一般都是需要查重的，现在不发表的期刊论文都是需要查重的，只是要求没有需要发表的这么严格。如果是要发表的论文，那么更加需要查重了，并且要求内容和重复率都达到要求，如果重复率不通过就会被退回，要求重新修改。
期刊论文，是发表在杂志和刊物上的论文，需要在杂志上刊登出来，这是期刊论文的定义。期刊论文必须在杂志社通过查重处理，重复率达标后才能进行刊载。所以查重其实是他们很重要的一个步骤，⌄作者在提交报社之前是一定要自己进行查重的，因为如果原创度超的话很容易被退！个人很推荐使用知名的检测软件，例如万方检测、知网这类的，我前几次发表期刊都是用的万方检测，准确率高检测速度也快，提供的报告很详细，修改起来也很方便。
期刊论文也是需要查重的。期刊发表论文一般超过30%直接退稿的。期刊论文对重复率的要求更为严格一些，大部分核心期刊的查重率要求不高于10%，也有一些是不高于5%，而一般的普刊大部分要求不高于25%或是30%，核心刊物对论文的原创水平和学术含量是有比较高的要求的。有些参评者会在投稿前自己查重复率，只要是作者自己认真写作的论文，重复率不会超过5%，重复率超过10%只能说明引用别人的东西太多，自己的思考总结的东西太少，建议在提交初稿之前，最好先自己到万方去检测一下自己的重复率，看下自己的重复率是否达标，以免太高了而错失了机会，这样就会弄得时间非常紧张。万方个人检测：
论文查重就是查论文的重复率，也就是论文中文字的复制比，是很多期刊和高校检测论文中是否存在学术不端行为的检测方式。论文查重是整个论文环节最重要的部分，是真正检测论文是否具有学术研究价值的措施⌄同样也是很多期刊和高校的判定法则，期刊用户只有通过论文查重达到期刊机构稿件发表标准，才能顺利发表论文。当然，在选择查重软件这一阶段，期刊用户要擦亮眼睛，优选知名度比较高的查重系统，如万方检测等，收录数据库庞大，准确率高。
许多同学都在问期刊论文与本科论文有什么区别，其实一般而言，没有什么区别。在期刊论文出版的时候，需要对论文进行查重检测。有的要求会更高，所以我们的本科论文如果写得好，也有机会出现在一些平台上。本科生论文要进行查重，那么期刊论文需要查重吗？下面跟小编一起来了解一下。
期刊论文查重是否需要查重？
1、发表期刊论文要进行调查，期刊论文要比学生论文严格。另外，期刊论文也存在等级差别。这两个级别之间还是有区别的，首先是重复率的不同，其次是论文内容的差异性。具有创新、研究价值高的论文，他一定是名列前茅。
2、一般情况下，论文的重复率在30％以下，要求比较严格的一般在15％以下。若你是核心期刊，论文要求低于10％，则各有不同。
期刊论文查重要注意哪些事项？
我们也知道，完成一篇期刊论文是一件非常不容易的事情，在论文中查重这一部分，大家一定要细心，一定要找到准平台，不要随意选择一些不靠谱的平台。在期刊上发表自己的论文，如果论文中没有注意到这一点，就会被别人偷去，专业的平台可以给你专业的保证，让你的期刊论文可以顺利的发表。
首先是文章的思路似乎明确及结果，当然包括格式之内的一些细节因素，
其次就是参考文献中引用文献过多导致自己论文的原创性低。
一般核心论文引用率控制在20%一下，这个明白吗？
一般主要是检测重复率，看你论文有没有存在抄袭，然后还有检测字数和格式有没有达到要求。
写完一篇论文后，我们都需要检测论文，但有些人可能不知道在检测论文时会检测哪些部分，所以让paperfree小编谈谈论文检测需要检测哪些内容？1、论文正文:正文部分是论文中最重要的部分，也是查重要求最高的部分，还是论文查重率和查重比重最高的部分，这部分查重率几乎是论文的查重率，这部分必须检测。2、摘要:摘要是论文画龙点睛的部分，也是比较重要的部分，一般只有200-500字左右，但这部分的调查要求也比较严格3、论文主题:一般主题也需要查重，但查重的要求不严格，只要不抄写别人的主题即可4、引言:引言部分也要查重，引言部分一般是吸引读者的部分，查重的要求也不特别严格。5.结论:结论是对一篇论文的总结，也是对自己研究对象的期望和展望。这部分也需要在查重时进行。6.参考文献:这部分也应该与论文一起参与论文的重复检测，但只要参考文献的格式是正确的，这部分就不会有太大的问题。关于其它部分是否需要查重，如目录、感谢、附录等部分，要看自己的学校是如何规定的，只要按照自己学校的规定查重论文，就不会有其他问题。
中国机械工程学会 发行的 《无损检测》。
去知网看了一下，刊物还可以，92、04年的核心期刊，不过现在不是核心期刊了。这样的刊物，审稿期怎么也得一个月。几天审稿也是可以的，那都是杂志社的关系户，也就是我们常说的论文代理。
看什么杂志了，我们的大概2天就可以检测出来了
很多核心期刊，你可以看一下军工检测服务网技术交流版块，里面综合技术栏目有关于无损检测相关期刊的介绍。
二代高通量测序技术已广泛应用于疾病和癌症的研究，但由于其短读长的特点，对结构变异的检测有一定的局限性。以Pacbio和ONT为代表的三代长读长测序技术弥补了这一不足，但因成本相对较高限制了其广泛应用。三代目标区域测序技术，不仅保留了长读长的测序优势，又可以针对感兴趣的基因或区域以更高的性价比进行高深度测序研究。目前，三代目标区域测序技术已被应用于疾病或癌症领域HLA、STR、融合基因、甲基化检测等研究中。目标区域富集的方法主要有三类：长片段PCR扩增、CRISPR/Cas9靶向捕获和液相探针捕获。下面为大家进行一一介绍。 长片段PCR扩增因其引物设计成本低，实验流程规范，是基因组靶向富集常用的方法之一。但PCR过程中容易产生嵌合体、出现参考比对偏差[1]，此外，基因组的复杂区域和高GC区域往往会影响PCR扩增效果，制约了其应用范围。长片段PCR扩增一般适用于非复杂区域变异检测研究。 Long-Read Nanopore Sequencing Validated for Human Leukocyte Antigen Class I Typing in Routine Diagnostics[2] 发表期刊：The Journal of Molecular Diagnostics（IF:） 发表时间：2020年7月 人类白细胞抗原(HLA)的高分辨率分析是确定造血干细胞移植患者和供者相容性的金标准。Nanopore长读长测序能够直接跨越HLA区域，提供明确分型，但碱基的高错误率限制了其应用。该文章中第一阶段，选择已知HLA分型的33例样本，针对HLA I类基因 HLA-A 、 HLA-B 、 HLA-C 进行了特定基因全长扩增（扩增引物见表1），使用MinION 1D2建库试剂盒（SQK-LSK308）建库，MinION测序，使用2种HLA分析软件JSI和GenDx进行HLA分型分析，结果表明其分型结果与前期Sanger测序分型结果100%一致（表2），MinINO测序和分析流程图见图1。为了进一步验证该方法，第二阶段选择了67例临床样本进行MinION测序分析，与Sanger测序数据分析结果一致，该结果进一步表明了纳米孔测序技术已经发展到可以用于常规诊断并具有较高的准确性。 表1 扩增引物 表2 33例样本MinION分型结果和Sanger分型结果对比（仅展示前3行） Cas9靶向捕获技术，首先将DNA末端去磷酸化，然后用Cas9/guideRNA复合物引入新的切口，将测序接头特异性连接到剪切区域，从而达到靶向测序的效果。该技术无PCR扩增环节，可以同时进行结构变异、STR及碱基修饰鉴定等研究。 Targeted Nanopore Sequencing with Cas9-guided Adapter Ligation[3] 发表期刊：Naute Biotechnology（IF:） 发表时间：2020年4月 目前的测序方法仍然受到无法检测碱基修饰，读长过短，核酸总量要求高，产量过低或实验流程过长等限制。该文章中作者开发了一种基于Cas9靶向捕获的纳米孔序列方法（nanopore Cas9-targeted sequencing，nCATS），该方法使用基于CRISPR–Cas9的靶向DNA捕获策略（图2A），将捕获的DNA进行纳米孔长读长测序。该文章表明nCATS技术可以同时进行SNP，SV，单体型和CpG甲基化鉴定。文章中研究发现多种guideRNAs组合可将 KRT19 基因的覆盖率从47X提高到407X（图2B），MinION整个cell的覆盖率中位数提升到680X（图2C）。文章中将nCATS方法在GM12878细胞系上检测的SNV与白金数据集进行比较，验证了双链数据过滤后SNP检测的准确性，结果显示只有一个假阳性位点存在于胸腺嘧啶密集的均聚物区域。将nCATS甲基化数据与WGBS数据进行了比较，结果显示每个CpG相关性为。该方法将促进长读长测序技术在医学研究和临床中的应用。 针对感兴趣的基因或区域定制特异性探针，通过探针与基因组DNA进行杂交，将目标区域片段捕获富集后进行测序分析研究。但该技术由于建库环节中存在PCR扩增环节，会丢失碱基修饰信息，且需要额外考虑定制探针的周期。 Efficient Sequencing, Assembly, and Annotation of Human KIR Haplotypes[4] 发表期刊：Frontiers in Immunology（） 发表时间：2020年10月 天然杀伤细胞免疫球蛋白样受体(KIR)区域具有高度同源性、重组率、多态性及重复序列等特点，利用二代高通量测序不能得到完整的单倍型信息。文章中提出了一种自主设计探针捕获目标区域，利用长读长测序来组装人类二倍体 KIR 单倍型的新方法。该方法设计了18个捕获探针来捕获 KIR 区间长度为2-8kb的DNA片段。采用PacBio Sequel平台CCS模式进行测序，使用Canu软件进行组装，按照 KIR 基因划分区域，基于每个基因和 KIR 全长进行组装，最后注释序列的位置信息。为了评估该流程的可靠性，作者对16个样本（单倍型信息已知）进行组装和注释评估。组装结果表明，仅使用18个探针对 KIR 区域进行捕获，就覆盖了参考基因组的97%，序列一致性为。该研究所提出的靶向探针捕获测序方法是第一个对人类所有 KIR 二倍体进行完整测序和组装的方法，可以有效地应用于人群规模研究和临床研究中。 综上，三代目标区域测序技术有PCR扩增，Cas9靶向捕获和探针液相捕获三类靶向富集方法，其优劣势总结如下（表3），可结合具体研究需求进行选择。 表3不同目标区域捕获方法比较汇总 参考文献 [1]Laver TW, Caswell RC, Moore KA,et of haplotype phasing from amplicon-based long-read sequencing[J]. Scientific Reports. 2016;17(6):21746. [2]Matern BM, Olieslagers TI, Groeneweg M, et al. Long-Read Nanopore Sequencing Validated for Human Leukocyte Antigen Class I Typing in Routine Diagnostics[J].The Journal of Molecular Diagnostics. 2020 ;22(7):912-919. [3]Gilpatrick T, Lee I, Graham JE, et al. Targeted nanopore sequencing with Cas9-guided adapter ligation[J]. Naute Biotechnology. 2020;38(4):433-438. [4]Roe D, Williams J, Ivery K, et al. Efficient Sequencing, Assembly, and Annotation of Human KIR Haplotypes[J]. Frontiers in Immunology . 2020;9(11):582927.
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
期刊跟论文的区别，期刊是指定期出版的刊物，论文是指专业方面的文章。论文可以发表在期刊上。
主要看数据库和算法，目前论文查重有很多检测品牌知名的查重品牌paperfree、paperpass、paperbye等，paperfree相对查重比较严格一点，优惠字数力度也比较大，可以试试。
每逢毕业季，很多毕业生都很关心毕业论文的查重问题，这个时候，大多数学生都在忙着自己的毕业论文，也希望自己能够一次性通过论文查重。要通过论文查重，学生们需要特别注重论文查重的方法和技巧，当然要选择合适自己论文的查重系统，现如今，互联网上是存在很多论文查重系统的，不同的考试系统之间有很大的区别，下面paperfree小编就为大家详细介绍一下这方面的内容。一、不同系统之间数据库不同主要区别在于毕业论文查重系统的数据库，知网查重系统的数据库包含学术期刊、学士论文、优秀硕士论文、出版资料等，此外还包含网络数据库资源、图书资源及个人对比库。二、查重算法的差异论文查重系统算法差异很大，有的查重系统是通过语句来检测的，所以检测报告就会非常详细地去检测，同时拥有自动识别功能，该系统可以自动去识别目录、参考文献等内容，识别目录后，再根据目录去自动识别章节。
1.两者的内容不同:学术论文期刊是在某一学术课题具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录,毕业论文(graduation study)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。2.两者的主体不同,毕业论文是学生写的,期刊论文是科学研究人员,包括学生写的。3.两者的时间不同,毕业论文的时间安排在修业的最后一学年(学期)进行,但是学术期刊论文没有限制时间。毕业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