目标检测论文创新点

目标检测论文创新点

地址 ： 主要思路 ：这篇论文虽然是17年投的，19年TPAMI发表，但是论文的解决角度还是值得学习和借鉴的。从题目可以看出，这篇paper主要利用混合的监督信息，即强监督信息（包含目标边界框注释信息）和弱监督信息（只有图像标签信息）。作者把从源（强监督）域中学习到的目标知识迁移到目标（弱监督）域中。

强监督目标检测虽然在一些数据集上取得了显著的效果，比如PASCAL VOC和COCO，可是，现实世界中的目标类别成千上万，用强监督的方法就需要获取这些类别的边界框注释信息，这样的工作量太大且耗费人力。这样弱监督目标检测就应运而生，训练这样的目标检测器，我们只需要图像的标签信息（只告诉图像中存在的目标类别信息），并且这种数据很容易通过网络获取。

由于弱监督只有图像标签可以利用，所以弱监督目标检测常常被当作多事例学习（multiple instance learning（MIL））问题。但是这样就存在一个很大的问题，我们只有图像标签可是我们干的是目标检测的事，所以检测器无法得到目标区域的清晰定义，进而导致了这种方法训练出来的检测器可能包含如下图中所示的目标背景，或者只包含目标的一部分。

利用混合监督学习来解决弱监督中存在的问题。那森么是混合监督呢？就是你有一部分类别的数据是强监督的（称为源域 ），另外一部分类别数据是弱监督的（称为目标域 ）。并且这两份数据之间的类别没有交叠。而存在一种情况：一张图片中包含多个类别目标，这些目标分别属于这两个数据集，那么这张图片同时被两个数据集所有，可是对应的类别的目标的标注信息不同。

从图中可以发现论文方法主要分为两个部分： 1 :两个数据集一起训练，学习域不变（domain-invariant）的目标知识，即可以学习到恰好框住完整目标的能力； 2 :利用学习到的域不变目标知识辅助弱监督学习，从而使学习到的检测器能定位到完整目标。

论文中提到第一部分学习到的域不变目标知识拥有两个重要的特性： (1) 类别独立，能够很好的推广到未知的类别； (2) 目标敏感，能过可靠的剔除干扰边界框（包含背景或者只包含目标的一部分）。

通过方法结果图，我们可以看到这个训练模型包含两个分支：(1)目标预测 (2)域分类。从分支名字上，你们应该已经猜到作用了。(1)分支用于辨别目标框，(2)分支用于辨别图像属于哪个域。网络主要是靠损失函数指导学习，前面特征提取层我们就不多描述了，可能不了解的会问，这些框框是如何来的呢？其实结构图中的ROI模块其实就是Fast-RCNN中的Roi-Pooling，这些框是预先用选择搜索（select-search，SS）算法提前准备好的（我们称为proposals，可以翻译为候选框）。接下来我们主要分析这两个分支。

输入是 中的proposals经过特征提取网络得到的特征向量，输出是维度为2的向量，用于判断是不是目标。 首先给出损失函数： 公式中符号解析： 表示边界框的标签，通过与ground-truth（就是目标的真实边界框，人为的标注信息）计算intersection-over-union (IoU)得到，即两个框的相交面积/并集面积。如果IoU大于, ，即正样本。如果在[)之间， ，即负样本。在一张图片中有很多冗余的框，肯定正样本框远远大于负样本框，为了平衡正负样本比例，限定选取正负样本比例为1：3总数64的边界框计算损失。 （sigmoid函数）, 表示这个分支， 表示第 个边界框的特征向量，其实这个公式可以理解为： 就是第 个边界框的一个打分 ，则公式可以等效于 。

论文中的domain-invariance就是通过这个分支实现的。 不同于目标预测分支，这个分支的不仅考虑了 中的边界框，也考虑了 的边界框，输出也是一个维度为2的向量，就是图像属于 或 的打分。 给出损失函数： 损失函数与上一个分支功能一样， 表示来自于 的proposals是正样本; 表示来自于 的proposals是负样本。

下面要说才是我认为最有意思的地方，可以看到方法结构图中这个分支有一个梯度取反。一般我们优化网络都会让损失收敛到0，即最小值优化，而作者在梯度方向传播到特征f前取反，这是为了最大值优化。最小值优化是为了让网络可以区分数据是来自哪一个域，作者取反操作就是为了让网络无法区分，从而实现domain-invariance。 其实我感觉直接损失函数的负号去掉是一样的（欢迎指正）。

然后从 和 中都随机选取64个proposals计算损失。

下面我们讲方法的第二部分：利用学习到辨别目标的知识来训练一个弱监督检测器。 这部分可以分为两个部分讲解：(1)如何利用目标知识(2)如何用 的数据训练检测器

作者是采用中的目标预测分支，对 中每一张图片的proposals进行打分，得到他们属于目标的分数，然后排序，取前15%当作目标框（一起当作一个"object bag"），剩余的75%作为干扰框（一起当作一个"distractor bag"）。注意这里只是区分是不是目标，并没有给出目标是哪一类。所以"object bag"中会有很多类型的目标。

作者使用的是Fast-RCNN的结构训练检测器（只包含分类分支），输出维度是K+1，K是类别数目。

为了更好的理解这里的训练过程，我们先举个栗子：输入图片1张，包含2000个SS生成的proposals，输入网络后得到1x2000x(K+1)矩阵。

如果我们要计算损失，是不是应该知道2000个框的类别标签，可是 数据是没有边界框注释信息的，我们无法得到这2000个框的标签，我们肿么办？

肯定有人想到用上面得到的"object bag"和"distractor bag"制作标签呀，的确，作者就是这么干的。

首先这个2000个框已经被我们分成了目标和干扰两个包。首先给"distractor bag"一个标签 ，然后我们根据这个图像包含的目标类别对"object bag"给出对应的类别标签 。

可是网络输出是每个框属于每一类的打分，你这给的都是包的标签，不对应呀？ 然后你肯定会想使用包中框的最高分作为包的打分不就行了。但是这样做就只是考虑了最大分框，作者给出了一个更好的计算方法： 这样可以考虑包中所有的框。 是包， 是包中每个框的打分。

然后使用交叉商损失指导网络训练：

我个人感觉这篇论文最大的创新点就是把 和 的数据一起训练的方式。一般我们都会想的是用 训练一个检测器 ，然后通过一种方式，用 来得到 中的pseudo-gt，然后训练检测器 。可是这篇论文就不一样，感觉很有意思。想继续深入了解的小伙伴，可以阅读原文。

其实看官看到这里就可以结束。 可是，本着从一而终的原则，我决定把实验也分析一遍。

其实这篇论文实验之前才5页，后面实验作者足足写了7页。。。看来实验才是重点，前面全是小菜。

实验主要可以分为三个部分：(1)数据集内部检测(2)数据集间检测(3)消融实验

实验的评价的标准主要：mAP和CorLoc。 这里说一下，mAP肯定一般都知道，CorLoc一般都是弱监督的时候才会用。它是评价模型在训练集上的定位精度。就是检测到每一类中检测到的图片占的比例，怎么叫检测到呢？就是对于一样图片中的某一类，取检测的打分最高边界框，如果与ground-truth（标注的边界框）的IoU>就是检测正确。

实验开始之前，作者给出了三个基本的检测方法。由于论文的方法是由目标知识学习和弱监督检测训练两个子模块组成了混合监督整体方法，所以作者提出了分别对应两个子模块和整体方法的基本方法。

B-WSD ：基本的若监督检测方法------->对应的子模块 B-MSD ：基础的混合监督检测方法------->对应整体的方法 OOM-MSD ：用于混合监督检测的原始的目标学习模型------->对应的子模块

下面简要说一说后两个方法： B-MSD ：作者是先用Fast-RCNN基于 训练一个强监督的检测器，然后用训练得到的模型参数初始化弱监督的检测器，然后用MIL的方式基于 训练检测器。 OOM-MSD ：这部分作者就是把模型的子模块的域分类的分支去掉了，就是直接基于 训练网络学习区分目标和干扰的知识。

就是把一个数据集按类别分为 ， 。

作者使用PASCAL VOC 2007 和 ILSVRC2013来评价他的方法。

这里就只是以PASCAL VOC 2007为例吧，作者把trainval的数据按类别分为两部分，一共20类，前10类为 ，后10类为 （根据字母排序选择的）。

当然啦，这些模型怎么训练的呢，这我要说的估计得照论文翻译了，还是感兴趣的孩童去看论文吧，哈哈哈。

还是贴图看一下模型的性能吧

这应该不用描述解释了吧。认真看图吧。（我是不会告诉你，我是认真读了一边作者分析再贴的图， :） 滑稽脸）

这里作者把PASCAL VOC 2007 的trainval作为 ，ILSVRC2013作为 。 由于ILSVRC2013有200类包含PASCAL VOC 2007的20类，所以 是180类，剔除了 中的类别。

直接贴图，直接贴图

不得不佩服，作者做实验验证的能力。学习一波。

采用数据集间检测方式，都使用AlexNet

其实作者验证这个就是是否用那75%的proposals，作者把它丢掉，WSD的网络类别就是K了，训练了一个MSD-no-distractor的模型。

就是选取其他的值来训练，看哪个高。

作者选取了ILSVRC2013中人们创造的类别作为 ，PASCAL VOC 2007中自然界中的类别作为 ，进行训练。

所实话，作者真的很会来事，但是不得不佩服。

如果你更着我读到了这里，我不得不给你点个赞，其实笔者都快被你感动了，坚持一下马上就结束了。

其实我又看了下后面，好像还不能很快结束。。。你还得在坚持很久。 -_-# ，我继续码。

这里作者和其他的目标学习方法或者获得proposals的方法进行了比较。

目标学习模型其实就是给proposals打分，然后分包，只要有类是功能的方法应该就可以比较。

作者使用召回率来比较的。

实际是如何操作的呢？ 可以看上图中的横轴是百分比，这是怎么来的呢？是由SS生存的proposals按打分排序（ss算法本身对proposals会有个打分），然后取前5%，与ground-truth计算一遍IoU，大于就算是目标框，这些框的个数/选取的proposals，这个值就是recall值。

然后用这些方法训练WSD。

作者发现一个很有意思的现象：EdgeBox，Original Obj，Domain-invarint obj 三个的Recall在15%的时候都差不多，为什么上图的性能差距这么多，为森么？

然后自问自答 ：)

然后作者定义： 正样本 ：IoU>= 局部目标 ：0

作者 ：快看，蓝色柱子，不要盯着绿色的看，我这是局部目标的比例，看我的方法多稳定。知道你们不懂，我给你举个例子 :）

我们来看0%~10% x轴 ，假设每个图片是2000个proposals 那么前15%就是300个proposals（那么其中就包含0~30个局部目标）。 让我们来看 y轴 ，蓝bar是，那么5011个训练图片中有大约500的图片的局部目标是在范围0%~10%。可以看图中，随着局部目标比例的增加，其他方法的对应的图片比例都在增加，而论文方法反而在减少，说明论文方法可以很好的剔除局部目标。

作者还进一步解释了为什么15%中包含局部目标的比例少，因为在训练图片中还包含了很多不属于数据集类别的完整目标，可是完整目标是被我们当作背景的，但是在使用学习到的目标辨别知识是与目标类别无关的，所以15%会包含很多背景中存在的完整目标，进一步相对减少了局部目标的比例。 在这里我不得不佩服作者脑回路清奇，我感觉我发现了这篇论文的另一个宝藏 。如果你读到了这里，我该恭喜你。

作者也给出了效果图，来分析几个效果较差的类别。

自行感受有多差吧。

终于结束了，我写的都累了，默默心疼在看的你。希望你有所收获。 第一次写blog，希望不是最后一次，以后应该陆续推出论文解读。

如果发现有问题，欢迎指正 _ 。

论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:

FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合

论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放

最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：

定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层

top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作

top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：

大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：

， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制

，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明

，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%

BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation

EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络

之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度

EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6

论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字

box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)

因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率

结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率

模型训练使用momentum=和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法

Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了，比NAS-FPN少使用4x参数量和计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9

论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有和加速

论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat

Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的

Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度

figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，

论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显

论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源

知网论文检测中创新点

可以不写的。i have 知网论文下载账号

创新点？这是论文报告里的吧？如果查重的话不用管或者一两句带过即可。没有什么实质作用。望采纳

论文创新点是研究对象上的创新。也就是和别的文献选择不同的研究对象，可以根据时间的不同选择不同的对象，是研究方法上的创新和别人选择不同的研究方式，主要的研究方式有别访谈问卷调查SPSS等等，可选择的研究方式还是非常多的。

论文创新点的要求

论文创新点是研究领域上的创新，这一种写法难度最大,这种创新实际上要求有着较为扎实的理论知识作为支撑，换而言之就是需要研究别人没有研究过方向，研究意义上自然是填补了这一方面的理论空缺，对于硕士论文来说没有创新的论文都是很难通过外审。

而论文的创新实际上也很好找，就是直接去知网数据库搜关键字，举例说明找创新的思路，论文框架的安排是否合理，是外审考核当中最主要的因素之一，就算你的论文创新再好框架有问题,章节与章节之间衔接的不紧密，写出花来也难通过外审。

查重用paperpass还不错，查出来一般都比知网高的，知网查重的创新点对报告内容没什么影响的。

论文检测创新点可以填无

答辩时怎样回答有关论文创新点的问题 通过几年来作为答辩委员会成员的实践和观察，我认为进行毕业论文答辩注意以下几个问题，对提高成绩是有益的。一、熟悉内容作为将要参加毕业论文答辩的同学，首先而且必须对自己所著的论文内容有比较深刻的理解和比较全面的熟悉。所谓“深刻的理解”是对论文有横向的把握。这两方面是为回答答辩委员会成员就有关论文的深度及相关知识面而提出的问题所做的准备。例如，题为＜创建名牌产品发展民族产业＞的论文，答辩委员会成员可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管论文中未必涉及“民族品牌”，但学生必须对自己的论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面二、图表穿插任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节答辩会气氛的手段，特别是对私人答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，秘然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。所以，应该在答辩过程事适当穿插图表或类似图表的其它媒介以提高你的答辩成绩。三、语流适中进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们在众多的都是和同学面前答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩委员会听不清楚，影响了答辩成绩。故答辩学生一定要注意在答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似的轰向听众。四、目光移动毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种开工，都应注意自己的目光，使目光时常地瞟向答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的接触，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。在毕业论文答辩会上，由于听时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神“拉”回来，使委员们的思路跟你的思路走。五、体态语辅助虽然毕业论文答辩同其它答辩一样以口语为主，但适当的体态语运用会辅助你的答辩，使答辩效果更好。特别是手势语言的恰当运用会显得自信、有力、不容辩驳。相反，如果你在答辩过程中始终如一地直挺挺地站着，或者始终如一地低头俯视，即使你的论文结构再合理，主题再新颖，结论再正确，答辩效果也会大受影响。所以在毕业论文答辩时，一定要注意使用态语。六、时间控制一般在比较正规的答辩会上，都对辩手有时间要求，因此，毕业学生在进行论文答辩时应重视时间的掌握。对时间的控制要有力度，到该截止的时间立即结束，这样，显得有准备，对内容的掌握和控制也轻车熟路，容易给答辩委员会成员一个良好的印象。故在答辩前应该对将要答辩的内容有时 论文创新点怎么写 首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。 我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。最后，具体的说一下论文创新点的写法。 我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。 论文创新点怎么写 你发现的现象的弊端，肯定就有相应的创新点啊。 可以帮助。 毕业论文创新点怎么写范文 指标，但股权激励的对象是公司的管理层，评价激励的有效性时应该衡量管理层的业绩。目前国内大部分的研究都不区分公司业绩与管理层业绩，考虑到国有企业的特殊性，本文选取管理层业绩作为股权激励有效性的衡量指标，剔除市场环境、市场结构与企业资源对企业经济业绩的影响后，观察国有企业股权激励的真实效果。为我国国有企业建立长期有效的激励制度提供实证依据。 3、引入相对业绩评价理论。系统阐述了相对业绩评价理论，并基于相对业绩评价理论结合我国国有企业的特点从会计回报、公司发展、股票回报三个不同的角度确定国有上市公司的相对业绩。 4、运用新的模型。在对我国国有上市公司股权激励有效性实证分析时，本文并没有直接运用前人已有的模型，而是将各种模型进行回归比较，探寻最佳模型，以使回归结果更真实准确的反应股权激励比例与管理层业绩之间的关系，对我国国有上市公司具有直接的借鉴意义。 在对国有上市公司股权激励的研究中，笔者深深的感受到了这一研究课题的奥秒无穷。虽然笔者己经做了大量的研究与努力，但由于个人对股权激励的认识还不够深入，加之个人的精力能力有限，本文还是存在着以下不足: 1、研究对象的局限性。本文的管理层股权激励只是针对国有上市公司做了相关的研究，但是管理层激励问题并非只存在国有上市公司，国有非上市公司中也大量存在。由于国有非上市公司的相关数据难以收集整理，因此本文的研究结论可能只适用于国有上市公司，对国有非上市公司的适用性有待于研究，这导致研究成果的推广缺乏应用基础。 2、数据选取的局限性。由于本文选取股权分置改革后的数据为研究样本，我国分置改革时间很短，相关的法律法规也并不完善，所以实施股权激励的国有上市公司并不是很多，从而导致了研究样本容量相对较少。 3、指标选择的局限性。本文选择相对业绩作为被解释变量，由于非财务指标难以量化以及我国国有企业业绩评价的特殊性，本文在衡量相对业绩时只选择了单一的财务指标，并没有构建全面的相对业绩评价体系。其次，影响股权激励有效性的因素十分广泛，由于笔者知识储备的局限，本文研究只选取了部分控制变量，可能考虑不尽详全，这些都将影响研究结果的准确性。 4、研究方法的局限性。本文选择相对业绩作为股权激励有限性的替代变量，但相对业绩评价理论的发展时间尚短。国外有关于相对业绩评价理论的研究很多，但我国的研究还处于初始阶段。而且大多用于研究管理层薪酬问题，几乎没有涉足过股权激励。那么相对业绩评价理论对股权激励的适用性有待于进一步检验。 5、缺少验证。由于数据收集的局限性以及时间关系，在进行描述性分析时，国有上市股权激励前后公司绩效是否有所变化本文没有实施验证，这是本文的又一不足之处。 如何找到论文的创新点，求教 创新难，难创新，首先就是要找到创新的点，才能想实现创新的途径和方法。我觉得可以从如何几个方面： 1。科研扫盲，这是创新的第一步也是必要的一步。 首先是把导师，师兄，师姐的文章和学术论文，科学基金的申请成功报告，没中的申请报告，结题报告，横向课题的报告，咨询报告等全部浏览一遍，知道自己在什么领域，这个领域你的导师和前几届做什么，这个对于硕士来说，我觉得很有必要。这相当于给你科研扫盲，对于那些博士跨学科的来说，也是很有必要的。 2。寻找问题和分解问题，创新的源头。 如连问题都找不到或不知道如何分解问题，科研的基本功需要加强和科研思考的方式需要转换。 多参加知名专家或者基金委或者部委的讲座。这个可以听到很多现实问题的描述，不一定是怎么解决，可能是抛出了问题。问题导向，往往就是我们研究的出发点。还有有的虫子可以走捷径，就是关注当年国家基金（自然、社科、863，973等）申请指南和已经中标的基金项目，这些都有网站，上面都有每年中标项目和项目列表统计，多去看看。如果2007年，有个基金项目你正好赶兴趣，这时你正好处于选题时候，就可以选他，等那个基金结题了，你的博士论文也差不多了。尽管处于两个地方，但是肯定结果不一样。还有就是多观察和对经常见的问题问个为什么？不要相信任何权威，敢于对一切质疑。导师不一定是对的。许多重大创新都是建立对权威的挑战，这样的例子数不胜数。这个问题如果延伸到医学，你看那些得胃病的人，往往是饱一顿饿一顿，或者经常吃的很饱（据说经常吃的很饱容易变傻），其实如果我们让得胃病的人吃饭的时候“适度亏缺”不就容易了吗？接下来的问题就是：那么为什么适度亏缺就可以了？我们可以发明什么药物让这个人吃了这个药胃还没吃饱情况下就产生饱意或者适度亏缺呢？所以，问题就是要平时多观察一些细致的问题或者已经发生的问题，我们往往对我们习以为常的问题，不问为什么，建议大家看看每年搞笑诺贝尔奖的情况。 3。看文献——获取创新灵感或者解决问题方法的路径依赖。 看文献，不是看书。这个很多虫子也贡献了很多经验。但是我周围的人也知道小木虫，但是很多人看了那么多经验，可是看完了还是很困惑？原因何在呢？我观察了很周边的同学和同事，我发觉一个重要的就是动手太少，看纸质期刊太少。这个我想小木虫很多发SCI的，一般看国外期刊，但是现在很多图书馆的国外学术期刊也有纸质版本，看纸质版本，你可以浏览到你的这个领域顶级期刊相关的研究，一些人为什么没有找不到创新，有可能就是根本不知道自己研究的领域到底有那些方向。随便浏览纸质版本，或许一个并不相关的问题，你无意中看到了，给了你启发，电脑搜索的电子文献往往我们是按主题或者关键词搜索的，请问，你能保证你提前设置的关键词是最新的吗？创新要看不同主题的文章，很多来源于交叉和其他学科。当然有的学科即使要创新也要需要实验设备支撑，这个也是不断磨合的过程。要想找到自己创新点，我觉得看文献很重要。如何看呢？首先，准备好一个不大不小的笔记本（可以命名为科研灵感本），最好有个厚重封皮，准备一支笔。去图书馆期刊阅览室，带着前面1，2想到的问题和听到的问题（也要记在你那个专门的科研灵感本上），静下心来，加起来的时间至少2个月，边看期刊的时候，如果闪现什么灵感，马上记下来，切记，一定要记下来，好记忆不如烂笔头，注明出处，你的灵感是解决什么问题的，这个文献给你的启示到底是什么，如果你当时沿着这个灵感还有其他想法，就沿着这个思路下去，直到你不知道写什么，那么就停止，看第二篇。看期刊，最好是从目录看起，稍微沾边的都要浏览一下。对于做实验的科研来说，一般中文期刊比较少......>> 研究生毕业论文的选题意义和创新点怎么写 提供一个开题报告范文范例，仅供参考，有什么不懂的地方可以问我，希望对你开题报告写作能有帮助。你可以按下面几部分开始写： 理论意义是指对于学科理论体系的构建和研究的意义，这主要要联系个人专业背景来谈； 现实意义是指运用方面的意义，比如说可以供心理辅导、学校心理健康课参考，引起全社会对家庭教育的重视等等。 本毕业论文研究的现实意义 本研究拟解决的问题是如何鼓励员表现出抑制性进谏行为，研究结论可以为组织管理实践提供以下三个方面的建议：第一，员工与直接上级的高质量关系能促进员工的抑制性进谏行为，那么组织管理实践中实施措施来培养员工形成与直接上级的高质量关系非常重要。从更为广泛的角度来讲，则说明工作团队的直接上级对员工抑制性进谏行为的表现有重大影响。因此，从直接上级的角度来看，本研究结论对组织管理实践的启示有三点： 首先，直接上级可以培养与员工的高质量关系(例如Burrisetal.，2008)，这能减少员工进谏前的顾虑，激发其表现出更多的抑制性进谏行为.其次，直接上级对进谏者的反馈也值得考量，合适的行为反馈反过来会鼓励员工的抑制性进谏行为，例如领导者即使不采纳意见也要对员工表现出进谏行为给予肯定，反之则会挫伤员工进谏的积极性。最后，组织开展面向领导者的培训课程，让领导者明白团队成员的多样性看法和观点对于团队运作的价值，使领导者养成对员工进谏的接纳态度。 第二，建立高水平的团队认同意义重大。建立员工对团队的认同感是一个长期的不能间断的任务，从员工新加入团队开始到长期在团队工作的整个过程，都要不断强调员工的认同感。尤其是当新员工加入团队时，他们经历的组织社会化(organizational socialization)过程对于团队认同的塑造是至关重要的(Hogg，2001)。成功的组织社会化过程会让员工第一时间把团队身份纳入到自我概念中，为员工更深入的认同团队起了锅定作用。在随后长期的团队互动过程中，管理者也不要忘记加强个体对团队的认同感。这时，开展团队集体活动、设置共同的团队目标等可以强化个体的团队认同(Mael & Ashforth, 1992)。 第三，自我审查会妨碍员工抑制性进谏行为的产生，现实组织中管理者应采取措施创造积极开放的氛围来提升员工的心理安全感(Kahn, 1990),减少员工的自我审查。只有当个体感知到所处的工作环境中有着积极的进谏氛围时，才可能经历少的自我审查过程，从而利于进谏行为的发生。为了激发团队内的抑制性进谏行为，工作团队要努力建立支持员工“与众不同”行为的团队氛围。 本毕业论文研究的理论意义 本研究为抑制性进谏研究的发展提供重要的实证素材，其理论意义体现在以下四个方面： 首先，组织内的员工往往对周边工作环境、工作流程或者是团队内的任务分配等方面存在的问题心知肚明，虽然私底下他们总是对这种种的问题议论纷纷，但是不论是在公开场合还是在领导者面前，我们都鲜少看到员工进谏的身影(Milliken et al., 2003)。员工内心的想法为什么不能驱动他们形成进谏的意愿和行为?本研究基于计划行为理论的框架，对上述问题进行了探讨。 计划行为理论(Ajzen，1991)自从提出以来，对于个体“计利”行为发生的机理表现出了强大的解释力和预测力。作为一个理性人，个体是否会做出某种行为，不仅取决于个体对于这种行为的态度，同时，个体感知到的主观规范和行为控制也会同时影响个体的行为意向和最终行为表现。具体到抑制性进谏行为本身，虽然员工清楚的知道进谏是一种对于组织可能有利的积极行为，表达出自己内心的担忧和顾虑很可能帮助组织改正问......>> 毕业论文查重里面有个创新点怎么填 论文查重用paperrater论文检测系统去查重检测论文 查重精准度的经猪肚比知网的还要高的 毕业论文创新点怎么写 咦，你们那里的人素质不都是挺高地吗， 那里走出的院士不是挺多地吗， 那里的博导不是世界上最好的吗， 下面的工程技术应用， 对于他们来说， 都是小菜一碟， 信手拈来， 举手之劳罢了， 不足一提， 太小小意思了。 如何将电动车寄回家？ 生产通用装置， 可以套在绝大多数国产电动两轮车上， 完成以下的使命， 开展如下的崭新业务： 安装自动驾驶装置， 安装自动全球导航系统， 安装全球定位系统， 安装通过隧道时候的惯性制导系统和立体图像识别处理系统， 使他， 自动开回去啊。 快递公司、物流公司、铁路运输、汽车运输、船舶航运， 都规定严格禁止在被运输的电动车内部保存电池！！！ 只有这种工程技术手段， 才能够连同电池一起， 将电动车以最高的速度送往目的地。 你再在车里安装全球传输的视频监控装置， 远程人工辅助驾驶， 全球网络刷卡付费充电， 在当地寻找充电资源， 通过卫星网络联络。 在车辆上面安装太阳能发电板， 安装风力发电设备， 安装车辆制动过程再生能源发电后对车辆上化学电源、超级电容器充电的装置， 远途对车辆中的电池进行充电。 安装高压放电装置， 安装激光武器， 安装机械臂膀， 拥有自卫防护能力， 防盗和防抢劫车辆。 风雨兼程、日夜兼程、马不停蹄、长途跋涉、勇往直前、直奔目标而去！ 老外都被你惊叹， 这是中国国防军事综合实力的体现， 你的壮举， 必将被全球各个主要的新闻机构重点报道！！！ 中国人， 真牛！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 引领世界前进的步伐！！！！ 以后， 国际航空界要强迫、硬性规定、法案、提案、法令， 乘客要有权使用专用的紧急广播通信设备， 能够在最后的时候， 乘客各自呼唤亲人， 机组人员无权干预。 通过贯穿机身外壁的线路， 发送信号到外界的卫星、地面接收设备、附近空中飞行的民航飞机、附近水面航行的商船， 用于应急发送机上紧急情况， 客机的空间位置、空间姿态， 播报各位乘客的遗嘱， 传输飞机坠落和迫降的过程。 对于部分乘客，有语音、动作、有呼吸、心电等遥测功能。 要强制卫星、地面接收设备、空中飞行的民航飞机、水面航行的商船， 强制要求安装对应频道的接收和记录设备， 保障全球无盲区。 在飞机的客舱内， 在乘客区域， 要分散固定几个发送装置， 几个发送装置， 同时提出人工启动的请求， 才开通发送装置， 并且对于启动装置的乘客， 自动开始录像、录音， 便于事后追溯来源， 处置恶意操作。 发送装置自带备用电源， 发送装置外部， 有可以方便启封的装置， 防止恶意启动骚扰。 通过国际相关的法律和法规， 将这种通信装备， 列为客机的法定标准配置。 这是客机的适航规章标准。 也就是实现， 立即指导救援和和搜救工作， 不要等待打捞和分析黑盒子的漫长时间。 至于现在争论的实时发送客机飞行数据容量大、 占据带宽、客户拥挤等困难， 只是在起飞、降落过程中全程发送， 在巡航过程之中， 主要是在空中姿态和速度矢量、高度、环境、发动机工况等等异常的时候， 才自动发送，以此来减少发送的重复周期和信息量。 你自己亲自去做最好的拖把。 那就要用 俺亲自制造的拖把， 用浸过水的拖把， 自动巡航室内全部的地面， 无遗漏地， 在住宅内拖地， 自动间隔， 将拖把送去水桶中清洗， 然后自动甩干。 再继续自动去拖地。 你若需要， 请向裘5援5平提出申请， 只有她批准了， 你就能够获得 欧洲、美国、日本都没有生产过的自动装置， 即使是中国煤老板、中国首富、沙特 *** 的富豪， 都望尘莫及！！！！ 网上和......>>

创新点可以分为三种:

一．是研究对象上的创新。也就是和别的文献选择不同的研究对象，可以根据时间的不同选择不同的对象。

二．是研究方法上的创新。和别人选择不同的研究方式，主要的研究方式有别访谈、问卷调查,SPSS等等，可选择的研究方式还是非常多的。

三．是研究领域上的创新。这一种写法难度最大,这种创新实际上要求有着较为扎实的理论知识作为支撑,换而言之,就是需要研究别人没有研究过方向,研究意义上,自然是填补了这一方面的理论空缺。

对于硕士论文来说,没有创新的论文,都是很难通过外审。

创新点如何找

而论文的创新实际上也很好找,就是直接去知网数据库搜关键字，举例说明找创新的思路。

第一步,在知网数据库搜微信运营关键字,可以发现,对写的人比较多,这种情况下,就算换了研究对象,也比较难通过外审,主要原因就是,同类型的研究对象写的人实在是太多了,例如纸媒微信运营。如果要写这一方面的内容,也可以写,例如你可以写其他相关机构微信运营策略研究,这就是研究对象上的创新。

当然,后来,又了解到了媒介生态位,接着搜索相关内容，这样来看,写的人就非常少了,结合媒介生态学去写微信运营的,只有2篇硕士论文。这样的话,找一个比较冷门的研究对象去写,外审肯定可以通过。

本科毕业论文能否毕业的关键问题点不在创新点上，也就是说有没有创新点不是可以毕业与否的关键问题。虽然提倡毕业设计要具有创新性，但是本科毕业论文的核心目的还是在你对本科四年所学专业知识的掌握程度上的检测，根据我好几年写毕业论文的经验来看，能否毕业的决定性因素是以下几点：一、论文在知网的重复率达到学校要求重复率一下；二、论文论点、论据与你所学专业的相关性，涉及到设计、计算类别的还有专业知识、计算上的运用数量（例如：机械专业、工程专业等）；三、论文答辩时，答辩老师就论文展开的提问，你所做回答的专业性，即该篇论文你的了解程度和相关专业知识的掌握程度高低。以上三点便是决定你是否毕业的核心问题，当然毕业设计的时间往往长达两三个月甚至更长，在这长达数月的工作里肯定还有很多个人因素、学校因素就不做详细的解释了（也无法做详细解释，具体问题需要具体分析），最后预祝同学顺利毕业。希望此回答能给即将毕业的同学一些帮助，最后有需要帮助的同学可以联系我。纯手打回复，望采纳

论文检测的创新点是什么

1、资料创新

毕业设计论文的创新点该怎么写呢？首先要资料管理创新 ，论文里要用到的可以是比较新的内容，比如最新的科研工作成果以及专业最前沿的数据和资料，这个创新点就需要大家经常关注一些大企业相关的新闻资讯之类的，这样就可以第一时间获取有用知识！

2、方法创新

很多同学在写论文时，都会按照一些所谓常规的套路来写，这样写的出错率肯定小，但是老师在查阅的时候已经厌倦疲劳了，这时候如果有人写出别人没有写出的东西，给老师新颖的感觉，那自然会得到青睐。

3、观点创新

没有人提出来的观点，但是你提出来了，那么这个过程呢它就是一个观点进行创新。不过这个对于同学们来说有一定的难度，因为学术发展水平的高低会在这个方面体现出来，这个除了考验同学们的学术研究水平，同时也考验同学们的思维创新能力。因为有时在翻阅资料的时候，脑子里会突然想到某个想法，这时候思维转弯就转出来了，不过在提成新理论观点时，还是要严格遵循社会科学、谨慎的态度和思想，不能偏离实际，更不能虚化。

4、角度创新

大家都在用同一个角度思考和看待学生们的研究，但如果你选择了另一个角度思考，不仅仅只从一个角度创新，可能最后我们的结论就会成为一定的创新点，就像杨桃正面与侧面看是不一样的

其实毕业论文进行创新是一个研究过程的极佳体验，问题意识，知识储备与探索，也是磨练自己的过程，要让自己静下心来，才可以获取成功！

论文的创新点回答如下：

1.该课题之前从未有人研究过

2.该课题的研究切入点、视角独特(一般来说,大部分的论文创新点都是第二种,结合自己论文实际情况,有逻辑,有条理的说明即可)

3.对回答不出的问题,不可强辩。

创新是一个汉语词语，亦作“剏新”，一指创立或创造新的，二指首先。出自《南史·后妃传上·宋世祖殷淑仪》：据《春秋》“仲子非鲁惠公元嫡，尚得考别宫。今贵妃盖天秩之崇班，理应创新。”

创新从哲学上说是一种人的创造性实践行为，这种实践为的是增加利益总量，需要对事物和发现的利用和再创造，特别是对物质世界矛盾的利用和再创造。人类通过对物质世界的利用和再创造，制造新的矛盾关系，形成新的物质形态。

创意是创新的特定思维形态，意识的新发展是人对于自我的创新。发现与创新构成人类相对于物质世界的解放，是人类自我创造及发展的核心矛盾关系。

其代表两个不同的创造性行为。只有对于发现的否定性再创造才是人类创新发展的基点。实践是创新的根本所在。创新的无限性在于物质世界的无限性。

首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。 最后，具体的说一下论文创新点的写法。我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。 那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。

论文检测标点

知网检测论文，引用的参考文献并不是只有用插入尾注的方法引用参考文献才算引用，如果只是自己一个一个敲的也是算是引用的，只是引用一定得正确，必须符合以下四个标准。

一、参考文献标识一定要正确。

这里提及的参考文献标识是指的论文的最后，由“参考文献”四个字独占一行，你再在下面列出你所引用的各个参考文献的名称等等。记住，每一个参考文献都必须有正确且明显的标识，例如：[XXX]、(XXX)等，这个标识可以电脑生成，也可以自己手工打，但是一定得是正规的，不能有任何的其他标点符号。

二、不能有太长的引用内容。

不管你是不是标出了引用，我们都不能引用太长别人的文章，毕竟引用只是为了佐证自己的观点，如果大段大段地引用的话，不是为了扩充字数，那就只有被判定为“抄袭”了。

三、引用符号使用正确。

我们在论文的中间如果有引用文献，一定记住将引用符号标记上，如果没有引用符号的标记，那么是很有可能被直接标红的，而这种情况可以说是最多的。同时记住，引用的内容最好是在双引号之中，最后使用句号，如果双引号中间也有句号的话也会被标红视为抄袭的哦。

四、不要篡改原文。

在引用参考文献的时候，不要对别人的原话进行删改或者增加，不然也是会被视为抄袭的哦。

扩展资料：

参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。

按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。

然而，按照GB/T 7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》”的定义，文后参考文献是指：“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。“

根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为“对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字”，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。

参考资料来源：学术端系统-知网论文检测中如何引用文献才不会被标红？

论文查重系统判断抄袭的方式：1、和其他文献期刊、学位论文、网络学术文章，在语义上相识。2、大面积范围的引用，凑字数。第一种抄袭，分为两种，一种是有意识地抄袭，完全照搬其他地方的文献，网络学术文章数据，或者有部分修改。第二就是无意识的抄袭，可能完全是你自己写的，但是系统查出来你还是抄袭了，这就是无意识的抄袭，由于这种情况的不可判断，所以一般高校对于学位论文，是允许一定比例的相似的。一般在20%-30%左右。论文怎样算抄袭?第一核心语义相同，语句中往往存在着形容词，副词等一些修饰词，没有什么具体的意义存在。有的时候大家会把文献原文照搬过来然后加上一些修饰词，或者把语句的循序调换，其实这样做没有实际意义，对于目前的自然语言，大数据分析技术，这个已经不能躲避被查到抄袭了。完全没有任何变动的就更不用说了，肯定是抄袭的。目前可能存在一些学术方面的常用语，目前还不能很好的完全规避，需要指导老师进行人为的降重处理。就学术研究而言，被动抄袭的发生概率不会超过10%，只要是完全以实践为基础进行的学术报告，就不存在论文查重不过的情况。要想顺利毕业，还是要自己踏踏实实的做好学术研究才是正道。

就是本文，与网络上的文章，重复率有多少，抄袭的是多少。

目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：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。