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组件EL检测已经能做到自动识别了，但目前很多组件制造商需要将EL及外观集成实现自动识别
组件EL检测主要检测隐裂、断栅、虚焊、破片等内部缺陷，这些缺陷直接影响产品的出货。传统软件算法主要是嵌入式软件，主要还是人工辅助判断缺陷，通过AI人工智能深度学习可以有效做到自动识别，减少人工及降低误判率和漏检率，艾菲茵目前在这方面做到不错，了解一下
Y. Q. Liu, Y. Z. Zhang and P. J. Gao. Novel Concentration-Killing Curve Method for Estimation of Bactericidal Potency of Antibiotics in an In Vitro Dynamic Model. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 2004. 48(10): 3884-3891.Liu Yu-qing, Yu-zhong Zhang, Cai-yun Sun and Pei-ji Gao. A Novel Approach for Accurate Estimation of Antibacterial Potency of Chinese Traditional Medicine Using a Concentration-killing Curve Method. The American Journal of Chinese Medicine, 2005. 33(4): 671-682.ZHANG Huaiqiang,LIU Yuqing, GAO Peiji. A novel approach for estimating growth phases and parameters of bacterial population in batch culture. Science in China，Series C: Life Sciences，2006, 49(2):130-140.张怀强，刘玉庆，高培基. 分批培养条件下细菌群体生长阶段的区分及生长参数的确定. 中国科学C辑: 生命科学, 2005. 35 (6): 502-512.LIU YuQing,ZHANG HuaiQiang, SHEN JianZhong, GAO PeiJi. Effect of Physiological Heterogeneity of E.coli Population on Antibiotic Susceptivity Test. Science in China，Series C: Life Sciences，2007, 50(6): 808-813.刘玉庆, 张怀强, 沈建忠, 高培基. 大肠杆菌群体的生理异质性对药敏试验的影响. 中国科学C 辑: 生命科学, 2007, 37(6): 524-529.ZHANG Huaiqiang, LU Yili, Yan Xuelan, GAO Peiji. Effect of Bacterial Population Heterogeneity on Growth Dynamic Progress and Its Estimation. Science in China Series C-Life Sciences, 2007, 50(4):535-547张怀强, 卢丽丽, 阎雪岚, 高培基. 细菌群体异质性对生长动态过程的影响及其表征. 中国科C辑:生命科学, 2007, 37(2):246-256.Li-Ning Xia, Lin Li, Cong-Ming Wu, Yu-Qing Liu, Xiao-Qi Tao, Lei Dai, Yong-Hua Qi, Li-Ming Lu, Jian-Zhong Shen. A Survey of Plasmid-Mediated Fluoroquinolone Resistance Genes from Escherichia coli Isolates and Their Dissemination in Shandong, China.Foodborne Pathogens and Disease. 2010, 7(2): 207-215.Hua Bai, Wen-zheng Su, Xiao-ling Zhu, Ming Huand Yu-qing Liu. Effect of enrofloxacin on gene expression profiles of Escherichia coli. Annals of Microbiology，2010，60:653–660Hua Bai, Xiao-ling Zhu, Ming Huand Yu-qing Liu. Analysis of mechanisms of resistance and tolerance of Escherichia coli to enrofloxacin，Ann. Microbiol. 2012,62:293-298Liu Y Q, Li J R, Du J F, et al. Accurate assessment of antibiotic susceptibility and screening resistant strains of a bacterial population by linear gradient plate. Sci China Life Sci, 2011, 54: 953–960刘玉庆, 李靖冉, 杜加法, 胡明, 白华, 齐静, 高超, 魏甜甜, 苏红,金健玲, 高培基.用线性梯度平板准确测定药物敏感性和分离抗药性菌株. 中国科学C辑: 生命科学，2011，41（9）: 748-755.刘玉庆，张怀强，胡明，赵越，白华，金建玲，高培基. 药敏试验方法的局限性及改进的建议. 山东大学学报（医学版）2011,49（2）：129-132.高超，胡明, 白华, 齐静, 朱小玲, 刘昌彬, 单虎, 刘玉庆，高培基. 铜绿假单胞菌对环丙沙星的抗药性和耐药性机制研究. 山东大学学报（医学版）2011,49（6）：38-45.白华，蔡亚娜，胡明，杜加法，刘玉庆. 芽孢杆菌发酵五味子提取液对肉鸡肝损伤的影响. 中兽医医药杂志，录用蔡亚娜, 胡明, 魏甜甜, 白华, 高超, 刘玉庆. 鸡咽部混合菌群16S rDNA序列分析方法的建立. 中国畜牧兽医，录用白华，胡明，朱小玲，杜加法，蔡亚娜，刘玉庆. 3种中药复方提取液对肉鸡生理、免疫指标的影响. 中国农学通报，2010,26（9）：1-7白华，齐静，朱小玲，王庆艳，杜加法，刘玉庆. 恩诺沙星对大肠杆菌全基因组表达谱的影响. 畜牧兽医学报，2009，40（10）：1537-1544.刘玉庆. 兽用抗生素及其抗药性，中国抗生素杂志，2009,34(增刊):134-140.朱小玲, 沈建忠, 刘玉庆. 多重抗药大肠杆菌中Ⅰ型整合子的分布与抗药关系. 中国人兽共患病学报, 2009, 25(2):135-138.朱小玲, 齐静，白华，胡明，孙作为，沈建忠, 吴聪明，刘玉庆.山东省动物源大肠杆菌多重抗药性及其遗传稳定性研究，中国卫生检疫杂志，2009，19(7):1473-1476.杜加法, 孙作为,白华,朱小玲,刘玉庆，李文平.大通量药敏检测盒测定中药对多抗菌株的抑制效果，中国卫生检验杂志，2009,19(10):2243-2245.白华, 杜加法, 朱小玲, 孙作为, 胡明, 刘玉庆. 中药对病原体杀灭及对肉鸡生产性能影响研究，中兽医医药杂志2009，28(6) 10-15.王庆艳, 朱小玲, 白华, 张庆宁, 杜加法，刘玉庆，王述柏. 大通量的抗生素药敏检测盒的设计及应用. 中国畜牧兽医, 2009, 36(7):6-71张庆宁，胡明，朱荣生，武英，刘玉庆. 生态养猪模式中发酵床优势细菌的微生物学性质及其应用研究. 山东农业科学，2009, 4: 99-105.李云, 蔡亚娜, 张士栋, 王庆艳, 杜加法, 刘玉庆, 赵淑梅. 不同宿主大肠杆菌对15种抗生素抗药性差异研究. 山东农业科学，2009, 4: 95-98.胡明，刘玉庆，武英，张秀美，卢雪梅，高培基. 噬纤维菌和生孢噬纤维菌作为饲用蛋白质的综合评价. 中国农业大学学报，2009 ,14 (3) :89-93齐静, 杜以军, 朱小玲, 胡北侠, 孙守礼, 张秀美, 刘玉庆. 鸡γ-干扰素的克隆、原核表达与抗病毒作用研究. 微生物学报, 2009, 1:85-91.白华，张金强，于美芳，刘玉庆，吴家强. 斑点杂交法检测猪繁殖与呼吸综合征病毒. 中国动物检疫, 2009, 26(3):51-53.马俊孝, 张景燕, 刘玉庆. 体外法评价饲用木聚糖酶的研究. 饲料工业, 2009, 30(4): 21-23.马俊孝，张景燕，孙作为，刘玉庆. 木聚糖酶、甘露聚糖酶体外酶解数据库的研究. 饲料工业，2009, 30(18):9-11.马俊孝, 刘玉庆, 马向东, 张景燕. 饲用酶的体外评定技术. 饲料工业，2009，30（24）：17-19.刘玉庆, 张秀美, 武英, 孙彩云, 尹建忠, 毕伟民. 大豆乳清粉的营养价值及在肉鸡饲料中的饲养试验. 饲料工业, 2007, 28(5):41-42.黄艳艳, 胡北侠, 张秀美, 沈志勇, 刘玉庆, 黄庆华. 检测新城疫抗体的Dot-EL ISA方法的建立及其与H I方法的比较研究. 西南农业学报, 2007, 20(5):1117-1120.黄艳艳, 胡北侠, 张秀美, 刘玉庆, 卢新存, 李俊. 应用RT-PCR 和病毒学方法诊断山东省鸡新城疫感染的比较研究. 家畜生态学报, 2007, 28(2):82-85.刘玉庆, 王海, 孟庆贺. 液态植酸酶后喷涂工艺及其均匀度测定. 饲料工业，2007，15：12-14.崔江,刘玉庆, 侯渌恰, 孙彩云. 单复方中草药定量测定及其对大肠杆菌敏感性试验. 山东农业科学, 2006,3: 73-74.孟甄, 金建玲, 高培基, 刘玉庆. 细菌耐药性的诱导与消除. 中国药理学通报, 2003, 19 (9) :1047-51.刘玉庆, 郭林.从简约性看中医“阴阳五行”的生物学意义. 自然杂志, 2003, 25(5):296-298.刘玉庆, 张玉忠, 刘胜贵, 金建玲, 高培基. 中药三黄汤、小檗碱对E. coli生长抑制作用与庆大霉素的比较. 应用与环境生物学报, 2003, 9(3): 302-306.刘玉庆, 颜世敢, 毛泽春, 张玉忠, 高培基. 组合天然药物对急性人工感染大肠杆菌病的防治作用及其Cox 回归分析. 中国预防兽医学报, 2003, 25(4): 284-288.刘玉庆, 张玉忠, 颜世敢, 车程川, 李晔, 高培基. 大肠杆菌和益生菌对抗生素和化学药物的敏感性试验. 山东农业大学学报, 2003, 34(2): 181-184.刘玉庆, 李晔, 车程川, 张玉忠, 高培基, 颜世敢. 大肠杆菌对中草药敏感性试验及其方法研究. 中兽医医药杂志, 2003, 22(1): 3-5.刘玉庆, 张玉忠, 高培基, 孙振钧. 从有机食品生产看我国畜牧业发展对策. 饲料工业, 2003, 24(1):2-4.刘玉庆, 张玉忠, 钟鲁, 高培基. 生态营养（Eco-nutrition）理论与无公害养殖. 饲料工业，2002, 23(12): 1-4.刘玉庆, 夏东, 李如治, 徐魁梧, 张宁芳. 荷斯坦牛红细胞钾含量分布的研究. 南京农业大学学报, 1997, 20(1):55-59.刘玉庆. 红细胞钾的研究进展. 家畜生态, 1997, 18(3):46-47孙振军, 刘玉庆, 李文立. 温度、湿度和酸碱度对蚯蚓生长与繁殖的影响. 莱阳农学院学报,1993, 10(4):297-300.
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 = 0.3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0.5。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0.5 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0.2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0.5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45.3%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0.29，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。
在首页下方选择合适的论文查重系统。步骤：1、用户进入维普查重首页后，在首页下方选择合适的论文查重系统，注意查看自己的论文是否符合查重系统的标准。2、在查重界面输入论文题目和论文作者，并将待检测论文上传至查重系统中，点击提交检测按钮。3、等待30分钟，60分钟左右的查重时间，查重完成后，用户在查重界面点击下载检测报告按钮，输入查重订单编号，点击查询结果，最后下载论文查重报告单至用户电脑中。
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首先了解学校的要求查重软件，其次选择免费论文查重软件，papertime论文查重软件比对库范围：学位论文库，学术期刊库，会议论文库，互联网文档资源，自建对比库。检测算法：先通过动态扫描技术在指纹索引库中找到相似指纹，然后加载文本用相似性哈希和杰卡德思想以及编辑距离计算句子相似度。
一、论文怎么查重：
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3、论文定稿查重时使用学校指定的查重系统检测，达标后提交学校定稿！目前高校使用做多的查重系统有：知网、维普、万方！
二、论文查重方法：
1、打开官网，登录账号；
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Paperbye论文查重系统，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
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论文降重方法
论文查重后的论文降重方法很多，但是有个宗旨就是：遵循原意，语句通顺。这个是基本原则，根本的方法就是理解原意，用自己的话表达出来，这种表达就需要很多技巧，这些技巧就是论文降重方法。
1、句式变换
通过变换表达方式，改变句子结构；比如“把”字句换成“被”字句，"我把他打了”，改成“他被我打了”。
2、图片法
就是把一些表格，数据或不好修改的部分等适量做成图片，现在好多查重系统不识别图片，目前也只有知网查重可以查图片，公式，表格等，这种方法可以适当在其他的查重软件进行使用。
3、翻译法
通过把原文翻译成其他小语种，比如泰语，韩语，然后在翻译成英语，再翻译成汉语，这样有一定效果，但是效果没有想象的好，可以作为参考，自己酌情使用。
4、同义词替换
这种可以把近义词，时间等用另一种表达同义词方式进行表达，比如2003年，可以写成“二十一世纪初”。
这些方法是常有的方法，不拘泥于这些，自己可以根据情况可以大胆发挥，在遵循原意的基础上，随便怎么改都行，自己发挥的空间很大，自己改改就会有体会。
(2)、机器论文降重方法
打开Paperbye论文查重软件网站，选择机器降重页面，如果在网站已经查重好，可以直接的查看报告里直接一键降重。
光阴似箭，转眼间又到了毕业季，为现在论文查重很严，所以说很多学生都会认真准备写毕业论文，对他们来说是一个忙碌的毕业季。所以下面就和paperfree小编一起来了解一下如何使用网络论文检测系统！ 要想顺利毕业，论文查重这个步骤是必不可少的，面对市场上层出不穷的论文检测系统，我们该如何使用？虽然论文检测系统有很多种，但是它们提供的功能都是检测论文。所以说基本上每一个论文检测系统的使用步骤都是相通的，你只要知道一个软件，其他软件肯定可以无师自通。 现在很多论文检测系统都有微信官方账号，现在可以通过两种方式进行论文检测。第一种是直接搜索官网进入官网；第二种是通过微信官方账号找到论文测试界面，输入论文标题和作者名称，上传要测试的文档，然后点击提交。此时，论文测试系统会自动计算整篇论文测试的成本。成本出来后，可以选择微信支付或支付宝支付，成功支付后进行测试。发出查重报告需要半个小时左右。查重报告非常详细，可以根据查重报告进行修改。所以无论等多久，都要下载保存查重报告，这对论文的修改真的很重要。大家也要充分利用查重报告。
很多即将毕业的同学们，论文写作完成后都需要进行论文检测、论文查重等工作，但是很多的同学们不知道该怎么去检测，或者在哪里检测论文，这个是非常头疼的事情，因为很多的老师都会让同学们自己的在网上找地方去检测，互联网那么大，那么广，让同学们怎么去找到更安全、更权威、更可靠的论文检测网站呢？CNCNKI查重网 ，国内领先的论文检测综合服务平台，拥有国内主流——知网VIP，知网期刊AMLC/SMLC，知网分解，万方相似性检测，Paperpass、维普论文检测系统，Turnitin国际版等论文检测系统。主要提供学术不端毕业论文检测，期刊检测，职称论文检测，论文红字抄袭修改等服务。检测准确、高效、保密，广受业内好评，是您毕业、发表、升职首选检测系统！ Cncnki查重网论文检测平台-同学使用后感受 在我即将毕业之际，面对论文我无从下手，只能从网络，同学，学长那里借鉴，然后拼接成自己的文章，面对学校的机检，我真的是一点把握都没有，如果不论文检测，就不能毕业了，真的是一件很麻烦的事情，于是我在网上看到了“Cncnki查重”的论文查重服务，我把文章上传，按照系统标红的进行修改，真的是满篇的红，但是我很放心，至少我知道是哪里有抄袭的内容，我通过了学校的论文检测，顺利毕业，真的很开心。 -- 研究生 杨同学
论文的检测一般需要以下步骤：1、用户进入论文检测首页，在首页中先查看每个查重系统的描述，之后点击选择合适的论文检测系统。2、进入检测页面后，输入论文的题目和作者后，点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中，确认无误后，点击提交检测按钮。3、等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，用户点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载论文查重报告单至电脑本地中。
论文查重是完成论文整个写作的必要环节，但对于第一次接触论文的学生来说，应该有很多事情缺乏理解，不知道如何处理，那么论文检测的步骤是什么呢？接下来介绍一下相关内容。 检测论文的步骤。 1.首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如paperfree、papertime值得我们信赖，但需要注意的是，学校内部查重系统不对外开放，我们使用学校系统查重一般是学校提供的检测入口；但是，Paperfree等检测系统可以随时多次检测。 2.选择论文检测网站后，可以在选定的论文检测网站上注册或直接登录账户，然后点击查重入口查重。但需要注意的是，查重入口一般有几个不同的分类，如本科论文检测、职称论文检测等。注意不要点错。 3.然后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，要注意论文的格式是否正确。如果论文检测系统要求word文档，不要上传到PDF格式，因为这对检测结果也有很大影响。 4.论文检测时间一般为10-30分钟。检测结束后，我们可以下载论文检测报告。 5.拿到论文测试报告后，我们需要做的是根据测试报告中的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后再次进行检测和修改，步骤与上述内容一致。
论文查重是完成论文整个写作的必要环节，但对于第一次接触论文的学生来说，应该有很多事情缺乏理解，不知道如何处理，那么论文检测的步骤是什么呢？接下来介绍一下相关内容。 检测论文的步骤。 1.首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如paperfree、papertime值得我们信赖，但需要注意的是，学校内部查重系统不对外开放，我们使用学校系统查重一般是学校提供的检测入口；但是，Paperfree等检测系统可以随时多次检测。 2.选择论文检测网站后，可以在选定的论文检测网站上注册或直接登录账户，然后点击查重入口查重。但需要注意的是，查重入口一般有几个不同的分类，如本科论文检测、职称论文检测等。注意不要点错。 3.然后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，要注意论文的格式是否正确。如果论文检测系统要求word文档，不要上传到PDF格式，因为这对检测结果也有很大影响。 4.论文检测时间一般为10-30分钟。检测结束后，我们可以下载论文检测报告。 5.拿到论文测试报告后，我们需要做的是根据测试报告中的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后再次进行检测和修改，步骤与上述内容一致。
首先我们在知网对论文进行查重时要注意的事项大致包括：查重入口的选择，下载查重报告，修改后期论文的几个部分。对于本文毕业的同学们，也应该重视这几点，在此简单介绍一下。即是在查重入口选择时，必须与不同的查重入口对比情况，从多方面去进行对比分析然后选择其中靠谱的查重入口。查重报告要及时下载，避免到期系统自动清除报告，通常本科毕业生不会遇到的，因为不少本科毕业生写完论文都是在快交论文的时候，因此这一点不必过于担心。还要进行报告的真伪检测，不要觉得下载报告就没事了，一定要对报告是否属实进行检验。最后是进行论文修改，对照报告中重复的内容进行修改即可。但是，知网本科论文查重还有需要我们特别注意的，那就是查重的范围。在提交论文查重前，必须要先确定自己学校要求的论文重复率检测范围。不仅能保证查重结果符合学校的要求；还能选择查重范围较小的入口，以降低检测成本；同时查重范围较小，较易符合学校要求的重复率检测标准。如果学校提供免费检测，那么申请学校检测入口检测，这些问题就不用担心了。如果在别的检测口检测，这些问题要格外注意，这样才能保证自己的检测和学校的检测结果是一样的。
他人的学术成果，又能防止学生在写论文的过程中作弊。论文查重实际上是将上传到论文查重系统的论文与论文查重系统的数据库进行比对，然后与数据库得出重复率的过程。这个结果就是我们常说的查重率，而且一般不同的纸质查重系统都有自己的查重数据库，所以现在使用不同的论文查重系统时，同一篇论文的查重结果会有所不同，不同论文查重系统的查重计算方法也有所不同。论文查重的方法有哪些呢？
二、论文的重复量如何计算？
现在，我们以知网为例，谈谈知网是如何计算重复的。知网虽然经历了多年的技术发展，但仍然使用“一篇论文连续13个字符相似”的计算方法，会被记录为重复。其实写论文的时候，只需要把论文中的一些关键词改一下，就可以避免这种计算子重复的方式，重新检查你的论文。只要自己的方法用得好，就可以大大降低论文的查重率。
以上就是关于“如何检查论文重复率”的内容。如果你想了解更多的论文写作技巧，请持续关注cnkitime免费论文查重网站，24小时自助免费查重，不泄露不收录。
每个大学生毕业都要写毕业论文，然后交给学校。而且写完论文提交了还需要进行后续的步骤，那就是论文查重和论文答辩。 一、如何检查本科毕业论文的步骤 学校将严格审查本科毕业生的毕业论文。首先将毕业生提交的毕业论文送到查重系统进行查重，筛选出重复率合格的毕业论文。没有通过论文查重的文章，学校会要求学生重新进行修改。为了让毕业论文快速顺利通过查重，提前对论文进行检测是非常有必要的？接下小编来介绍本科毕业论文查重的步骤。 首先、整理一下自己的毕业论文，然后咨询一下领导和学长，看他们有没有好的查重系统推荐。如果没有，可以在网上搜索一下网友评价较高的论文查重网站，或者通过相关社交平台与他人交流一下哪个论文查重网站更好用，更适合自己。当然，你也可以自己选择查重系统，然后对论文进行查重； 其次、选择论文查重网站后，将论文上传到网站。先登录一个网站账号，然后找到网站的查重入口，根据网页上的提示输入书名和作者名，然后上传论文文档，按照网站的提示进行操作； 第三、上传后需要付费，可以按照网站收费标准付费； 最后、上传成功后耐心等待查询分析结果。显示查询结果后，您可以下载查询报告。根据学生查询报告，可以修改毕业论文。