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提起人脸相似度在线测试，大家都知道，有人问ai与腾讯ai哪个准哪个好 比如人脸识别相似度？另外，还有人想问有没有可以测试两个人脸的相似度的软件？我是苹果手机！你知道这是怎么回事？其实paperpass相似度22%,知网的相似度会是多少，不知道能不能通过知网复写率小于15%检测，下面就一起来看看ai与腾讯ai哪个准哪个好 比如人脸识别相似度？希望能够帮助到大家！
扫一扫匹配明星脸。
没有这样的软件两张照片 在脸比对。
不确定。夫妻相测试免费。
因为paperpass跟知网收录的论文库是有差别的，有可能paperpass未收录的论文，在知网却被收录了，这种情况是很常见的，有很多同学在paperpass查重得到的数据是低于20%，而在知网上却大于60%，这些都是常事。
paperpass是以句子为单位，而且不能识别目录、标题、参考文献，会通通标红，并且的确会如你所说，出现你根本没有抄过的、无关的文章；知网是以段落为单位，目录、标题、参考文献可以自动识别。两者算法也不同。因此，paperpass的重复率一定是高于知网的。免费人工智能看相。
也就是说paperpass比知网严格。用paperpass测出来18%，学校用知网要求20%，肯定能过的。即使没有把参考文献贴进去。因为知网不会把参考文献作为抄袭率。
由于存在引注格式不统一、参考文献格式不规范、虚假引用等问题，PaperPass为了给用户提供最严格、最负责的检测结果，将不再区分“相似”和“引用”。PaperPass检测系统是在论文修改环节为用户提供修改依据的工具，系统所显示的相似部分(红字)是否属于正常引用将保留给用户自行审定。免费AI智能。
另外PaperPass也是全国的论文检测技术提供商，已经为众多的机构和检测系统提供技术方案。所以通过PaperPass的检测后，可以通过其它检测系统的检测。
实际上目前很多社交网站上，人脸识别技术已经有了雏形。比如在国内流行的和美国的Facebook上，用户自己为相册里的人物加上姓名，然后系统自动为同一相册内所有相同的人脸加上姓名。大多数玩社交网站的网民都十分喜欢这项服务。测试自己像哪个明星脸。
而在美国中，我们也可以经常看到这样的画面，最典型的就是《谍影重重》系列。中调查局为了追踪特工伯恩，不但可以通过系统进行人脸识别，还可以通过任何一个公共场所中的头进行人脸识别。测一测你和哪个明星最像。
这些技术早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已经来到了每一个普通人的身边，而这项技术如果不加以限制，而是给每一个人，其后果是不堪设想的。
大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(年上线)、搜狗识图(年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。年推出的识图也是如此。
在经历两年多的沉寂之后，识图开始向另一个方向探索。年1月的年会中，李彦宏特意提到识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。不过与之前相比，识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸搜索。与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，识图会判断里面是否出现人脸，如果有，识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，按照相似度排序返回结果。其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，才决定推动这一技术付诸实施。
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论文查重率检查
首先每所学校对论文重复率要求是不同的，都是学校自行决定。部分高校的重复率要求在30%以内，还有的重复率要求在15%以内。学校在准备写论文前基本都会提前下发论文要求。因此我们在写论文前要留意学校的通知内容，就算没有看到也可以问导师。
论文检测系统中的重复内容规则
每所高校都是使用权威的论文查重系统对学生论文进行统一检测。那检测系统对重复内容有何规定？一般论文检测是将上传的论文分为最小单位的句子，数据库文献同样也是被分成所有的句子，对比的时候，假如某段话有连续13字以上相似的就会判定为抄袭，在查重报告里面会被标红。论文查重率是重复部分字符占论文总字数的百分比。一旦查重率没有达到学校的要求，就会被直接退回重新修改，严重的还会导致答辩时间推迟毕业时间推迟。
Viola-jones人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法，但它却克服了滑动窗口检测带来的低效问题，可以用于实时人脸检测，主要归功于以下三点：
我参考论文[1]实现了Viola Jones中提到的attention cascade检测框架，此处是 github传送门 。
下面进一步详细介绍整个检测原理。
基于滑窗的目标检测基本原理很简单，首先构建一个classifier（分类器），以人脸检测为例，分类器的工作是判断给定大小的图像的是否为人脸，用该分类器从左至右从上到下扫描整幅图像，扫描获取的部分图像称为子窗（文章中子窗大小为24x24像素），当分类器判断子窗是人脸时，即完成了人脸检测。
这样处理有个问题，如果图像中包含的人脸变大了，此时采用固定大小的子窗就无法进行检测。通常有两种解决方法，1. 采用image-pyramid（图像金字塔），也就是通过resize获得多种不同大小图像并堆叠在一起，用固定大小分类器同时对所有图像进行扫描；2. 采用不同大小的分类器进行扫描。文章中用到的是第二种方法，尽管如此，虽然避免了调整图像大小带来的计算开销，但不同大小的分类器意味着有更多子窗需要进行处理。
如何构建一个足够快的分类器来对每个子窗进行快速判断。
分类器的构建有两种方式，一种是pixel-based（基于像素），另一种是feature-based（基于特征）。当把神经网络作为图像分类器时，输入是图像的像素值，即基于像素的分类器。用图像像素作为输入不包含任何和待分类目标有关的特定信息，往往训练这种分类器需要大量数据，并且分类过程较慢。基于特征的分类器就是先针对图像进行特征提取（HOG特征，SIFT特征等），再利用获取的特征进行分类。这种分类器不需要大量训练数据，且计算量一般会在特征计算部分，相对较小。
文章采用的是基于特征的分类器，选取了一种较为简单的特征即haar-like特征。利用矩形个数对可以将haar-like特征分为三类，分别由两个，三个，和四个 大小相同 的矩形组成。全部列举出来可以分为以下(a)(b)(c)(d)(e)五类（注意是五类不是五个，具体有多少个haar-like特征是由子窗大小决定的）。如下图所示（文章[1]中的图）。
当子窗大小给定后，我们可以用五个参数唯一确定 一个 haar-like特征，即特征种类（a/b/c/d/e），左上角x轴坐标，左上角y轴坐标，矩形的长，矩形的宽。对应的特征值等于位于白色矩形框中像素值总和减去位于黑色矩形框中的像素值总和。文章中用到的子窗大小为24x24像素，可以计算出来总共有162336个特征（把在子窗中所有可能位置和可能大小的特征全部列举出来）。利用haar-like特征进行分类只需两步：
haar-like特征有两个优点，第一是它是scale-invariant(不随图片大小而改变)的，第二是可以通过积分图像快速计算。简单的说下第一点的含义，例如我们用24x24像素的训练样本训练获取一组haar-like特征和对应的门限值，当对图像进行扫描时，子窗大小调整为SxS像素，此时只需将特征中的矩形大小按同样比例进行缩放（门限值同样需要缩放），计算所得的特征值依然是有效的。 积分图像是受卷积的微分性质启发而定义一种数据结构。积分图像定义： 其中 为积分图像， 为原图像。积分图像中 位置处的像素值等于原图中位于 的左侧和上方的所有像素值之和。有了积分图像我们就可以快速计算haar-like特征，以特征（a）为例，如下图所示。
S1到S6是积分图像在这六个顶点上的值。该特征值等于位于A中的像素总和减去位于B中的像素总和，而A中像素总和等于S5+S1-S2-S4，B中像素总和等于S6+S2-S3-S5，并且无论矩形多大，我们总能在固定时间内计算出特征值（6次索引操作和少量的加法乘法计算）。积分图像只需计算一次后续可以一直使用，事实上在算法实现时，我们只需保存样本的积分图像，原图像反而不用保存。
现在找到了一类特征用于构建分类器，和快速计算该类特征的方法。分类器是由一组特征构成的，而不是一个，如何找到一组有效的特征。
文章列举了前人的一些特征选取方法（此处就不列举了），它们虽然取得了一定的效果，但最终选出来的特征数量还是太多。文章将adaBoost算法用于特征选取（创新点），即每次训练的弱分类器的过程看做特征选取的过程，一次从162336个特征中选取一个特征（同时还包括了对应的门限值，极性，加权误差）。
adaboost算法就不详细介绍了，它的基本思想是训练一系列“弱”分类器，组成一个committee（即每个弱分类器都有投票权，但是权重不同，加权误差越小的弱分类器权重越大）。adaboost采用迭代训练方式，给定一个t阶committee，如何寻找第t+1个弱分类器和对应的权重，以最小化在一定分布下的训练样本的加权指数损失。这个优化过程可以转换为对训练样本的分布进行调整（即增大上一轮错误判断的样本的权重，减小正确判断的样本权重），在调整后的样本分布下寻找最小化加权0-1损失的弱分类器并计算对应的加权0-1损失。
可以利用adaboost找到一组特征构成分类器，使得该分类器有极高的准确率和召回率（这种分类器势必会有较大的计算量），这样会导致图像中的每一个子窗都享有同等的计算量，扫描一整幅图会有几十万甚至上百万子窗，总体计算量依然很大。实际上一幅图像中只有极少可能包含人脸的位置是我们感兴趣的，其他不包含人脸的子窗我们希望能够快速筛除，将更精细的计算用于包含人脸的子窗。
文章引入了attention-cascade的机制（注意力级联），即训练多个分类器进行级联，替代单一的分类器。结构如下图所示（文章[3]中的图）。
上图所示的分类器有三级，上一级的输出是下一级的输入，只有预测为正的样本才能传递给下一级，预测为负的样本直接舍弃。大部分非人脸子窗往往在前几级分类器就被舍弃，这样使得扫描每个子窗所需的平均计算量大大减小。
分类器是一级一级训练之后级联起来的，训练分类器时，整个级联分类器的假负率（fpr_overall）有一个训练目标（文章[1]中设置为10e-7），同时每一级有一对训练目标，即假正率和假负率。每级分类器训练的思想是在假负率极低的情况下（文章[1]中设置为0.005）尽量得到一个较低的假正率（文章中[1]中设置为0.5），即我们保证在正样本尽可能多的通过该级分类器的情况下尽量筛除更多的负样本。文章[3]通过一个松弛量来调节假正率和假负率。
下一级用到的训练数据是由所有的正样本和上一级输出的假正样本组成的，这样训练的好处是可以让处于级联后半部分的分类器“看到”更多负样本数据，缺点是训练后期假正样本很难获取，训练时间会比较长。
尽管我们获取了一个级联分类器，但依然不能保证对同一幅图中的一张人脸只会检测到一次（子窗相对人脸有所便宜或者缩放子窗大小都可能导致重复检测），如何消除重复检测，获得更好的检测效果。
文章[3]中说的较为简略，主要是针对检测框构建并查集，并对并查集中的候选框求平均得出最终的检测框。
文章[1]中是采用连通分量算法，计算每种大小检测框的置信度，根据置信度选取最终结果，但前提是检测器在图像中扫描的步进必须是1个像素，处理时间可能会比较长。
只能用于正脸检测，如果人脸朝屏幕内外或者在屏幕平面上旋转均有可能失效 在背景较亮，人脸较暗的情况下可能失效。 在有遮挡的情况下大概率失效。
经济学论文数据造假是指经济学科所书写的论文中的数据是假的。在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。物理史及科学史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的证明。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
当我们进行论文查重时，论文查重系统会给我们提供一份详细的论文检测报告，也许很多同学都不会怀疑这份检测报告是否真实？那么下面就和paperfree小编一起来了解一下论文检测如何看检测报告是否真实？ 学生都知道，目前大家使用最多的论文查重系统是paperfree和学校内部查重系统，这两个软件也是最权威的论文查重系统，所以说难免会出现一些不好的商家，他们会冒充这两个论文查重系统的名义，让大家购买自己的产品进行论文查重，然后再给大家出具一份详细的论文查重报告，但这份论文查重报告的真伪值得我们怀疑。那么如何去检验这份检验报告是否是真的呢，其实很简单，就是这份检验报告他都有验证码，我们可以把这份验证码输入到我们官方指定的检验系统中进行检验，只要编码一输入，我们就能知道这份检验报告是否是真的。假如这份检验报告不是真的，那么系统就会显示检验无此报告，如果是真的，系统就会显示这份报告是真的，小编建议大家在检验结束后，这份检测报告是否会浪费时间，这样的检测报告是真的。
论文查重报告怎么验证？学术不端检测系统是现在非常出名的论文检测系统，很多高等院校和期刊机构都会提出论文用户用知网论文查重论文，其实知网的官网论文查重系统只有一个，很多论文用户在互联网看到的很多所谓的知网官网论文查重系统，其实都是假的，伪造知网论文查重，那知网的查重是如何验证真伪的呢？很多有一定了解知网论文查重的论文用户都知道，论文用户通过知网查重官网进行论文检测后，知网查重官网会提供一份论文检测报告，并且每一份知网论文检测报告都会有一个报告编号，通过这个报告编号来验证知网论文查重的真伪。论文检测用户进行知网论文查重验证真伪要将报告编号，拷贝到知网查重官网的知网验证入口，进行验证，知网查重官网会显示信息检测类型、总文字复制比、检测时间的信息，正规靠谱知网论文查重系统显示信息的检测时间是精确到秒的，如果显示信息的检测类型、总文字复制比、检测时间的信息与知网论文查重报告上是一致的，说明用的是正规靠谱的知网论文查重系统。很多论文用户在进行知网论文查重验证真伪后，发现使用的是假冒的知网论文查重系统，那这些论文用户这次的知网论文查重就是白费了，不仅浪费了检测费用还浪费了时间，所以论文用户在选择知网论文查重系统时一定要格外小心，一定不能选择免费的知网查重入口，一定选择带有“知网个人论文查重”字样的论文检测入口，不正规靠谱知网查重入口的检测费用全部较贵，而知网论文查重系统是对个人论文查重用户开放论文查重入口，价格是1.5元一千字。
随着2015年那场大规模的撤稿事件的全程发酵，论文造假的这个事件也越来越受到相关人员的重视，对于基层一线的医生而言，可能部分医生并不具备识别真假论文的能力，如果有部分医务人员读到了假论文，而又按照假论文里面的东西进行操作，极有可能造成不可挽回的损失，那么如何初步的判定一篇论文是否涉嫌造假呢，笔者根据多年写作的经验，假设你第一眼的直觉就觉得某篇文章有问题，你该如何去辨别真伪，需要进行评价的步骤具体如下（所有这些步骤都是基于相应的论文不主动公布原始数据而得出的）：第一、看期刊杂志的整体水准如何： 大家身为医务工作者也都知道，要评上高级职称，基本都需要发表一定数量的论文在相应等级的期刊等级上。而这些杂志里面往往水平相差很大，一般而言，编辑水平越差的杂志，出现问题文章的概率越大，我以辽宁省2015年公布的西医高级职称晋级论文杂志目录为例，里面目录里某个国家级杂志的编辑的一些问题很能说明一些问题。某次，这位杂志的编辑问了两个问题，第一个问题为：WHONET 5.6是什么，我都没见过？第二个问题为：生存率拿某年存活的人数除以第一年的人数，这种算法不是错的么，应该是拿当年存活的人数除以剩下存活的人数。这两个问题反映出了一个很危险的现实问题，电脑对面那个人根本不具备审稿件的能力（这种编辑还是在这个国家级杂志社干了有些年头的老员工了），第一个假设你不知道，你可以百度，这个软件就是用来监测医院感染与细菌耐药监测的软件，身为编辑对于常用软件不熟悉，那你怎么审稿；对于第二个问题，这个属于常识性的问题了，按照这位编辑的思路，每一年的生存率都是100%。那么我们国内的期刊的总体水平是呈现出一个什么样的趋势呢，基本上可以概括为：大学和研究结构主办的核心期刊水准＞地方性的核心期刊＞正规机构办的国家级期刊（普刊）＞一些乱七八糟的盈利性的机构办的国家级杂志＞省级期刊（普刊）。这里面我要特别说明下，什么叫一些乱七八糟的盈利性的机构（比如某省的XX研究机构，可能有个备案，但是不是政府组织，也非学术机构分支，就是某个私人机构）如果很不幸，你觉得有问题的文章，恰好掉落在那些笔者举例的那些低水平的杂志期刊里面，这个时候你就需要进行第二步了。 第二数据、结构及其逻辑是否合理： 真论文和假论文最大的区别在于，真的研究其结果具有不确定性，而假的论文，都是先设定好一个结果再去写，这样就会造成一种现象，假论文中的整体结构往往会很完美。比如，笔者见过的某篇文章，里面特意强调了，在整个临床研究的过程中，全程都有医学伦理协会的人跟踪，从而确保患者本人的权利不受侵害，这个实际，在我们国内，很少有哪个医院能够调到如此多的人去进行伦理学的监督，大部分作者都是随意写写（看到上述文章里如此完美的伦理学监督过程，我们要求其出示相应的伦理学批件及医院病案科的相关证明材料，对方无法提供，因而认定该篇文章高度涉嫌造假，而被退稿）：通过了本院医学伦理协会的审核通过，实际上以我们国家的目前的状况，很少有人这么做。其次，假的论文在临床方面可能存在明显的不足，比如在常规用药上，使用的剂量疗程和用法完全不是一般临床医生的用法，而且在相应的细节里面也可能完全背离了临床的相关准则。另外一点是在统计学上面，假论文因为没有原始数据，相应的数据需要编，很多作者统计学基础并不过关，对于一些简单的四格表的卡方检验，往往X2和P值都不对，部分简单的结果，甚至可以手算得出，可以验证，来进行相应文章的证伪。还有部分文章，整个逻辑都不清晰，这点也可以进行辅助相应的判定。 第三仔细观察文章中的细节和充分利用查重网站验证假论文： 因为对于假论文而言，因为是假的所以在某些细节上必然跟真的存在较大差异，所以必然在细节上面存在着一定程度的问题，而细节可以暴露很多问题，这里的问题主要是指随访、问卷和图片这一类的小细节问题。比如，对于未分化甲状腺癌的患者的随访中，没有丢失病例，而且死亡率明显低于常规，在1,3，5年的生存率还能奇高的（本身未分化甲状腺癌的患者一般发现都是晚期，很少有生存时间超过1年的）。图片的话，对于相同专业的医生而言，鉴别起来，可能相对容易，有些作者会讲图片旋转过来用几次，或者P别人的图片（从图片上来看，需要医生科研素养和见识较高）对于杂志社而言，国内即便再烂的杂志社，也会控制抄袭率的，但是一般假论文都是“天下文章一大抄”的产物，根据笔者多年的经验，大部分代笔的“枪手”会以某几篇文章为核心来进行原版的抄袭，此时咱们对于有问题的文章，可以直接利用查重网站进行查，重点看单篇相似度过高的文章，然后将单篇相似度高的文章，与原文进行比对，看看是否存在“抄袭和造假”。 上述步骤仅仅适用于临床医生初步筛选来排除那些假论文，使得自己在阅读文献的时候不至于被假文章误导从而在工作中产生重大失误，但是如何尽量减少假论文的发表，监测的重点仍然在相关科研机构和杂志出版集团。
毕业论文查询步骤如下：
1、用户在电脑中打开百度浏览器，在百度浏览器中搜索知网查重，点击进入查重首页。
2、在查重首页选择合适的查重系统，进入查重页面后，输入论文的标题和作者，并点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中。
3、确认无误后，点击开始检测按钮，等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载知网查重报告单至电脑中。
毕业论文的意义
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
大学生要写好毕业论文，努力提高自己的写作水平，让写作这一社会主义物质文明和精神文明建设的重要工具在今后的工作中发挥出更大的作用。
判断一篇文章是不是sci4的方法如下：
1、网站查询。
当文章是SCI文章，我们可以登录web of science网站就可以查询。如果我们能查询到，那么证明该文章是SCI。Web of Science是搜索SCI收录文章最常用的方法，但网站需要会员登录才能使用。不过大多数学校或图书馆都购买了网站资源，相关人员可到学校图书馆查询。
2、期刊查询。
如果文章是SCI，则表示该文章已发表在SCI期刊上。只要我们查询文章发表的期刊是否是SCI期刊，就可以判断文章是SCI。此外，SCI期刊目录会定期更新。每次更新都会增加新的期刊，也会踢掉一些原有的期刊。因此，在检查期刊是否为SCI期刊时，还应注意文章发表的时间。
还需要提醒的是，有时候一篇文章发表在SCI期刊上，该期刊在SCI上可以检索到，但是检索不到这篇文章，那么那篇文章只是online来，而不能在Web of Science上检索到。
此时，严格来说，这篇SCI论文还没有在SCI期刊上发表。但也可以通过这本期刊是SCI期刊的检索证明和该文章的接收证明间接证明该SCI论文还未上线。
其实SCI论文不光是英文的，一些中文期刊，韩文、俄文、德文、法文的文献都可以在Web of Science上检索到，但是大部分知名期刊当然还是英文的。
如果一篇文章发表在新的期刊上，一般来说，如果是比较知名的出版商，比如Wiley、ACS、RSC、IEEE，即使该期刊在首次发表时没有被SCI收录，迟早会被包括在内。
但是一个比较偏门的出版商就很难说来，所以想看SCI论文可以在选择期刊的时候去选择比较知名的出版商旗下的期刊。
论文查重报告怎么验证？学术不端检测系统是现在非常出名的论文检测系统，很多高等院校和期刊机构都会提出论文用户用知网论文查重论文，其实知网的官网论文查重系统只有一个，很多论文用户在互联网看到的很多所谓的知网官网论文查重系统，其实都是假的，伪造知网论文查重，那知网的查重是如何验证真伪的呢？很多有一定了解知网论文查重的论文用户都知道，论文用户通过知网查重官网进行论文检测后，知网查重官网会提供一份论文检测报告，并且每一份知网论文检测报告都会有一个报告编号，通过这个报告编号来验证知网论文查重的真伪。论文检测用户进行知网论文查重验证真伪要将报告编号，拷贝到知网查重官网的知网验证入口，进行验证，知网查重官网会显示信息检测类型、总文字复制比、检测时间的信息，正规靠谱知网论文查重系统显示信息的检测时间是精确到秒的，如果显示信息的检测类型、总文字复制比、检测时间的信息与知网论文查重报告上是一致的，说明用的是正规靠谱的知网论文查重系统。很多论文用户在进行知网论文查重验证真伪后，发现使用的是假冒的知网论文查重系统，那这些论文用户这次的知网论文查重就是白费了，不仅浪费了检测费用还浪费了时间，所以论文用户在选择知网论文查重系统时一定要格外小心，一定不能选择免费的知网查重入口，一定选择带有“知网个人论文查重”字样的论文检测入口，不正规靠谱知网查重入口的检测费用全部较贵，而知网论文查重系统是对个人论文查重用户开放论文查重入口，价格是1.5元一千字。