在谷歌学术搜索中，存有高达4亿篇论文的数据库。论文被引用的数据可以作为证明文章影响力的依据。即使这个方法有局限性，但在更大程度上，反映了当今社会的进展和科学的进步。
1《亚当：一种随机优化方法 》 Adam: A Method for Stochastic Optimization。文章发布于2015年，引用数为47774。
截止2020年为止，这篇文章达到了，人类可知的引用最高数。一篇涉及人工智能的文章获得最高引用，证实了科学界对人工智能的注重。不仅是科学界对人工智能领域有巨大的兴趣，而且欧美国家也正在把人工智能作为未来的主要发展对象。美国把对人工智能的投资提高了一倍，欧盟也把投资提高了百分之70。《亚当：一种随机优化方法 》能够获得最高引用，正说明在未来人工智能上，将展开激烈竞争。无独有偶，跟着这篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。
2《图像识别的深度残差学习》 Deep Residual Learning for Image Recognition 文章发布于2016年，引用数为25256。
深度残差学习的概念出自何凯明等4名中国学生。何凯明来自清华大学物理系，现是脸书人工智能的科学家。从文章的引用数量来看，足以显示，他提出的这个方法对该行业的影响。
3《让R-CNN更快: 朝着带有区域建议网络 的实时目标检测》 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks发表于2015，引用数为19507。
4《深度学习》 Deep Learning, 文章发布于2015年，引用数为16750。
5 《带着缠绕走得更深》 Going deeper with Convolutions， 文章发布于2015年，引用数为14424。
这篇文章已经成为计算机图像处理必读论文之一。
6《通过深层强化学习的人类层面的控制》 Human-Level control through deep reinforcement learning 文章发布于2015年，引用数为10394。
7 《语义分割的完全常规网络》 Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章发布于2015年，引用数为10153。
9 《 脓毒症与脓毒症休克第三版国际共识 》 The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章发布于2016年，引用数为8576。
10《RNA测序和微阵列研究中 Limma 强化差异表达分析》 Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章发布于2015年，引用数为8328。
第9和第10篇是前十名论文中，和计算机没有关系的两篇医学论文。这是否意味着，未来对人类社会影响最大的，除了人工智能就是医学了呢？
最后要提到的这篇文章，虽然没有进入第10，但值得一提。 《以深度神经网络和树搜索掌握围棋战略》 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search发布于2016年，引用数为8209。
这篇文章涉及的是伦敦大学学院的教授David Silver, 他领导的AlphaGo团队击败了围棋九段棋手柯洁。人工智能击败了最强大脑，没有什么能比这更能说明人工智能的前途，同时也可能是一个细思极恐的大事件。在机器击败人的时代，人怎么办？
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
引言可变程序控制器（PLC）是从早期的继电器逻辑控制系统发展而来的。自60年代问世以来，PLC得到了突飞猛进的发展，尤其在数据处理、网络通信及与DCS等集散系统融合方面有了很大的进展，可变程序控制器已经成为工业自动化强有力的工具，得到了广泛的普及和推广应用。本文以交通信号灯控制系统为例，着重讲述可变程序控制器（PLC）与上位计算机工控组态软件组态王之间的通信。1、FX-0N-60MR PLC及其编程软件MELSEC-F FX Applications日本三菱公司的FX0N系列是近年来推出的高性能微型可编程序控制器，外观结构小巧美观、功能强大，系统配置灵活，用户除了可以选用多种基本单元外，还可以选择适当的扩展单元和扩展模块，根据控制要求灵活方便地进行系统配置，组成不同I/O点数和不同功能的控制系统，各种不同的配置都可以得到很好的性能价格比。FX0N系列有较强的通讯功能，可与内置RS-232C通讯接口的设备通讯。三菱公司FX系列的编程软件MELSEC-F FX Applications是适用于PC机的一种编程软件，可用梯形图、指令表两种编程语言编制程序，程序编制完成之后，利用PLC与计算机专用的F2-232C AB型RS232C电缆传送程序至PLC。2、组态王V6.0组态王是一个集成的人机界面（HMI）系统和监控管理系统，可与可编程控制器（PLC）、智能模块、板卡智能仪表、远程数据采集装置（RTV）等多种外部设备进行通讯。而其软件系统与用户最终使用的现场设备无关，对于不同的硬件设施，用户只需要按照安装向导的提示完成I/O设备的配置工作，为组态王配置相应的通讯设备的硬件驱动程序，并由硬件设备驱动程序完成组态王与I/O设备的通讯。在系统运行的过程中，组态王通过内嵌的设备管理程序完成与I/O设备的实时数据交换。3、交通信号灯控制系统交通信号灯控制系统即十字路口红、黄、绿交通信号灯的控制。控制要求如下：按下启动按钮，交通信号灯开始工作，东西方向绿灯亮56S，同时南北方向红灯亮60S，东西方向绿灯亮56S后，闪烁2S，然后过渡到东西方向黄灯，黄灯亮2S；之后东西方向红灯亮60S，南北方向绿灯亮56S后闪烁2S后，随之黄灯亮2S后灭．．．．．．I/O分配如下：输入 输出启动 X0 东西绿灯 Y1 南北红灯 Y5停止 X1 东西黄灯 Y2 南北绿灯 Y6东西红灯 Y3 南北黄灯 Y7部分控制程序见图1。4、PLC与上位计算机组态王软件的通讯PLC与上位计算机的通讯可以利用高级语言编程来实现，但是用户必须熟悉互连的PLC及PLC网络采用的通讯协议，严格的按照通讯协议规定为计算机编写通讯程序，其对用户要求较高，而采用工控组态软件实现PLC与上位计算机之间的通讯，则相对简单因为工控组态软件中一般都提供了相关设备的通讯驱动程序，例如西门子公司的S7系列PLC与工控组态软件WinCC之间可进行连接实现PLC与上位计算机之间的通讯。下面介绍组态王6.0与FX-0N-60MR PLC 之间通讯的实现步骤。FX-0N-60MR PLC采用RS232或RS422进行通讯，占用计算机的一个串行口。在不添加扩展卡的情况下可以使用编程口和计算机进行通讯。第一、设备连接利用PLC与计算机专用的F2-232CAB型RS232C电缆，将PLC通过编程口与上位计算机串口（COM口）连接，进行串行通讯。串行通讯方式使用”组态王计算机”的串口，I/O设备通过RS-232串行通讯电缆连接到”组态王计算机”的串口。第二、设备配置在组态王工程浏览器的工程目录显示区，点击”设备”大纲项下PLC与上位计算机所连串口（COM口），进行参数设置。FX系列PLC编程口的通讯COM口参数设置：然后在组态王浏览器目录内容显示区内双击所设COM口对应的”新建”图标，会弹出”设备配置向导”对话框。在此对话框中完成与组态王通讯的设备的设置。利用设备配置向导就可以完成串行通讯方式的I/O设备安装，安装过程简单、方便。在配置过程中，用户需选择I/O设备的生产厂家、设备型号、连接方式，为设备指定一个逻辑设备名，设定设备地址（FX系列PLC在使用编程口进行通讯时，不需要设备地址）第三、构造数据库数据库是”组态王”软件的核心部分，在工程管理器中，选择”数据库\数据词典”，双击”新建图标”，弹出”变量属性”对话框。定义FX-0N-60MR PLC相应寄存器：斜体字dddo、dddd、ddd等表示格式中可变部分，d表示十进制数，o表示八进制数，变化范围列于取值范围中。组态王按照寄存器名称来读取下位机相应的数据。组态王中定义的寄存器与下位机所有的寄存器相对应。如定义非法寄存器，将不被承认。如定义的寄存器在所用的下位机具体型号中不存在，将读不出数据。第四、设计图形界面并建立动画连接在组态王“画面”上创建十字路口红、黄、绿交通信号灯的控制示意图，见图2，建立启动和停止按钮，并将各个控制信号灯及启动和停止按钮与所建立相应变量关联，进行动画连接。第五、系统运行启动组态王运行系统TOUCHVIEW，运行交通信号灯的控制。将PLC开关指向“RUN”状态，按下启动按钮，观察交通信号灯系统的控制结果。实验结果表明，系统运行正常，动画效果良好。5、结束语PLC及PLC的多机联用与计算机的联网通信应用越来越多，它综合了计算机和PLC的长处，计算机作为上位机提供良好的人机界面，进行全系统的监控和管理，PLC作为下位机执行可靠有效的分散控制，利用工控组态软件实现PLC与上位计算机通信的方法简单易行，它降低了对用户的要求，大大缩短了设计周期，系统继承性较好，尤其对于大规模复杂控制系统来说，这当优点更为突出。
我国智能交通系统发展现状与对策分析【内容摘要】本文针对我国智能交通系统的发展现状及存在的不足,提出了解决措施。【关键词】智能交通发展现状对策近年来，随着经济的高速增长和汽车保有量的激增，交通拥挤、交通事故频发等造成了越来越巨大的时间浪费、财产损失和环境污染，交通问题已成为包括我国在内的世界各国政府共同面临的重要难题之一。资料显示，我国大多数城市的平均行车速度已降至20km/h以下，有些路段甚至只有7～8km/h；同时，由于车辆速度过慢、尾气排放增加，使得城市的空气质量进一步恶化。为了缓解经济发展给交通运输带来的压力，使现有资源发挥出最大的作用，我国政府加大了对智能交通系统的研究和建设力度。智能交通是将信息、通信、控制、计算机网络等高新技术有效地综合运用于地面交通管理体系，从而建立起一种大范围、全方位发挥作用、实时、准确、高效的交通运输管理系统。它是目前世界交通运输领域研究的前沿课题，也是目前国际公认的解决城市交通拥挤、改善行车安全、提高运行效率、减少空气污染等的最佳途径。可以预见，智能交通系统将成为21世纪现代化地面交通运输体系的模式和发展方向，是交通运输进入信息时代的重要标志。1我国智能交通系统建设情况1.1城市智能交通系统建设情况为了推动智能交通技术的推广应用，国家“十五”科技攻关重大专项“智能交通系统关键技术开发和示范工程”确定了包括杭州、深圳、上海、北京、广州等在内的国内10个示范城市，而在这些城市中北京和广州走在我国前列。（1）北京目前北京市已初步建成4大类ITS系统：道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理、紧急事件管理，约30个子系统分散在各交通管理和运营部门。在北京市已颁布的《北京交通发展纲要》明确提出到2010年初步实现智能化交通管理的近期目标，并将建立以智能交通系统为技术支持的“新北京交通体系”作为北京城市交通发展的长远目标。“十一五”期间，北京市将投资2000亿元用于交通基础设施建设，其中智能交通在交通总投资中占有1.5%的比例。（2）广州作为全国首批智能交通示范城市之一的广州，智能交通系统构建包括广州市交通信息共用主平台、物流信息平台、静态交通管理系统等智能交通系统的主框架。其中共用信息平台已初具规模。十五期间，广州市的交通基础设施建设取得了很大的成绩，但是由于受到经济条件、地理位置和环境的约束，在相当长的一段时间内道路交通网络建设将很难满足交通运输增长的需求。目前，广州市对智能交通系统的需求一方面是满足广州市城市发展和交通发展的要求，另一方面是满足2010年亚运交通的要求。1.2公路智能交通系统建设情况目前，公路智能交通技术主要应用在高速公路监控系统、收费系统、安全保障系统等，已经开发生产了车辆检测器、可变情报板、可变限速标志、紧急电话、分车型检测仪、监控地图板等多种专用设备，并制定了一系列标准和规范。另外，各省的交通主管部门和测绘部门也在陆续完善公路管理电子地图。安徽省建立了公路地理信息系统，主要侧重于沿线设施的管理养护机构等相关数据；甘肃省依靠地理信息系统、遥感和GPS为主的空间信息技术，建立甘肃省交通地理信息系统，分别建立了甘肃省1：100000和兰州市1：5000的交通电子地图。高速公路电子不停车收费（ETC）系统是在我国公路系统中得到广泛应用的又一项智能交通新技术。2001年，广东省采用组合式ETC技术在广韶公路、虎门大桥完成ETC示范工程并使组合式ETC技术进入了真正的可操作阶段；2003年，长沙机场高速路开通了当时最先进的路桥不停车收费系统；2005年，北京机场高速公路收费站“升级版”的不停车收费系统投入运行，新系统增加了抓拍取证、违章稽查等功能。2007年底，北京市11条高速公路的56条车道实现了不停车收费，其余223个收费站的1006条车道安装了一卡通读卡机，实现刷卡电子付费。上海市虹桥国际机场组合式电子不停车收费系统（ETC）于2007年7月10日在上海试验开通。2智能交通系统的研究情况我国在ITS领域的研究起步较晚，但随着全球范围智能交通系统研究的兴起，进入20世纪90年代，我国明显加快了对智能交通技术研究的步伐。国家科技部于1999年11月批准成立了国家智能交通系统工程技术研究中心。交通部在“九五”期间指出“：结合我国实际情况，分阶段地开展交通控制系统、驾驶员信息系统等5个领域的研究开发、工程化和系统集成。在此基础上，使成熟的科技成果转化为可供实用的技术和产品，该工程研究中心也将逐步发展成为我国智能公路运输系统产业化基地。”国家建设部与欧洲的ITS组织ERTICO联合建立了EU-China计划；国家科委于1998年11月在北京举办了我国首届ITS应用研讨会；国家计委在1999年4月的科技立项会议中将ITS列为100个重点科研领域之一。国家科技部于2000年3月组织全国交通运输领域专家组成专家组，起草了中国智能交通系统体系框架。目前，我国已取得了包括智能导航技术、先进的交通管理系统(ATMS)等成果在内的一系列拥有自主知识产权的智能交通技术新成果。3我国智能交通系统发展存在不足与对策经过10余年发展，我国交通科研和建设部门已经在智能交通领域取得了重大进展，但由于时间短，技术基础薄弱以及受到发展阶段的局限等原因，我国的智能交通发展仍处于起步阶段，经对我国智能交通系统建设和研究情况分析并结合我省开展相关工作的实际情况，笔者认为主要存在以下不足。3.1我国智能交通发展存在的不足（1）缺乏统一部署，各省和地区内单兵作战，自成体系，缺乏应有的衔接和配合。例如，各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统，没有统一指导和标准，这种情况下一旦全国联网，必将导致重大损失和浪费。（2）受制于固有的科研和生产模式，一些先进的智能交通新技术得不到及时的推广应用，在一定程度上存在着人力和物质资源的浪费现象。（3）智能交通系统是近几年发展起来的，还没有被传统的交通行业广泛接受，目前主要行业和城市在进行规划时还没有将智能交通系统作为规划的一部分，相当多的城市和行业只是将其列入科技发展的内容之一。这对促进智能交通技术的推广应用是相当不利的。（4）严重缺乏智能交通人才。智能交通技术本质上来说，是传统的交通技术和信息技术相结合的产物，因此智能交通人才应该是即懂交通又懂信息技术的复合型人才。目前我国十分缺乏这种人才，这对继续深入开展智能交通研究是不利的。3.2智能交通技术发展对策目前，我国智能交通技术仍处于探索发展阶段，但可以肯定的是，建立智能交通系统可以极大地提高交通运输效率，有效保障畅通和安全，增强行车的舒适性，改善环境质量，提高能源的利用率。因此，世界各国都必将更加重视智能交通技术的研究与推广，并把它作为未来交通建设与发展的优先领域予以重点支持，通过推动智能交通系统的全面迅速发展，最终建立起一个以信息技术为中心的现代交通管理的新体系。在这种大背景下，我国政府必将更加积极主动的推动智能交通技术的研究与建设，这是符合世界新技术发展方向的，也是建立以人为本、和谐交通的具体要求。但我国目前尚处于智能交通发展的起步阶段，应对智能交通发展的各种制约因素采取有针对性的措施，积极推动智能交通技术的研究与建设进程，为这一新技术的发展创造有利环境。（1）建立全国统一的智能交通建设领导机构，建立健全相关标准规范，有效整合行业资源。目前世界范围内智能交通技术发展较好的国家都设有国家级的智能交通领导组织，例如美国的ITS America，日本的VERTIS及欧洲的ERTICO组织等，这些组织担任统一制定国家ITS发展战略、目标、原则和标准等，并实现ITS技术和保障产品的通用性、兼容性和互换性，加强政府的宏观调控，减少局部利益冲突和有限资金的浪费。我国目前尚无这样的组织，而且由于我国交通运输体制仍属条块分割状况，铁路、公路、民航、公安、建设等部门分头管理，这也人为的造成了技术标准不统一、各自为战的状况，十分不利于智能交通技术的发展。因此，应建立国家级的智能交通技术领导机构，整合行业资源，促进全国智能交通技术的协调发展。（2）大力培养和吸纳优秀的智能交通技术人才，满足智能交通技术发展对人才的需求。随着智能交通的进一步发展，21世纪交通运输将会发生重大变化，而与之相应的是对不同层次的专业人才需求情况与以往大不相同，为此应加强国内高校及科研单位交通运输领域与国外的交流合作，将最新的智能交通技术溶入交通运输专业的教学内容和科研之中，积极培养和吸纳优秀的智能交通技术专业人才，满足智能交通技术对人才的需求。（3）积极推动智能交通新技术产业化应大力加强智能交通新技术的产业化，将一些已经成熟的、具有良好市场需求的新技术加快推广应用，尽快转变成经济和社会效益；逐步健全针对智能交通新技术的成果推广转化机制，为科研成果转化提供平台。4结论经过10余年的发展，我国智能交通系统从无到有、从小到大，逐步建立起自己的标准体系，研究开发出具有自主知识产权的科研成果，并通过示范城市开展试验示范。但由于受传统的管理体制和观念束缚，智能交通的进一步发展还存在缺乏统一部署和应有衔接、成果转化效率低、人才匮乏等制约因素，应通过建立统一的管理机构、大力整合行业资源、加强人才培养和提供成果转化平台等对现行机制加以完善。目前，我国智能交通发展仍处于起步阶段，但可以肯定的是，未来若干年内，包括我国在内的世界各国必将更加重视智能交通技术的研究与推广，并把它作为未来交通建设与发展的优先领域予以重点支持。我国应发挥后发优势，积极探索发展模式，为交通运输业在智能交通这一新技术领域的健康发展提供有力保障。
馀~莫离、 | 诗~莫弃、
不免费，查重软件都是收费的，最便宜的一般是千字一元，最好能差不多再查，要不收费挺多的。
可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文重复率的方法：
1、如果你的论文字数足够多，那就删除减掉一些文字。可以将检测出来的相似片段中找出一些可删减的文字（前提是不影响论文的论述），这样可有快速、有效的降低文字重合率。
2、外文翻译成中文，繁体翻页成简体。如果你的外语水平还不够，那就利用翻译软件翻译论文中的英文部分，再用自己的语言组织起来写作，也可以将繁体资料转化成简体。
3、打乱语序稍作修改，如果大段引用某篇文献时又实在不知道该如何修改引用的内容时，将引用的段落中句子的顺序打乱，也会部分降低重合率，最好打乱的过程中稍作修改效果会更好。但是这样的修改不可能将重合的文字全部消除。
要想顺利通过论文查重，避免对论文造成影响，保证查重结果的准确性更高，建议需要提前做好全面充分的准备。虽然论文查重系统确实有比较专业的保障，但是如果不合理调整论文内容，很可能会导致你在后续的论文内容修改中浪费时间。1、内容结构必须合理个人内容结构的合理调整要保证论文的内容更丰富、更完整，这对论文的查重起到非常重要的促进作用。论文查重过程比对的数据资源库非常广泛，各种不同的内容都可以进行比对和复制，这样结果的准确性会达到更高的标准，这通常与学校论文查重系统是统一的。2、段落划分要符合要求为了让查重的过程更加顺畅，保证查重结果的准确性，建议论文所有内容的段落划分都要符合要求，这样才能保证每一段的查重都会比论文的查重数据库更加准确，自然就能知道具体的结果是什么，避免对大家造成不必要的影响，而且整个过程会达到一个更加专业和准确的标准，这样结果的准确性就会处于一个更高的状态。3、合理进行图片的调整如果怕你引用的内容在语序调整上不合理，或者各种内容的重复性比较高，建议进行合理的一般性调整，将这些文字内容做成图片或表格，自然会避免出现重复率过高的情况。如果查重重复率高，也可以这样调整，确实有很好的优势。
不是有免费的机会吗？我同学就在用这个，我打算等自己写好，也先用这个必过论文查查看
知网查重结果一般在一个小时内出来。而毕业季的时候，系统拥堵，可能会有延迟，而有的同学往往修改论文会比较晚，一般凌晨1，2点前提交的，当晚出报告。反之报告从早晨7点后陆续出。毕业季的时候，基本上我国国内98%以上的高校会选择使用中国知网系统对学生的硕士论文的重复率进行检测。而中国知网系统的通道是有限的，如果遇到查重高峰期，有可能检测一篇论文的时间可以高达几个小时，而对于学生而言，时间是非常有限的，所以如果学生能够在凌晨就将论文提交中国知网系统进行检测，那就可以尽快排在队伍的前列，等第二天，中国知网系统的论文查重通道开通，也可以优先对学生于夜里凌晨提交的论文进行查重。
通常一篇一万字的本科论文在旺季时需要10-60分钟左右，如果字数很多的话可能还需要多花一点时间。如果不是查重的旺季提交检测的话那么一般5-30分钟左右就会出结果了。
写作论文并不难，难得就是写完后论文查重的重复率要达到学校要求。很多同学写论文只花了几天时间，可写完查重后的修改却要花好几十天才行。当刚开始去进行论文查重的时候，可能有的同学们还不知道提交到查重系统检测后需要等多久才有结果，导致提交后就一直傻傻的在电脑前等着。
其主要原因一般都是因为查重系统的查重算法以及对比数据库不同的原因。还有一种就是论文查重也会分为有淡旺季，淡季时查重的人少，那么检测结果出来的也就快，而旺季时查重的人多，那么结果出来的自然也就相对会慢一些。
通常4到6月份属于我们的毕业季高峰期，也是同学们进行论文查重最多的时候，所以在这个时间段里去查重的话，那么论文查重结果出来的时间自然也就会慢一些。
如果是提交的知网查重系统的话，那么检测的时间会更长一些，而且不同类型的论文在知网检测的时间也是不一样的，比如硕博士论文字数肯定是比本科论文要多很多的，那么在知网查重的时间肯定也是不一样的，正常的硕博士论文在知网查重的时候在2-3小时，如果不在4-6月份查重的话，那么查重的时间自然会短一些。
早上提交，下午出检测结果，晚上12点左右提交，一般次日早上就会出报告了。
1、大家可以知道，由于论文查重系统的算法不同，因此查重所需的时间也是不同的。有的论文查重网站速度很快，查重只需要几分钟；但是，有些论文查重系统速度较慢，查重可能需要一个多小时。
2、不同时间对论文进行查重，查重所需要的时间会有一些差异。比如毕业季是查重高峰期，查重速度快的系统，在检测时往往需要30分钟到1小时左右。
3、此外，不同类型的论文，进行查重可能需要不同的时间。比如，硕士、博士论文查重的时间往往比本科论文要长。
可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文重复率的方法：
1、如果你的论文字数足够多，那就删除减掉一些文字。可以将检测出来的相似片段中找出一些可删减的文字（前提是不影响论文的论述），这样可有快速、有效的降低文字重合率。
2、外文翻译成中文，繁体翻页成简体。如果你的外语水平还不够，那就利用翻译软件翻译论文中的英文部分，再用自己的语言组织起来写作，也可以将繁体资料转化成简体。
3、打乱语序稍作修改，如果大段引用某篇文献时又实在不知道该如何修改引用的内容时，将引用的段落中句子的顺序打乱，也会部分降低重合率，最好打乱的过程中稍作修改效果会更好。但是这样的修改不可能将重合的文字全部消除。
pmlc是知网查重，是知网查重系统的一种。
知网pmlc查重系统适用于本科毕业论文的检测，目前国内大部分高校都是使用知网查重，知网pmlc查重系统被很多本科院校所认可，它的检测结果被视为学校的参考标准。作为毕业论文的成绩，会按照知网的检测结果来初步判断论文是否存在抄袭情况。大部分高校规定知网查重在30％内，如果超过30％就会被判定为不合格。
知网pmlc查重系统的检测范围包括：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、中国重要会议论文全文数据库、大学生论文联合对比库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据库、互联网资源、英文数据库、港澳台学术文献库、优先出版文献库、互联网文档资源、图书资源和个人比对库等。
知网pmlc查重独拥有一个独一无二的数据库，就是大学生联合对比库。这是知网开发出的数据库，并且该数据库中收录了往届的本科生毕业论文，这也是所有知网查重系统中涵盖本科论文最多的一个系统，所以非常适合检测本科论文，检测结果也是非常准确的。
如果是研究生的话tmlc更适合，如果是本科那pmlc就最准确。tmlc一般比pmlc贵100大洋差不多。其实对于研究生pmlc一般和tmlc检测结果差不多。而对于本科的话有时候差距很大。深入了解可以摆渡：“深度分析CNKI知网论文查重软件的系统区别”希望可以帮到你。
每到答辩时，大家几乎对于论文重复率还是比较关心的，因为大家都希望自己能顺利通过答辩拿到毕业证。综合目前一些情况来看，论文查重系统的重复率高于30％的硕博论文或学位论文，通常都会被要求重新修改，并且在相同的学习中，不会给予学生2次答辩机会，所以大家对于论文重复率这一方面还是比较重视的。那在进行实际检测的时候，通常也有更多的要求，一般来说对于学士学位的论文要求不要超过10％，在进行实际检测的过程当中，到底该怎样检测论文重复率？怎样选择论文查重系统？ 论文段落和格式 检测论文抄袭率要结合自己的实际情况来做有效检测论文检测基本上都是和整篇文章有直接性的关系，当整篇文章上传之后，论文检测的软件要对一部分文章进行划分，上交所有论文的时候，要确保最终的稿件格式对抄袭率会有较大影响，不同段落的划分可能就会造成更多小段落的检测出现问题，所以说我们一定要保证每一个段落划分的时候都是控制在合理的字数内，只有这样才能够发挥降低抄袭率的作用。 数据库 检测论文抄袭率的时候，如果大家想要通过数据库来进行有效检测的话，那么基本上就是针对于已经发表的毕业论文来进行检测，因为数据库里面的所有论文的收入都是已经发表过的，其实他们在数据库进行检测的时候，肯定也都会考虑到各种不同的匹配论文，有的数据库也还有一些网络上的文章在这里要告诉大家的，就是很多书籍并没有包含在检测的数据库当中，所以说参考文献一般来说在数据库里面可能查出来的概率并不是特别大。 章节变换 很多人在检测论文抄袭率的时候，也会考虑到通过变换章节的这种方式来进行有效检测，或者是说从不同的文章当中抽取不同的章节来进行拼凑，这样的话对于抄袭率检测的结果并没有太大影响。