1.知网论文检测系统 对于本科毕业论文,由知网专门开发的系统是中国知网本科毕业论文管理系统(知网本科PMLC检测系统),又称中国知网大学生论文检测系统,本科毕业论文专用检测系统,学校体系是完全一致的,独特的《大学生论文联合对...2.其他论文检测系统 维普已经paperdd、paperfree论文检测系统采用了国际上领先的动态语义交叉域识别和指纹匹配技术。通过使用最新的云检测服务部署,可以快速、稳定、准确地检测文章中的抄袭和误引现象,实现对学术不端行
毕业论文的初稿应当挑选哪些的查重网站呢？由于人们不可以确保她们的第一稿的毕业论文内容能不能通过大学的规定，目前高校的最后版本是用中国知网来论文查重。显然，在中国知网上开展检验和再次检验的成本费不便宜。人们能够挑选价钱相对特惠的pt免费论文检测系统软件，它的花费是依据毕业论文的篇幅，1000字1.5元来计算的。依据检测报告改动论文的查重率，是十分合乎成本经济效益的。最后再去用知网去定稿检测，这样是很合理的！
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扩展资料:
论文查重选用软件注意事项：
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参考资料来源：百度百科 中国论文查重网
参考资料来源： 百度百科 中国知网
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一般杂志都是二审，即一般编辑负责初审，初审通过的稿子上交主编审核，主编为二审，也叫终审，终审通过才能刊登。但我也遇到过三审的杂志，一审是编辑，二审是主任或主编，还有三审的出版社。杂志的话，加在一起大概一个月吧。如果你投稿在截稿期之前，那会很快，两个星期。
担任下列专家委员会委员：（1）中国计算机学会杰出会员、资深会员（2）中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员（3）中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员（4）中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会委员（5）中国人工智能学会机器学学习专业委员会委员（6）中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会常委委员（7）江苏省计算机学会人工智能专业委员会常委委员（8）江苏省计算机学会大数据专家委员会委员担任下列国际期刊编委：（1）《IJCI: International Journal of Collaborative Intelligence》主编（2）《JDCTA: Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编（3）《JCIT: Journal of Convergence Information Technology》编委（4）《AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences》编委（5）《IJACT: International Journal of Advancements in Computing Technology》编委（6）《JCP: Journal of Computers》编委（7）《JSW: Journal of Software》编委（8）《IPL:CInformation Processing Letters》编委（9）《AMIS: Applied Mathematics & Information Sciences》编委担任下列国际期刊特约编辑：（1）《Applied Mathematics & Information Sciences》特约编辑(Guest Editor)（2）《INFORMATION》的特约编辑(Guest Editor)（3）《Neurocpmputing》特约编辑(Guest Editor)（4）《The Scientific World Journal》的特约编辑(Guest Editor)（5）《Mathematical Problems in Engineering》的特约编辑(Guest Editor)（6）《Journal of Computers (JCP)》特约编辑(Guest Editor)（7）《Journal of Software (JSW)》特约编辑(Guest Editor)（8）《Journal of Networks (JNW)》的特约编辑(Guest Editor)担任下列国际SCI源刊特约审稿专家：（1）《Journal of Information Science》（2）《Applied Soft Computing》（3）《Information Sciences》（4）《Computational Statistics and Data Analysis》（5）《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（6）《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》（7）《Neurocpmputing》（8）《Soft Computing》（9）《Pattern Recognition》（10）《Pattern Recognition Letters》担任下列国内核心期刊审稿专家：（1）《计算机学报》（2）《软件学报》（3）《计算机研究与发展》（4）《中国科学》（5）《电子学报》（6）《模式识别与人工智能》（7）《计算机科学》（8）《小型微型计算机系统》（9）《计算机应用研究》（10）《计算机工程与科学》（11）《微电子学与计算机》担任下列国内外会议PC Chair or Member：（1）全国智能信息处理学术会议（NCIIP）程序委员会主席（2）江苏省人工智能学术会议程序委员会主席（3）2012\2013\2014年信息、智能与计算国际研讨会主席（4）粒度计算国际会议程序委员会委员（5）智能信息处理国际会议程序委员会委员（6）中国机器学习会议程序委员会委员（7）中国粗糙集与软计算、中国粒计算、中国Web智能联合会议程序委员会委员等。丁世飞.研究方向模式识别与人工智能机器学习与数据挖掘粗糙集与软计算粒度计算感知与认知计算丁世飞.学术成果已完成的项目：1. 2001-2003参加并完成国家自然科学基金项目“信息模式识别理论及其在地学中的应用”的研究（项目编号: 40074001）2. 1999-2001主持完成省教育厅项目“信息模式识别理论及其在害虫预测预报中的应用研究”3. 1998-2000主持完成省教育厅项目“农作物病虫害现代生物数学预报技术研究”4. 2005-2006主持中国博士后科学基金项目“视感知学习理论及其应用研究”（No.2005037439）5. 2004-2006主持山东省作物生物学国家重点实验室开放基金项目“山东省玉米病虫害数字模式分类的研究”（No.20040010）6. 2006-2008参加国家自然科学基金项目“多元数据的信息模式研究与地学数据分析”（No.40574001）7. 2006-2009参加国家863高技术项目“基于感知机理的智能信息处理技术”(No. 2006AA01Z128)8. 2007-2010主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“基于认知的模式特征分析理论与算法研究”(No.IIP2006-2)9. 2010-2012主持江苏省基础研究计划（自然科学基金）项目“面向高维复杂数据的粒度知识发现研究”(No.BK2009093)10.2011-2012主持北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题 “粒度SVM方法与应用研究”11. 2010-2012参加国家自然科学基金项目“分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究”(No.60975039)12. 2011-2013主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“高维复杂数据的粒度支持向量机理论与算法研究”(No.IIP2010-1)目前正在进行的项目：1. 2013.1-2017.12主持国家重点基础研究发展计划（973计划）课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502)2. 2014.1-2017.12主持国家自然科学基金项目“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究” (No. 61379101)3. 2011.1-2013.12参加国家自然科学基金项目“多元空间的模式分析方法研究及其在测量中的应用”(No.41074003)已出版著作：1. 丁世飞,靳奉祥,赵相伟著. 现代数据分析与信息模式识别. 北京:科学出版社,20122. 丁世飞编著. 人工智能. 北京: 清华大学出版社, 20103. 史忠植著. 知识工程. 北京: 清华大学出版社, 2011 (丁世飞等参编)4. 史忠植著. 神经网络, 北京: 高等教育出版社, 2009 (丁世飞, 许新征等参编)已发表论文： 2014年[1] Shifei Ding, Hongjie Jia, Liwen Zhang, Fengxiang Jin. Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints. Neural Computing and Applications, 2014,24(1):211-219. (SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hongjie Jia, Jinrong Chen, Fengxiang Jin. Granular Neural Networks.Artificial Intelligence Review, 2014,41(3): 373-384. (SCI, EI)[3] Shifei Ding, Huajuan Huang, Xinzheng Xu, Jian Wang. Polynomial Smooth Twin Support Vector Machines. Applied Mathematics & Information Sciences, 2014, 8(4) (SCI,EI)[4] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. Track on Intelligent Computing and Applications. Neurocomputing, 2014, vol.130, 1-2.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Xiaopeng Hua. Recursive least squares projection twin support vector machines. Neurocomputing, 2014, vol.130, 3-9. (SCI, EI)[6]花小朋,丁世飞. 局部保持对支持向量机. 计算机研究与发展, 2014, 51(3)(EI)2013年[1] Xinzheng Xu, Shifei Ding, Weikuan Jia, Gang Ma, Fengxiang Jin. Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS). Neural Computing and Applications, 2013,22(1):187-193.(SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hui Li, Chunyang Su, Junzhao Yu, Fengxiang Jin. Evolutionary artificial neural networks: a review. Artificial Intelligence Review, 2013, 39(3):251-260. (SCI, EI)[3] Li Hui, Ding Shifei. Research of Individual Neural Network Generation and Ensemble Algorithm Based on Quotient Space Granularity Clustering. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(2):701-708. (SCI, EI)[4] Hui Li, Shifei Ding. Research and Development of Granular Neural Networks. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(3):1251-1261.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Bingjuan Qi, Hongjie Jia, Hong Zhu. Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion. Neural Computing and Applications, 2013, 22 (Suppl 1):405-410. (SCI, EI)[6] Shifei Ding, Yanan Zhang, Jinrong Chen, Weikuan Jia. Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2):293-297.(SCI, EI)[7] Hua-juan Huang, Shi-fei Ding, Zhong-zhi Shi. Primal least squares twin support vector regression. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 2013, 14(9):722-732. (SCI, EI)[8] Shifei Ding, Youzhen Han, Junzhao Yu, Yaxiang Gu. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation. Neural Computing and Applications, 2013, 23(suppl 1):S139-S144(SCI, EI)[9] 黄华娟,丁世飞. 多项式光滑孪生支持向量回归机. 微电子学与计算机, 2013, 30(10):5-8.[10] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557.[11] 贾洪杰,丁世飞.基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法.南京大学学报.自然科学版,2013, 49(5):619-627.[12] Hong Zhu,Shifei Ding, Xinzheng Xu, Li Xu. A parallel attribute reduction algorithm based on Affinity Propagation clustering. Journal of Computers, 2013, 8(4):990-997. (EI)[13] Hong Zhu, Shifei Ding, Han Zhao, Lina Bao. Attribute granulation based on attribute discernibility and AP algorithm. Journal of Software, 8(4):834-841.(EI)[14] Yanan Zhang, Shifei Ding, Xinzheng Xu, Han Zhao, Wanqiu Xing. An Algorithm Research for Prediction of Extreme Learning Machines Based on Rough Sets. Journal of Computers, 2013, 8(5): 1335-1342.(EI)[15] Hui Li, Shifei Ding. A Novel Neural Network Classification Model based on Covering and Affinity Propagation Clustering Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(7):2565-2573. (EI)[16] Shifei Ding, Junzhao Yu, Huajuan Huang, Han Zhao. Twin Support Vector Machines Based on Particle Swarm Optimization. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2296-2303. (EI)[17] Huajuan Huang,Shifei Ding, Fulin Wu. Invasive Weed Optimization Algorithm for Optimizating the Parameters of Mixed Kernel Twin Support Vecotr Machines. Journal of Computers, 2013, 8(8): 2077-2084. (EI)[18] Hongjie Jia, Shifei Ding, Hong Zhu, Fulin Wu, Lina Bao. A Feature Weighted Spectral Clustering Algorithm Based on Knowledge Entropy. Journal of Software, 2013, 8(5): 1101-1108. (EI)[19] Tongfeng Sun, Shifei Ding, Zihui Ren Novel Image Recognition Based on Subspace and SIFT. Journal of Software, 2013, 8(5): 1109-1116.(EI)[20] Shifei Ding, Fulin Wu, Ru Nie, Junzhao Yu, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Quantum Particle Swarm Optimization. Journal of Software, 2013, 8(7): 1743-1750. (EI)[21] Ding Shifei, Zhang Yanan, Xu Xinzheng, Bao Lina. A novel extreme learning machine based on hybrid kernel function. Journal of Computers,2013, 8(8):2110-2117.(EI)[22] Shifei Ding, Huajuan Huang, Ru Nie. Forecasting Method of Stock Price Based on Polynomial Smooth Twin Support Vector Regression. Lecture Notes in Computer Science, 2013, Volume 7995, 2013, pp 96-105. (EI)2012年[1]Shifei Ding, Hong Zhu,Weikuan Jia,Chunyang Su. A survey on feature extraction for pattern recognition.Artificial Intelligence Review,2012, 37(3):169-180. (SCI, EI)[2] Shifei Ding,Li Xu,Chunyang Su,Fengxiang Jin. An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Computing and Applications, 2012, 21(2):333-336. (SCI, EI)[3] Shifei Ding,Bingjuan Qi. Research Of granular support vector machine. Artificial Intelligence Review, 2012, 38(1):1-7. (SCI, EI)[4] Xin-zheng XU, Shi-fei DING, Zhong-zhi SHI, Hong ZHU. Optimizing radial basis function neural network based on rough sets and affinity propagation clustering algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics), 2012,13(2):131-138. (SCI, EI)[5] Bingjuan Qi,Shifei Ding, Huajuan Huang, Junzhao Yu. A Support Vector Extraction Method based on Clustering Membership.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(13):1-10. (EI)[6] Chang Tong, Shi-fei Ding, Hong Zhu, Hongjie Jia. A Granularity Attribute Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix. International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012, 4(12):213-221. (EI)[7] Xiaopeng Hua, Shifei Ding. Matrix Pattern Based Projection Twin Support Vector Machines. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):172-181. (EI)[8] Junzhao Yu, Shifei Ding, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Rough Sets. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):493-500. (EI)[9] Huajuan Huang, Shifei Ding. A Novel Granular Support Vector Machine Based on Mixed Kernel Function. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):484-492. (EI)[10] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Computers, Journal of Computers, 2012, 7(10):2351-2353.(EI)[11] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Networks, 2012, 7(7):1007-1008.(EI)(被EI收录, 收录号:20123415368412)[12] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Software, 7(9):1923-1924. (EI)[13] Shifei Ding, Zhentao Yu (Guest editorial). Special Issue: Advances in Computers and Electronics Engineering. Journal of Computers, 2012, 7(12):2851-2852. (EI)[14]丁世飞, 朱红, 许新征, 史忠植. 基于熵的模糊信息测度研究. 计算机学报, 2012.35(4):796-801(EI).[15] 朱红,丁世飞, 许新征. 基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法. 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2638-2644 (EI)[16] 许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红.一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法. 模式识别与人工智能, 2012,25(6): 909-915(EI)[17] 马刚,丁世飞, 史忠植. 基于极速学习的粗糙RBF神经网络. 微电子学与计算机, 2012, 29(8):9-14.2011年[1]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI,EI).[2]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[3]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI, EI).[4]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[5]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[6]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[7]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[8]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[9]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[10]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[11]Shifei DING, Jinrong CHEN, Xinzheng XU, Jianying LI. Rough Neural Networks: A review. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(7): 2338-2346(EI).[12]Shifei Ding, Xinzheng Xu, Hong Zhu. Studies on Optimization Algorithms for Some Artificial Neural Networks Based on Genetic Algorithm (GA). Journal of Computers, 2011, 6 (5):939-946 (EI).[13]Shifei DING, Yaxiang GU. A Fuzzy Support Vector Machine Algorithm with Dual Membership Based on Hypersphere. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(6): 2028-2034 (EI).[14]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述. 电子科技大学学报,2011, 40(1): 2-10 (EI).[15] 贾伟宽, 丁世飞, 许新征, 苏春阳, 史忠植. 基于Shannon熵的因子特征提取算法研究. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 327-331 (EI).2010年以前[1] Shifei Ding, Weikuian Jia, Xinzheng Xu, et al. Neural Networks Algorithm Based on Factor Analysis. Lecture Notes in Computer Science, Vol.6063/2010, pp.319-324 (EI).[2] Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. An improved BP Neural Netwok Algorithm Based on Factor Analysis. Journal of Convergence Information Technology, 2010, 5(4): 103-108 (EI).[3] Shifei Ding, Li Xu, Hong Zhu, Liwen Zhang. Research and Progress of Cluster Algorithms based on Granular Computing. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2010, 4(5): 96-104 (EI).[4] Shifei Ding, Li Xu, Chunyang Su, Hong Zhu. 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一审即为初审，一般编辑负责一审，一审通过的稿子上交主编审核。
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但也存在三审的杂志，一审是编辑，二审是主任或主编，三审的是出版社。
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4、图书投稿技巧。首先要起一个能打动编辑与读者的好的书名，还要有内容简介、作者简介、目录、样张、市场调研观点，如果能请到有名气的作者给写个书评，出书的把握就更大了。
参考资料：百度百科-投稿
软件工程毕业论文相对来说还是比较好写的，你们老师可能是让你想写一些跟大学生接触比较多的课题，所以选择了软件工程在手机游戏中运用的这个题目。你要找资料的话，上知网、维普或者万方都可以，他们的数据库很全，相关资料很多，不过下载文章需要收费（除非学校购买了相应的文献库）。如果你实在找不到资料，又没有时间写，那么我建议你找家可靠的论文机构，不过最好能找像论文时代网这样的大网站，这样不怕文章出了问题找不到人，祝你好运。
① 软件工程专业有必要考研吗
同学们好啊，我是一名软件工程专业大二的一名学生，马上就要进入大三了，考研还是就业这个问题我也是已经考虑了很久了，下面我就分别按考研派和就业派来分析哪些人适合做哪种选择吧。
考研派
① 想要在软件工程方向 深入研究 的本科生
对于想要在软件工程方向深入研究的人来说， 考研肯定是他们的唯一选择 ，研究生本身就是在导师的引导下进行深入研究的，所以如果你们是想要在软件工程方面有进一步的研究，那就请你们加油考研吧。
图为今年各语言程序员工资一览表
谢谢大家的阅读，经过我的划分，各位应该能确定自己是属于哪一类人了，值不值得考研就得看你自己想要拿到什么水准的工资咯，但是考研不是说考就考的，如果想要考研的同学希望你们努力哦。
② 软件工程考研考哪几科
1、政治。袭
2、英语一或英语二。
3、数学一或数学二。
4、专业课数学一包括高数、线性代数、概率论；数二包括高数（不含三重积分等）、线性代数。
一般有如下几种情况：计算机专业基础综合（四门课包括《数据结构》《网络工程》《计算机原理》《操作系统》）、软件工程专业基础综合（三四门课，具体情况看学校）、数据结构与算法设计或软件工程等。
考研分数（总分500分）
政治：100分
英语：100分
数学或专业基础：150分
专业课：150分
其中：管理类联考分数是300分（包括英语二100分，管理类综合200分）。
(2)研究生软件工程课程扩展阅读：
考研科目
共四门：两门公共课、一门基础课（数学或专业基础）、一门专业课
两门公共课：政治、英语
一门基础课：数学或专业基础
一门专业课（分为13大类）：哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等。
其中：法硕、西医综合、教育学、历史学、心理学、计算机、农学等属统考专业课；其他非统考专业课都是各高校自主命题。
③ 软件工程的研究生课多吗研几就没课了
研一的课比较多，到研二的时候主要是跟着导师做项目了，或者去企业公司实习了，没有课了，因为我是研究生，所以比较了解。
④ 软件工程的研究生都考什么专业课
初试科目为4门，即政治理论、外国语、数学一和专业课，卷面满分值分别为100分、100分、150分和150分 ls已经答了很多了，我补充一下你的问题 政治：马克思主义基本原理概论22% *** 思想和中国特色社会主义理论体系概论 30% 中国近代史纲要14% 思想道德修养与法律基础 18% 形势与政策 16% 题型：单选16% 不定项选择 34% 材料分析50% 基本上每学期开的政治方面的课程都是要考的，但是要是因为要考研就说上课认真听课记笔记那就不必了，老师讲的多且杂，也不会说哪个知识点事考研用到的。政治复习一般都是大三暑假开始复习的，不过上课听听也没什么坏处，至少有个概念不是，复习的时候也顺点。 数学一：高等数学 56% 线性代数22% 概率 22% 话说数学很重要，尤其是数学一较数二、数三难度要大些，所以数学一定要学好 英语：分值分配：完型填空10分，阅读理解40分，填句子或者是排顺序10分，英译汉10分，小作文10分，大作文20分。 我的英语不咋的，为了不误人子弟我就不敲字了。 现在大二好好上课就好了，没必要现在就为考研操心，怎么也得到大三吧，一般学长建议或是考研机构都是推荐大三下，也就是大三寒假来了开始正式复习，备考一年，时间太长了不容易坚持。现在就改趁大三前把该做的都做了，什么考证啊，四六级什么的。我现在正读大三，说实话，现在只是偶尔看看书啥的，真正用下心来天天去图书馆看书还做不到~
⑤ 软件工程专业考研考什么科目
北京大学计算机技术硕士 复试形式：上机+面试(差额复试) 一、上机 程序设计导引及在线实践。 二、面试 面试很重要（基础一定得扎实，最好对要报考的方向有一定的了解） 调剂：可以调剂深圳(分数达到深圳的复试线)或软院（分数达到软院分数线） 北京林业大学计算机技术硕士（专业学位） 一、外语听力及口语 英语听力，难度不大，大致是四级听力水平，耳机不用准备，是用教室多媒体直接播放的。 英文口语考试，事先要准备一个英文自我介绍，大约2-3分钟就行。面试开始之前会发给每位考生一个小纸条，上面会用英文写一两句话，大致就是告诉考生进去之后就某方面话题陈述下自己的观点，纸条是提前准备很多，到时候随机发给每位考生，在考生进去之前会有一段时间来就这个话题准备一下。进去之后会看到有3-4位老师，老师会用英文让考生做自我介绍，自我介绍完后老师会就考生所做的自己介绍提问几个问题，再接下来就是让考生对手中小纸条所提问的问题陈述你的观点，时间控制在5分钟左右就行，老师再提问几个问题就结束。 二、专业课上机考试 复试笔试科目是程序设计语言、数据结构（上机操作），对于计算机专业的学生来说这科考试是复试中的重点，导师会很看重考生的动手编程能力的。上机考试是在学校机房，到时候是一人一台电脑，老师会给4道编程题，编程语言不限，考试时间是两个小时，开发工具用VC++6.0。 三、面试 面试的老师是本专业的5-6位老师，一般都是在本专业比较有地位的老师，这个面试内容不固定，就是先做一个自我介绍，然后导师会问一些你本科时学过哪些课程，并就某个课程问你一些具体知识点，还有就是你的实习经历都是导师们比较关心的。下午面试回答老师问题，一定要实话实说，表现的真诚点，导师最哪些有点自负的学生。其实这个环节完全取决于你选的导师，如果复试之前你跟导师沟通很好，导师对你也很满意，那面试正常发挥就行了。 复试参考书： (1)陈志泊，《面向对象的程序设计语言----C++》（第二版），人民邮电出版社； (2)严蔚敏、吴伟民，《数据结构》，清华大学出版社。
⑥ 软件工程专业怎么考研
软件工程专业可以直接报名参加研究生统一考试。软件工程专业考试科目为数学一、专英语、政治属、计算机专业基础综合。其中计算机专业基础综合包括:数据结构（占约60分），操作系统（占约20分），计算机网络（占约20分），计算机组成原理（占约50分）。
软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌握从事软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等工作所必需的基础知识。
(6)研究生软件工程课程扩展阅读：
软件工程专业的主干课程：
主干学科：马克思主义理论、大学外语、高等数学、大学物理、物理实验、线性代数、概率论与数理统计、程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理
该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。
参考资料来源： 网络—软件工程专业
⑦ 软件工程专业，主要学什么就业方向
主要需要学的： C++程序设计、java、python、高等数学、数据结构、算版法设计与分析、权汇编语言程序设计、数据库系统、软件工程等。 就业方向： 编写程序，做软件开发。可以在 *** 机关，大型企业等做程序编写，或者你也可以到华为等这种企业做软件开发。如果是做编写程序这种工作的话可能比较辛苦，要经常挨夜，不过待遇也不错。 做软件测试。软件开发出来后需要通过测试是否存在漏洞，校正后才投放到市场上使用，这中间就需要做软件测试。软件工程毕业生也可以到软件编写企业去做软件测试工作。 做数据管理。这主要做管理 *** 机构，学校，企业等单位的数据资料工作。这种工作相对轻松些，稳定些。 做多媒体制作。这主要到动画制作公司，广告制作公司就业。有相当一部分软件工程毕业生会到这些单位工作。 到高校从事教学工作。到高校工作要比较高学历，一般要求硕士以上学历。许多高校软件工程的教师就是软件工程专业毕业的。
⑧ 软件工程考研专业课都考什么
我还以为你问的是专业课开什么，不好意思，理解错误 四川大学的入学考试科目：英语、数学甲、专业基础课（数据结构、C语言）、专业综合课（以面试方式进行，着重考核考生掌握计算机专业基础知识，软件开发或软件项目管理等方面潜在的素质、岗位经历和业绩）。这是05年的 不同学校不同方向开的课也不一样吧 举两个学校的专业课你看看，心里有个数 武汉大学软件工程专业硕士研究生培养方案 必修课程 信息化实践理论 实用英语 信息化软件基础 软件工程实践 商务项目分析与设计 网络商务／政务应用 方向必修课 毕业论文（设计） 电子政务方向 信息资源管理决策 电子政务系统分析与设计 电子商务方向 电子商务实战执行力 电子商务市场开拓管理 项目管理方向 国际化项目管理 信息化战略管理 选修课 IT经济学 世界500强人力资源开发研究 课程构成：正规教学课程模块•核心知识点•知名专家讲座•案例实战剖析 合肥工业大学计算机与信息学院软件工程领域工程硕士专业学位研究生课程设置 公共基础 科学社会主义和自然辩证法 基础外语 必 专业外语 必 数值分析 必 数理统计 必 矩阵理论 必 专业基础和专业课 高级软件工程 必 软件设计技术 必 软件项目管理 必 面向对象技术 必 软件体系结构 必 软件开发环境与工具 必 软件质量保证与测试技术 必 需求分析与领域分析技术 必 大型数据库系统开发技术 选 至少选3门 信息安全技术 选 高级网络技术 选 软件过程改进与控制 选 多媒体技术 选 技术交流与知识产权保护 选 人力资源管理 选 软件市场拓展与营销策略 选 软件企业管理与发展策略 选 系列 讲座 技术系列 平台与中间件系列 管理系列 领域系统系列 必修环节 开题报告 软件工程实践 论文工作中期报告
因为不同检测网站的检测范围、检测原理会有不同。推荐使用知网、万方等查重端口，一般高校都是以知网检测结果为准。推荐几款如下:
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扩展资料:
论文查重选用软件注意事项：
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参考资料来源：百度百科 中国论文查重网
参考资料来源： 百度百科 中国知网
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当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
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