可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文重复率的方法：
1、如果你的论文字数足够多，那就删除减掉一些文字。可以将检测出来的相似片段中找出一些可删减的文字（前提是不影响论文的论述），这样可有快速、有效的降低文字重合率。
2、外文翻译成中文，繁体翻页成简体。如果你的外语水平还不够，那就利用翻译软件翻译论文中的英文部分，再用自己的语言组织起来写作，也可以将繁体资料转化成简体。
3、打乱语序稍作修改，如果大段引用某篇文献时又实在不知道该如何修改引用的内容时，将引用的段落中句子的顺序打乱，也会部分降低重合率，最好打乱的过程中稍作修改效果会更好。但是这样的修改不可能将重合的文字全部消除。
方法一：插入空格法
将文章中的所有字与字之间插入空格中，然后将空格字与字之间的距离调整到最小。由于学科行论文查重的依据是基于单词，空格切断了单词，自然跳过了检查系统。
方法二：自己的原创法
自己动手写论文，在写作时，不复制粘贴原文；正确的添加引用。
方法三：google翻译工具翻译法
使用别人论文中的文字google翻译成英文，再翻译回来，句型和结构就会发生变化，再自行修改下语病，就能顺利避免查重。
方法四：转换图片法
把别人论文里的文字剪成图片，放在自己的论文里。因为目前学科论文检测系统只能查文字，不能查图片和表格，所以可以避免查重。
方法五：插入文档法
通过一些参考文本word在论文中插入文件的形式。
方法六：改变措辞法
重写他人论文中的文本，或根据其含义重写，或改变句子结构，改变主语和被动语态，或改变关键词，或通过增加或减少。当然，如果它属于一个经典的句子，或者根据经典的方法引用。
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
论文查重方法：首先，通过百度搜索“PaperRight论文查重”然后，通过网站点击进去，注册/登录账户再次，进入个人用户中心点击“提交检测”（提醒下：如果账户没有财富值需要到充值中心进行充值检测。新老用户首次检测可以领取免费8000字论文查重机会）最后，等待检测报告，查看检测结果论文查重方法就这样完成，很简单的
如何查重论文1、选择自己需要的查重系统，注册账号然后登录到论文查重系统界面。2、找到提交论文查重界面，如果有免费字数领取，可以先领取免费查重字数。3、输入论文作者姓名等信息，按照论文查重系统的要求上传指定格式的论文。4、上传完成后，静待一段时间，查重结束后可下载论文查重报告。论文查重的注意事项1、一般情况下，论文的查重报告会用不同的颜色标出论文的内容，如红色代表被认定为抄袭；绿色代表没有检测到抄袭或相似的地方，即是合格的；如果标注为黄色，则表示部分内容有某种相似度。2、在paperfree论文查重系统中，一般只对文字部分进行检测，而图片、代码等内容一般都不会被查重，为了降低查重率，大家也可以将可以改为图片的内容使用图片进行替换。3、在知网查重中，一般都会设定5%的阈值，所以对于参考文献的引用比例也要控制在一定的范围内，避免超过这个阈值。4、外文文献在查重系统中所收录的基本资料比较少，所以大家也可以查阅一些外文文献，并自行翻译、进行一定的修改，然后添加到自己的论文中。
一般高校会给几次免费的知网查重，其次就是一些查重网站，比如paperpass、paperok、paperyy等，paperyy每天可以免费查重一次，学生党用的比较多
可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文重复率的方法：
1、如果你的论文字数足够多，那就删除减掉一些文字。可以将检测出来的相似片段中找出一些可删减的文字（前提是不影响论文的论述），这样可有快速、有效的降低文字重合率。
2、外文翻译成中文，繁体翻页成简体。如果你的外语水平还不够，那就利用翻译软件翻译论文中的英文部分，再用自己的语言组织起来写作，也可以将繁体资料转化成简体。
3、打乱语序稍作修改，如果大段引用某篇文献时又实在不知道该如何修改引用的内容时，将引用的段落中句子的顺序打乱，也会部分降低重合率，最好打乱的过程中稍作修改效果会更好。但是这样的修改不可能将重合的文字全部消除。
重复率是判断一个学生论文是否达标的一个依据。论文重复率检测会直接影响一个学生能否顺利进入答辩，所以论文查重直接关系到一个大学生能否顺利毕业。论文查重其实很简单。他只需要找到论文查重系统，设置好自己的论文格式，然后把论文上传到论文查重检测系统，进行查重检测即可。现在查重系统都很智能。我们只需要上传论文到查重系统，静静等待查重的结果。在查重的过程中，一定要警惕一些不良商家。不能为了查重，就把你的论文上传到那些知名的论文查重系统。
登入万方官方查重网站，在首页选择正确的论文查重系统，然后进入查重界面，输入论文名称、将待检测的论文上传，提交之后，等几分钟，就可以下载检查报告了。最后到你自己去降重就比较快了，可以根据报告中不同颜色的字体，酌情修改。万方检测还是很准的，一般改一版，重复率就能下的很快了。如果我的回答能够对您有帮助的话，求给大大的赞。
裂缝深度检测方法，出现裂缝，裂缝的成因主要以塑性收缩、温差、基础不均匀沉降、荷载较为常见。裂缝破坏了建筑物的整体性，降低结构强度，如果不及时检查处理甚至会造成很大的安全隐患。在水利水电工程中，裂缝直接影响到坝体的防渗抗漏能力以及梁柱的稳定性。所以要及时检查发现、及时处理，以保证工程的安全性。在进行处理前，要查明裂缝在混凝土内的延展深度，是否为贯穿性裂缝，以便于采取适当的处理措施，常用的工程物探检测方法有双面斜测法、单面平测法、钻孔透射法、钻孔全景图像等。本文介绍的方法在水利水电工程中较为常用，不一定全面，权当抛砖引玉。2双面斜测法只要裂缝部位具有两个相互平行的表面，都可用双面斜测法检测。如常见的梁、柱及其结合部位。图2-1是双面斜测测点布置示意图。采用等测距、等斜角的跨缝与不跨缝的斜测法检测。该方法是在保持激发和接收装置连线的距离相等、倾斜角一致的条件下进行跨缝与不跨缝检测，分别读取相应的声时、波幅与主频值。当激发与接收装置连线通过裂缝时，由于混凝土失去连续性，超声波在裂缝界面上产生很大衰减。
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 2020.01.17 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到67.41%和80.14% 略。
硕士毕业论文查重还是跟普通论文存在差异， 所以建议硕士毕业的同学一定要选一款合适自己的论文查重软件。至于初稿的时候可以使用比如说paperfree论文查重，Paperfree最多可以领取25000字，完全够检测一篇硕士论文了。
可以先用paperOK之类的测一下，重复率很高的话再修改一下降低一下重复率，再用万方测一下，重复率在百分之十左右再用知网检测。（知网查重太贵了，先在其他网测一下，重复率下来了再用知网检测，省点钱）
硕士论文查重一般会采用知网vip5.3论文检测版本，知网查重系统采用的是语义级别检测技术，在识别重复和引用内容时，会结合上下文的内容，对达到一定的语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个词、字或者单独的句子进行判断。完整内容的重合情况，是由系统根据算法综合得出的，对文献内容的原样抄袭、改写、语句顺序调整等，都能自动检测和识别，且能快速定位和动态标注显示。初稿查重大家也可以选择papertime论文检测系统，系统采用自主研发的动态指纹越级扫描技术对提交的论文进行检测，通过对文本进行识别，结合上下文内容对论文进行检测。
知网查重系统有好几个论文查重系统，这些查重系统都是知网专门根据论文不同的类型级别所开发的相对应的系统，能够检测出对应的论文最为准确的重复率。而目前的知网硕博研究生查重系统是更新到VIP5.3查重系统，此系统中有专门针对硕博研究生论文的“学术论文联合比对库”，数据库中记录的是往届研究生查重过的论文，当然还有知网所收录的其他所有海量数据库资源，所以使用知网VIP5.3论文查重系统查重研究生论文是最佳选择。