这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。
最好是多收集点生物信息方面的资料，题目可以写生物信息的发展历程，等等
生物信息学我有来头
生物信息学推荐系统设计关键词：推荐系统；生物信息学推荐系统(RecommenderSystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(Bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站NCBI(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(Microsporidia)的DNA序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。1推荐系统的工作流程应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(Explicit)和隐式获取(Implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。(2)信息处理。信息获取阶段所获得的用户信息，一般根据推荐技术的不同对信息进行相应的处理。用户信息的存储格式中用得最多的是基于数值的矩阵格式，最常用的是用m×n维的用户—项目矩阵R来表示，矩阵中的每个元素Rij=第i个用户对第j个项目的评价，可以当做数值处理，矩阵R被称为用户—项目矩阵。(3)个性化推荐。根据形成推荐的方法的不同可以分为三种，即基于规则的系统、基于内容过滤的系统和协同过滤系统。基于规则的推荐系统和基于内容过滤的推荐系统均只能为用户推荐过去喜欢的项目和相似的项目，并不能推荐用户潜在感兴趣的项目。而协同过滤系统能推荐出用户近邻所喜欢的项目，通过用户与近邻之间的“交流”，发现用户潜在的兴趣。因此本文所用的算法是基于协同过滤的推荐算法。(4)推荐结果。显示的任务是把推荐算法生成的推荐显示给用户，完成对用户的推荐。目前最常用的推荐可视化方法是Top－N列表[7]，按照从大到小顺序把推荐分值最高的N个事物或者最权威的N条评价以列表的形式显示给用户。2生物信息学推荐系统的设计综合各种推荐技术的性能与优缺点，本文构造的生物信息学推荐系统的总体结构如图2所示。生物信息学推荐系统实现的主要功能是在用户登录生物信息学网站时，所留下的登录信息通过网站传递到推荐算法部分；推荐算法根据该用户的用户名从数据库提取出推荐列表，并返回到网站的用户界面；用户访问的记录返回到数据库，系统定时调用推荐算法，对数据库中用户访问信息的数据进行分析计算，形成推荐列表。本系统采用基于近邻的协同过滤推荐算法，其结构可以进一步细化为如图3所示。算法分为邻居形成和推荐形成两大部分，两部分可以独立进行。这是该推荐系统有别于其他系统的优势之一。由于信息获取后的用户—项目矩阵维数较大，使得系统的可扩展性降低。本系统采用SVD矩阵降维方法，减少用户—项目矩阵的维数，在计算用户相似度时大大降低了运算的次数，提高了推荐算法的效率。(1)信息获取。用户对项目的评价是基于用户对某一个项目(为表示简单，以下提及的项目均指网站上的生物物种)的点击次数来衡量的。当一个用户注册并填写好个人情况以后，系统会自动为该用户创建一个“信息矩阵”，该矩阵保存了所有项目的ID号以及相应的用户评价，保存的格式为：S+编号+用户评价，S用于标记项目，每个项目编号及其评价都以“S”相隔开；编号是唯一的，占5位；用户评价是用户点击该项目的次数，规定其范围是0~100，系统设定当增加到100时不再变化。这样做可防止形成矩阵时矩阵评价相差值过大而使推荐结果不准确。(2)信息处理。信息处理是将所有用户的信息矩阵转换为用户—项目矩阵，使用户信息矩阵数值化，假设系统中有M个用户和N个项目，信息处理的目的就是创建一个M×N的矩阵R，R[I][J]代表用户I对项目J的评价。(3)矩阵处理。协同过滤技术的用户—项目矩阵的数据表述方法所带来的稀疏性严重制约了推荐效果，而且在系统较大的情况下，它既不能精确地产生推荐集，又忽视了数据之间潜在的关系，发现不了用户潜在的兴趣，而且庞大的矩阵增加了计算的复杂度，因此有必要对该矩阵的表述方式做优化，进行矩阵处理。维数简化是一种较好的方法，本文提出的算法应用单值分解(SingularValueDecomposition，SVD)技术[8]，对用户—项目矩阵进行维数简化。(4)相似度计算。得到降维以后的用户矩阵US，就可以寻找每个用户的近邻。近邻的确定是通过两个用户的相似度来度量的。本文采用Pearson相关度因子[9]求相似度。(5)计算用户邻居。该方法有两种[10]，即基于中心的邻居(Center－BasedNeighbor)和集合邻居(AggregateNeighbor)。本系统采用了第一种方法，直接找出与用户相似度最高的前N个用户作为邻居，邻居个数N由系统设定，比如规定N＝5。(6)推荐形成。推荐形成的前提是把当前用户的邻居ID号及其与当前用户的相似度保存到数据库中，而在前面的工作中已找出各用户的邻居以及与用户的相似度，推荐形成部分只需要对当前登录用户进行计算。推荐策略是：对当前用户已经访问过的项目不再进行推荐，推荐的范围是用户没有访问的项目，其目的是推荐用户潜在感兴趣的项目；考虑到系统的项目比较多，用户交互项目的数量很大，所以只筛选出推荐度最大的N个项目，形成Top－N推荐集，设定N＝5。3生物信息学推荐系统的实现生物信息学推荐系统的实现可以用图4来表示。数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQLServer2000实现。数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQLServer2000，主要完成以下功能：初始化新用户信息矩阵；插入新项目时更新所有用户的信息矩阵；用户点击项目时更新该用户对项目的评价；删除项目时更新所有用户的信息矩阵。用户访问层主要涉及网页与用户的交互和调用数据访问层的存储过程，在这里不做详细的介绍。推荐算法完成整个个性化推荐的任务，用Java实现。(1)数据连接类DataCon。该类完成与SQLServer2000数据库的连接，在连接之前必须要下载三个与SQLServer连接相关的包，即、和。(2)数据操作类DataControl。该类负责推荐算法与数据库的数据交换，静态成员Con调用()获得数据库连接，然后对数据库进行各种操作。把所有方法编写成静态，便于推荐算法中不创建对象就可以直接调用。(3)RecmmendSource与CurrentUserNeighbor。这两个类作为FCRecommand类的内部类，RecmmendSource用于保存当前用户的推荐列表，包括推荐项目号和推荐度；CurrentUserNeighbor用于保存邻居信息，包括邻居ID号、相似度及其访问信息。(4)协同过滤推荐算法FCRecommand。该类实现了整个推荐算法，主要分为邻居形成方法FCArithmetic和推荐形成方法GenerateRecommend。下面给出方法FCArithmetic的关键代码：Matrixuser_item=();//获取用户—项目矩阵user_item=(user_item);//调用SVD降维方法Vectorc_uservector=newVector();//当前用户向量Vectoro_uservector=newVector();//其他用户向量Vectorc_user_correlate_vector=newVector();//当前用户与其他用户之间相似度向量for(inti=0;ifor(intj=0;((i,j));//1.获得当前用户向量for(intk=0;();for(intl=0;((k,l));//2.获得其他用户的向量//3.计算当前用户与其他用户的相似度usercorrelativity=(c_uservector,o_uservector);(usercorrelativity);}//4.根据当前用户与其他用户的相似度，计算其邻居(i,c_user_correlate_vector);}根据邻居形成方法FCArithmetic，可以得到每个用户的邻居。作为测试用例，图6显示用户Jack与系统中一部分用户的相似度，可以看出它与自己的相似度必定最高；并且它与用户Sugx访问了相同的项目，它们之间的相似度也为1，具有极高的相似度。4结束语在传统推荐系统的基础上，结合当前生物信息学网站的特点，提出一个基于生物信息平台的推荐系统，解决了传统生物信息网站平台信息迷茫的缺点，为用户推荐其感兴趣物种的DNA或蛋白质序列。优点在于协同过滤的推荐算法能发现用户潜在的兴趣，能促进生物学家之间的交流；推荐算法的邻居形成与推荐形成两部分可以单独运行，减少了系统的开销。进一步的工作是分析生物数据的特点及生物数据之间的关系，增加用户和项目数量，更好地发挥推荐系统的优势。参考文献：［1］PAULR，[J].CommunicationsoftheACM，1997,40(3):56－58.[2]陈新.生物信息学简介[EB/OL].(2001)..[3]林毅申,林丕源.基于WebServices的生物信息解决方案[J].计算机应用研究,2005,22(6):157－158,164.[4]邢仲璟,林丕源,林毅申.基于Bioperl的生物二次数据库建立及应用[J].计算机系统应用,2004(11):58－60.
1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学 分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.
生物信息学、表观遗传学、核酸等。生物学教育期刊都可以发表生物信息学、表观遗传学、核酸、计算生物学、微生物前沿等等。《生物教育杂志》(JournalOfBiologicalEducation)是一本以生物-生物学综合研究为特色的国际期刊。
一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
毕业论文存在问题及解决方案怎么写如下：
1、选题困难，定题匆忙。许多学生在选择毕业论文的题目时非常被动。他们没有自己感兴趣的主题，也没有一定资料数据的积累，因此在选择主题时举棋不定。一篇文章是否好在很大程度上取决于你选择的主题。好的选题可以帮助你快速、流畅地写作，所以选题很重要。我希望童鞋们能花更多的时间来思考自己的主题，一定要切合现实，不能泛泛空想，不着边际。
2、观点表述困难。在写作过程中，我们会带着自信的看法去写论文观点和论据，也不斟酌一二，当我们回头再看时，已经偏离了我们想要论述的观点以及观点过于片面。因此，如果我们想解决这个问题，我们需要提前查看一些相关的文献。最好在写作前先整理出一个小框架，整理出头绪再去写作即可。
3、抄袭现象严重。随着互联网的发展，为学生撰写论文在查找信息方面提供了很多的便利。但是，许多学生没有合理使用网络资源。他们查询不是为了借鉴学习，而是剽窃，不仅仅是复制某些段落，严重的甚至复制整篇论文。这将导致论文在学校那边查重不过关并延迟毕业时间。
4、论文为满字数而长篇大论。论文的主题应紧密联系，重点突出，观点和资料的选择应遵循简洁明了的原则。对于那些可写可不写的观点和资料，即使观点正确，资料珍贵，也一律割爱。
水运是使用船舶运送客货的一种运输方式。 水运主要承担大数量、长距离的运输，是在干线运输中起主力作用的运输形式。在内河及沿海，水运也常作为小型运输工具使用，担任补充及衔接大批量干线运输的任务。2015-2019年期间我国内河航道通航里程总体波动较小，2019年通航里程为万公里，较2018年大幅回落。我国六七级航道合计通航里程为34523公里，占全国总航道里程比重为。2019年水上运输船舶万艘，净载重量万吨。其中内河运输和沿海运输合计完成货运量为亿吨，占总货运量比重为。2019年全年完成水运建设投资1137亿元，主要分为内河建设和沿海建设。
我国内河航道通航里程总体波动较小，2019年通航里程为万公里，较2018年大幅回落
2015-2019年我国内河航道通航里程总体波动较小，2018年通航里程达到近5年最高值，2019年我国内河航道通航里程为万公里，同比下降，较2018年大幅回落。
我国六七级航道合计通航里程为34523公里，占全国总航道里程比重为
2019年我国各等级内河航道通航里程分别为：一级航道1828公里，二级航道4016公里，三级航道7975公里，四级航道11010公里，五级航道7398公里，六级航道17479公里，七级航道17044公里，等外航道里程万公里。
我国水上运输船舶保有量及船舶净载重量均呈波动下降态势，2019年水上运输船舶万艘，净载重量万吨
2015-2019年我国水上运输船舶保有量及船舶净载重量均呈波动下降态势。2019年年末全国拥有水上运输船舶万艘，同比下降;净载重量万吨，增长。
2019年我国水上完成货运量主要以内河运输和沿海运输为主，合计完成货运量为亿吨，占总货运量比重为
2019年全年完成货运量亿吨，同比增长，完成货物周转量亿吨公里，同比增长。其中，内河运输完成货运量亿吨、货物周转量亿吨公里;沿海运输完成货运量亿吨、货物周转量亿吨公里;远洋运输完成货运量亿吨、货物周转量亿吨公里。
2019年全年完成水运建设投资1137亿元，主要分为内河建设和沿海建设
2019年全年完成水运建设投资1137亿元，比上年下降。其中，内河建设完成投资614亿元，下降;沿海建设完成投资524亿元，下降。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国水运行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
毕业论文开题报告 论文题目: 学生姓名: 学 号: 专 业: 指导教师: 年 月 日 开题报告填写要求 1.开题报告作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一.此报告应在指导教师指导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成,经指导教师签署意见审查后生效. 2.开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写,按成教处统一设计的电子文件标准格式列印,禁止列印在其它纸上后剪贴,完成后应及时交给指导教师签署意见. 3.学生查阅资料的参考文献应在3篇及以上(不包括辞典,手册),开题报告的字数要在1000字以上. 4.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—94《资料元和交换格式,资讯交换,日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写.如"2004年9月26日"或"2004-09-26". 毕 业 论 文 开 题 报 告 1.本课题的研究意义 中国网际网路经过10年的持续发展。目前在普及应用上正步入崭新的多元化应用阶段。有关资料显示，中国宽频使用者、网路国际出口频宽、上网方式和途径、网路应用服务更趋多样化。人们对网际网路的使用广度、信用度、依赖度正在逐步提高。随着网路提供的功能和服务的进一步完善，网路应用化、生活化服务正逐步成熟。网际网路的影响正逐步渗透到人们生产、生活、工作、学习的各个角落。中国网际网路整体呈现较快的增长态势。但中国地区之间网际网路发展水平、普及水平还存在明显的差距，呈现"东快、西慢，城快、村慢"的特点，因此，加大对于网际网路应用和发展的研究力度，借鉴国外网际网路应用的成功范例引入和普及网际网路应用的先进经验是当务之急。 2.本课题的重点和难点 第一，从全国人口来看，网际网路普及率还很低，仅有，与世界平均水平约14%还有较大差距。因此要普及网际网路，让更多人来使用网际网路是任重道远的事情。 第二，网上资讯资源还不够丰富，质量比较好的、能反映我国优秀文化的、对广大网民有真正用处的资讯还不够多。根据国信办的调查，截至2004年底，我国共有亿中文网页，比2003年底差不多翻了一番，但是仅占全世界网页数量(300多亿)的2%，比例很低。因此我们需要网上有更多丰富的内容，特别是健康的、有质量的、有针对性的内容。 第三，目前，网际网路产业虽然在电子政务、电子商务方面进行了不少探索，也取得了一些成果，但是从整体上看网路应用水平和实效(即网民的使用者体验)还比较初级。在技术驱动下产生的包括网路游戏、电子商务、无线宽频、VoIP、P2P等新的应用还没有形成成熟的盈利模式。 第四，新技术发展遭遇机遇和挑战。当前国外网际网路新技术层出不穷，一直处于网际网路发展的领先地位，而我国的自主创新能力比较薄弱，因此需要更加努力，迎头赶上。 第五，网路安全和网路文明面临严峻挑战。网路文明要靠 *** 法制、行业自律、网民的自觉来维护，而最关键的应该是网民素质的提高。就像交通管理一样，有交通法规的限制，也有警察的监管，但是最关键的还是司机素质的提高，否则交通事故还是无法避免的。同时，提供内容、服务的企业也应当承担其责任，实施行业自律。 3.论文提纲 我国网际网路在若干领域的应用 1.网际网路在 *** 中的应用 2.网际网路在企业中的应用 3.网际网路在消费群体中的应用 我国网际网路应用前景 1.网际网路将加速融入我们的生活 2.网际网路经济逐渐产生效益 3.宽频网路建设打通网际网路应用瓶颈 4.网际网路成为国民经济新的增长点 毕 业 论 文 开 题 报 告 指导教师意见: (对本课题的深度,广度及工作量的意见) 指导教师: (亲笔签名) 年 月 日 系部审查意见: 系部负责人: (亲笔签名) 年 月 日
到网上搜开题报告的模板，照着写一个就行了，很简单的。或者根据你写的论文提纲，觉得其中哪几个标题不好写，这就是难点了；或是哪几个标题是论述的重点，字数多的就是重点了。
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你论文选题定好了吗？开题报告选题老师同意了？开题报告格式要求准备好了没 还有什么不懂的地方可以问我，希望能够帮到你？ 当论文选题确定之后，开题报告和文献综述通常是需要首先进行写作的，鉴于不少同学对开题报告和文献综述还存在较大疑 惑，本次分别说下开题报告和文献综述的一般写法吧，看完之后应该可以有个全面的了解，希望对你有所帮助。 开题报告的主要内容一般包括选题背景、国内外研究现状、研究意义、主要研究内容（提纲）、研究方法以及参考文献； 其他的一些内容根据学校具体要求而定。 1、选题背景：就是简单介绍一下是在什么样的背景下选择该题目作为研究物件的 ，比如题目是《关于我国中小企业融资困难问题的研究》，那么选题背景中就可以大概介绍下我国当前中小企业融资的现状 ； 2、国内外研究现状：分别选一些题目相关的国内外文献，大概总结下作者提出的观点、理论之类的； 3、研究意义：顾名 思义，就是只研究这个课题有什么意义，又可以细分为现实意义和理论意义；现实意义就是指在实际中有什么作用，而理论 意义则是指本课题的研究对于现有的一些理论具备怎样的作用，比如可以说对已有的理论做了有力的补充，同时也为后续研 究者进行更进一步的研究提供了一定的理论基础之类的； 4、主要研究内容（提纲）：这个不用过多解释，部分学校的开题报 告在研究内容一项中需要列出具体的写作提纲； 5、研究方法：进行研究所采用的主要方法，比如查阅文献、问卷调查、建 立模型之类的，可以视具体情况而定； 文献综述 简单说来，文献综述就是对你题目相关的一些文献资料的概述，也可以 说是对国内外相关研究现状的一个总结。为了写出文献综述，你首先需要去搜集一些近3年以来跟题目相关的一些参考文献， 写作主要内容一般包括：前言、主题、总结和参考文献。 1、前言：主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综 述的范围，简要说明有关题目的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓; 2、主题：主要是对国 内外相关研究现状进行概括，其中分为国外研究现状及国内研究现状，分别列出一些相关研究者的观点或理论；比如"XXX （2013）认为，....."、”XXX（2014）提出了这样的观点，他认为..."; 3、总结：文献综述最好不要只是简单罗列别人的观点，最终，你还得对别人的研究成果进行总结，在总结里提出自己的一些看法； 4、参考文献：这个无需多说，就是列出你写这篇文献综述参考了哪些文献，参考文献的格式具体参考你学校的格式要求，如果没有的话，可以去看看一般参考文献格式。 提醒：文献综述注意不要简单的堆砌别人的观点，最好是可以对不同的研究成果进行归类，并且需要提出一些自己的看法。
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现代化智能灌溉技术推广困难与发展方向论文
在学习、工作中，大家都接触过论文吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。那么，怎么去写论文呢？以下是我为大家整理的现代化智能灌溉技术推广困难与发展方向论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
摘要： 本文阐述了农业灌溉技术的现状和发展方向，对物联网、无线传感器、大数据以及智能感知等人工智能技术与灌溉技术相结合，实现农业灌溉的智能化、规模化管理，以及农业生产的灌溉环节面临的困难和挑战做出了深入的分析，对农业生产的智能化有一定的参考意义。
关键词： 智能灌溉；传感器；无线；物联网；大数据；
农业是社会生产和生活的基础。随着科技的发展，各项技术不断应用到农业生产中，“智慧农业”以智能感知、物联网、大数据和机器学习为依托，逐渐成为现代农业建设的主方向。
水资源的储备和利用技术与现代农业的发展休戚相关，水资源的不合理利用，甚至浪费，成为农业现代化发展的瓶颈。另外，水资源的地域分布不均和季节分布不均，干旱缺水与水资源短缺已成为制约现代农业可持续发展的重要因素。一方面是水资源严重不足，一方面是不科学的灌溉方式，这不仅造成了水资源的浪费，更加剧了水资源的短缺。另一方面，气候变化及其影响也是现代化智能灌溉要面临的挑战。气候变化会导致水质的下降，水和土壤盐分的增加，进而加大灌溉需求，最终导致农业生产成本的提高。
农业智能化灌溉技术通过基于无线传感器技术的物联网技术、云计算技术、大数据技术以及人工智能技术等，集智能感知、智能预报、智能决策、智能分析为一体，为农业生产灌溉提供智能预测与决策方案，达到精确化灌溉的目的，是高品质农作物产品生产的重要一环。
因此，发展农业智能化灌溉技术，实施旨在改善水资源管理的技术创新，实现水资源的合理利用，同时，能够实施水肥一体的灌溉技术的革新，在大幅减少灌溉水用量的同时，能够降低农作物生产成本，提高作物的产量和质量，是目前我国农作物生产的一个战略目标。
1、我国农业灌溉技术的现状
灌溉行业发展迅速，在欧美发达国家已经有了成熟的应用。以滴灌、喷灌为主的水肥一体化灌溉模式在国外已经非常普及，但国内，农业生产企业总体上对于水肥一体化的认知程度还是不够。
我国大部分地区，特别是北部地区，由于干旱气候决定的资源性缺水比较严重，而中部地区则同时面临着严重的水质性缺水和资源性缺水。即使是南方地区，也存在季节性缺水的情况，给农业生产发展带来了阻碍。同时，气候环境、温室效应等因素也使得水资源的供需矛盾日渐显现，在一定程度限制了这些地区的经济发展和繁荣。
目前，农业生产灌溉技术主要采取滴灌、喷灌、微灌等节水灌溉措施，虽然相对于大水漫灌而言，已经实现了较高的效率，但从综合效果看，还无法根据农作物的生产环节进行按需灌溉，精细化程度远未满足当下生产的需要。公开资料显示，生产一公斤粮食耗水量高达800公斤，相对于先进国家，生产一公斤粮食耗水量约为500公斤，差距还是很明显。
传感器的兴起使农业生产更加精准和安全，比如，现在许多灌溉公司正在开发跟气候环境、土壤环境相关的传感器技术，通过物联网技术，来实现对农业灌溉的精细化管理和控制，但目前，特别是国内，对这些技术的应用，还处于探索初级阶段。
为了全面实现我国农业高效灌溉系统的建设，必须要大力推广基于物联网结合无线传感器技术的农业灌溉应用，建立基于物联网和传感器等新技术基础上的节水灌溉体系。
2、实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术的意义
实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，为实现我国从传统农业向现代化、集约化、规模化农业发展提供了一个强有力的.技术支持，是解决我国农业灌溉作业中水资源短缺问题的最佳途径。
农业生产中，灌溉环节是最为重要、也是人力成本花费较高的环节。智能化物联网灌溉技术的应用，不仅能够节约灌溉用水，还能够最大化降低人力成本。
实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，能够对植物生长的各个环节进行精细化的监控，提高作物产量；另外，结合水肥一体灌溉技术的应用，还有利于提高和改善农作物的品质和产量，达到增产增收的效果。
实施基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，能够实现灌溉的自动控制、远程控制，减少人为操作的盲目性与随意性，提升农业灌溉的综合管理水平，改变原先粗放式的灌溉模式，全面提高农业生产的效率，为规模化、集约化农业生产奠定基础，有效地缓解我国灌溉水资源紧缺的问题。
综上所述，基于无线传感器的智能化物联网灌溉技术，必然成为今后农业智能化灌溉发展的趋势。
3、现代化智能灌溉技术推广的困难
商业型智能灌溉设备系统成本高昂，中小农业商户承担不起费用，无法使用智能灌溉系统，比如：典型商业传感器非常昂贵，因此提供可连接到节点的低成本传感器用于灌溉管理和农业监控系统，成为推广智能灌溉的一个挑战。
不同土壤类型和土地所需的灌溉水量不同，如果没有因地制宜地实施灌溉方案，使用过多或过少的水量都有可能造成产量损失或质量达不到要求。在过多灌溉的情况下，径流会导致营养物的流失以及水资源的浪费；水量过少，无法满足农作物生长需求。使用智能灌溉调度系统可以帮助用户确定最佳的灌溉方案，有效提高生产力并减少这些不利的环境影响，也是农业灌溉智能化地必要途径，由于前期需要高投入，农民地积极性很难被调动，致使新技术的实施进展缓慢。
基于物联网和无线传感器的智能灌溉技术，涵盖了农业科学，电子科学，计算机信息科学，环境科学等多学科技术，比如，不同类别的的作物对土壤环境和温湿度环境的要求是不同的、地下根部分和地上茎叶部分对水分要求也不同，有的作物的价值在根部，有的作物价值在叶部，因此，就需要灌溉系统根据不同的要求采用不同的灌溉方式。因此，智能化灌溉技术的实施，有比较高的挑战。
4、现代化智能灌溉技术的发展方向
基于物联网和无线传感器等智能感知技术的现代智能灌溉技术，利用无线传感器技术，采集土壤的温度、湿度、酸碱度以及土壤的水分含量、二氧化碳浓度等土壤墒情信息，结合气候环境传感器采集的温湿度、光照强度等环境信息，实时监测周围环境的变化，甚至能够监测到作物表面的水分等作物生理信息，并通过物联网无线通讯网络，将采集的原始信息传送到云端数据中心进行处理、存储，实现信息互通与共享。再通过大数据技术对这些信息进行综合对比分析，根据分析结果对灌溉实行智能化的判断，制定出最适宜作物生长的灌溉方案，根据需要实时、自动驱动相应的灌溉设备，对农作物实施智能化、精细化的灌溉，灌溉阶段完成后，作物生长监控系统可以对灌溉结果进行对比分析，提供更合理的灌溉调整方案，形成闭环，最大化减少人工干预，使得各功能模块达到互相协作的目的，有效帮助农业生产者计划和管理灌溉的时间、灌溉的频率和用水量，将作物生长需要的水分和土肥环境调整到最优状态，减少水的浪费，节约生产成本，并最大程度地减少过量灌溉，从而确保灌溉的准确性与高效性。另外，通过土壤传感器对土壤成分的分析，进行灌溉系统施肥操作，实现水肥一体的灌溉作业，是现代化智能灌溉技术的发展方向之一。
随着农业物联网平台的建设的不断推进，结合气候预报信息和相关传感器收集的气候信息，对可能发生的气候灾害采取预防性措施，例如：针对干旱气候，可以提前布局，储蓄水量，以备干旱来临，有充足用水，实施预防性灌溉，提高农作物抵抗灾害的能力。
综上所述，构建一个多功能，高效率、低能耗的基于智能灌溉技术的节水灌溉平台具有十分重要的意义，也是未来物联网智能化灌溉发展的必然趋势。总之，随着科技的发展，新的技术不断出现，智能灌溉技术融合到农业生产的整个过程，形成完整的闭环系统，不断提升农业生产管理水平，是现代化智能灌溉技术发展总的方向。
5、结论
物联网结合无线传感器技术作为新一代信息化技术的高度集成与综合性应用，已经成为了当今科技发展的战略发展方向之一。我国农业生产规模的不断扩大和农业发展的需要，水资源管理至关重要。物联网与农业的相结合，为农业信息化技术与农业产业的发展，提供了新的机遇和挑战，同时农业生产也为互联网技术提供了一个广阔的应用平台，尤其是智能灌溉技术的应用，可以直接有效地解决当前农业发展中遇到的问题，为农业的现代化进程提供强劲的动力，实现高效的精准化灌溉，全面提高农业生产效率。
建设我国农业高效智能化灌溉体系，必须要大力推广基于物联网结合无线传感器技术的农业灌溉应用，以提高农业生产效率和水资源的利用率，保证粮食生产和消费用水的充足和节约。
6、参考文献
[1]赵庆建,王昌海,丁胜,等.农业智能灌溉系统关键技术研发[J].江苏科技信息,2018(2):59-61.
[2]杨彦鑫,阮解琼,黄兆波,等.基于ZigBee的智能农业灌溉系统研究[J].农业与技术,2017(4):66.
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农业物联网技术论文篇二 基于物联网技术的智慧农业实施方案分析 摘要：我国发展越来越快，科学技术水平也越来越高，并且我国的技术水平还处在不断发展的过程中。我国的农业生产也不断加入高科技，农业不断向现代化方向发展。在农业生产中物联网技术逐渐受到重视。物联网技术是_种新的农业发展的模式，是智慧农业技术，这项技术不但能提高我国农业的生产效率，还能促进农业的现代化发展。这项技术主要是解决我国农业信息传播不够及时、新技术推广受限等问题。文章将针对物联网技术在我国智慧农业中的促进作用进行详细的分析，从而为我国农业发展做出贡献，推进我国农业的不断发展。 关键词：物联网;技术角度;智慧农业;实施方案 我国是一个地大物博的国家，自古以来就是农业大国，在古代农作物的产量主要受自然气候的影响，而现在我国通过技术手段可以大大地提高农作物的产量。我国一直在提倡生态农业和智慧农业，现在我国的技术更是在不断更新和发展，尤其是物联网技术的出现大大促进了智慧农业的发展，利用物联网技术是发展我国智慧农业的一个重要手段，也是我国农业发展的必经之路。科学技术为农业生产提供的是技术保障和技术创新，为了确保我国的农产品能够实现自给自足并能满足出口要求，我国的农业必须不断创新发展，农业的发展还能促进农民增收，农民增收有利于提高农民的生活水平，有利于我国社会的稳定和发展。物联网技术是利用现代化的通信技术手段对农业生产进行跟踪和监控管理。在以前我国的农民主要是通过自己的经验进行农业种植，我国的农业专家也主要是通过人工测量和人工种植试验田的方法收集农业信息。这不仅要消耗大量的人力和物力，而且还非常消耗时间，整体效率很低，而且受多种不确定因素的影响，准确度也很低。但是自从采取了物联网技术之后，应用无限传感器收集信息不仅降低了人力、物力消耗，而且准确度和效率都得到了提高。众多的传感器节点组合在一起就形成了一张功能各异的监控网络，能够及时发现农业生产中存在的问题，并准确指出问题发生的位置，分析问题发生的原因，这样就可以不断提高农业生产的综合效益，使我国的农业不断发展和进步。 1.智慧农业发展的现状分析 智慧农业是我国农业发展的一个新的方向，区别于传统农业的主要依靠人力和经验的种植方法，智慧农业更倾向于收集和整理农业生产中的宝贵经验，通过物联网技术将这些有效信息进行整合和分析，然后共享。这样做可以大大地提高农业生产的效率，促进农业的现代化发展。 农业基础设施现代化现状 我国一直都在关注农业发展，尤其是对于基础设施方面的建设更是尤为关心，现在因为政府的重视和支持，农业设施不断改建，我国的农田灌溉设施更加完善，农业电网设施也更加完备，农村的水利设施也得到了完善，我国的农业基础设施建设已经由量的进步变成了质的发展，可以说基本实现了农业生产的现代化。但是不足之处是，东西部的发展还存在着一定的差距，东方的农业发展由于地理和自然条件的先天优势，而且在基础设施建设方面也优于西部，所以东部的发展还是要快于西部。现在我国还在不断打造更加现代化的农业生产，只要我们不断地按照国家的指导执行，在国家的扶持下一定会使农业得到更陕、更好的发展。 物联网技术在农业中的应用现状 现在网络已经不再是城市的专属，很多村镇都已经引入了互联网，一些发展较快的村镇甚至实现了光纤网络。现在可以说是，村村有电话，村村有限电视入户，基本上实现了网络普及。这也为我国的物联网技术在农业中的运用提供了基础。从种植到收获到销售整个的流程记录和研究农业产品的信息，同时还通过物联网技术对农业的农田、土壤和水利等进行合理的分析和分配，达到效率的最大化。 物联网技术在农业应用中存在的问题 虽然物联网技术已经在农业生产中得到了应用并起到了重要的作用，但是仍然有一些问题存在。首先，我国的信息化由于受到各种条件的限制并没有得到全面普及，有些农村的基础设施还不够完善，虽然这项技术可能取得了试点的成功，但在普及的过程中受到了限制。除了基础设施方面的力度不够，还有就是农村缺乏专业的农业人才，人们的就业观往往是向往城市的繁华，很少有人才会回到农村，这也是我国农业难以得到发展的一个非常重要的影响因素。还有一点就是技术层面的因素，由于我国的农村宽带技术还不是很完善，所以缺乏信息技术层面的支撑，这也是造成物联网技术难以在农业生产中全面普及的一个重要问题。 新技术推广应用不足 现在的物联网技术在智慧农业方面的应用还包括对农业新技术的推广应用工作。这项新型技术虽然受到了国家的重视和重点扶持，但是由于现在各地还是处在一个初级的摸索阶段，所以还是会遇到很多问题。比如各地的农业生产现状不同、网络普及程度不同、人才和技术水平不同，这些都造成了新技术的推广受到了限制。而且有的运营商为了获得利益的最大化，往往会对资源的分享设置障碍，这样会造成访问受限和信息共享不畅通等问题，甚至农民需要对新技术进行购买，大大增加了农民的经济负担，这样做也大大地阻碍了农业新技术的推广和普及，同时也会打消农民学习新技术的积极性，影响我国智慧农业发展方案的实施。 2.从物联网技术方面对智慧农业进行的方案设计 物联网技术的指导思想 我们要通过以点带面的方法对物联网技术实施试点应用，然后针对各地的不同情况，进行符合地区特色的规划和实施。我们要以增加农业产品的产量、提高农业产品的质量、不断增加农民的收入为动力，不断构建物联网，收集和推广各项农业生产方面的知识和技术，实现农业生产各项资源的有效整合，把农业生产的产业链进行横向和纵向的延伸发展，同时也有利于促进我国农业的可持续发展，提高我国农业的现代化水平，加快我国农业和国际化接轨的速度。 物联网技术的方案架构 在此过程中我们不要进行不必要的浪费，要秉承节约成本的原则，根据现在的资源进行收集和整理工作，不断进行资源的整合工作，然后通过物联网共享信息资源，在农业生产的过程中不断进行研发，通过研发的技术再反过来促进生产，达到良性的循环。 智慧农业物联网并不是一个个独立的模块，而是有着自己的方案架构，主要是由田间管理框架、水文管理框架、种子管理框架、气象管理框架、流转管理框架、虫害管理框架、农药管理框架、农机管理框架、物流管理框架、加工管理框架和电力管理框架等众多的组织框架构成的。这样几个框架结构分成几个重要的模块，对我国的农业生产技术进行分类，促进我国的农业技术发展，可以不断提高我国农业人才的技术能力和我国农业的可持续发展。物联网为农业生产提供了安全、可靠的网络运行环境，使我国农业的各项数据和信息都能得到有效的共享。在构建这个方案框架的过程中，还需要国家和政府给予大量的支持才能够完成这项复杂的工程。 物联网技术的组织保障 对于物联网这项技术，我们必须进行好规划和顶层的设计。这对技术的要求很高，涉及的技术层面也比较广，所以为了实施好资源的收集整理和共享，就必须强化顶层设计，不能出现重复建设的浪费现象。必须投入大量的人力、物力研究这个课题，要不断发展人才并且通过这些技术人才的研究做好农业物联网各方面的制定工作，一定要建立完善的组织保障。相关的政府部门也应该成立专门的工作小组，对这项工作中遇到的问题及时跟踪和解决，不断地对出现的问题进行协调，保证物联网技术的实施能够顺利进行。 物联网技术的人才培养 目前，我国物联网技术发展受到限制，还有一个重要的影响因素是缺乏相关的人才。物联网技术的人才本来就很缺乏，农业方面的人才更是紧缺。所以现在的当务之急是要联合各大高校和科研机构培养这方面的人才。这些人才不仅要精通物联网技术，还要懂农业生产方面的知识和技术。我国可以组织人员对这些人才进行集中培训，并且根据实际需要为这些人才提供进修条件，使他们能不断地更新和发展技术。除了物联网技术的人才培养，还要加强农业生产人员的培养，这些人才要懂农业技术，还要能掌握简单的物联网技术，这样才能够自主地从物联网上获得自己想要的信息和技术知识，不断促进农业的现在化发展。我国可以建立对这些人才的鼓励机制，对农业现代化做出贡献的人员可以获得相关的奖励，以此激励他们更好地进行农业生产技术的研发和共享。 3.结语 综上所述，通过对我国农业发展现状和我国农业信息化程度的分析可以得出结论，我国必须通过物联网技术的实施来促进智慧农业的发展。在我国的农业现代化发展进程中，各级政府都应该对智慧农业和物联网技术引起足够的重视，并且根据各地区的实际情况和各地区农业发展的实际程度加强对物联网技术的实施。这项技术是我国实现农业大数据发展的一项重要途径，一定能促进我国农业向着集约化、科学化、标准化和信息化发展。可以说物联网技术就是一项对于农业生产领域的重要改革，是促进我国农业向着智慧农业发展的必经之路。物联网是一个无处不在的网络，它可以对信息进行收集和智能化的处理，可以将海量的信息进行存储和提取，可以有效地提高我国农业生产技术的交流和发展，可以帮助农民解决在生产中遇到的实际问题。相信在这项科学技术的帮助下，一定可以实现我国农业的全面现代化，这也需要大家的共同努力。 看了“农业物联网技术论文”的人还看： 1. 物联网技术论文 2. 关于物联网技术对镇江农业示范园经营的影响分析论文 3. 物联网技术论文(2) 4. 浅谈农业经济相关论文 5. 粮食干燥技术论文
1、复述改写法：它是指根据自己的理解，通过对比别人的话来重组语言。转换时间相近词，适当进行填词、填句，转换因果之间关系，只要不背离原文意思表示即可。更简单的方法是直接改变句子结构，替换关键词。比如把字句改为被字句，或者用反向词典进行修改关键词，不过我们这个研究方法分析比较费时间。
2、减头去尾，中间换语序：把别人纸上的单词、头和尾，以及剩下的部分变成被动句，句子的句型和结构就会发生变化，然后修改下一种语言疾病，就可以成功地避免重读。
3、插入图片或文档法：将别人论文里的文字，截成图片信息或者将某些重要参考引用来的文字可以通过word文档的形式进行插入到论文中。由于网络重查系统目前只能查找文本，无法查找图片和表格，所以可以避免论文重查。
4、插入空格法：这个研究方法同时也是虫虫刚刚我们知道自己一个重要方法，就是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。因为复制的基础是基于单词，空格切断单词，自然跳过复制系统。
5、参考文献法：把标红的内容进行直接可以找到原文，然后通过加上引用。在这里我们要特别注意，不要以为我们可以把红色的内容都加上一个参考。在检测技术系统中对于一个参考别人的文章和抄袭别人的文章内容都是我们一致对待的。软件的阈值一般设为1％，如果一篇论文总计8000字，文章1％为80字，如果抄袭超过80字，即使添加到参考文献中，也将由系统判断抄袭。
毕业论文想要查重率低于4%，还是需要很多心思的，一般来说本专业的术语基本上都是重复的，可以用自己的语言组织一下，论文开头讲究的是严谨，中间一部分没有几个人会那么仔细去看，多改改，用自己的语言，但不要偏题了
“论文查重阶段 将论文上传到查重系统后,系统会对论文开始检测,通过系统算法检测论文是否与本地数据库和互联网数据库内容相重复。知网查重系统一般是按照连续13字符重复算抄袭,因此,在进行引用时要注意引用内容的长短。”
降低论文查重率方法如下：
1、多参考纸质书籍
论文查重系统所收录的论文，大多数是已发表的期刊论文、毕业论文、网络文章，然后并不是所有的书都会收录，很多书籍是数据库难以收录的。所以多参考纸质书籍，有时也会把查重率降下来。
2、引用也是限制的
论文的写做过程中肯定会引经据典，但也是不是无限制的引用，有的人可能认为标注了参考文献，就可以随心所欲地加引号引用了，等看到高的离谱的查重率时才知道错了，再改起来可能会更难，还不如一开始就认认真真的自己写了。
3、段落的划分
查重系统一般是整篇文章进行比对，如果是整段引用的话，重复率高是必然的。可以划分成小段，从中加上自己的见解，同意词、近意词替换等，这样明显重复率就为降下来。
4、同义词再次描述法：这个方法的原理和方法一一样，连续13个字符和数据库相似的话，就会判定为抄袭，那么我们找到关键词，然后用另外一个或者一组同义词来进行替换，这样就可以有效的降低查重率。但是要注意保持语意明确。
5、句型转化法：我们可以修改句子，打乱关键词的排序，或者把陈述句改成疑问句，主动该成被动等等。
6、插入新词法：查重系统进行重复率查重时是有一个查重阈值的，一句内容连续多少字符和数据库内容是一样的话，就会判断为抄袭。这个阈值（也就是连续字符）是有具体数量的，使用插入新词法的同时也可以增进论文字数！