姓名：牛晓银；学号：20181213993；学院：计算机科学与技术 转自： 【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。 【嵌牛鼻子】：目标检测、检测模型、计算机视觉 【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？ 【嵌牛正文】： （一）目标检测经典工作回顾 本文结构 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。 R-CNN: R-CNN系列的开山之作 论文链接： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。 传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。 R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。 另外，文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。 文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显著，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。 另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。 小结 R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。 Fast R-CNN: 共享卷积运算 论文链接： Fast R-CNN 文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。 上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。 RoI Pooling 是对输入R-CNN子网络的数据进行准备的关键操作。我们得到的区域常常有不同的大小，在映射到feature map上之后，会得到不同大小的特征张量。RoI Pooling先将RoI等分成目标个数的网格，再在每个网格上进行max pooling，就得到等长的RoI feature vector。 文章最后的讨论也有一定的借鉴意义： multi-loss traing相比单独训练classification确有提升 multi-scale相比single-scale精度略有提升，但带来的时间开销更大。一定程度上说明CNN结构可以内在地学习尺度不变性 在更多的数据(VOC)上训练后，精度是有进一步提升的 Softmax分类器比"one vs rest"型的SVM表现略好，引入了类间的竞争 更多的Proposal并不一定带来精度的提升 小结 Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。 Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化 论文链接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。 本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。 第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。 由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。 小结 Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。 单阶段（1-stage）检测模型 单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。 YOLO 论文链接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。 YOLO的主要优点： 快。 全局处理使得背景错误相对少，相比基于局部（区域）的方法， 如Fast RCNN。 泛化性能好，在艺术作品上做检测时，YOLO表现比Fast R-CNN好。 YOLO的工作流程如下： 1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。 2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算： 等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。 3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框 损失函数的设计 损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。 小结 YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。 SSD: Single Shot Multibox Detector 论文链接： SSD: Single Shot Multibox Detector SSD相比YOLO有以下突出的特点： 多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。 更多的anchor box，每个网格点生成不同大小和长宽比例的box，并将类别预测概率基于box预测（YOLO是在网格上），得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n，其中C为类别数，k为box个数，m×n为feature map的大小。 小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。 检测模型基本特点 最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。 检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。 相比单阶段，两阶段检测模型通常含有一个串行的头部结构，即完成前背景分类和回归后，把中间结果作为RCNN头部的输入再进行一次多分类和位置回归。这种设计带来了一些优点： 对检测任务的解构，先进行前背景的分类，再进行物体的分类，这种解构使得监督信息在不同阶段对网络参数的学习进行指导 RPN网络为RCNN网络提供良好的先验，并有机会整理样本的比例，减轻RCNN网络的学习负担 这种设计的缺点也很明显：中间结果常常带来空间开销，而串行的方式也使得推断速度无法跟单阶段相比；级联的位置回归则会导致RCNN部分的重复计算（如两个RoI有重叠）。 另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
在这里，我们也要提醒大家，在正规网站上查论文是不会有泄密的。但是如果选择一个非正式的或者假的平台进行廉价的查重，不仅测试结果得不到保证，还容易导致泄露。
提前在知网上查重，在短期内并不会被知网收录，不会增加你论文的重复率而影响学校的知网检测，它只会留下检测记录，学校再去检测时会显示文章已经检测过以及检测时间记录，一般学校不会管这个。一年以后你的文章会进入学术论文联合对比库，用来检测有没有人抄袭你的文章。我们的系统你的检测记录只有登录你自己的账号才能看到，其他任何人均无法查看的哦。使用系统完成后检测报告也可由你们自主操作彻底删除。论文查重系统是严格遵照有关版权的保密规定，并承诺对用户送检的文档绝不作任何形式的收录和泄露的！
初检几次之后再用该系统检测一次确保及格就可以进行提交到学校了，因此这个不存在不合理的地方。
这个具体看学校要求，如果学校有特殊要求学校会强调的，否则完全不影响。同时可以百度“学校允许自己提前用知网论文查重吗”，这篇文章说明很清楚了。希望可以帮到你。
毕业论文关系到大学毕业生是否能顺利毕业，这是学校对我们大学生的最后进行一项重要考核，也是中国大学生对自己的一个交代。校方在审核时，将有相应的步骤，论文查重是毕业论文是否合格的一步。为使学校的论文顺利通过查重，大家最好是自己先查重一遍甚至多遍论文，但由于很多同学都不太了解，所以大家最好自己先查重一遍，看看重复率如何。为了提早对论文举行检测，论文论文中删除本人的个人信息是最好的。论文查重系统一般要求每个人在上传论文论文检测时自己输入个人信息，然后付费提交论文查重程序。因为没有必要添加自己的个人信息，因为有些论文查重系统不安全，删除个人信息可以有效防止个人信息泄露。就正规的论文系统，尤其是一些主流的论文查重系统，比如权威查重系统，也是要删除个人信息，最后还是要看学校查重系统的要求。这种查重系统后台有强大的技术可以支持，其安全工作强度非常高，即使将个人数据信息通过输入到论文文档中，也会有效地提高保护用户的个人基本信息，不会恶意将大家的个人信息泄露，大家都是放心使用的。而且权威查重系统也会删除自己文献的重复率，填写自己的个人信息也可以检测自己之前发表的论文，这样就不会计算这部分的重复率了，查重结果比较准确，所以不需要删除个人信息，但具体情况也要视具体机构的规定而定。
论文的检测一般需要以下步骤：1、用户进入论文检测首页，在首页中先查看每个查重系统的描述，之后点击选择合适的论文检测系统。2、进入检测页面后，输入论文的题目和作者后，点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中，确认无误后，点击提交检测按钮。3、等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，用户点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载论文查重报告单至电脑本地中。
论文查重是完成论文整个写作的必要环节，但对于第一次接触论文的学生来说，应该有很多事情缺乏理解，不知道如何处理，那么论文检测的步骤是什么呢？接下来介绍一下相关内容。 检测论文的步骤。 1.首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如paperfree、papertime值得我们信赖，但需要注意的是，学校内部查重系统不对外开放，我们使用学校系统查重一般是学校提供的检测入口；但是，Paperfree等检测系统可以随时多次检测。 2.选择论文检测网站后，可以在选定的论文检测网站上注册或直接登录账户，然后点击查重入口查重。但需要注意的是，查重入口一般有几个不同的分类，如本科论文检测、职称论文检测等。注意不要点错。 3.然后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，要注意论文的格式是否正确。如果论文检测系统要求word文档，不要上传到PDF格式，因为这对检测结果也有很大影响。 4.论文检测时间一般为10-30分钟。检测结束后，我们可以下载论文检测报告。 5.拿到论文测试报告后，我们需要做的是根据测试报告中的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后再次进行检测和修改，步骤与上述内容一致。
不仅仅是毕业论文或者是在期刊论文中必须做好论文评审工作，重复率不过关就不能毕业或者不能发表论文，这与作者自身的利益密切相关。而在实际的论文评审过程中，一篇论文的评审能够做到的标准是非常个性化的，大多数论文都必须经过论文评审和修改才能合格，所以提前做好论文评审是肯定的。所以提前做论文评审有关系吗?大多数大学和期刊编辑部没有按照作者的要求不能提前检查纸,他们只会提供一篇论文审查标准,并提交论文格式和其他信息到每个人,每个人都根据写作和论文审查的要求。论文的前期评审是非常必要的，对论文初稿的评审和修改是必不可少的工作，不断提炼，得到最终的精华。当然，也有一些论文一篇论文评审通过了，没有必要再修改一次论文评审。他们很容易被发现，但是他们在写作上比你付出了更多的努力来获得这样一篇高质量的论文。绝大多数论文都不会在复检时检测到论文留下的痕迹，第一篇论文复检后再进行复检，如果是不修改的，几次的结果都是一样的也不会有任何痕迹。但是，如果论文被Cn重新检查。，最后一篇论文的重复时间和重复率将显示在报告表的前面，并以红色字体显示。而且也只注意最后的检查，其他方面不会对论文的评审产生影响。而且还没有发现哪所大学看到这样的展示，就确定该学生的论文不符合标准，所以事先的论文评审是没有影响的。那些担心提前复检影响的人，肯定不了解复检制度的基本工作原理，认为如果将论文复检到系统中，就会包含论文。事实上，情况并非如此。使用文献作为比较数据库并不容易。必须是已发表的文章，只有未发表的论文不包括在内。论文一定要提前做好检查论文才能通过，否则怎么知道自己的论文重复率能不能通过学校或单位的标准要求呢?
是的，知网检测以后会有记录的，论文倒是没有影响，如果学校没有要求不准自己检测就没事的
如果是本科论文，跟你说，卖家也都是抄的。毕竟写论文时很花精力的一件事，你在买之前就应该明白这几个道理：自己写的都是抄别人的，别人给自己写的也是抄，区别是自己能学到一些技能，比如格式和知识；你现在能想到的，能写出来的全部都是别人就发表过的，不管是论文里面提到过的还是知乎里瞎扯的，机器都能查出来一大半的；查重过了老师也会看，而且是好几个老师看，如果有问题你得来回改，严重的话就就不让你毕业了；所有老师都是学历很高，带了成千上万的学生，你写的论文怎么样他们非常清楚，你那句是抄袭他们基本明白；论文过了就行，其实本科生写的大多数是辣鸡，老师都不想太仔细看，因为不想生气，只不过职责在身不得不的监督。知网过不过不重要，重要的是你交给老师去查，被查出来老师是知道的，只有抄袭率高而且发表了才能叫作严重，老师不会趟浑水的。如果你查了两回还有一样重复的，你就把相关的理论换成其他理论（比如说幂级数收敛被用烂了，你可以换成有理数逼近无理数的理论取填充），你得在给老师提交前自己查重过了才行，怎么不得查两次？怎么不得花个100多？要是卖家说没问题然后你自己查都不查直接给老师去查，那只能说你太年轻了同志。
系统是随机提示的，没规律可循，提前检测并不影响杂志社查询结果。只是会出现提前检测的字样，一样还是只看总文字复制比就是结果！
提前测，会有一点影响（知网有记录），百分之零点几的误差，不会完全重合，不过你拿到学校查，会在检测报告上显示你已经查过一次，但是这个学校不会在意的（我毕业前就先用知网查了一次，然后学校又查了，就显示我查过，没啥影响），亲测的，放心查吧。
大肠杆菌生产人胰岛素基因工程自诞生以来发展很快。 1972年，美国斯坦福大学生物化学系主任贝格尔把两种病毒的DNA人工组合到一起，形成了第一个人工重组DNA分子，这是基因工程的开创性工作。 1973年，科恩发表一篇报告，说他们把大肠杆菌的两种质粒的DNA连接到了一起，并且又送回到大肠杆菌细胞中去，重组质粒的DNA得到了复制和表达。这是第一次完成了一个基因工程。 1976年，美国用大肠杆菌生产出了本来由人脑产生的生长抑制素，完成第一个有实用价值的基因工程。已知生长抑制素是含有14个氨基酸的多肽链，在清楚其结构以后，根据遗传密码可以倒推出它的基因结构——一条由42个核苷酸组成的DNA片断。人工合成这个DNA片断，再把它送入大肠杆菌。由这项研究开始，科学家又掌握了一条获得基因的新途径——人工合成。 使用类似方法，美国人在1978年又用大肠杆菌生产出了胰岛素，使胰岛素可以工业化生产，给糖尿病患者带来了福音。原先胰岛素的来源是从牛胰脏提取，产量有限。用化学方法人工合成胰岛素仅有科学意义而无实用价值，因为成本太高了。现在世界医药市场上的胰岛素，已经大半是基因工程的产品了。 鼠生长激素、人生长激素、鸡卵清蛋白、人白细胞干扰素等许多种物质，也都已经可以用大肠杆菌生产。 生物制法：首先剪切胰岛素基因，再将胰岛素基因转入人的大肠杆菌内，再创造大肠杆菌裂殖的有利环境，对大肠杆菌进行大规模培养，使之产生大量的治疗糖尿病的药物——胰岛素。 基因制法: 在基因工程人胰岛素的生产过程中,一般是先表达胰岛素原,然后对胰岛素原复性,复性后的胰岛素原通过酶切得到有活性的胰岛素.其中胰岛素原的复性效率是决定最终收率的关键因素,正确折叠与错误折益胰岛素原的分子量完全相同,结构非常相似,采用RT-HPLC可对其进行分离检定.Sergeev等利用反相色谱建立了复性液中胰岛素原的检测方法.如果要对正确折叠与错误折盛胰岛素原的结构进一步说明,可将其用蛋白酶V8酶解,然后用RP-HPLC-MS作肤图谱.Damn等用 protease V8酶解胰岛素原,然后用R'FHPLC做肚谱图,并结合质谱法对重组胰岛素原的折受过程进行了监测.
胰岛素提取分离工艺幻灯片.ppt 19页发布时间：2018年1月3日 胰岛素提取分离工艺 胰脏低温保藏 组织捣碎及细胞破碎 提... 提取分离技术幻灯片 药物提取分离工艺 制药工程专业优秀论文超声提取-超...淘豆网
基因工程是在分子生物学和分子遗传学综合发展基础上于 20 世纪 70 年代诞生的一门崭新的生物技术科学。下面是由我整理的基因工程学术论文，谢谢你的阅读。 基因工程学术论文篇一 摘 要：基因工程是在分子生物学和分子遗传学综合发展基础上于 20 世纪 70 年代诞生的一门崭新的生物技术科学。基因工程是一项很精密的尖端生物技术。可以把某一生物的基因转殖送入另一种细胞中，甚至可把细菌、动植物的基因互换。当某一基因进入另一种细胞，就会改变这个细胞的某种功能。这项工程创造出原本自然界不存在的重组基因。它不仅为医药界带来新希望，在农业上提高产量改良作物，并且对环境污染、能源危机提供解决之道，甚至可用在犯罪案件的侦查。基因工程的发展现状和前景是怎么样呢，而又有哪些利弊? 关键词：基因工程;发展现状;发展前景;基因工程利弊 一、基因工程 (一)基因工程的概念及发展 1.概念 基因工程又称基因拼接技术和DNA重组技术，是以分子遗传学为理论基础，以分子生物学和微生物学的现代方法为手段，将不同来源的基因按预先设计的蓝图，在体外构建杂种DNA分子，然后导入活细胞，以改变生物原有的遗传特性、获得新品种、生产新产品。 2.发展 生物学家于20 世纪50 年代发现了DNA 的双螺旋结构，从微观层面更进一步认识了人类及其他生物遗传的物质载体，这是人类在生物研究方面的一次重大突破。60 年代以后，科学家开始破译生物遗传基因的遗传密码，简单地说，就是将控制生物遗传特征的每一种基因的核苷酸排列顺序弄清楚。在搞清楚某些单个基因的核苷酸排列顺序基础上，进而进行有计划、大规模地对人类、水稻等重要生物体的全部基因图谱进行测序和诠释。 (二)基因工程的发展现状及前景 1.发展现状 (1)基因工程应用于农业方面。运用基因工程方法，把负责特定的基因转入农作物中去，构建转基因植物，有抗病虫害，抗逆，保鲜，高产，高质的优点。 下面列举几个代表性方法。 ①增加农作物产品营养价值如：增加种子、块茎蛋白质含量，改变植物蛋白必需氨基酸比例等。 ②提高农作物抗逆性能如：抗病虫害、抗旱、抗涝、抗除草剂等性能。 ③生物固氮的基因工程。若能把禾谷等非豆科植物转变为能同根瘤菌共生，或具固氮能力，将代替无数个氮肥厂。④增加植物次生代谢产物产率。植物次生代谢产物构成全世界药物原料的 25% ，如治疗疟疾的奎宁、治疗白血病的长春新碱、治疗高血压的东莨菪碱、作为麻醉剂的吗啡等。 ⑤运用转基因动物技术，可培育畜牧业新品种。 二、基因工程应用于医药方面 目前，以基因工程药物为主导的基因工程应用产业已成为全球发展最快产业之一，前景广阔。基因工程药物主要包括细胞因子、抗体、疫苗、激素和寡核甘酸药物等。对预防人类肿瘤、心血管疾病、遗传病、糖尿病、包括艾滋病在内的各种传染病、类风湿疾病等有重要作用。我们最为熟悉的干扰素(IFN)就是一类利用基因工程技术研制成的多功能细胞因子，在临床上已用于治疗白血病、乙肝、丙肝、多发性硬化症和类风湿关节炎等多种疾病。 并且应用基因工程研制的艾滋病疫苗已完成中试，并进入临床验证阶段;专门用于治疗肿瘤的“肿瘤基因导弹”也将在不久完成研制，它可有目的地寻找并杀死肿瘤，将使癌症的治愈成为可能。 三、基因工程应用于环保方面 工业发展以及其它人为因素造成的环境污染已远远超出了自然界微生物的净化能力，基因工程技术可提高微生物净化环境的能力。美国利用DNA 重组技术把降解芳烃、萜烃、多环芳烃、脂肪烃的4 种菌体基因链接，转移到某一菌体中构建出可同时降解4 种有机物的“超级细菌”，用之清除石油污染，在数小时内可将水上浮油中的2/3 烃类降解完，而天然菌株需 1 年之久。90 年代后期问世的DNA 改组技术可以创新基因，并赋予表达产物以新的功能，创造出全新的微生物，如可将降解某一污染物的不同细菌的基因通过PCR 技术全部克隆出来，再利用基因重组技术在体外加工重组，最后导入合适的载体，就有可能产生一种或几种具有非凡降解能力的超级菌株，从而大大地提高降解效率。 (一)发展前景 基因工程应用重组DNA 技术培育具有改良性状的粮食作物的工作已初见成效。重组DNA 技术的一个显著特点是，它注往可以使一个生物获得与之固有性状完全无关的新功能，从而引起生物技术学发生革命性的变革，使人们可以在大量扩增的细胞中生产哺乳动物的蛋白质，其意义无疑是相当重大的。将控制这些药物合成的目的基因克隆出来，转移到大肠杆菌或其它生物体内进行有效的表达，于是就可以方便地提取到大量的有用药物。目前在这个领域中已经取得了许多成功的事例，其中最突出的要数重组胰岛素的生产。 重组DNA 技术还有力地促进了医学科学研究的发展。它的影响所及有疾病的临床诊断、遗传病的基因治疗、新型疫苗的研制以及癌症和艾滋病的研究等诸多科学，并且均已取得了相当的成就。 (二)基因工程的利与弊 1.基因工程的利 遗传疾病乃是由于父或母带有错误的基因。基因筛检法可以快速诊断基因密码的错误;基因治疗法则是用基因工程技术来治疗这类疾病。产前基因筛检可以诊断胎儿是否带有遗传疾病，这种筛检法甚至可以诊断试管内受精的胚胎，早至只有两天大，尚在八个细胞阶段的试管胚胎。做法是将其中之一个细胞取出，抽取DNA，侦测其基因是否正常，再决定是否把此胚胎植入母亲的子宫发育。胎儿性别同时也可测知。 基因筛检并不改变人的遗传组成，但基因治疗则会。目前全世界正重视发展永续性农业，希望农业除了具有经济效益，还要生生不息，不破坏生态环境。基因工程正可帮忙解决这类问题。基因工程可以改良农粮作物的营养成分或增强抗病抗虫特性。可以增加畜禽类的生长速率、牛羊的泌乳量、改良肉质及脂肪含量等。 2.基因工程的弊 广泛的基因筛检将会引起一连串的社会问题。虽然基因筛检可帮助医生更早期更有效地治疗病人，但可能妨碍他的未来生活就业。基因工程会产生“杀虫剂”的作物，也可能对大环境有害，它们或许会杀死不可预期的益虫，影响昆虫生态的平衡。转基因食品不同于相同生物来源之传统食品，遗传性状的改变，将可能影响细胞内之蛋白质组成，进而造成成份浓度变化或新的代谢物生成，其结果可能导致有毒物质产生或引起人的过敏症状，甚至有人怀疑基因会在人体内发生转移，造成难以想象的后果。转基因食品潜在危害包括：食物内所产生的新毒素和过敏原;不自然食物所引起其它损害健康的影响;应用在农作物上的化学药品增加水和食物的污染;抗除草剂的杂草会产生;疾病的散播跨越物种障碍;农作物的生物多样化的损失;生态平衡的干扰。 四、结束语 随着社会科技的进步，基因工程的发展将成为必然。尽管它会给我们带来一些危害但是仍然为我们带来了很多好处。不仅为我们提供了新的能源而且促进了各国的经济的发展，所以在我们发展基因工程的同时应该尽力避免一些危害，而让有利的方面尽可能应用。 参考文献： [1]陈宏.2004.基因工程原理与应用.北京：中国农业 出版社 [2]胡银岗.2006.植物基因工程.杨凌.西北农林科技大学出版社 [3]刘祥林.聂刘旺.2005.基因工程.北京：科学出版社 [4]陆德如.陈永青.2002.基因工程.北京：化学工业出版社 [5]王关林.方宏筠.2002.植物基因工程.北京：科学出版社 基因工程学术论文篇二 基因工程蛋白药物发展概况 【摘要】近些年，随着生物技术的发展，基因工程制药产业突飞猛进，本文就一些相关的重要蛋白药物的市场概况和研究进展作一概述。 【关键词】基因工程 蛋白药物 发展概况 中图分类号：R97 文献标识码：B 文章编号：1005-0515(2011)6-255-03 基因工程制药是随着生物技术革命而发展起来的。1980 年，美国通过Bayh-Dole 法案，授予科学家 Herbert Boyer 和 Stanley Cohen 基因克隆专利，这是现代生物制药产业发展的里程碑。1982 年，第一个生物医药产品在美国上市销售，标志着生物制药业从此走入市场[1]。 生物制药业有不同于传统制药业的特点：首先，生物制药具有“靶向治疗”作用;其次，生物制药有利于突破传统医药的专利保护到期等困境;再次，生物制药具有高技术、高投入、高风险、高收益特性;此外，生物制药具有较长的产业链[1]。生物制药业这一系列的特点决定了其在21世纪国民经济中的重要地位，历版中国药典收录的生物药物品种也是逐渐增多[2](图一)。 当前生物制药业的发展趋势在于不断地改进、完善和创新生物技术，在基因工程药物研发投入逐年增加的基础上，我国生物制药的产值及利润增长迅猛， 2006-2008年三年就实现了利润翻番[2](表一)。随着研究的深入，当前生物药的热点逐渐聚焦到通过新技术大量生产一些对医疗有重要意义且成分确定的蛋白上。研究表明，在我国的基因工程药物中，蛋白质类药物超过50%[3]。而这些源自基因工程菌表达的蛋白，如疫苗、激素、诊断工具、细胞因子等在生物医学领域的应用主要包括4个方面：即疾病或感染的预防;临床疾病的治疗;抗体存在的诊断和新疗法的发现。利用基因工程技术(重组DNA技术)生产蛋白主要有三方面的理由：1.需求性，天然蛋白的供应受限制，随需求的不断增加，数量上难以满足，使它得不到广泛应用;2.安全性，一些天然蛋白质的原料可能受到致病性病毒的污染，且难以消除或钝化;3.特异性，来自天然原料的蛋白往往残留污染，会引起诊断试验所不应有的背景[4]。 以下将介绍一些基因工程产物的市场概况和研究发展。 1 促红细胞生成素 是细胞因子的一种，在骨髓造血微环境下促进红细胞的生成。1985年科学家应用基因重组技术，在实验室获得重组人EPO(rhEPO)，1989年安进(Amgen)公司的第一个基因重组药物Epogen获得FDA的批准，适应症为慢性肾功能衰竭导致的贫血、恶性肿瘤或化疗导致的贫血、失血后贫血等[5,6]。 2001年，EPO的全球销售额达亿美元，2002年达亿美元，2003年全世界EPO的年销售额超过50亿美元。创下生物工程药品单个品种之最，是当今最成功的基因工程药物。用过EPO的大多数病人感觉良好，在治疗期间无明显毒副作用或功能失调。重组体CHO细胞可以放大到生产规模以满足对EPO的需求。 2 胰岛素 自1921 年胰岛素被Banting 等人成功提取并应用于临床以来，已经挽救了无数糖尿病患者的生命。仅2000年，胰岛素在全球范围内就大约延长了5100万名I型糖尿病病人的寿命。20世纪80年代初，人胰岛素又成为了商业现实;80 年代末利用基因重组技术成功生物合成人胰岛素，大肠杆菌和酵母都被用作胰岛素表达的寄主细胞[7]。 国内外可工业化生产人胰岛素的企业只有美国的礼来公司、丹麦的诺和诺德公司、法国的安万特公司和中国北京甘李生物技术有限公司等，胰岛素类似物也仅在上述4个国家生产，且每个公司只能生产艮效或速效类似物巾的个品种，主要原因是要达到生物合成人胰岛素产业化的技术难度特别大，若无高精尖的高密度发酵技术、纯化技术和工业化生产经验是无法实现的[8]。 3 疫苗 在人类历史上，曾经出现过多种造成巨大生命和财产所示的疫症，而在预防和消除这些疫症的过程中疫苗发挥了十分关键的作用。所以疫苗被评为人类历史上最重大的发现之一。 疫苗可分为传统疫苗(t raditional vaccine) 和新型疫苗(new generation vaccine)或高技术疫苗( high2tech vaccine)两类,传统疫苗主要包括减毒活疫苗、灭活疫苗和亚单位疫苗,新型疫苗主要是基因工程疫苗。疫苗的作用也从单纯的预防传染病发展到预防或治疗疾病(包括传染病) 以及防、治兼具[2]。 随着科技的发展，对付艾滋病、癌症、肝炎等多种严重威胁人类生命安全的疫苗开发取得巨大进展，这其中也孕育着巨大的商业机会[9]， 2007年全球疫苗销售额就已达到163亿美元，据美林证券公布的一份研究报告显示，全球疫苗市场正以超过13%的符合增长率增长。而我国是疫苗的新兴市场，国内疫苗市场发展潜力巨大，年增长率超过15%。 在以细胞培养为基础的疫苗、抗体药物生产中，Vero细胞、BHK21细胞、CHO细胞和Marc145细胞是最常用的细胞，这些细胞的反应器大规模培养技术支撑着行业的技术水平[4]。建立细胞培养和蛋白表达技术平台，进一步完善生物反应器背景下的疫苗生产支撑技术是当前国际疫苗产业研究的重点。 4 抗体 从功能上划分，抗体可分为治疗性抗体和诊断性抗体;从结构特点上划分，抗体可分为单克隆抗体和多克隆抗体。抗体可有效地治疗各种疾病，比如自身免疫性疾病、心血管病、传染病、癌症和炎症等[10,11]。抗体药物的一大特点在于其较低甚至几乎可以忽略的毒性。另外一个优势是，抗体本身也许既可被当作一种治疗武器，也可被用作传递药物的一种工具。除了全人源化抗体以外，与小分子药物、毒素或放射性有效载荷有关的结合性抗体也已经在理论上显示出了强大的潜力，尤其是在癌症治疗方面[12]。 治疗性抗体是世界销售额最高的一类生物技术药物,2008 年治疗性抗体销售额超过了300 亿美元,占了整个生物制药市场40%。在美国批准的99 种生物技术药物中,抗体类药物就占了30 种;在633 种处于临床研究的生物技术药物中, 有192 种为抗体药物,而在抗癌及自身免疫性疾病的治疗研究中,治疗性抗体占了一半[2]。截止2007年，美国FDA批准上市的抗体药物见表二[13]。 参考文献 [1] 章江益, 孙瑜, 王康力. 美国生物制药产业发展及启示[J]. 江苏科技信息. 2011, 1(5): 11-14. [2] 王友同, 吴梧桐, 吴文俊. 我国生物制药产业的过去、现在和将来. 药物生物技术[J]. 2010, 17(1): 1-14. [3] 吴梧桐, 王友同, 吴文俊. 21世纪生物工程药物的发展与展望[J]. 药物生物技术. 2000, 7(2): 65-70. [4] 储炬, 李友荣. 现代工业发酵调控学(第二版)[M]. 化学工业出版社. [5] Koury MJ, Bondurant MC. Maintenance by erythropoietin of viability and maturation of murine erythroid precursor cell[J]. Cell Physiol, 1988, 137(1):65. [6] Cuzzole M, Mercurial F, Brugnara C. Use of recombinant human Erthro-poietin outside the setting of uremia[J]. Blood, 1997, 89(12): 4248-4267. [7] 李萍, 刘国良. 最新胰岛素制剂的研究进展概述[J]. 中国实用内科杂志. 2003, 23(1): 19-20. [8] 张石革, 梁建华. 胰岛素及胰岛素类似物的进展与应用[J]. 药学专论. 2005, 14(11): 21-23. [9] 徐卫良. 生物制品供应链优化与供货提前期缩短问题研究――基于葛兰素史克(中国)疫苗部的实例分析(硕士学位论文). 上海交通大学, 2005. [10] Presta LG. Molecular engineering and design of therapentic antilodies[J]. Curr Opin Immunol, 2008, 20(4): 460. [11] Liu XY, Pop LM, Vitetta ES. Engineering therapeutic monoclonal antibodies[J]. Immunol Rev, 2008, 222: 9. [12] 陈志南. 基于抗体的中国生物制药产业化前景. 中国医药生物技术[J]. 2007, 1(1): 2. [13] 于建荣, 陈大明, 江洪波. 抗体药物研发现状与发展态势[J]. 生物产业技术. 2009, 1(3): 49.看了"基因工程学术论文"的人还看: 1. 高中生物选修三基因工程知识点总结 2. 高二生物基因工程知识点梳理 3. 浅谈基因工程在农业生产中的应用 4. 植物叶绿体基因工程发展探析 5. 关于蔬菜种植的学术论文
力求题目的字数要少，用词需要精选。至于多少字算是合乎要求，并无统一的'硬性'规定，一般希望一篇论文题目不要超出20个字，不过，不能由于一味追求字数少而影响题目对内容的恰当反映，在遇到两者确有矛时，宁可多用几个字也要力求表达明确。常见了繁琐题名如：'关于钢水中所含化学成分的快速分析方法的研究'。在这类题目中，像'关于'、'研究'等词汇如若舍之，并不影响表达。既是论文，总包含有研究及关于什么方面的研究，所以，上述题目便可精炼为：'钢水化学成分的快速分析法'。这样一改，字数便从原21个安减少为12个字，读起来觉得干净利落、简短明了。若简短题名不足以显示论文内容或反映出属于系列研究的性质，则可利用正、副标题的方法解决，以加副标题来补充说明特定的实验材料，方法及内容等信息，使标题成为既充实准确又不流于笼统和一般化。如?quot;（主标题）有源位错群的动力学特性--（副标题）用电子计算机模拟有源位错群的滑移特性'。