这个简单啊，先到gocheck论文检测系统官网注册个账号就能使用了，具体操作流程可以咨询在线客服。教你一招，gocheck现在不是可以免费试用3000字嘛，如果论文超过3000字怎么办呢？我们可以多注册几个账号，将论文分成几个片段，检测完成后根据检测报告将标红的部分全部认真修改，修改完成后再把论文整合起来，就OK了
之前也去知网的检测系统看了下，找了好久，需要账号密码才能登陆。这个系统个人是注册不了的，得相关的研究机构和大学才能申请。在淘宝上搜一下，基本是150每次，多搞几次就无语了。 自己的一些经验，先去Gocheck论文检测系统官网注册一个账户自查下，把论文认真修改一下，提交前再去检测一次，这样少几个来回，省上几百大洋 对了，建议先学下怎么修改文章，找些资料看看，呵呵，这个比盲目修改轻松多了
gocheck更精准、合理
论文检测是要花钱的哟。。。
知道现在能够提供论文查重的机构很多，他们的资源库主要来源于三大中文期刊数据库：中国知网论文检测系统，万方论文相似性检测系统，维普通达检测系统。
查重库包括：教科书及各种发表了的书籍 / 公开发表的文章 / 互联网资源 / 硕博士论文 / 据说最后学校的库会有前面毕业学生的毕业论文（大学生对比库）
能够实现查重的网站有很多，但是各有利弊，棕榈了整理一下，然后讲一下推荐的查重方法。
免费查重：
格子网（格子达免费论文检测）
免费，需要注册，但是对比库太小，只看得到重复的句子和关键词。
大雅相似性检测分析
免费，需要注册，有单日检测次数限制，有图书检测库，能看重复率，想看具体哪儿重复了（报告）要花钱。
维普-通达论文引用检测系统
免费 3000 字，需要注册，和大雅一样花钱才能看报告。
PaperFree
免费 2w 字，全球系统，但是知乎上的用户反馈不太好，主要集中在和 PaperPass 检测结果不同以及多次检测结果不一样的问题上，流程是“免费论文检测—在线实时改重（这个环节收费）—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“，做个基础检测和修改还是没有问题，但是不要作为最终的，容易翻车。
收费查重：
paperpass
需要注册，根据查重字数收费，有报告。
papertest
免费 3 千字，超过收费，需要注册，有报告。
ocheck.cn论文检测专家
根据字数收费，需要注册，有报告。
paperyy
这些查重网站里出结果最快的，是一个后起之秀，对于小论文的查重和 PaperPass 差不多，就是报告更详细一点。
*以上这些都可以从淘宝天猫上买到账号
网上大量的用户反馈表明，普遍以上所有提到的的查重网站和机构会比你最终用的知网查重率低 5-10% 个百分点。有些人提到淘宝上付费的知网 vip 5.0 是最接近学校知网查重率的，无论怎样，建议可以先用其他系统做前期修改，最后在用知网检测做最终定稿。
看你检测要求的高低要求，低点的万方，高点的知网，但是都要钱，要求不高的话，万方便宜，淘宝买个账号，我就是这样下面是从网上摘抄的，希望你满意!现在提供论文检测的机构主要来源于三大中文期刊数据库，即中国知网论文检测系统，万方论文相似性检测系统，维普通达检测系统。现在应用较多的是中国知网和万方的检测系统，但是两者都不是免费的，只有维普通达注册后可以免费检测三次。介于此考虑，我在网上收集了一下，提供免费检测论文的几个网站。虽然与权威检测机构的检测结果不一定完全一致，但肯定对论文的修改是有一定帮助的。1 维普通达检测系统 第一次成功充值之后即赠送第一次充值额度10%的积分，截止到4月1日，先注册先得哦。维普通达检测系统是继中国知网和万方后，又一个拥有海量期刊文献系统支持的论文防抄袭检测系统，他的检测结果较其它网站，更为权威。个人建议使用该系统。维普通达检测系统是继中国知网和万方后，又一个拥有海量期刊文献系统支持的论文防抄袭检测系统，他的检测结果较其它网站，更为权威。个人建议使用该系统。该系统是国内除知网外，唯一支持英文论文检测的。2PaperPass Org 论文通行证系统推出免费试用功能，通过您的手机号码即可申请。申请成功后，您将免费获得3000字的检测量（每个手机限申请一次）。注：由于服务器服务能力有限，网站每天（从零点计算）提供1000个用户申请免费试用，申请完为止。据反馈，该系统比较严格，如果能通过该系统检测，一定会通过学校知网检测。PaperPass.Org网站诞生于2007年，是全球首个中文文献相似度比对系统，运营三年来，已经发展成为最权威、最可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。目前在用检测版本是汲取了大量的用户意见后开发的，更新了比对算法，比对的效率和准确率大大提高，另外还增加了上传文件、下载报告、引用率统计等实用功能。我们将继续贴近用户需求，升级比对算法，为用户提供更为专业的论文原创性检测服务。3 知识产权卫士-拷克网拷克网成立于2009年，是专业的内容抄袭智能检测平台服务商，成立以来一直执行 “技术领先战略”，开创了具有国际领先水平的核心、高端、基础技术---互联网在线中文智能抄袭检测技术，作为一家拥有领先技术的服务商，我们致力于通过对技术的创新和应用，来满知识版权组织和个人的需要。公司的技术核心是内容抄袭智能检测技术研究，以分词技术为基础，以结构智能方法论为指导，开发出文本语义结构化引擎、版式语义结构化引擎、行为语义分析引擎，由此构建了互联网内容抄袭智能检测服务平台。该服务平台主要提供：网站监控、数据萃取、信息标引、情报发现与分析、知识网络、行为语义分析等在线服务。4 论文检测大师只支持 doc 类型文件上传！提交您的有效论文，请不要上传无用文档，每个IP仅有2次检测机会，您的检测结果将以word文档的方式发送到您的邮箱里。5 中国搜文章照妖镜文章照妖镜不但可用来分析文章抄袭的程度，而且可用来检测自己的博客文章被别人复制、被别人疯狂传播的程度，帮你保护你博客的版权。
之前也去知网的检测系统看了下，找了好久，需要账号密码才能登陆。这个系统个人是注册不了的，得相关的研究机构和大学才能申请。在淘宝上搜一下，基本是150每次，多搞几次就无语了。自己的一些经验，先去Gocheck论文检测系统官网注册一个账户自查下，把论文认真修改一下，提交前再去检测一次，这样少几个来回，省上几百大洋对了，建议先学下怎么修改文章，找些资料看看，呵呵，这个比盲目修改轻松多了
知网和gocheck的论文查重区别为：文献库不同、识别不同、引用不同。
一、文献库不同
1、知网的论文查重：知网的论文查重的的博士学位论文文献库更丰富。
2、gocheck的论文查重：gocheck的论文查重的本硕学位论文文献库更丰富。
二、识别不同
1、知网的论文查重：知网的论文查重是自动识别目录然后一章一章拆分比对，连续超过一定字数后便会被系统识别出来。
2、gocheck的论文查重：gocheck的论文查重是将句子的主要语义片段同系统的资源比对，超过系统阀值就会被检测出来。
三、引用不同
1、知网的论文查重：知网的论文查重文中的数字部分和在Word自带的插入脚注不能被识别为引用。
2、gocheck的论文查重：gocheck的论文查重文中的数字部分和在Word自带的插入脚注都可被识别为引用。
一下和学校合作最多的两个吧：知网与Gocheck. 一般来讲，知网的最权威，最严格，检测的论文库最大最全，因此，论文查重检测出来的结果会高一些。我的建议：如果学校指定的是GoCheck，那么就用查重平台的GoCheck论文检测系统；如果学校指定的是知网，那么就用我们平台的知网检测。这样可以保证，检测结果和学校的一致！Gocheck论文检测专家和知网的数据库大致相同，两个系统都格子收录超过上亿的文献资源库，并且对互联网资源进行实时监测收录和索引，但不同的是知网的博士论文文献库更为丰富，所以本硕学位论文的查重可以在Gocheck检测，终稿时再到知网进行查重，已达到用最少的费用检测论文。一般论文写作者将论文上传至系统，便会开始检测了。Gocheck和知网的不同之处便是，知网自动识别目录然后一章一章拆分比对，连续超过一定字数后便会被系统识别出来；而Gocheck则是将句子的主要语义片段同系统的资源比对，超过系统阀值则会被检测出来，而且阀值交由学校掌控，所以后者相比更为智能人性。
论文查重要经过某些论文检测系统将某一需要查重的论文与系统中拥有的学术文献数据进行比对，计算出该论文的重复率，并根据相关规定判断该论文是否符合学术创作的要求。
选择跟学校一样的查重软件就可以了，前期初稿检测可以选择免费查重软件，paper系列中paperfree、paperday、、papertime等都可以薅羊毛。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
高顿教育探月计划论文辅导真的很不错。高顿教育成立于2006年，致力于构建国际化终身财经教育生态系统，为企业及个人提供专业、系统的财经知识产品与服务。我学习他课程一年多以来我感觉挺不错，主要几个方面1、视频课程，讲的很清楚，节奏可以自己把控，也可以在课件里问老师问题。2、老师都还不错，讲的很清楚。3、课件不错，结构清晰。大到每个部分的考试占比，小到具体的章节、知识点，也会注意详略，这些全靠自己啃，对于没有基础的人，也是提供了更好的学习机会。总之高顿教育真的很不错！
各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样
为了提高硕士毕业论文的质量，杜绝论文剽窃，高校要求硕士毕业论文的重复检查率一般为10％-20％。因此，在完成硕士论文后，我们通常首先选择论文查重系统进行重复检测。但是现在有很多论文查重系统。有些系统不支持个人使用。此时，我们只能通过机构账户进行检测。淘宝上有很多论文检测商家。那么淘宝硕士论文查重靠谱、安全吗？让我们paperfreer小编看看！ 一、淘宝大学硕士毕业论文查重安全，可靠吗？ 专业、正规的淘宝硕士论文查重检测店是安全可靠的。然而，现在淘宝上有很多重复检查店，包括口碑好、口碑差的店。面对各种各样的商店，我们不知道该相信哪一个？我相信很多学生都有网上购物的经验。他们都知道淘宝店铺可以刷单，所以看起来很好的店铺也可能会刷。我们在选择淘宝店铺查重硕士论文时，如果不正规的店铺，可能会导致论文泄露，造成论文白写， 最终无法顺利毕业。 二、那么，如何进行选择通过淘宝硕士毕业论文查重店呢？ 首先，检测淘宝店铺的评价，看看是否有刷单的情况。一般来说，这家商店是专业的、可靠的，或者没有太多的评价图。它通常被刷过。真正需要硕士论文复印件的人怎么会有这么多闲暇来赞美这家商店。 三、店铺开店多长时间，安全可靠的淘宝硕士论文查重店，开店市场一般比较久。毕竟这也有一定的竞争力。 四、专业和正规的检测系统，不会出现随意给你提供一个重要链接，或者让你把论文给他。一般来说，让你付款后，给你一个适合你的论文查重检测系统，整个过程由你自己控制。
淘宝网的论文查重还是有信得过的店铺。淘宝论文查重店很多，有好的，也有坏的。当然，也有专业的论文查重店铺，只是看看评论，不能判断店铺是好是坏，毕竟有时评论是不可靠的。只是建议大家，在淘宝网选择论文查重的店铺时要非常小心。大学生不能马虎，毕竟论文查重关系到毕业是否顺利。如何选择常规论文查重的商店呢？首先，学校的内部制度一般不对个人开放，所以必须依靠一些重型网站。淘宝上经常出售与学校类似的查重系统，层出不穷。该怎么选呢？大家在淘宝上选择论文评论软件，可以先看看评论，筛选看起来更可靠的店铺，然后可以问店铺的客服人员是否可以写论文，如果支持写作，为了防止论文的泄漏有更好的改变，最好的办法是选择与学校一致的查重平台，以免学校不认可查重报告。每个人拿到商店查重的检测报告后，都可以向官方网站查报告的真实性，防止上当，交易毕竟是虚构的。很难控制。因此，我们还是比较谨慎，选择专业的系统进行检测，安全可靠。
现在大部分学生在对论文进行查重时认为选择越严格的查重系统就越好，这样，学校的论文检测就能顺利通过。那么事实真的如此吗？是不是论文查重系统越严格就是越好的？事实上这个说法是不准确的，论文检测系统并非越严格越好。只是对严格性进行强调意义是不大的。以往有学校就要求重复率在8%内才可以顺利毕业，那么这种严格的重复率要求，对导师以及学术来说都很难，可以看出论文检测越严格并不代表就越好。其实学生的研究水平是存在限制的，如果想进行深入的研究对学生来讲是有点困难的，因为个人能力以及学校研究条件都会受到影响。然后要判断论文查重系统好不好用，我们不能单从是否严格这方面进行判定，还需要看查重的结果是否准确以及论文中抄袭的内容是否能检测出来，当特别严格时还会导致乱标、虚标情况出现。判断论文检测系统是否准确的因素有2个方面。一个是看资源数据库是不是很全面，二个是检测比对的算法是不是科学的。
如果是初期完成的初稿可以去淘宝，如果是准备答辩前的，一般是学校的图书馆。