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深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
TMLC 采用CNKI 自主研发的自适应多阶指纹（AMLFP）特征检测技术，具有检测速度快，准确率，召回率较高，抗干扰性强等特征。支持篇章、段落、句子各层级检测；支持文献改写，多篇文献组合等各种文献变形检测；支持研究生学位论文、图书专著等超长文献的学术不端检测。CNKI自适应多阶指纹技术原理如图2所示：对任意一篇需要检测的文献，系统首先对其进行分层处理，按照篇章、段落、句子等层级分别创建指纹，而比对资源库中的比对文献，也采取同样技术创建指纹索引。这样的分层多阶指纹结构，不仅可以满足我们对超长文献的快速检测，而且，因为我们的最小指纹粒度为句子，因此，也满足了系统对检准率和检全率的高要求。原则上，只要检测文献与比对文献存在一个相同的句子，就能被论文检测系统 发现。 系统主要功能包括：已发表文献检测、论文检测、问题库查询、自建比对库管理等。◆已发表文献检测：指检测系统能够自动将属于用户的已正式发表的学位论文检索出来，并对每一篇已发表文献进行实时检测，快速给出检测结果。◆论文检测：主要实现论文实时在线检测功能。◆问题库查询：指用户可以将检测结果中确认有问题的文献放入到问题库，便于用户集中管理。◆自建比对库：指管理人员可以选择将检测文献放入个人比对库或者批量上传文献作为个人比对库，该个人比对库即可作为以后学术不端文献检测的比对数据库，该自建个人比对库完全属于用户，其他用户无权使用。 在对用户提交的检测文献检测之后，系统生成的检测结果包括：1． 重合文字来源文献信息。系统详细列出重合文字来源文献信息，这些文献都是真实存在，而且应是公开发表或得到发表确认的。2． 比对信息。检测文献和来源文献的详细比对信息，用户可以快速选择重合文字部分查阅。3． 总检测指标。该指标体系从多个角度对检测文献中的文字复制情况进行了概括性描述。4． 子检测指标。因为学位论文一般较长，因此，系统一般按章检索，并且每一章给出子检测指标，该检测指标从多个角度对该章内容的检测情况进行了详细描述。5． 诊断类型。系统根据指标参数以及其他元数据相关信息，自动给出一个预判的诊断类型，供审查人员参考。6． 检测报告。检测系统自动生成一个检测报告单，详细列出检测文献的学术不端行为检测情况，用户可以对该报告单进行修改，生成终审报告。注意：系统只对疑似存在学术不端行为的论文生成检测报告。
参考资料： 行人检测算法 行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或视频中是否存在行人。可以通过跟行人跟踪，行人重识别技术，来应用于人工智能系统，车辆辅助驾驶系统、智能交通等领域① 处理数据 ② 训练模型 ③ 输出目标位置① 外观差异大。包括视觉、姿态、服饰和附着物、光照、成像距离等。行人不同的运动姿态、角度，都会显示出不同的外观，而且成像距离远近不一，也会造成外观大小不同 ② 遮挡问题，在行人密集的地方，会发生行人被遮挡的问题，或者是被周围的建筑物遮挡住 ③ 背景复杂，有些物体的外观、造型、颜色、纹理等都比较接近人体，例如雕塑或人像广告牌、假人等。之前就有个新闻说红绿灯行人越线检测时，把公共汽车上的代言人广告中的代言人也检测了出来 ④ 检测速度，行人检测一般使用了比较复杂的模型，运算量相当大，要达到实时非常困难，一般需要大量的优化Faster R-CNN 文献[16]分析了Faster R-CNN在行人检测问题上的表现，结果表明，直接使用这种算法进行行人检测效果并不满意。作者发现，Faster R-CNN中的RPN网络对提取行人候选区域是相当有效的，而下游的检测网络表现的不好。作者指出了其中的两个原因：对于小目标，卷积层给出的特征图像太小了，无法有效的描述目标；另外，也缺乏难分的负样本挖掘机制。作者在这里采用了一种混合的策略，用RPN提取出候选区域，然后用随机森林对候选区域进行分类。这一结构如下图所示： DeepParts 文献[21]提出了一种基于部件的检测方案，称为DeepParts，致力于解决遮挡问题。这种方案将人体划分成多个部位，分别进行检测，然后将结果组合起来。部位划分方案如下图所示： 整个系统的结构如下图所示： RepLoss RepLoss[14]由face++提出，主要目标是解决遮挡问题。行人检测中，密集人群的人体检测一直是一个难题。物体遮挡问题可以分为类内遮挡和类间遮挡两类。类内遮挡指同类物体间相互遮挡，在行人检测中，这种遮挡在所占比例更大，严重影响着行人检测器的性能。 针对这个问题，作者设计也一种称为RepLoss的损失函数，这是一种具有排斥力的损失函数，下图为RepLoss示意图： RepLoss 的组成包括 3 部分，表示为： 其中L_Attr 是吸引项，需要预测框靠近其指定目标；L_RepGT 和 L_RepBox 是排斥项，分别需要当前预测框远离周围其它的真实物体和该目标其它的预测框。系数充当权重以平衡辅助损失。 HyperLearner 文献[25]提出了一种称为HyperLearner的行人检测算法，改进自Faster R-CNN。在文中，作者分析了行人检测的困难之处：行人与背景的区分度低，在拥挤的场景中，准确的定义一个行人非常困难。 作者使用了一些额外的特征来解决这些问题。这些特征包括： apparent-to-semantic channels temporal channels depth channels 为了将这些额外的特征也送入卷积网络进行处理，作者在VGG网络的基础上增加了一个分支网络，与主体网络的特征一起送入RPN进行处理： 其他的基本上遵循了Faster R-CNN框架的处理流程，只是将anchor参数做了改动。在实验中，这种算法相比Faster R-CNN有了精度上的提升。 从上面的回顾也可以看出，与人脸检测相比，行人检测难度要大很多，目前还远称不上已经解决，遮挡、复杂背景下的检测问题还没有解决，要因此还需要学术界和工业界的持续努力。
这个系统肯定是有效的。因为系统计出来就是为了方便人使用，是为了便利人使用它，所以行人识别预警系统是有效的。要按照相应的规则去使用。
是的，行人识别预警系统是有效的。它可以通过视频监控技术来检测行人的位置，并将检测到的位置信息发送给驾驶员，以便及时采取行动，避免出现交通事故。
针对重特大交通事故中的行人保护问题,提出了基于侧面行人特征的实时行人检测预警系统(PDWS)。系统由检测模块和预警模块两部分组成,其中检测模块使用Haar与HOG特征和AdaBoost与SVM分类器,通过侧面行人样本库完成行人特征的提取与检测,同时应用窗口拆分法与快速窗口扫描算法提高检测效率,得到一个具有高检测率与低误检率的结果。在预警模块融合了行人距离、汽车速度及角速度信息,判断前方行人存在碰撞的危险。使用系统及算法对城市环境复杂背景下横过街道的行人进行了实车验证。测试结果表明:对704Pixel×576Pixel图像的检测帧率为13～18帧.s-1,检测率大于85%,误检率小于1%,预警时间小于1s,实车验证结果达到了车载主动安全系统实时性与准确性的要求。
首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等
每个学校要求的论文查重系统不同，但是我们也需要自己提前进行查重，因为不查重是无法知道自己的论文内容是否有问题的，就算已经修改了，说不定重复率还是很高。目前网上的论文查重系统很多，大家各自的选择都不同，只有对比才知道哪个系统更加适合自己。一、对比网站的专业性一般都是在百度搜索论文查重，然后会出现很多网站，我们不要马上提交自己的论文内容，先对比网站设置如何。因为现在都是在网上提交查重，如果网站不稳定的话，那么查重结果肯定不准确的。所以，大家要谨慎进行选择，不要随意看到一个论文查重网站后马上提交检测。二、看论文查重系统的更新情况论文查重怎么计算重复率主要是看数据库是否广泛，例如学校查后的重复率只有20％，自己查重后的重复率可能有30%或者15%，这也是因为每个系统的数据库不同。所以，我们在选择论文查重系统时，必须特别注意网站的数据库如何。三、网络成功案例的衡量选择论文查重系统，我们可能是导师或者同学推荐的，网上的成功案例还是很重要的。有的论文确实是第一次查重都达到了60%，在论文查重系统的帮助下能降到30%，这类系统若有庞大的文献数据库，并能帮助我们对论文进行修改，这样的系统才是值得选择的。
检测主要有知网，万方，维普等。中国知网：由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月，导航内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，读者可直接浏览期刊基本信息，按期查找期刊文章。万方数据库：万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。维普资讯网：维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，已经成为中国最大的综合文献数据库。除此之外，还有百度学术，谷歌学术里面也有一些免费的论文。希望采纳
句话连续八个字符一样就不可以吗还是怎么查句话连续八个字符一样就不可以吗还是怎么查的需要我帮的的
可以用那个知网，又几次免费得查重机会可以使用得，。
1.从论文的段落和格式进行检测。 论文检测基本上是整篇论文的上传。论文上传后，首先将论文软件分成若干部分，最终稿件格式对抄袭率有较大影响。paperfree小编告诉大家，不同段落的划分可能影响导致几十个字的小段落无法检测到。通过划分更短的段落也可以有效降低查重率。 2.从数据库中进行比较。 论文通过检测系统主要研究针对已发表的毕业设计论文、期刊论文和会议论文进行匹配，一些数据库也包含了一些网络文章。很多书籍是没有被查重系统收录的。从书本中中提取了摘抄的文献可能不会被查重。 3.章节变换。 许多学生改变了章节的顺序，或者从不同的文章中选择不同的章节拼凑在一起，这对抄袭考试结果几乎没有影响。所以现在许多论文检测都有关键词。句子的区分功能，只要与数据库中的论文相似，就会被标记出来。 4.标注参考文献。 引用别人的论文需要进行参考文献标注。其实很简单，我们在论文里加了参考资料，但是在论文查重软件里。统一来看，软件的阀值一般设置为1％。比如学习一篇研究文章有5000字，文章的1％是50字。如果你剽窃了超过50个单词，即使你增加了参考文献，你也会被判为剽窃。因此，标注参考文献非常具有重要，这也是可以降低查重率的一种教学方法。 5.字数匹配。 论文的抄袭检测系统是比较严格的，只要20个单位以上的词匹配是一致的，就认定为抄袭，但前提是要满足第四点，参考注释。
从开题到最后发表一篇论文需要很多时间和精力。如果你想顺利通过大学或杂志的查重，你必须提前进行论文检测，但自检的查重费用需要自费。为了节约检测费用，我们会找一些免费查重软件进行自检，那么免费论文查重检测软件都有哪些？ 一、免费论文查重软件。 1.学校内部查重系统: 学校一般会提供内部的论文查重系统，并且提供1-2次免费查重机会，学校内部查重系统查重率是最准确，也是最权威的。内部查重系统是不对外开放的，我们校外很难找到查重入口。 论文查重软件:学校提供的几次免费查重机会往往是不够的。这时我们可以选择Paperfree查重软件，新用户可以获取免费试用机会，而用户亦可透过参与活动，免费使用转发字数。 3.其免费查重系统软件：大学生在撰写毕业论文时，学校和导师会推荐免费查重软件。不同学校推荐的软件不同，我们以学校通知为准。 二、免费论文查重软件怎么选择。 虽然目前市面上有自己很多企业提供免论文查重检测系统软件，我们在选择的时候要注意其安全性。因此，在选择免费论文查重软件时，最好不要使用不安全的软件，不仅查重结果没有参考性，而且你的论文可能会因为小损失而泄露。通过询问学长学姐或自己的导师，我们可以选择一个真正可靠的免费论文查重检测系统软件。
目前免费论文查重软件比较多，部分高校定稿查重系统是知网查重及维普查重前期初稿检测一般使用一下部分查重软件（适合前期初稿检测）：
PaperFree论文查重软件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，实现了对学术不端行为的检测服务；
PaperTime开启真正免费论文查重时代首家独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里；享受智能查重带来的美妙体验。
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清华大学，北京大学，中国人民大学。中国知网论文检测系统除了具有知网通用的数据库以外，还有着知网开发出的独特的“大学生论文联合比对库”，因此能够让清华大学，北京大学，中国人民大学的学生得出较为准确的查重结果，所以学校会和中国知网合作。
北京地区：清华大学，北京大学，中国人民大学，北京航空航天大学，北京工业大学，北京理工大学，北京化工大学，北京邮电大学，对外经济贸易大学，中央民族大学，中国传媒大学，中国矿业大学（北京），中央财经大学，中国政法大学，北京科技大学，中国石油大学（北京），中央音乐学院，北京体育大学，北京外国语大学，北京林业大学，中国农业大学，北京中医药大学，华北电力大学（北京），中国地质大学（北京），北京师范大学，中国人民公安大学，北京工商大学，北京工业大学，北京联合大学，北京第二外国语学院，北京农学院，北京结合大学等等。华南地域：中山大学，暨南大学，国防科学技巧大学，华南理工大学，广东工业大学，广东商学院，深圳大学，海南大学，海南师范大学，福州大学，厦门大学，福建农林大学等等。华东地区：复旦大学，上海交通大学，华东师范大学，上海外国语大学，上海大学，华东理工大学，第二军医大学，东华大学，上海财经大学，安徽大学，合肥工业大学，中国科学技术大学，安徽理工大学，安徽农业大学，南京大学，苏州大学，河海大学，中国药科大学，中国矿业大学（徐州），南京师范大学，南京理工大学，南京航空航天大学，江南大学，南京农业大学，华东政法大学，徐州工程学院，浙江大学，南昌大学等等。华北地区：华北电力大学（保定），河北大学，河北工业大学，河北工程大学，邯郸职业技术学院，南开大学，天津大学，天津医科大学，天津理工大学，内蒙古大学，内蒙古民族大学，太原理工大学，山西大学等等。华中地区：湖南大学，中南大学，湖南师范大学，长沙理工大学，湖南农业大学，河南大学，郑州大学，武汉大学，华中科技大学，中国地质大学（武汉），华中师范大学，华中农业大学，中南财经政法大学，武汉理工大学，江汉大学，西南交通大学,山东大学，中国海洋大学，中国石油大学（华东），烟台大学,张家口教导学院,青岛大学,山东科技大学，青岛理工大学等等。西南地区：四川大学，西南交通大学，电子科技大学，西南财经大学，四川农业大学，成都理工大学，贵州大学，云南大学，重庆大学，重庆理工大学，重庆交通大学，重庆师范大学，重庆医科大学，桂林电子科技大学，广西大学，西南政法大学等等。西北地区：西北大学，西安交通大学，陕西师范大学，西北农林科技大学，西安电子科技大学，长安大学，第四军医大学，兰州大学，宁夏医科大学，兰州大学医学院，西北师范大学，新疆大学，石河子大学，新疆农业大学，伊犁师范学院，青海大学，西藏大学等等。东北地区：大连理工大学，辽宁大学，大连海事大学，大连大学，大连工业大学，长春理工大学，吉林大学，东北师范大学，延边大学，哈尔滨工业大学，哈尔滨工程大学，东北农业大学，东北林业大学，东北财经大学，哈尔滨贸易大学等等。