题目是这篇论文的关键字，在形式上和论文要求上都必须有标题，论文查重标题该怎么写？为什么同学们都有这类问题？ 论文在查重过程中不知标题这个栏目是否应该填写，我想大部分同学都是基于两个担忧才有这样的疑惑。一是认为填写标题与论文的检测结果无关，写不写标题无关紧要。第二，认为写了标题会有查重的痕迹。 笔者觉得这两个顾虑都是多余的，在查重论文的时候，我们是要填题目，这是论文的正确形式。论文查重系统还将按照论文的格式对段落进行分段、核对。有些学校在论文题目上有明确的要求填写。这儿建议大家在查重的时候，应该写一个标题，否则系统会默认的作者栏和标题栏，这样提交到学校，导师认为这种态度不严谨。 此外我们在交论文初稿的时候，以为写论文的标题会有查重的痕迹。通常学校都有论文查重次数的规定，通常在规定的范围内就不会发生这样的事情。不过，由于不少企业打着“免费查重”的口号，实际上是为了获取学生的论文而倒卖论文，所以必须选择正规可靠的软件进行查重。比如：paperfree论文查重系统。
上传证件资料审核。登录多多免费开店输入身份证号选着类目大类是书籍，小类选代找资料，再上传证件资料审核通过后就可以上架了。拼多多开店具体流程：1、登陆拼多多，在首页上方点击商家入驻。2、完成手机验证后，再点击进入选项。3、选择入驻类型，看我们开的是个人店还是企业店。4、填写店铺登记基本信息，按照流程和提示走，填写完成后点击创建店铺。5、完成实名制认证。
问你的论文查重的标题，是因为这个标题重复的话，那么你就可以重新拟一个标题。就你的论文的中心提示一个标题，然后进行修改或修饰。希望我的回答对你有帮助，欢迎采纳我的回答，谢谢
拼多多论文检测与查重类目怎么上架，方法如下把已写好的论文通过知网论文检测系统资源库比对，得出与各大论文库的相似比。论文检测系统包括已发表文献检测、论文检测、问题库查询和自建比对库，已发表文献检测指检测系统能够自动将属于用户的已正式发表的学位论文检索出来，并对每一篇已发表文献进行实时检测，快速给出检测结果，论文检测指主要实现论文实时的在线。
1.字数。当然，一篇论文文章首先需要的是字数。只有字数达到学校规定的要求，才会进行下一步的检测。一般来说，本科论文的字数要达到5000字以上，硕士论文的字数要达到3万字以上，博士论文的字数要达到5万字以上。随着学历的提高，字数也更高。2，论文上传格式。首选论文 word文档，方便检测查重和查看，如果是pdf或者其他格式，会多一个转换的过程，可能会对论文的排版格式有所变动，影响最终重复率。3，论文内容具体格式。比如文件的整理和写作，要按照论文写作的要求来做。这点，学校一般会统一发出通知。在写作前，同学们可以了解清楚再下笔。
页论文检测的要求就是查重率不能高于百分之多少，这个对于每个学校都有一定的要求，每个学校都可能不太一样。看学校情况定。
很多网站都可以做论文查重，但是学校一般只认可权威的论文查重。论文查重的算法一般会检测论文的目录，可以分章检测。然后就会检测论文的摘要以及正文等内容的重复度。建议众多的同学们在写论文之前先确定自己的论点和论据，设计好你的论文结构。然后再根据你的论点去找可以参考的论文。如果你是先找的参考论文再去想自己的论文该怎么写，那么重复率必然会很高。因为你的论文无论是结构还是内容都在模仿其他的论文。而且一开始结构就不调理，很有可能被老师指出毛病来。所以我们写毕业论文要注意所有的文字部分，几乎都是查重的内容。
根据权威网站的检测规则我们可以知道，论文查重是不检测图片以及公式等内容的。一方面这些资料计算机不好进行比对，另一方面论文侧重于文字的检测。这对广大的同学来说是一个福音，一些重要的图片和公式可以直接引用其他文献的。但是为了严谨性，为了不引起不必要的争议，我们需要在引用图片和公式的地方注明引用的出处。有些同学会问自己也不清楚写的论文的重复率高不高，有哪些检测的手段吗？我们一般都是通过权威的收费检测网站进行检测，缺点是收费比较高。我们也可以选择和论文查重检测规则接近的免费检测平台，目前网上比较好的平台有PaperPP查重等网站。在这个网站上检测修改的差不多之后，最后在论文查重上确定一下重复率即可。这个网站上还有很多的写论文技巧也可以帮到你。
一些同学觉得如果自己的论文参考的不是其他论文，而互联网上的一些公开资料是不是就不会被查出重复，那岂不是直接复制就可以了。事实上网站查重不仅会和论文库中的论文进行对比，还会和互联网资源进行比较。所以论文查重认为我们写论文还需要踏踏实实的用自己的智慧和想法写出高质量的论文。
毕业论文同样是属于学术论文的一种，所以也是有一些相对规范性的要求。为了能够更好地避免学生们的学生不端情况发生，学校都会对学生们的毕业论文进行，现在大多数学校都是使用的知网PMLC查重系统来检测学生的毕业论文。但是有很多的同学并不知道的统的一些标准以及规则，为了能够帮助到大家顺利毕业，下面小编整理了一些关于知网检测的资料供大家参考。一、本科毕业论文知网系统的选择知网上有很多的查重入口可以选择，但对于本科生的毕业论文，学校都是以知网的pmlc系统所检测的结果为准，因为知网pmlc系统包括了其特有的大学生论文联合比对库，这里面收录有往届所有提交到知网系统中检测过的本科论文资料。二、本科毕业论文知网检测的标准第一：目前为止知网查重系统只能检测出文章中的文字重复率，对于其中的图片以及公式内容是不能检测的。所以，如果你的论文重复率很高，那么可以适当的将一些内容转换成图片形式。第二：知网查重检测后会有一个很详细的重复率报告，由于每个学校的重复率要求都有所不同，所以需要大家自己去进行比对，没达到要求的去进行修改。第三：知网查重系统计算重复率的算法一般都是按照连续相似的13字符为为重复内容，所以如果句子中有大部分内容的抄袭，那么检测报告中所标红的句子也就会很多。你可以将句子中的一些词语或者是直接将整个句子改变下语态来进行撰写，这样就能降低论文的重复率。但有可能你变化的句子又和另外一段内容重复，所以最好的方法还是你自己理解语句愿意后，用自己的话术来重新进行写作。第四：如果在论文中有引用的内容，那么在文章引用的后面就一定要详细的进行标注，而且所引用的内容不能超过系统设置的5％阀值，不然一样会被算是重复的。
毕业论文查询步骤如下：
1、用户在电脑中打开百度浏览器，在百度浏览器中搜索知网查重，点击进入查重首页。
2、在查重首页选择合适的查重系统，进入查重页面后，输入论文的标题和作者，并点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中。
3、确认无误后，点击开始检测按钮，等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载知网查重报告单至电脑中。
毕业论文的意义
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
大学生要写好毕业论文，努力提高自己的写作水平，让写作这一社会主义物质文明和精神文明建设的重要工具在今后的工作中发挥出更大的作用。
判断一篇文章是不是sci4的方法如下：
1、网站查询。
当文章是SCI文章，我们可以登录web of science网站就可以查询。如果我们能查询到，那么证明该文章是SCI。Web of Science是搜索SCI收录文章最常用的方法，但网站需要会员登录才能使用。不过大多数学校或图书馆都购买了网站资源，相关人员可到学校图书馆查询。
2、期刊查询。
如果文章是SCI，则表示该文章已发表在SCI期刊上。只要我们查询文章发表的期刊是否是SCI期刊，就可以判断文章是SCI。此外，SCI期刊目录会定期更新。每次更新都会增加新的期刊，也会踢掉一些原有的期刊。因此，在检查期刊是否为SCI期刊时，还应注意文章发表的时间。
还需要提醒的是，有时候一篇文章发表在SCI期刊上，该期刊在SCI上可以检索到，但是检索不到这篇文章，那么那篇文章只是online来，而不能在Web of Science上检索到。
此时，严格来说，这篇SCI论文还没有在SCI期刊上发表。但也可以通过这本期刊是SCI期刊的检索证明和该文章的接收证明间接证明该SCI论文还未上线。
其实SCI论文不光是英文的，一些中文期刊，韩文、俄文、德文、法文的文献都可以在Web of Science上检索到，但是大部分知名期刊当然还是英文的。
如果一篇文章发表在新的期刊上，一般来说，如果是比较知名的出版商，比如Wiley、ACS、RSC、IEEE，即使该期刊在首次发表时没有被SCI收录，迟早会被包括在内。
但是一个比较偏门的出版商就很难说来，所以想看SCI论文可以在选择期刊的时候去选择比较知名的出版商旗下的期刊。
论文查重报告怎么验证？学术不端检测系统是现在非常出名的论文检测系统，很多高等院校和期刊机构都会提出论文用户用知网论文查重论文，其实知网的官网论文查重系统只有一个，很多论文用户在互联网看到的很多所谓的知网官网论文查重系统，其实都是假的，伪造知网论文查重，那知网的查重是如何验证真伪的呢？很多有一定了解知网论文查重的论文用户都知道，论文用户通过知网查重官网进行论文检测后，知网查重官网会提供一份论文检测报告，并且每一份知网论文检测报告都会有一个报告编号，通过这个报告编号来验证知网论文查重的真伪。论文检测用户进行知网论文查重验证真伪要将报告编号，拷贝到知网查重官网的知网验证入口，进行验证，知网查重官网会显示信息检测类型、总文字复制比、检测时间的信息，正规靠谱知网论文查重系统显示信息的检测时间是精确到秒的，如果显示信息的检测类型、总文字复制比、检测时间的信息与知网论文查重报告上是一致的，说明用的是正规靠谱的知网论文查重系统。很多论文用户在进行知网论文查重验证真伪后，发现使用的是假冒的知网论文查重系统，那这些论文用户这次的知网论文查重就是白费了，不仅浪费了检测费用还浪费了时间，所以论文用户在选择知网论文查重系统时一定要格外小心，一定不能选择免费的知网查重入口，一定选择带有“知网个人论文查重”字样的论文检测入口，不正规靠谱知网查重入口的检测费用全部较贵，而知网论文查重系统是对个人论文查重用户开放论文查重入口，价格是1.5元一千字。
论文检测是什么 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊！！国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。 当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。 大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能...... 论文检测是什么意思？ 主要是检查有没有抄袭，是否原创。什么是论文检测 论文检测，说的通俗一些，就是对你所写的论文进行查重。 把你的论文全文放入已发表论文的数据库进行比对，看看是否有和其他论文有过多的重复。 或者是查出重复比例 论文检测蓝字什么意思 paperrater检测报告标注颜色图示： • 红字表示严重抄袭 • 橙字表示轻度抄袭 • 绿字表示引用 • 灰色表示不参与检测 • 黑色表示原创 论文检测，知网和paperpass什么区别 知网最准，paperpass性价比高准确性中等，万方最便宜，但检测本科常用。 第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。因而网上卖的都很便宜，我测的是3万字，感觉还是物美价廉的。(注意：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用万方检测，就不要去检测维普之类的 先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。那个系统很麻烦的，很多没看过没应用过的文献都能给你加上，可见中国人抄袭的功夫，都是互相抄，但是为了保证论文的完整性和表述的准确性，不要随意改动，上交的纸质版，一定要斟酌，一般检查完就不会再过检测系统了，所以纸质版的不用担心。 第二步：经过修改后，重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，我最后在网上用知网查是4%，简单修改后，在学校查是1.5%。 注意：记住，最忌讳的是为了查重，把论文语句改得语句不通、毫无逻辑，这样是逃不过老师的，哈哈，大家加油！ 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ ...... 论文检测v1.0与v2.0分别是什么意思 一个是自写率 就是自己写的 一个是复写率 就是你抄袭的 还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料 不过 亲爱的童鞋 你觉得你的导师能容忍你“合理”引用46%么 一篇三万字左右的文章让你引用3000字就很开恩了！！你倒是没抄袭，呵呵，就是“合理引用”太多了，你要是把那些引用符号去掉了，估计你的复写率就不是0%了 呵呵 论文检测中测试(勿拍)是什么意思 论文检测用PaperRight论文检测去进行检测就是，检测挺好用的，蛮精准 毕业论文检测结果分为2部分什么意思 必须围绕所论述的问题和中心论点来进行论证。开篇提出怎样的问题，结篇要归结到这一问题。在论证过程中，不能离题万里，任意发挥，或者任意变换论题。如果有几个分论点，每个分论点都要与中心论点有关联，要从属于中心论点。所有论证都要围绕中心论点进行。这样读者才能清楚地了解分论点和中心论点。议论文的逻辑性很强，论证必须紧扣中心，首尾一致。 3)“立”往往建立在“破”的基础之上。在立论的过程中，需要提到一些错误的见解和主张，加以否定和辩驳，以增强说服力，使读者不会误解自己的观点。 论文检测结果中 去除引用和去除本人具体是什么意思？ “去除引用文献”，就是查论文中“去掉已经标明出处的文献”之后的重复率。 “去除本人文献”就应该是去除引用本人文献之后的重复率。 其实这个查重系统主要的目的是查出引用别人的文字但是却不愿意注明人家的名字，把别人的文字拿来当做自己的，将别人的据为己有，这就是抄袭，所以，所谓的查重，就是查抄没抄的问题。，既然“引用文献”和“本人文献”都是在查重“去除”之列，那就说明这些“引用文献”和“本人文献”都是注明出处的规范的行为这些是可以重复的，当然不能太多，但是标准却又难以量化。 什么样的引用不算抄？就是引用别人的文字的时候注明出处，需要人家的东西的时候不是去偷偷拿来不敢声张，而是去借来。表现在文字上，偷偷拿多少文字过来算抄袭？一般的情况下，还是比较宽松的，“去除引用文献”15%以下，可以勉强过关。但是，还是要说明的，如果一篇文章中在引用别人的文字时，倒也规规矩矩的注明出处了，太多的话，也不行，因为引用人家的太多，很容易就把别人的观点抄来了。就是说，如果你家里的东西全是明目张胆的去邻居家借来的，你能说这家里的东西都是你的吗？你只有使用权没有拥有权，占据这些东西的意义是什么呢？ 所以“去除引用文献”，就是去除了“引用自己的文字且标明出处”和“引用他人的文字且标明出处”的，去除了这些规范的引用文字，如果还有重复比率，那就是包括了“引用自己的文章没有标明出处的”和“引用别人文字没有标明出处的”，这些都是不规范的行为，一旦比率高了，就是抄袭了。 其实，一篇原创的论文，在“去除引用文献”后，重复比率应该为0的，但是因为现在天下文章一大抄的现象太严重了，所以各个科研部门在查重的时候也不得不水涨船高，这就是法难责众，在人们“违法”现象太普遍的情况下，只好一律从轻处理，重新设定标准了。 “去除本人文献”后的重复率就包括了“引用他人文献注明出处的”，加上“用自己的已经发表过的文字但是没有注明出处的”，加上“用他人文字没标明出处的”，（重复自己已经发表的文字但是没有注明出处的也是不规范行为），这三类都是不规范的引用行为，比“去除引用文献”后的重复率多了“引用他人文字有出处的”的规范的内容，即“去除本人文献”后的重复率中包括了引用他人文献的规范内容。所以查重结果如果有重复现象的话，“去除本人文献”后的重复率总是比“去除引用文献”的重复率高一些。 查“去除引用文献”的重复率目的是为了查不规范的行为，“去除本人文献”的查重主要目的是为了看文章在引用自己的文献之外还有多少是规范引用别人的和不规范的抄袭。如果不规范的比率低，而所谓的注明出处的规范引用现象比较严重，也应该予以注意，加以改正 。 举例：如果“去除引用文献”的重复率是8.8%，那按照当前的标准来看，这样的文章不算是抄袭，应该算是不规范引用，把出处加上去就可以了。“去除本人文献”的重复率是43%，那么43%—8.8%=34.2%。那这个34.2%就是引用他人文献有出处的重复率，就是属于规范的重复率。但是这个貌似规范的重复率也实在太高了，就是说引用太多了也有剽窃他人文字表述的嫌疑，因此如果采用这样的文章，就要要求作者不仅把不规范的引用处注明出处，还要把一些引用太多的文献进行精简和删除。 由此可见，查“去除引用文献”的重复率的主要目的是为了查出引用别人文字但是却尊重别人的知识产权的不规范行为，查出是否抄袭别人的观点和文字表述。就是说，“去除引用文献”后的重复率中包括的全是不规范的引用行为，“去除本人文献”后的重复中包括了不规范的和规范引用的行为，所以，“去除引用文献”的重复率是查抄袭最关键的一个...... 论文检测里面的合作高校是什么意思 .wo ,,,,,会、。、
论文查重的意思：论文查重，即查重复率，也就是文字复制比，是高校对学术不端文献的检测。目前，大部分高校采用中国知网CNKI学位论文检测系统 TMLC/VIP进行论文查重工作。
论文查重标准以《清华大学本科生综合论文训练论文查重管理办法》为例：
根据查重结果：文字复制比为8%以下的定为“一般重复”，文字复制比为8%-15%的定为“中度重复”，文字复制比为15%以上的定为“重度重复”。
轻度标准为：重合字数>1000字或重合百分比<40%，中度标准为：重合字数>5000字或40%≤重合百分比<50%，重度标准为：重合字数>10000字或重合百分比≥50%。
扩展资料：
论文查重系统检测
论文查重系统采用的是语义级别检测技术，没有“最小检测单位”的概念。系统在识别重复和引用内容时，会结合上下文的内容,对达到一定的语义级别的内容进行判定，并不是单纯根据一两个、字或者单独的句子进行判断。
完整内容的重合情况是由系统根据算法缐合得出的，对文献内容的原样抄袭、改写、语句顺序调整等，都能自动检测和识别,且能快速定位和动态标注显示。
参考资料来源：凤凰网-@所有大学生毕业论文查重更严了
参考资料来源：闽南网-论文查重什么意思
参考资料来源：百度百科-中国论文查重网
毕业论文查重的主要目的就是为了遏制学生们的学术不端行为。学术不端会严重地影响学术创新，所谓论文查重就是通过论文检测系统，将提交的论文与系统数据库的资料进行相似度的比对检测，目前已成为防止学术不端行为的重要手段被广泛地使用。大部分的高校一般对于本科生的毕业论文都会要求总相似度小于30%才能合格，如果总相似比大于30％的话则需要进行返修，修改完后可申请一次复查。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
如果你的论文因学术不端而失败，情节严重的学校将直接取消本次论文答辩的资格，并延迟论文答辩。一般来说，论文答辩将在六个月后一年内推迟。修改后，学生论文将再次接受查重。只有通过考试，你才能顺利毕业。如果情节不是很严重，一般导师会给出修改意见，然后规定论文将在一定时间内修改，然后重新检查论文，重新检查论文，然后提交自己的论文。只有通过导师和学院的审查，你才能参加论文答辩。如果你通过了，你仍然可以正常毕业。因此，每个人在写论文时都必须确保论文的原创性，并确保论文中没有学术不端行为。
毕业论文确实是一直萦绕在莘莘学子们脑海中的问题，大四毕业时的毕业论文是怎么也绕不过去的一道坎，其实论文查重的运用并不止如此，在各大期刊和学术论文出版社在对论文稿件进行收录和发表的时候也会对论文进行严格的论文查重。那论文查重什么意思呢？论文查重的官方言辞是学术不端检测，旨在规范学术上诚实严谨的作风打压剽窃抄袭的不正之风。论文查重的具体内容还得细捋，首先查重需要有一个检测端口我们称之为软件，市面上有很多，比如之前用过的学客行论文软件，有独立的检测系统和数据库。 我们都知道在我们撰写一篇论文的时候往往需要参考很多资料和文献最后归纳论述阐述清楚我们题出来的论题，所以不可避免的会使用到一些参考文献和资料，而论文查重可以帮助我们知晓自己论文中所引用论证的资料在整篇论文中所占的比例，规避各种引用不当造成论文相似度大的问题。而查重软件可以在大数据库的支撑下轻松把这些引用文献和各种不规范引用的文献指出来。 好多论文查重系统检测是不对外开放的，建议同学可以去学客行论文网站进行查重哦，准确率也是可以保证的。希望对你有用。
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 ：
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。