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5、PaperOK论文检测系统：湖南学搜科技有限公司旗下品牌，基于大数据海量学术文献资源及互联网资源，坚持客观、公正、精准、全面的原则，对学术不端行为进行管理，为用户提供客观详实的查重报告，为出版、科研、学术等提供支持。
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PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。
PaperTime
PaperTime是在“教育大数据联盟平台”的基础上，优先获取教育数据资源，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位。
目前免费论文查重软件比较多，给各位同学推荐几款常用的仅供参考：
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papertime论文查重软件
这也是一款比较受欢迎的论文查重软件，可能使用率没有paperfree高，但还是有不少学生知道。实际上这款查重软件也是比较专业的，他的检测较严格，会将重复的句子标红，方便大家进行修改。也是可以免费领取字数的，所以大家可以放心去使用。
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 = 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。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 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，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。
医学检验是运用现代物理和化学 方法 、手段进行医学诊断的一门学科。下面是我为大家整理的医学检验 毕业 论文，供大家参考。
基层医学检验质量提升策略
医学检验毕业论文摘要
摘要：随着科技的发展，先进的医疗设备和检验技术开始增加，这也对检验科的工作人员提出了更高要求。检验科人员不仅要与时俱进，还要能够对多种标本进行正确的分析，以便为临床治疗提供最准确数据。 文章 对现有的基层医学检验质量存在的问题进行了探讨。
医学检验毕业论文内容
关键词：基层;医学;检验质量;提高;思考
医学检验在现代医学领域中对临床诊断起着至关重要的影响，其能为医生对疾病作出诊断提供最有力的依据。随着社会的进步与医疗体制的改革，临床医学检验技术有了较大发展，而检验的准确性对医疗质量至关重要，如果检验结果不准确，可能导致患者病情的误诊，错过最佳治疗时间，给患者的生命安全造成严重损害[1]。因此，浙江省慈溪市长河中心卫生院就如何提高基层临床医学检验质量进行了探讨。
1医学检验质量存在的问题
检验人员的政治水平和业务素质偏低
医学检验名义上是作为一个医院的辅助科室，但它在医院的医疗活动中却是必不可少的科室。对临床医学检验的重要环节做好质量控制，保证结果的准确性，能够改善医患关系，提升治疗效果。但工作人员思想上缺少对自身职业的认识，对于检验质量一事缺乏关心。在日常工作中，若缺乏工作责任心，则不能够对患者进行适当爱护与交流，因此不能及时了解患者的病情现状，难以为疾病诊断提供有价值的参考依据。部分老资历的检验人员，对于出现的新专业知识不加以学习，原有的专业知识开始旧化，对于实验室设备的操作水平不足，降低了检验水平，增加了在操作中出现误差的可能性。医院应该针对这种情况定期开展培训，供大家交流学习[2]。医学检验人员的临床意识也严重不足。现代医学对于医学实验的要求已经不仅仅是标本采集、化验，为了对人体疾病进行治疗预防或者对人体的健康指标进行评估，而是要求实验室能够对所得出的结果做出合理解释。临床科室之间也应该增加联系，以便对病情进行了解，来确认临床诊断的准确性。
临床检验标本采取不规范
临床检验标本的采取正确与否，直接关系到临床检验质量的高低，而全面质量监控则分别包括三个阶段———实验之前、实验中和实验之后，实验中或多或少会存在误差，而实验前的误差占据总误差的68%，这也使得在实验之前采集临床检验标本显得尤为重要。目前部分医检人员由于自身操作技能和专业知识不足，在采集标本时，不能根据不同的项目选取最佳采取时间。如果医检人员不能意识到而选择错误，则会对检验结果造成影响。另外，医检人员也要根据不同的项目来选取对应的抗凝血管，如果不能够严格按照规定方式来采取标本，会对检验结果造成影响。验收标本的过程中，也应该采取规范 措施 验收，对于质量不符合要求的标本，要按照拒收制度退回，并做好记录。送检标本若不能及时检测，应该按要求保存好[3]。
不能严格执行操作流程
在实验之中需要比较严格的操作流程，而在产品质量的检测过程，因为检验方法、人员职业素质、仪器设备状况、医院环境等因素的影响，纵然是技术娴熟的工作人员，用同一种方法和同一个试样进行反复多次的检测，也不可能得到完全一样的结果，这说明在实际检测过程中是存在误差的。但是部分检验人员在实验之中却不能严格按照操作规程进行规范操作，使得误差范围大大增加。检验人员需要详细掌握检验的注意事项和检验仪器、试剂的使用方法，并且严格遵守检验操作规程。加强制度管理，保证管理有章可循，对工作人员进行严格监管，赏罚分明，充分调动科室工作人员的积极性和主动性。对实验过程进行监督管理，防止实验环节出现任何问题，确保检验结果的准确性。同时也利于检验人员在工作中发现问题，提高检验人员的个人能力。特别是一些检测成本不高的检测，这种方法值得应用[4]。
阶段性质量监控不能保障
分析前的质量控制工作一定要做好，在排除多种因素可能对检测结果造成的影响之后，再对采集和处理的标本进行重点监控。认证了解分析的质量控制工作，同一时间还要参加卫生部门临床检验核心部门的测评。工作之前要对运用仪器设备进行查看并做好维护工作，务必要把实验中的仪器误差降到最低。对于分析后的质量控制一定要做好，出口管要进行认真的执行检验，检验结果要反复核对，切不可因为医检人员自身因素而不对检验结果进行核查。医检人员与临床医师的沟通也要做好保障，如果不能相互协调，可能会影响工作的顺利进展。
实验 报告 不能及时登记或者忽略
在实验之后，要及时将结果进行登记并把报告送至患者或者相关科室。若实验报告不能够及时送达，很可能造成治疗时机的延误。部分医院可能会对实验结果忽略或者不重视，因而不进行登记。其实从实验结果来看，登记一方面可以方便患者和临床医师的询问，一方面可以为临床提供科学依据，通过这些数据得出有价值的科学依据，便于研究[5]。
2提高检验质量的对策
提高效率
随着时代进步，科技发展，也出现了许多新型设备。现代仪器具有自动化和网络化等特点，能够严格执行质量控制，不仅提高了工作效率，检验质量也得到了提高，产品化试剂盒的规范应用以及检验工作者系统化的培训，使得检验工作更加规范化、标准化、同一化。现代全自动分析仪器可以同时进行上百项常规和非常规检验，所以，传统管理模式应该随着高科技设备的介入持续改进，及时更新观念。资源共享主要是以开放和运用现代化的仪器为主，调整专业小组，规范化各临床科室的试验室，使得报告的完成能够更加迅速。仪器设备的集合管理，可以完全利用已有设备的工作功效，降低分析成本，使得患者的标本周转和检验分析时间降低，及时为临床医师提供诊断数据，提高患者的康复度。
加强质量控制
对于室内的质量控制要严格认真做好，保证测定结果的精确度，对于在实验操作途中批间和日间标本的检测结论差别要做好记录。实验的经过和实行要采取全方位监控管理，若出现失控事件则要及时控制并分析失控原因，做好整改措施，填写相关报告，改进工作方式，提升检验质量。
仪器的日常管理和正常运用要有保障
目前检验科越发重视自动化，科内主要运用国内行政部门确认注册并且合格允许使用的仪器。因此要创立专门的小组，负责健全仪器的管理，对仪器进行登记注册、并签字。小组成员要按照指导书规范化运用，做好仪器的运用保养记录，定期维护，确保检验仪器的正常运行[6]。
提高水平和加强学习
学习内容主要关于专业知识、操作技能、安全意识等，检验科应该定期开展培训，每个月进行一次考核，对于表现优秀的人员要予以奖励，表现较差的则要予以惩罚。
3结语
综上所述，临床医学检验在现代医学中占据着非常重要的地位，对于临床疾病的诊断和检测具有重大意义。随着社会的进步及医疗体制的改革，临床医学检验技术有了较大发展，而检验的准确性对医疗质量至关重要，如果检验结果不准确，可能导致患者病情的误诊，错过最佳治疗时间，给患者的生命安全造成严重损害。而现今临床检验工作正处于技术改革期，主要以实验室的技术创新为基础，展开许多新近的医学成果。目前基层临床医学检验质量，确实存在一些问题，但是只要医院落实好相关制度，坚持“以患者为中心”的观念，医学检验质量可以顺利提高。
医学检验毕业论文文献
[1]陈川，范红，陈波，等.基层临床实验室检验资源的现状调查及分析[J].现代预防医学，2013，3(2)：32-33.
[2]张国伟，苏琴，赵霞.对基层医院检验科工作的建议[J].基层医学论坛，2013，17(17)：2263-2264.
[3]刘冰，陈宇林，陈华根.基层医院加强检验与临床沟通的探讨[J].国际检验医学杂志，2012，33(12)：1528-1530.
[4]刘健，李帧玉，曹琦，等.浅析基层疾控中心临床医学检验管理[J].中国卫生检验杂志，2012(3)：79.
[5]宋颖，王青，李泳，等.上海市2010年部分基层医院血液检验质量分析[J].检验医学，2012，27(10)：840-843.
[6]刘艳，刘丹，黄泽智，等.高等专科医学检验技术专业《临床检验基础》理论的教学模式的改革研究与实践[J].国际检验医学杂志，2013，34(21)：2934-2935.
医学检验本科生 专业英语 教学分析
医学检验毕业论文摘要
【摘要】医学检验专业 医学英语 教学旨在培养学生阅读英文文献、使用英语撰写科技论文和进行国际学术交流的能力。主要讨论了医学检验专业英语教学的特点及教学中存在的问题，研究了提高医学检验专业英语教学质量的方法。
医学检验毕业论文内容
【关键词】医学英语;英语教学;医学检验
当今世界上最广泛使用的语言是英语，它也是主要的国际通用语言之一。科技资料的85%，医学学科的前沿性文章以及国际会议的工作语言都是使用英语[1]。因此，对于高水平人才来说，不仅需要丰富的医学专业知识，还需要很强的英语应用能力。本科生英语教学的核心工作便是如何提高学生的医学专业英语水平，本文探讨了医学专业英语教学的特点、存在的问题和提高检验专业英语教学质量的方法。 教育 部2004年颁布了大学生英语教学相关要求，《大学英语课程要求》中将大学英语教学分为一般要求、较高要求和更高要求三个层次。关于“更高要求”的内容是：学生能基本听懂英语国家的广播电视节目，能听懂所学专业的讲座;能就一般或专业性话题进行较为流利、准确的对话或讨论[2]。各高等医学院校为了这一目标，均加大英语教学改革的力度。首都医科大学于2010开始招收检验专业本科学生，在第一届本科生教学就开展了医学英语课程。至今已有三界毕业生，现将检验医学英语教学 经验 总结 如下：
1更新教学模式，丰富教学内容
很多高校医学英语教学中老师仍然占据绝对主导地位这一老模式，教学模式陈旧，内容单一，难以适应医学生的学习需求。教研室摒弃老套路讲授课文和练习的旧模式，将学生带入课堂，参与其中，使学生真正成为课堂的主人。在课程开展之初，教师就将学生分成学习小组。课前准备、课堂讨论和课后作业均按小组完成。例如，在讲授文献阅读时，课前学生小组按要求查阅文献，并将遇到的问题进行了总结，包括有哪些文献库、如何选取关键词、如何获取全文等;课上老师和同学共同讨论解决遇到的问题，并请各组分享经验;课后小组共同总结课上内容。这充分调动学生的积极性，同时增强学生间的协作。利用多媒体课件和视频等多种教学模式可以改善教学效果并提高学生的兴趣，进而提高教学质量[3]。教学内容相关视频、动画、图片等的展示可以更加形象生动的展示教学内容，吸引学生的注意力，提高学生课堂的专注度，改善教学效果。在具体教学实践中，利用PPT代替板书已成为现代教学的主要形式，它通过创设最佳情境和展现感性材料的方法提升教学效果。例如：配合动画和英语讲解血栓的形成，使学生在理解的同时接受了英语环境的熏陶，这一方式提高了课堂的趣味性，对于提高学生的注意力也有明显的作用。
2提升专业英语教学地位
目前，普通英语在大部分的医学院校英语教学中占据主要地位，体现在教学时数上，其与医学英语的比例超过了4∶1[2]。这一比重对于学生对于医学英语的掌握水平是远远不够的。教研室将专业英语教学设置为一学年，增加医学英语教学的发展空间。专业外语是一门实践性很强的课程，因此，教师非常注重让学生参与教学过程。参与内容主要包括课文词汇听读，以及挑选课文中难度适宜的 句子 让学生做英译汉练习。只有学生真正参与到教学过程中，才能使掌握的知识得到巩固和提高。文献教学中，在向学生解读各种类型、体裁和风格的文章的同时，鼓励学生利用网络工具收集并阅读外文资料，在课堂上分析讨论在课外阅读取得的成果和遇到的问题，以达到共同提高的效果。
3任用医学专业老师开展专业英语教学
一直以来，在我国，都是由英语专业的教师承担高校的英语教学工作。而医学是一门专业性极强的复杂科学，即便英语水平很高，但不了解医学的专业知识，是难以胜任专业英语教学工作的。因此，教研室选择英语水平较高且具有医学专业背景的年轻教师承担专业英语教学工作并通过对这些老师的培训，充分弥补了英语老师专业知识缺乏的不足，直接改善了医学英语的教学效果。目前，教研室拥有12名专业英语教师，其中医学博士5名，硕士7名，具有较好的医学背景;同时这些教师100%具有大学英语六级证书，英语水平较高。
4编写与临床紧密结合的英语教材
教研室从临床需求和教学安排出发去确定教材中例文的选取和排序。针对专业为检验医学的本科生，更加侧重于医学 科普知识 的选材。并配合其专业课程及实际需求，诸如血常规检查、体液检查、凝血功能检查、微生物检查、肿瘤标志物的检查等内容在材料中都有涉及。选取的文章均来源于临床一线工作，医学词汇学均为临床应用的词汇。在编写时虽参考了国外原版教材，但不是将国外教材进行了全文翻译，采用符合中国学生学习习惯的编写模式以提高学生的学习兴趣[4]。根据学生实际需要，在每个学期均安排了2～3节文献阅读课，解决学生查阅文献的问题，为学生查阅文献提供帮助。每一章包括医学 英语阅读 和词汇两大部分。通常，教师通过长句检测学生的基础英语，对于不具备独立分析长句能力的学生，教师可协助他分析理解相关内容和结构，达到强化基础英语的目的。现代教育的一个主要思想便是：教师为主导，学生为主体，在具体的教学实践中，采用学生发问，教师解答的形式，如此便能极大的调动学生学习的积极性[5]。在词汇部分的学习中，30组重点专业词汇构成一个单元，通过对这些专业词汇的学习，扩大学生的词汇量，提高对于英文英语医学文献的阅读能力大有裨益，也为学生在记忆和运用这些医学文献方面起到积极的作用。经过三届临床检验本科生的专业英语教学过程，在参考与借鉴 其它 专业医学英语教育经验，形成临床检验专业英语教学模式的同时，也发现很多不足，还面临以下挑战：
(1)现行的医学英语教学大纲急需修订。目前的医学英语教学大纲存在一些不足的地方，其中特别迫切需要解决的是明确教学目标和需要达到的教学成果，对每学期每堂课的英语听、说、读、写等各方面进行具体要求。只有有章可循，才能将教学模式正规化，从而实现既定的培养目标。
(2)提高教师的英语专业化水平。目前教研室的医学英语专业其自身专业均为医学专业，语言方面的造诣不深。因此，加强医学英语师资队伍建设刻不容缓。鼓励他们学习医学英语听说、阅读、翻译、写作，同时组织英语教师给予英语教学方面的指导。总之，加强课程内容与医学专业知识的结合，激发了学生的学习积极性，重视参与、体验的新颖、多样的教学方式，积极采取措施，提高教师队伍的水平在英语教学中的重要地位，是检验专业英语教学努力的方向。
医学检验毕业论文文献
[1]余波，李莎莎，林振浪.医学院本科阶段医学英语教学的方法探讨和经验总结[J].浙江医学教育，2009，8(1)：13-15.
[2]尤永超.医学英语教学现状及未来发展的设想和探讨[J].贵阳中医学院学报，2007，29(1)：23-25.
[3]蔡耿超.《医学英语视听说》教学初探[J].中国医学教育技术，2010，24(3)：295-298.
[4]赵晖，吕虹，李虓，等.检验专业医学英语教学的几点思考[J].继续医学教育，2015，29(4)：57-58.
[5]吕虹，宋蓓，康熙雄，等.医学检验《专业英语》教学模式的建立与实践[J].继续医学教育，2016，30(1)：41-43.
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研一在读学生来答，经历过两次小论文和一次大学毕业论文的查重，在此分享一些个人经验。在我们读学阶段，无论是毕业论文还是学术小论文都避免不了通过重复率的查验，尤其对于很多本科生来说，毕业论文是第一次撰写论文，对于如何查重会有很大的疑惑。以下，本文将比较总结不同论文查重网站的特点，以及提供一些使用攻略。希望能受用~
我先为大家总结了一些查重网站，涵盖了国内最常用的网站。
1. 最主流、最靠谱的查重网站——知网、万方、维普三巨头
这三个是最常用的三个查重网站，其优点是查重准确，认可度高；唯一的缺点是费用较贵
在论文检测市场中，知网是绝大多数高校和中文期刊定稿论文必用的查重系统，搜索量最大，万方次之，维普最小。
知网论文查重平台是最权威、也是最靠谱、查重率最准确的论文查重平台。知网查重平台的查重结果基本上与学校一致，售后服务也是非常好，如果查重报告跟学校不一致，是支持退款的；缺点就是：高峰期出结果慢，知网查重费用相对较高，本科论文检测需要198-350元每篇(高峰期，淡季基本不会超过200)，硕博论文需要350-850元每篇（淡季不会超过350），职称论文65-75元每篇。知网适合论文定稿检测，如果家里有矿，初稿，中稿可以直接选择知网论文查重。
万方数据文献相似性检测服务采用先进的检测技术，实现海量数据全文对比，为教育领域提供中文文献相似性检测服务，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则，为用户提供精准详实的相似性检测结果，呈现多版本、多维度的检测报告。同时，万方数据文献相似性检测服务践行专业场景化服务的建设原则，其系列产品可有效为科研管理、教育教学、出版发行、人事管理等各领域的学术个体或学术机构提供学术成果相似性检测服务。万方收费是25元/万字。
维普论文检测官方网站（VPCS），由维普旗下泛语科技研发并运营，是目前权威的论文查重平台之一，维普论文查重提供论文检测、报告下载、报告验真、机构用户检测、毕业论文管理、作业管理等服务，采用海量论文动态语义跨域识别加指纹对比基数，稳定、准确地检测到文章中存在的抄袭和不当引用现象，致力于维护学术诚信，杜绝学术不端。维普收费是元/千字
2. 其他的一些查重平台——paperok paperfree等
这些平台虽然没有前面所述的三个平台认可度高，但是基本上都会有免费的查重次数，对于学生党来说还是不错的选择~
其中，paperfree的免费力度是目前最大的一个，一千字元，通过活动领取10w+免费查重字数。它通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，拥有实时在线改重、机器人降重与机器人排版功能，可对中英文及小语种论文进行检测，并且具有实时查重这个功能，能即时的检测刚刚修改的内容，不需要重新提交。
3. 科学且省钱的查重方法推荐
根据个人的经验，对于一篇论文来说，基本上不可能只查重一次的，因此如果全部选用最靠谱的知网去查重的话，费用是很昂贵的。因此，为了更加科学的查重，我推荐先使用paperfree等免费的查重软件初查，并对结果进行降重处理，当论文修改到至少10%重复率以下且内容自己满意时再使用权威的查重网站进行付费查重。另外，很多学校会提供1-2次免费查重的机会，一般是在知网，大家要注意学校的相关政策，不要浪费掉宝贵的机会~
随着学校对论文要求越来越严格，很多同学都会在提交毕业论文之前对自己的论文进行查重，然而论文查重网站非常多，并不是所有的论文查重网站都靠谱，今天paperfree来讲解一下，本科论文查重系统哪个准确？一、看资历我们可以根据网站相关信息、公司相关信息。对论文查重系统公司进行一个大致的了解，同时我们也可以在互联网上查看品牌词，查看相关评论等。二、看学校认可学校要求的论文查重系统是最准确的，我们在选择论文查重系统的时候进行选择跟学校要求的论文查重系统一致的，大部分学校都要求使用知网论文查重，知网论文查重系统查重结果基本上与学校一致。三、看系统体验一个好的查重系统用户体验非常重要，一般比较好的论文查重系统，查重流程都是非常简单的，只需要上传论文，支付一定的费用，系统就可以自动进行查重了。并不会有什么复杂的过程。而且查重结果很快就可以拿到。
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