可以，这是属于两个不同的学术范围很多专利下证书后，还有发明人根据自己的专利，另外写一篇论文发表的
当然可以，专利的保护知识对生产、制造、销售和使用方面的保护，对于学术方面的引用评论，当然是不属于前述的保护范畴
当然可以，专利的保护知识对生产、制造、销售和使用方面的保护，对于学术方面的引用评论，当然是不属于前述的保护范畴 专利申请文件一般需要在“背景技术”部分描述现有技术的状况，指出存在的技术问题并在此基础上提出自己发明的目的所在，所以引用文献一般是在撰写该部分内容时有需要，当然也不排除在其他部分引用。在专利文件中引用文献直接将被引用文献写在正文中即可。
不仅可以，而且专利，包括失效专利，是论文参考文献的重要来源之一。
只要知网收录的，不管专利也好，或其他什么，都要查重的，包括网上资料，所以不要报存侥幸心理。附赠修改宝典：
要写一篇高质量的论文，作者通常需要搜集了解跟论文主题相关的文献，大部分人在写论文的时候都会引用大量的文献资料来充实自己的观点，这样才能写出一篇有说服力的论文。对科技论文作者而言，一般会参考大量的专利文献，那么在论文查重时是否会查阅专利文献呢？论文查重局限是指大家提交的论文文件中所包含的内容，上传的论文全部是在论文查重系统检测范围之内，但也不一定全部都会被系统检测出来重复率。但是，论文检测系统的检测限制由系统收录的论文数据比较库内容决定，因此论文检测能否检测专利文献主要取决于论文检测系统数据库中是否包含专利文献内容。论文查重会涉及专利和文献吗？在无专利文献资源收录的情况下，论文查重系统自然无法检测到论文中摘录的专利文献内容；相对应的，假如论文查重系统数据库有收录，自然能够检测到摘录的专利文献内容。作为技术信息最有效的载体，专利文献被囊括在全球最新技术情报的90％以上，而其中70％~80％的发明仅通过专利文献得以创造，而其他科技文献则因其新颖、实用等特点，成为世界上最大的技术信息源。我国大多数高校和杂志都采用了权威论文查重系统，权威论文查重系统的数据库收录资源非常广泛，专利文献资源自然收录也不少，因此权威查重系统总体上还是可以检测到论文中的专利文献。
如今，随着我国科技的发展和一些人才的挖掘，将会有人自己研究一些东西，这些东西有利于社会的发展，也是从未发明过的东西，那么此时就可以申请专利了，下面就让小编来谈谈论文查重查专利论文吗？ 第一，查专利论文吗？ 一般而言，自己写专利论文时还是要先了解一下情况，一般写完专利论文后也是要把它发表出来的，那么在发表前也是要查重的。普通专利论文的查重要求是很严格的，一旦一个人申请了一项专利，那么在别人使用该专利时，就需要给一些专利费才能使用，所以专利论文的查重要求是很严格的，不能存在抄袭行为，否则可能会导致自己的专利被取消。 第二，如果你写的专利论文和别人很像怎么办？ 如果自己发明的专利和自己写的专利论文和以前的人相似的话，在发表前必须理解自己的专利和质区别。如果没有，一旦发表专利论文，就会有人以侵权和抄袭的名义把你告上法庭，这样你的专利不仅没有了，还可能承担一定的法律责任。所以在发明专利的时候，一定要查清楚有没有人申请过，或者自己的专利要和别人有本质区别，不然就算自己的专利再好，也是徒劳无功的。自己有专利很好，但是申请的时候一定不要和别人之前申请的专利碰撞。
引用是不会影响查重的，这句话的意思是这要您论文中的这句话是和别人一样的，即使您把这句话进行了引用但是还是会算作重复的，最好是用自己的话语总结一下。
有影响，但是论文可以在出版前撤回，如果出版后不能撤回。也许有作者遇到过这样的情况，因为各种原因想在提交后撤回。如果作者想在出版前撤回稿件，好尽快撤回，对作者的影响越大。
如果作者想撤回稿件，他肯定会得到一些撤回费。一旦撤回作者的可信度可能会受到影响，如果撤回的次数多，你可能会进入杂志社的黑名单，近年来可能无法提交。在论文发表过程中撤回原稿是禁忌，这样的例子也不少，但作者建议不要轻易撤回原稿。平时的论文审查不简单，论文被录用是多么困难，所以没有必要撤回原稿的理由。
主动撤稿有多种原因，不同的原因退稿，处理结果不同。
1、自己发现论文有问题，比如数据不全，实验不对，需要修改等，作者可以主动撤稿，把事情说清楚。如果对方不同意撤稿，硬要发表你的，只好与对方商量，进行大修了，提出新的观点，并保证两稿复制比不要超过15%。
2、自己发现论文有部分内容可能存在重复率高，跟其他人有重复的地方，那么可以主动撤稿。可以说自己提交错误等等原因，反正已经主动撤了，内容自然不再属于侵权。
如果你的论文已经发表了，那么主动撤稿的流程会比较麻烦，需要一定的流程，如果检索了，比如说是知网收录的期刊，那将会在你文章题目后会显示撤回字样的。
可能是因个人原因需要撤销。知网论文撤销是需要联系期刊所在的出版社，和出版社表明原因，然后由出版社在知网上进行撤销。出版社成功后会有撤稿痕迹并且撤销成功的论文时不能再用的。
那就需要重新写，具体看你你是查重不合格还是其他问题
学校论文提交系统可以重复上传，你只要把文件名命名为最新版，老师去下载文章的时候，他应该会看到识别出你的文件，哪个是最新版本。毕业论文不合格，一般院校还会给第二次机会的。毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
可以。毕业论文不达标可以多次提交，但在论文成绩出来以后，如果没有通过，你可以在下次申报毕业的时间，继续申报论文。论文不过，不是没有学士学位证的问题，而是不能给你毕业的问题。而学士学位证的论文要求是必须良好或75分以上，才可以申请学士学位。
通常论文被退，应该是有不合格的地方，应该进行修改，可以详细请教一下指导教师对论文的意见，进行修改完善。
科学家通过对生物组织体研究，发现人类可以利用遗传工程技术，仿制出一种蛋白质分子，用来作为元件制成计算机。科学家把这种计算机叫做生物计算机。当然，在研制生物计算机的过程中，可以预见我们将面临无数的困难，但我们也可以看到光明的前景。同时不难看出，生物计算机的研制，又会带来一次革命，它将会给人类带来更多的福祉，世人将以期盼的心情，翘首以待。在过去40多年中,分子生物学的兴起和发展已将生命现象分解成大量基因和蛋白质的组合。目前科学家正在进一步研究这些生物大分子及其组合的功能。科学家从分子层次上发现,生物大分子之间遵循着化学和物理规律发生相互作用,在相互作用过程中一些生物大分子形成了"生物电路"。"生物电路"具有类似计算机的信息传输和处理,甚至逻辑运算的功能。人们一直对计算机能否像人一样思维存在争论,目前已经问世的各种人工智能计算机远未达到人类的智能。但这些最新的研究表明,能够与人类智能相媲美的计算机完全可能问世。根据这些新发现,一些科学家提供了"生物"计算机的设计思路。二十一世纪是生物的世纪。生物科学是一门古老的科学，然而在近几十年的时间里取得了突飞猛进的发展；随着克隆技术，DNA技术的出现与发展，生物科学更是具备了巨大的诱惑性和神秘感。而生物与计算机的联姻，就会使人类科学取得长足的进步。于是，当现今的人类在生活的各个角落都开始依赖计算机时，您是否相信，用与您的肉体相同的材料便可制出最强大的第六代计算机——生物计算机。生物计算机具有较高的人工智能，能够如同人脑那样进行思维、推理，能认识文字、图形，能理解人的语言，因而可以担任各种工作，如可应用于通讯设备、卫星导航、工业控制领域，发挥它重要的作用。将来用生物分子制成的夏皮罗式装置有可能促成比单个细胞还要小的计算机，这种计算机可用于监视和修改细胞。如果科学家能够制造出这种计算机，那么这种机器在医学上将有广泛的用途。它也许能够在我们的血液中游泳，或者附着在特定的器官上，监视器官的状态并且增强器官的功能。夏皮罗教授说：“比如，可用这种计算机感知组织里异常的生物化学变化，并且根据计算机的程序来决定合成和释放哪种药物以纠正错误。”生物计算机还将给盲人带来巨大便利。只要把一块有机芯片放入盲人眼中，沟通脑神经细胞与视网膜上两种感光细胞之间的联系，就能使盲人重见光明。总之，生物计算机的出现将会给人类文明带来一个质的飞跃，给整个世界带来巨大的变化。生物计算机有很多优点，主要表现在以下几个方面： 首先，它体积小，功效高。在一平方毫米的面积上，可容纳几亿个电路，比目前的集成电路小得多，用它制成的计算机，已经不像现在计算机的形状了，可以隐藏在桌角、墙壁或地板等地方。 其次，当我们在运动中，不小心碰伤了身体，上点儿药，过几天，伤口就愈合了。这是因为人体具有自我修复功能。同样，生物计算机也有这种功能，当它的内部芯片出现故障时，不需要人工修理，能自我修复，所以，生物计算机具有永久性和很高的可靠性。 再者，生物计算机的元件是由有机分子组成的生物化学元件，它们是利用化学反应工作的，所以，只需要很少的能量就可以工作了，因此，不会像电子计算机那样，工作一段时间后，机体会发热，而它的电路间也没有信号干扰。基于以上的原因，许多发达国家在生物工程的启示下，开始研制生物计算机。其设想是：生产一种蛋白质分子。它们能在分子水平上互相连结起来，然后利用酶产生电子回路中半导体的作用。这样制成的元件称为生物化学元件，是生物计算机的基本元件。根据科学家的设计，生物计算机的基本结构和工作方式是，它的外部由一种非常薄的玻璃膜构成，内装着精巧的晶格。晶格里安放生物集成电路――生物芯片。生物芯片是按照人的设计，运用生物技术生产的蛋白质分子，由生物元件组装而成。在生物芯片中，信息以波的形式传播。当波沿着蛋白质分子链传播时，会引起该链中单键，双键结构顺序的改变。当一列波传播到链的某一部位时，它们就象硅芯片集成电路中的载流子那样传递信息。由于成千上万个原子组成的生物大分子非常复杂，其难度非常之大，目前来看，很容易质变和受损。因此，生物计算机的发展可能要经过一个较长的过程。目前生产与装配分子元件还处于探索阶段。首先，对蛋白质的结构与功能的研究中正确率还不高，证明我们对其还有大量未掌握的知识。同时，如何用基因工程技术使天然蛋白质等生物材料在分子水平上自动加工处理成可控制的分子元件，科学家正在探索这种高难度的技术问题，但前景一定是光明的。我们相信，经过几代人的不懈努力，生物计算机总有一天会问世。不难看出，生物计算机的研制，又会带来一次革命，它将会给人类带来更多的福祉，世人将以期盼的心情，翘首以待。
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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