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深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
钙泵（calcium pump）在每个方向仅长几个纳米，并且存在于细胞膜中。不过，尽管它的尺寸很小，但它对生命是必不可少的。钙泵是我们的肌肉能够收缩和神经元能够发送信号的原因。如果这种微小的钙泵停止工作，那么细胞之间就会停止通信。这就是为什么细胞要消耗如此多的能量---身体中大约四分之一的被称作ATP的燃料---来维持这些钙泵运转。
关于这种至关重要的钙泵的结构和功能，我们仍然知之甚少。对这种钙泵的了解是理解体内的能量平衡和其他的重要功能所必不可少的。
在一项新的研究中，来自丹麦、美国和英国的研究人员首次展示了钙泵在单分子水平上如何发挥功能，以及它如何确保离子单方向泵送。相关研究结果发表在2017年11月16日的Nature期刊上，论文标题为“Dynamics of P-type ATPase transport revealed by single-molecule FRET”。论文通信作者为来自丹麦奥胡斯大学的Poul Nissen和美国康奈尔大学的Scott C. Blanchard。
分子基础
这项新研究的一项至关重要的见解涉及离子运输的单向性。在此之前，人们认为钙泵的单向运输是在切割富含能量的ATP分子中产生的。这种假设是当ATP被切割时，钙泵不能够往回走和重新形成ATP。结果证实这种假设是不正确的。
论文第一作者Fellow Mateusz Dyla博士说，“在泵送周期（pumping cycle）中，我们鉴定出一种新的封闭状态，而且仅当钙离子来自胞内液体时，这种钙泵才能够进入这种泵送周期，并切割ATP。如果钙离子来自细胞所在的环境，那么这种钙泵不能够进入这种封闭状态。当钙离子从这种状态中释放出来时，它就处于只能进不能退的地步。正是这种机制解释了这种钙泵作为泵发挥作用，而不仅仅是一种被动运输的离子通道。这一独特的见解是基于高度先进的实验。这些实验能够让我们首次观察到这种钙泵执行它的功能。”
这种钙泵需要能量，而能量是从它切割ATP分子中获得的。释放出来的能量转化为这种钙泵的运转。这就解释了细胞内部和外部之间存在着非常大的浓度梯度。这种浓度差异能够超过1万倍，而且这一巨大的浓度差异对细胞间通信（如神经信号转导）是至关重要的。
论文查重原理如下：
连续出现13个字符类似就判断为重复部分，并将重复的内容计算到论文的重复率之中。论文查重系统会进行处理，按照篇章、段落、句子等层级分别创建指纹，比对资源库中的比对文献，也采取同样技术创建指纹索引。用户将论文上传至查重系统后，系统自动对论文进行检测。
知网论文查重采用最先进的模糊算法。如果整体结构和轮廓受到干扰，可能会导致同一处物品的第一个和第二个红色标记不一致，或者第一次没有标记的部分的红色标记可能会在第二次标记。论文降重的时候，尽量不要打乱论文的整体结构，修改重复内容即可。
整篇论文上传后，系统会根据论文生成的目录自动检测论文的章节信息，然后系统会分章节检测论文，可以获得每一个单独章节的副本，引用不参与文本检测；否则会自动分段，按1万字左右检测。同时，目录可能会被检测为文本，重复会被标记为红色。
中国知网对查重系统的敏感度设定了一个阈值，为5％。段落方面，不到5％的抄袭或引用无法检测出来，这种情况常见于小句子或大段落中的小概念。
据学术堂了解，论文查重的原理主要是论文查重系统会根据论文格式对论文进行分段检测，并且连续13各字引用或抄袭，并且满足所引用和抄袭的内容文献综合在该检测论文中是达到5%，知网论文检测系统就会视为论文抄袭标红，查重原理是多级比较法，句子是整篇文章比较的最小安慰，从句子到段落，再到全篇存在重复超过阈值都会被视为抄袭。
第一大原理：查重系统会对检测的文章设置一个阈值，一般取5%。比如你一篇论文当中的一个章节1000字里如果引用的文献资料没有超过50字，就不会被判定为抄袭，反之判定抄袭。
第二大原理：检测系统在检测文章是基于目录进行分章的，如果没有目录如期刊文章等，直接合在一章中进行检测，根据分章的不同，再根据提交的word文档的段落的分段，以段落为单位与数据库当中蕴含的文章进行比对。在前面提到的章节阀值检测规定下，如果连续有13个汉字或者以上的相同内容就都会被判定为抄袭。
论文：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%。
一、论文查重原则
查重的原理很好理解，因为现在的科技很发达，数据库里会收集不同类型的论文。如果您复制了数据库中收集的文章，那么这些部分将被检测到。论文查重系统会将学生写的论文与数据库中的论文进行比较。当然，参数也应该设置在系统内部。如果内容重复或相似的比例过高，可能会出现非常严重的抄袭现象，这在一定程度上可以促进人们用原创的方法写论文，而不是采取投机取巧的方法抄袭别人的论文。
二、论文查重的要点
论文查重是指对论文内容进行检查，会对摘要、正文、结尾等部分进行检测。现在很多高校都会规定论文查重系统，因为有些软件会先查重目录，再根据系统目录查重论文。当然，这需要遵循查重软件的规则，尤其是论文中的图片或公式，大多数系统是无法识别的，这一点大家可以放心。
不会，正规的查重网站都不会盗取检测的文章。学生只有使用了不正规的查重网站，那么学生所写的论文在使用不正规的查重网站后就会被网站管理员泄露出去，最后学生在提交给学校进行查重的时候重复率肯定会很高，达不到学校要求从而毕不了业。因此，同学们在选择论文查重系统时，一定要先了解这个查重网站是否正规安全，然后再根据查重系统的描述将自己的论文上传至查重系统中。
扩展：
知网查重包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来。
知网查重原理是按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算论文重复率。如果学生抄袭了他人论文中的句子或者段落，知网查重系统在对其进行查重时，就会识别出重复部分，并计算到论文的总重复率之中。因此建议学生在写作论文时不可出现抄袭等学术不端行为，防止因为出现过多重复部分从而使论文总重复率上升很多。
正规的查重网站都不会泄露检测的文章，比如paperbye，大家可以放心使用。
硕士毕业论文查重如果你选了是不严格的论文查重软件 查重是有可能会被泄露的哦建议你最好是用严格的论文查重软件进行检测查重相似度PaperRater论文查重软件这个查重惊呼着年度高 而且安全性也挺好的 是不会被泄露你的任何信息的
目前，互联网文献库已包含在知网论文查重系统数据库中，当自己的论文被泄露到网上后，就会被360、搜狗等搜索引擎收录。他们也会被收录在知网的网络文件资源里，影响同学们的答辩和正常毕业。 如果学生的论文在网络上发表一次，由于这些网站权重较大，只要发表成功，很快就会在网络上被收录进去。这时，如果知网的网络文献数据库也对这篇论文进行了检查，那么这篇论文就会被收录到知网的文献数据库中。当我们查重自己的论文的时候，重复率肯定是非常高的，可以达到100％，当然不会通过，只能改写或者推迟毕业。 毕业论文毕竟不是小事。如果我们的论文在网络上相似度比较高的话，可能会对我们正常的毕业造成影响。那么问题来了，知乎会不会收录我们的论文呢，或者会泄露呢？ 知网论文查重是一个很大的机构，但是一定要认准正版网站才可以使用，有些盗版网站可能会把我们在网站上查重的论文泄露出去。 我们首先要判断查重网站出于何种目的，将自己的论文泄露出去？有两种可能性。一种是用于扩展自身资料库。大家都知道我们检查我们的论文是通过我们的论文和它的数据库里面的论文进行对比，来确认我们的数据库里面有类似的论文存在。第二种情况是他们把我们的论文进行保存记录下来，贡献给别人，这样的情况也会影响到学生我们自己最后的成绩。所以在选择查重网站的时候，一定要注意挑选一些靠谱的网站。
一、论文查重网站
1.paperpass
相比较知网的查重费用，paperpass是真的便宜，而且还会送一些免费字数。网站的旗舰版(期刊+学位+会议+图书+互联网)，价格是1.8元/千字。虽然数据库没有知网多，但是它的查重算法更严格!或许你在这个网站的查重率是18%，知网检测却是13.5%。
2.paperyy
这个网站，每天会送你一次免费的初稿查重机会，15万字数也足够使用!如果想要使用更严格、权威的查重，网站提供专业版3元/万字，至尊版1.5元/千字。
3.paperfree
关注后，可获取10000字免费检测。网站还有其他活动，可以获取免费检测字数.这些字数，足够你使用一次免费查重了!结果还是比较准的，能够检测出论文中一些句子片段的来源!
二、论文降重网站
上述这些查重网站的结果仅供参考，查重的目的，是为了修改论文中的相似部分，让论文成功通关!我们需要做的还有一步，那就是降重!分享两个不错的降重网站：
1.papereasy论文修改助手
一份提供专业降重服务的网站!自动在线降重，有1000字的免费字数，每次支持降重300字。关注后，每天还能使用免费赠送的1000字数!它会提供四种方式的降重结果，你可以根据自己的想法，选择最适合的一个，或者进行二次修改!
2.去重
最新出现的一个降重降重网站。中文转英文，再转中文，不少人用这种方法降重。但是，在这个网站上，你不仅可以转中文，还可以转日文、韩文、德文、法文等11种通用语言，19种其他语言。
以上就是关于论文查重网站和论文降重网站的分享，当然，如果时间充裕的话，还是建议自己修改论文中的标红部分。因为一些机器降重的修改不合理，有可能会把论文中某个词语的原本意思变了。
1、知网查重(本科使用知网pmlc，研究生使用知网vip)
该查重系统是目前国内最为权威的查重系统，个人无法申请账号提交查重，只能到图书馆，或者知网自助查重网站。知网自助查重网站比较方便，快捷，但是假货甚多，注意甄别。
2、万方查重(本科使用本科版，研究生使用硕博版)
该查重系统是国内比较权威的查重系统之一，最早以查重速度出名，部分本科和研究生高校都在使用!查重价格比较实惠。
3、维普查重 (本科使用大学生版，研究生使用研究生版)
该查重系统主要收录的是学术期刊，依托于维普期刊网，维普查重的官网很难找到!最近维普系统更新确实比较坑，之前重复率很低的，现在重复率很高!维普查重官方价格甚高，第三方官方直连查重网站更为实惠!
4、PaperPass (曾用名“论文通行证”，曾经和知网查重系统最接近!)
PaperPass是较为流行的个人查重系统，主要和网络资源对比，非常严格，支持免费使用，注册验证后可免费使用3000字。
5、Turnitin查重软件 (最流行的外文论文查重系统，国外投稿和英国留学生论文专用)
Turnitin是全球最权威的英文论文检测系统，包含turnitin国际版和uk版,适用于毕业论文、留学生Essay、外文投稿、sci英文论文期刊发表、EI会议论文等文章抄袭率检测,学生无需注册账号即可免费登录使用!
以上就是关于论文查重网站的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎大家及时在本平台查看!
论文查重的网站有特别多种，常用的就是知网，是目前为止覆盖率最广的查重平台，和百分九十的高校都是有合作的，比重小点的还有维普、万方。在提交论文前期我们还会自己进行查重，用的比较多，参考性价比偏高的有paperbye、paperpass、paperfree等，大部分会选择在初稿使用这三个系统。
论文查重网站，提供学术不端文献检测，一般高校都会指定要求使用的论文查重网站。常用的论文查重网站有哪些，大家用得比较多的是知网、维普、万方和papertime。论文查重网站一般是一个在线检测网站，我们必须要注册账户，然后提交论文进行检测，还会需要支付一定的检测费用。如果是在知网查重网站进行论文检测，我们一般只能从学校、杂志社和某些学术机构进入，个人是没有办法进入知网查重入口的。互联网上大部分知网论文查重网站都是仿冒，假的。知网官网有声明不会对个人和单位提供所谓的论文查重检测。papertime论文查重网站是支持个人检测的，对于论文初稿检测是非常合适的。我们只要注册一个用户，提交论文就可以进行检测了，大概10分钟左右就可以拿到查重报告。收费仅1.5元每千字。我们在论文查重网站进行检测的时候，一定要注意论文查重网站的正规性，以防止论文被泄露或者被盗取，其次要注意查重报告要及时下载，以防止论文查重报告被系统删除。
在science和nature上发文章需要做一下准备：
1、选择一本合适的期刊
science和nature的每本子刊所专注的领域不同，投稿前一定要仔细、谨慎选择刊物。
2、了解你的读者
就投稿而言，首要的读者就是编辑和审稿人。学会像编辑和评审一样思考问题。
3、准备稿件
投稿之前，要准备投稿信，详述所投稿件的主要意义、核心内容及发现，以及自己的名字电话、通讯地址等信息。
投稿可以使用science和nature的在线投稿系统。
4、评审过程
一般学术期刊都是先投到主编工作室，主编根据根据稿件摘要，了解研究领域及只要内容后，找两名（至少）评审员一同评审。
《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”的官方刊物。
《Nature》杂志1869年创刊于英国，是世界上最早的国际性科技期刊，涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。自成立以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。
参考资料来源：百度百科-SCIENCE
参考资料来源：百度百科-NATURE
有一些算法发表在Nature和Science上，值得整理和讨论。 比如著名的非负矩阵分解算法： Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization Published: 21 October 1999
1、登录该杂志的官方网站，寻找该上面的杂志，需要说明的是，该杂志已经形成了一系列的子期刊，该出版社已经成为出版集团需要仔细寻找，这也是最正规的查找该杂志论文的途径。2、通过webofscience等外部的链接，直接链接到该文章，需要说明的是，基于知识产权的保护，下载论文需要支付一定的费用。