先的海量论文动态语义跨域识别加指纹比对技术，能够快捷准确的检测论文是否存在抄袭问题；
中文期刊论文库、硕博学位论文库、高校特色论文库、互联网数据资源等多个数据库的存在，也使得维普论文查重系统能够高效的比对文本数据。
首先论文查重系统是如何计算论文查重率的要去了解清楚，论文查重就是把我们的论文上传到查重系统里面，检测系统就会对我们上传的论文进行段落划分与数据库进行对比，假如存在与数据库内容相似的句子以及重复度超过50%的，那就会被系统判定为抄袭，多次查重的结果不一样的情况下，很有可能是由于检测系统的数据库进行了更新，因此就导致论文查重系统存在比较大的差异。相同的论文在一个查重系统里面进行查重，查重算法是一样的，不一样的是数据库里面的文献，因此查重系统里面的数据库不是一直不变的，注意是会实时更新的。
各论文查重系统的结果不一样的原因由几个方面造成，首先是不同查重系统的数据库是不一样的，对比数据库不同那查重结果有区别也是正常现象。其次不同检测系统的算法也是不一样的，就像部分是根据多少个连续相似的字符算重复，部分就是按照语句大意计算出来的，那么算法不同得出的查重率肯定是不同的结果。
最后我们通过上述这些原因，能确定的是，不可以拿不同的查重系统进行对比，因为也无一致的结果准确性标准，不同的查重系统件都是存在区别的。假如学校最终使用知网，终稿就一定要按照知网的查重结果为准。假如学校最终使用的是papertime，那肯定是以papertime查重结果才最准确。
靠谱的论文查重网站：
一、中国知网
由清华大学和清华同方发起，在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局和国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界和图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力。
采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的”CNKI数字图书馆”，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。
是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件，全面覆盖研究生毕业论文查重、大学生抄袭检测、职称评审及相关学术成果，大部分单位机构都是与知网进行合作。除了收费昂贵之外，几乎没有任何缺点。
二、维普
是国内领先的论文查重软件，可以快速准确地检测出毕业论文、博士、硕士论文、期刊论文中的不当引用、过度引用、论文抄袭、伪造、篡改等学术不端行为，自动生成检测报告，并支持PDF、网页等浏览格式，最大特点就是快!
三、万方
采用科学先进的检测技术，实现海量学术文献数据全文比对，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则，为用户提供精准详实多维度的查重检测报告。提供包括万方通用版、硕博论文版、大学生论文版、职称论文版等，查重检测结果客观、准确、详实!
四、蝌蚪论文查重
蝌蚪论文查重系统扫码直接登录就可以享受每天免费查重服务，不需要做任何任务，不受字数限制（10万字内），同时提供在线智能降重、人工降重等服务。
采用阿里云认证的高防服务器，检测系统全程自动论文检测，无任何人工参与，系统不保存用户源文件，解除用户论文泄露之忧。
系统数据库覆盖9000万的学术期刊和学位论文，10亿数量的互联网数据源，有效确保精准论文查重！ 采用强大的智能语义识别技术，能够快速命中并识别出相似内容。并进行周期性算法升级，实现智能算法预处理学科分类，准确度高出行业70%。
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。
评职称发表的论文在知网、万方、维普网站查到就可以。
多省文件规定：在公开发行的省级以上学术刊物发表本专业论文三篇以上。论文查重率10-30%，中级以后发表的在副高评审合格之前永远有效。未指定刊物名称。
发表论文有收费的，有不收费的，还有给稿费的，收费的占多数。如果你文章质量比较高，可以投稿不收费的期刊试试。
收费的期刊，几百块到几千块不等。
论文发表注意事项
1、论文质量要高
所写论文是否有新颖的观点、创新的内容能对读者有启发、参考借鉴和实用价值，泛泛而谈的论文、内容空洞的论文是所有杂志社都不喜欢的，自然也就不会录用。
2、选题方向与所向发表论文的刊物风格是否相吻合
每一本刊物都有自己独特的定位， 行业性很强的杂志很难录用行业以外的论文，专业性强的刊物几乎不发表本专业以外的文章，综合类类的刊物则对论文选题方向要求稍低，因各杂志社而异。
3、论文发表时间的选择
通常情况下，应该在预计拿到的刊物时间提前3个月到1年左右投稿比较，这里分核心和普通期刊，核心期刊一年左右，因为核心期刊审稿慢、发表时间长，1到3个月的审稿时间，再半年左右的按顺序排期，等论文发表后，作者拿到刊物时已经差不多一年了。
5个权威的论文文献寻找途径！
1、百度学术
百度学术是一个较大的文献知识库，包含好几个中英文数据库，因而内容会比较宽泛。知网中的文献也会收录在百度学术中，其他包含的数据库还有万方、维普及其一些英文数据库，英文数据库会在下面单独介绍。进入百度搜索百度学术，输入需要的关键词、作者或期刊名称都可以得到你想要的内容。
2. Wiley Online library
这个文献数据库百度学术中也包含，只是我们常常用百度学术习惯去搜中文文献，因此把它们单独拿出来讲。搜索方法也是进入百度，输入WileyOnlinelibrary就进入下面这个界面，把你想要搜索的关键翻译成英文复制进去就可以了。
3、 Springer
这个数据库和 WileyOnlinelibrary类似，也是英文文献查阅里常用的数据库，
WileyOnlinelibrary和 Springer的特点就是能够下载的文献相对较多。
4、 ScienceDirect
这个数据库简称就是Sci了，虽然百度学术里也有它的数据库，但是它也有自己的官网，搜索方法与上面相同，它里面的内容质量相对好一些，但是下载需要方法，我们下载的方法是使用sci-hub，这个可以帮助你在没有下载权限的情况下下载文章。
5、rsc
这个期刊也是化学期刊中相当不错的，虽然比不上ACS，但是能在这上面发一篇文章已经很好了。
以上内容就是本次分享，大家收藏好，随时学习马上行动！ 最后也请持续关注我们“蝌蚪论文查重”系统，小编会持续为大家带来最新的论文知识。
这个问题我咨询了我已经毕业的姐姐，她说当初毕业真的是被论文查重问题折磨得不轻！下面是我根据她的回答整理出的比较靠谱的论文查重网站，希望可以帮到你。
1、知网论文查重系统
知网论文查重系统是大部分学校要求使用的查重系统，它有独立的查重数据库，大学生联合对比数据库，这个数据库包括学长学姐的论文，目前知网论文查重系统是不对外开放，可以在学校的图书馆电脑使用。
2、万方论文查重系统
万方论文查重系统目前跟学信网有相关合作，是很多学校要求使用的论文查重系统，查重费用在3元-4元左右，对于要求使用万方查重的同学，完全可以用万方来进行初稿和定稿的检测，为了顺利毕业，没必要节省那点钱。
3、维普论文查重系统
维普论文查重系统跟万方查重是同一级别的系统，比知网的知名度稍弱，在查重软件领域的知名度是非常的，检测费用也比较便宜，只需要3.5-4元/千字，如果要求使用维普查重的同学，可以使用该系统进行初稿检测。
4、paperpass论文查重系统
这个系统是paper系列里面时间最长，比较知名的支持免费体验查重的系统之一，该系统提供5000字左右的免费论文查重体验，对于有些学校要求的本科论文还是足够的。如果非学校指定该系统进行检测，建议用于初稿检测。
在选择论文查重网站的时候，首选学校一致的论文查重系统，其次要选择正规靠谱的论文查重系统。初稿论文查重系统选择，只要不泄露论文，基本上都可以用，但是不能作为评判标准，只能作为参考，定稿检测系统一定要跟学校一致的系统，这样才能保证查重结果的准确性。
切记：论文查重非常重要，一定不要贪图免费，让自己的论文泄露了，到时候后悔莫及，一切白费！
中国知网，行业老大哥，受众最多，资源库涵盖也最广，但不开放个人入口，价格稍贵。万方，行业内千年的老二，虽然用户使用率没有知网高，但其地位在学术界也是很硬的，⌄资源库也是非常广泛的，期刊查重、大学毕业论文查重，准确率也都非常高。其次就是维普，也是业内常用的查重软件之一。
靠谱的论文查重网站：
一、中国知网
由清华大学和清华同方发起，在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、新闻出版总署、国家版权局和国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界和图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力。
采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的”CNKI数字图书馆”，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。
是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件，全面覆盖研究生毕业论文查重、大学生抄袭检测、职称评审及相关学术成果，大部分单位机构都是与知网进行合作。除了收费昂贵之外，几乎没有任何缺点。
二、维普
是国内领先的论文查重软件，可以快速准确地检测出毕业论文、博士、硕士论文、期刊论文中的不当引用、过度引用、论文抄袭、伪造、篡改等学术不端行为，自动生成检测报告，并支持PDF、网页等浏览格式，最大特点就是快!
三、万方
采用科学先进的检测技术，实现海量学术文献数据全文比对，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则，为用户提供精准详实多维度的查重检测报告。提供包括万方通用版、硕博论文版、大学生论文版、职称论文版等，查重检测结果客观、准确、详实!
四、蝌蚪论文查重
蝌蚪论文查重系统扫码直接登录就可以享受每天免费查重服务，不需要做任何任务，不受字数限制（10万字内），同时提供在线智能降重、人工降重等服务。
采用阿里云认证的高防服务器，检测系统全程自动论文检测，无任何人工参与，系统不保存用户源文件，解除用户论文泄露之忧。
系统数据库覆盖9000万的学术期刊和学位论文，10亿数量的互联网数据源，有效确保精准论文查重！ 采用强大的智能语义识别技术，能够快速命中并识别出相似内容。并进行周期性算法升级，实现智能算法预处理学科分类，准确度高出行业70%。
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96.4%，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1.02，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=0.5 • 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