论文终稿提交了是不能修改的。
如果是论文刚开始，想换已经提交系统的论题，可以和导师沟通，看看能不能换，如果能换，具体怎么操作、怎么走流程，以学校要求为准；
如果是论文定稿上传系统，甚至答辩后要换题目，并且是仅仅换一两个字，可以导师沟通，看看评委老师的意见是否值得采纳。
本科毕业论文的基本要求：
本科毕业论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写的、作为申请授予本学科学士学位的科研成果，这一成果能够说明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专业知识和基本技能，具有从事科学研究工作或担负专业技术工作的初步能力。
扩展资料：
第一，层次是否清楚，思路是否通畅。一般可以先从大小标题之间的关系来看文章的思路和层次。如果论文不设小标题，则必须从内容去判断。
第二，结构是否完整。论文要有一个完整的结构。一篇论文要有绪论、本论、结论三大部分，协调一致，即要有引人入胜的开头，有材料有分析的论证，有鲜明有力的结尾。同时还要审视各个部分的主次、详略是否得当。
第三，结构是否严密。一篇论文必须是论点与论据，大论点与小论点之间有严密的逻辑性。为使结构严谨和谐，对全文各部分的过渡和照应、结构的衔接、语气的连贯等方面，也要认真地考虑和修改。
回归结果不显著不可以偷偷改。如果仍然不显著,那么就要考虑是否将该变量从模型中剔除了。若剔除该变量后的回归结果使得三个信息准则值均下降,那么就该剔除该变量。
不会。论文改回归结果不会被发现的，是小批改不会发现的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过。
简介：GA-RPN（Guided Anchoring）是一种新的anchor 生成方法，其通过图像特征来指导anchor 的生成。通过CNN预测 anchor 的位置和形状，生成稀疏而且形状任意的 anchor，并且设计Feature Adaption 模块来修正特征图使之与预测生成得 anchor精确匹配。GA-RPN相比RPN减少90%的anchor，并且提高9.1%的召回率，将其用于不同的物体检测器Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet，分别提高 检测mAP 2.2%,2.7% ,1.2%。 贡献： 提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 设计了基于anchor形状的特征适应模块来refine特征； 提出了一种改进模型性能的方案. 现有的Anchor-based方法生成Anchor的过程存在两大问题: 为了保证召回率，需要生成密集的anchor，引入过多负样本同时影响模型的速率。 anchor的尺度和长宽比需要预先定义，针对不同类型的检测任务需要调整这些超参数，预先定义好的 anchor 形状不一定能满足极端大小或者长宽比悬殊的物体。 基于上述两点，作者就尝试使用特征去指导Anchor box中心位置，宽高比的生成，这样不仅可以提高生成Anchor的效率，而且还可以生成任意大小的Anchor，这对于一些比较极端长宽比的物体是非常有效的。 注意：作者假设待检测图像中的目标是不均匀分布的且稀疏的。 作者提出使用图像特征去指导Anchor生成，该结构称为Guided Anchoring，Guided Anchoring可以嵌入到任意的Anchor生成模块之中。下面是一个嵌入到FPN中的例子： 上图左边是一个FPN结构，FPN每一层的特征都可以嵌入一个Guided Anchoring模块用于预测proposals。Guided Anchoring的具体结构则如上图右边所示，主要由两个模块组成： 添加两个分支分别用于预测特征图上每个像素（对应的感受野）是目标的置信度，以及对应宽和高。目标的置信度大于一个特定域值，则被认为是目标。显然，这个proposal获取的过程不同于滑窗，可以减少大量负样本（每个Feature map上的像素点做多只产生一个proposal）。此外，由于宽和高也是CNN回归出来的，所以没有对物体的scale，宽高比作任何先验假设。 1、anchor Location Prediction 位置预测分支的目标是预测那些区域应该作为中心点来生成 anchor，是一个二分类问题，预测是不是物体的中心。 FPN特征图经过位置预测子网络生成位置得分图：对基础feature map先通过1*1卷积，然后逐元素Sigmoid转换为概率值。然后根据阈值筛选，可以过滤掉90%的区域而保持相同的召回率 我们将整个 feature map 的区域分为物体中心区域，外围区域和忽略区域：即将 ground truth 框的中心一小块对应在 feature map 上的区域标为物体中心区域，在训练的时候作为正样本，其余区域按照离中心的距离标为忽略或者负样本。通过位置预测，可以筛选出一小部分区域作为 anchor 的候选中心点位置，使得 anchor 数量大大降低。 针对每个检测出的中心点，选取一个最佳的anchor box。最佳anchor box的定义为：与预测的候选中心点的邻近ground truth box产生最大IOU的anchor box。 形状预测分支的目标是给定 anchor 中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归问题。论文直接使用 IoU 作为监督，来学习 w 和 h。无法直接计算w 和 h，而计算 IoU 又是可导的操作，所以使用基于bounded IoU Loss网络优化使得 IoU 最大。 作者认为，直接预测anchor box的宽高的话，范围太广不易学习，故将宽高值使用指数及比例缩放进行压缩： ω =σ·s·exp(dw) , h=σ·s·exp(dh ) 该分支预测dw,dh,通过上式进行压缩，s为stride，σ是经验尺度因子（论文取8），该映射将[0,1000]压缩至[-1,1]。该分支输出dw和dh。首先通过1*1卷积层产生两个通道的map（包括dw和dh的值），然后经过逐元素转换层实现w和h的转化。得益于任意形状的anchor，所以对于宽高比夸张的目标也具有更好的效果（比如火车等）。 Feature adaption模块：这个模块实际上借鉴了可变性卷积的思想。 由于每个位置的形状不同，大的anchor对应较大感受野，小的anchor对应小的感受野。所以不能像之前基于anchor的方法那样直接对feature map进行卷积来预测，而是要对feature map进行feature adaptation。作者利用变形卷积的思想，根据形状对各个位置单独进行转换。 其中，fi是第i个位置的特征，(wi, hi)是对应的anchor形状。NT通过3*3的变形卷积实现。首先通过形状预测分支预测offset field，然后对带偏移的原始feature map做变形卷积获得adapted features。之后进一步做分类和bounding box回归。 采用多任务loss进行端到端的训练，损失函数为： 利用groundtruth bounding box来指导label生成，1代表有效位置，0代表无效位置。中心附近的anchor应该较多，而远离中心的anchor数目应该少一些。假定R(x, y, w, h)表示以(x, y)为中心，w和h分别为宽高的矩形区域。将groundtruth的bbox(xg, yg, wg, hg)映射到feature map的尺度得到(x'g, y'g, w'g, h'g)。 a.定义中心区域CR=R(x'g, y'g, σ1w', σ1h')，CR区域内的像素标记为正样本； b.定义ignore区域IR=R(x'g, y'g, σ2w', σ2h')\CR，该区域的像素标记为ignore； c.其余区域标记为外部区域OR，该区域所有像素标记为负样本。 考虑到基于FPN利用了多层feature，所以只有当feature map与目标的尺度范围匹配时才标记为CR，而临近层相同区域标记为IR，如下图所示。文中使用Focal Loss来训练定位分支。 首先将anchor与groundtruth的bbox匹配，然后计算最佳宽和高（可以最大化IoU）。因此重新定义了变化的anchor与gt bbox的vIoU： 变化anchor：awh=(x0, y0, w, h) groundtruth bbox：gt=(xg, yg, wg, hg) 其中IoUnormal是IoU的常规定义，w和h是变量。由于对任意位置的anchor与ground truth，对vIOU进行明确的表示是非常困难的，因此给定（x0,y0），本文采用近似的方法，采样一些可能的w和h。文中采样了9组常见的w、h。实验表明结果对sample的组数不敏感。文中采用有界IoU损失来最大化IoU。 作者使用Guided Anchoring策略来改进RPN（称为GA-RPN)。下图对比了RPN和GA-RPN产生的proposal的IoU分布： 很显然，GA-RPN产生的正样本数目更多，而且高IoU的proposal占的比例更大。训练时相比于RPN，GA-RPN采用更高的阈值、使用更少的样本（使用高质量proposal的前提是根据proposal的分布调整训练样本的分布）。 优点： 1、论文提出anchor设计的两个准则：alignment 和 consistency，指导基于anchor优化的方向。采用位置预测和形状预测两个分支，不需要像FPN预先设置尺度和长宽比，同时使用可变形卷积对feature map调整，生成高质量低密度的proposal，提高IoU的阈值进行训练。 2、提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 3、论文提出的GA-RPN可以完全替代RPN，在Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet等模型基础上提高目标检测模型的精度。 缺点： 1、论文假设图像中的目标是稀疏的。如果是稠密图像，比如车站或广场的拥挤人群，检测效果有待检验。 2、每一个点只产生一个anchor，那么对于那些目标中心重合，即一个点需要负责检测两个目标，似乎无法处理。 3、采用deformable卷积会相对地降低速度，同时根据DCN v2的分析，在deformable卷积中加入可调节的机制可能会更好。 思考： 1、可以借鉴采用双分支预测：一个分支预测目标的中心点，另一个分支预测物体的长框，这个思想的实现和看完cornerNet和CenterNet的想法实现是类似的，但是出发点不同。 之前做双分支预测是想利用anchor free中的中心点的预测看能否增加物体的内部感知能力。现在的双分支预测是为了减少先验框anchor的数量，减少正负样本的不平衡问题。两者出发点不同，但是采用的操作是类似的，有效性有待考证。
文章质量的好与不好，是与能否顺利通过审核直接挂钩的。刊物级别，刊物级别越高对于文章质量要求也就越高，审核相比普刊而言也就更加严格，通过率也就更低，难度更大。以上，有关于期刊论文发表的问题欢迎随时留言追问！
如果你觉得你的小论文写得不好，那么可以考虑进行以下几个步骤：1. 重新审视你的论文。看看哪些地方可以重新改进，哪些地方需要更多的阐述和解释。2. 找一位有经验的人帮助你修改。这个人可以是你的导师、教授、同学或者其他专业人士。他们可以提供有用的建议，帮助你改善论文的质量。3. 参考一些相关的优秀论文。这些论文可以帮助你了解如何书写一个高质量的论文，以及如何更好地阐述你的观点和论点。4. 如果你觉得你的论文已经达到了一定的质量标准，那么可以考虑提交到一些学术期刊或会议上。这些期刊或会议会有专业人士对论文进行评审，如果论文质量达到一定要求，就有可能被接受并发表。最后，无论你决定如何处理你的小论文，都要记住，写一篇好的论文需要时间和努力。不要放弃，多加努力，一定会取得好的成果。
小论文写得烂并不代表无法发表在核心期刊上，但是需要付出更多的努力来提高论文质量。以下是一些提高小论文质量的建议：1. 重新审视论文的结构和内容，确保论文的逻辑清晰，内容丰富，论据有力。2. 仔细检查论文的语法、拼写和标点符号。这些错误可能会影响论文的可读性和专业性。3. 请同行或导师仔细审阅你的论文。他们可以提供宝贵的反馈和建议，帮助你改进论文。4. 阅读相关领域的文献，学习如何写出优秀的论文。5. 如果你觉得自己写作能力有限，可以考虑请专业的写作指导或编辑服务。最重要的是，不要灰心丧气。写作是一个长期的学习和提高过程，通过不断学习和实践，你一定能够写出一篇优秀的小论文。
不应该。论文结果不完整是不符合论文的要求的，因此是不应该发表论文的。论文就是对某个问题进行深入研究的文章，论文是对某些学术问题进行研究的手段。
1.当然可以！可以尽早联系对方！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
论文已经发表了，那么一般是不可以修改的，即使修改的话，程序也是很繁琐，但是论文在投稿之后可以联系杂志社提出修改意见
这个是可以进行修改的，不过要和老师说一声。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
在论文发表之后，论文的单位就是不可以修改的，所有内容一旦发表就不能修改。在发表前是可以改的。
不可以。论文里面阐述的就是题目的要求，到时候答辩，老师问里面的数据和来源以及相关问题回答不出来是不可以的，所以还是要一致才有说服力。毕业论文中的数据必须真实的。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
首先确定数据及统计方法的选择是正确的，然后差异分析结果是“不显著”本身就是一个研究的结果，论文里当然要写，这是你的研究及思考的一部分。在科研中很多时候，你能证明“此路不通”，也能体现价值，你为后来人指明了可能存在的陷阱，对你所钻研的学科发展是有帮助的。最后，论文是一个综合研究体系，一个结果的阴性阳性不能代表什么，看你怎么综合分析了。导师也不能保证他的课题肯定能达到预期啊。