天猫更细一些
属于医疗器械类目的。因为这个是用于医疗方面，而且是进行医疗检测的工具的，是属于一种医疗器械的。抗原检测是属于二级医疗器械的，是需要备案才能进行销售的。
这个不会，淘宝和天猫两个平台的主要区别一个人时C店，就是个人开的网购淘宝店，投入低保障少。天猫的就是B店，需要预交大量的人民币开保证商品。划分都是一样的，按照阿里巴巴的总规定进行划分，这个不用担心。
您好，天猫最近正在调整接受入驻的类目，调整将于2021年1月14日正式生效。以下是暂停接受入驻的类目：
1、“彩妆/香水/美妆工具”、“美发护发/假发”、美容护肤/美体/精油”等类目专卖店、专营店暂停接受入驻；
2、“家庭/个人清洁工具”类目的专卖店、专营店仅接受自荐入驻，其中个人洗护清洁工具类目专卖店、专营店暂停接受入驻；
3、“洗护清洁剂/卫生巾/纸/香薰”的类目专卖店、专营店仅接受自荐入驻， 其中卫生巾/私处护理，口腔护理,身体护理,身体清洁,头发清洁/护理/造型,个护服务,中老年护理用品类目专卖店、专营店暂停接受入驻。
您要是在最近入驻天猫平台，要避免以上提及的几个类目。
申报课题研究方向填写，要根据不同情况来进行填写。一种是课题主办方给出了研究方向的范围，我们根据自己的选题，匹配对应的研究方向，是哪个就填写哪个。另外一种是课题负责人根据本课题的要求确定研究方向，属于哪个研究方向，就填写哪个研究方向。首先，课题主办方给出了研究方向范围：课题主办方给出的研究方向范围，一般在课题申报通知文件或者课题申报书中。相当于本课题的研究方向是一个选择题，我们填写的研究方向，必须是选项中的一个。比如中医药、临床等，你的选题属于临床方向，那你课题的研究方向就填写临床，或者临床对应的选项，A、B等。其次，课题负责人确定研究方向：选题是申报课题的重中之重。课题申报如何选题?有着很多注意事项和要点。至于范围，课题主办方要不给出具体的选题范围要求，要不给出课题指南。课题负责人申报这一课题，就必须按照选题要求或者课题指南，确定具体的选题目录。就看各位同学根据实际情况去填写了。
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。
你的专业是研究生的专业。
例如对于一张脸高中是整张脸 ，大学是半张脸 ，研究生是一个鼻子，对于研究生来说这个鼻子就是研究方向 。
填写论文研究方向的原则：
一、应与兴趣相合
一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力
现在台湾的大学硕士班修业时限是六年，博士班是八年，但大多数学硕士班是读三四年，博士班是四五年，这中间还包括修学分等，实际上能写论文的时间也仅仅两三年而已。在这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中
一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，譬如：起先作研究时，方向较大，有深一层的认识后，才把研究方向缩小。如果把论题缩得太小，且整天只抱着题目找资料，将使研究者的格局太过狭隘，很难培养出大学者宏观通识的能力。因此，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
四、资料是否容易取得
一篇论文的好坏，除写作者的能力外，另一部分的因素是资料是否充足。当我们在选择研究方向时，就应把资料是否容易取得，列为重要的考虑因素。
五、应能推陈出新
一般论文写作规范，都强调论题要新，意思是前人可能没有研究过，或研究的水平不高。笔者以为选择前人没有研究过的方向来研究，就如同扩张土地的领域，只能做横面的发展，除了这种研究的大方向外，也应该在前人的基础之上，能推陈出新。
知网可以检测，点击我头像QQ咨询
把重复的每一句话换一种说法，通常来讲不与原来的连续重复7个字以上就能成功避免重复。实在不会的等方面，可以来文天下论文检测网咨询。
我的硕士论文临近盲审阶段需要查重，殊不知我的论文在知网上一查，结果出来时顿时让我晕圈了，全篇的红字，重复率高达60%多远远超过学校要求的15%以下的标准，后来无意间搜到一个叫博望服务专营店-天猫店，让他们帮助我降重，结果给我降到了3%，远远超过了学校要求，我的论文也顺利地通过了盲审。所以啊，我们自己无法解决时，可以寻求其他的帮助啊。现在，我虽然已经毕业了，但我还是的感谢我的论文指导老师、同学以及博望帮助！
论文查重后，太高的查重率怎么降？
属于四级类目。拼多多是国内移动互联网的主流电子商务应用产品。专注于C2M拼团购物的第三方社交电商平台，成立于2015年9月，用户通过发起和朋友、家人、邻居等的拼团，可以以更低的价格，拼团购买优质商品。旨在凝聚更多人的力量，用更低的价格买到更好的东西，体会更多的实惠和乐趣。通过沟通分享形成的社交理念，形成了拼多多独特的新社交电商思维。2019年12月，拼多多入选2019中国品牌强国盛典榜样100品牌。2021年3月，黄峥辞任拼多多董事长，由联合创始人陈磊接任。截至2020年底，拼多多年活跃买家数达亿，成为中国用户规模最大的电商平台。
论文查重行业不知道在百度里面是如何划分的，但是论文进行查重肯定需要系统软件，本质上是软件公司，而论文又是受教育政策影响，因此从不同的角度去看。
拼多多论文检测与查重类目怎么上架，方法如下把已写好的论文通过知网论文检测系统资源库比对，得出与各大论文库的相似比。论文检测系统包括已发表文献检测、论文检测、问题库查询和自建比对库，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，论文检测指主要实现论文实时的在线。
您是想问word版资料发拼多多什么类目吗？属于四级类目。因为在拼多多官网上把word版资料划分到四级类目里了。
毕业论文属于学术类应用文。
毕业论文是专科及以上学历教育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撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，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，考查学生大学阶段学习达到的学业水平。
毕业论文基本要求：
主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
毕业论文的要点：
选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。比如，对于临床护理专业，选择论文题目要注意：要结合学习、工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题。
论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验、或失败的教训、或新的观点和认识，言之有物、读之有益，就可作为选题；论文写作选题要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可借鉴他人对这个问题的研究成果。
一、研究领域分类（2类）按照研究领域论文可以分成人文社科和自然科学两个大类，人文社科类论文主要针对社会现象进行分析，研究社会发展趋势，寻找社会问题并提出措施和建议；自然科学类论文主要针对自然现象，通过试验方法结合理论研究，阐述科学问题，对自然现象做出解释，并提出改善自然、应用自然的实践方案。二、研究形式分类（3类）1、综述类论文针对某个研究领域的研究理论、研究历史、研究现状、研究技术等等进行综合阐述，分析其研究方向和研究优势及缺陷，利用作者对大量文献资料的综合汇编整理成的论文。2、应用型论文这类论文是大学生和研究生普遍撰写和发表的，根据人文社科和自然科学的不同方向，做出实际的调查或试验，结合理论分析和数据模型，对社会和自然问题进行发掘和解决，分析现象产生的原因，给出切实可行的建议和理论指导。3、综合型论文综合性论文主要指将综述性配合评论、辩论形成的一种论文，主要是通过对某个领域大量资料的整理，提出理论问题，进行解释和分析，也有单独作为辩论类型的论文，但由于也要进行文献资料的大量参考，故将综述论文和辩论论文合并统称为综合型论文。三、应用场景分类（4类）1、学位论文包括学士学位、硕士学位、博士学位论文，是获得相应学位的必备资料，需要对某个领域的具体问题进行研究，需要涵盖学术成果，其中博士论文还需要对重要问题做出系统解释，学位论文有及其严格的撰写、发表流程，具有严谨的格式要求和字数要求，还需要通过专家审阅，通过后留存院校和网上数据库，作为获得学位的必要凭证。2、学科论文是指高校或科研院所内，学生对某学科进行学习，结课时要上交的论文，作为对某学科有基本了解的凭证，另外，在大学某学年结束后，也有相应要求需要撰写年度学期或学年论文。这类论文的学术质量不高，主要是学生对研究方法和方案的初步了解。3、调查报告是针对某科研问题或社会现象进行的实地调查获得的报告类论文，根据调查问题和调查对象的不同，调查报告的质量和要求也不尽相同。4、研究型论文一般只是发表在某期刊上的具有学术性质的论文，硕博研究生都需要发表期刊论文作为学术成果以达到毕业标准，大学生有保研或竞赛也需要发表研究型论文。这类论文同学位论文一样也需要很高的要求，保证原创的同时，对论文格式、排版都有相应规定。四、专业学科分类（若干）根据学生所学的专业不同，所撰写的论文也会有相应不同类型，是对研究领域的进一步细致划分。主要有哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事、管理学、艺术学几个学科大类，我国对学科门类进行了进一步的一级学科划分，共有110个一级学科，375个二级学科。目前随着学科发展，有很多交叉学科出现，让很多论文的专业分类标准逐渐模糊
论文写作初阶属于学术写作类别。根据查询相关公开信息显示：学术写作需要遵循一定的规范和标准，例如要清晰准确地表达自己的思想，引用他人的观点时要注明出处等，同时，学术写作也需要具备一定的学术背景知识和方法技能，以便能够完成对学术研究问题的深入分析和探讨。在学术研究和学术交流中所进行的文字表达活动，包括学术论文、研究报告、学术讲稿等。