1、论文查重就是为了检测论文的重复率，首先选择一个靠谱的论文查重网站，这里可以选择自己熟悉的，也可以根据学长或者老师的推荐进行选择，最好是用和学校一样的论文查重系统。
检测论文初稿的话可以使用PaperPP论文查重系统，查重报告能够给自己的论文修改提供很好的参考意见，并且查重费用很便宜且有机会可以不花钱;检测论文初稿的话，大家可以使用知网论文查重系统，知网查重质量很高，很多高校都是以知网查重结果作为成绩来判定大家的论文能否通过论文查重。
2、进入论文查重网站之后，根据自己的论文类型选择适合的论文查重入口，拿知网查重系统来说，本科论文适合通过知网pmlc论文查重入口检测，硕博论文适合通过知网VIP5.3论文查重入口检测。然后上传论文提交支付查重费用等待检测完成即可。
3、检测完成之后即可下载论文查重报告。
参考资料：《毕业论文查重流程》
简单讲，查重即为文字匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复13个字了，就很容易判定重复了。O(∩_∩)~目前学校对本硕博查多采用的是中国知网CNKI学位论文检测系统TMLC/VIP。其运作模式是将论文电子版输入电子数据库，然后数据库会根据现有的所有存在的知网的或者网络上的电子数据进行匹配，软件检测到如果有13个相同的字，就认为是雷同。现在的查重吖五花八门，说不好什么是最好的，简单粗暴的讲，学校用啥系统咱就用啥系统。建议：一般高校用的都是知网检测，考虑知网检测价格较高，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。知网因为不对个人开放，学校又不提前给学生检测，为了查重安全，也为了平复自己内心，我自己是找的一个信誉高的店，和学校的结果倒是一样，也没有造成论文泄露。当然网上有很多种查重渠道可以帮助你修改有内容重复风险的文章。大致罗列，我用过的直接介绍，最后一栏没用过的系统您根据个人情况来：（1）万方检测，全称为万方论文检测。我本科毕业的时候，刚开始初稿用的就是知网，但是隔得时间太久了，实在找不到检测地方，抱歉。。整体讲论文提交后是由万方数据网站所收录的文献资源，进行的不断检测。这个系统称之为万方论文检测系统。其特点是费用低，检测速度快，但是包含的系统不全面，只适合最初期的检测。（2）paperright论文检测 这个我本科前期和中期修改的时候都用过。paperright的比对指纹数据库库由超过5000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。检测费用相比较便宜，1元/千字，有8000字检测免费活动。适合广大的本科生、硕士研究生。山寨的各种paper太多了，给出官网检测地址吧（3）知网检测，全称为中国知网论文检测。它包括知网VIP硕博检测、AMLC、PMLC（期刊论文检测）、VIP分解论文检测等多个检测系统，店里都有介绍，我不多说。它的特点是权威性高，国内机构多以其为主。不过费用太高。我个人的经验是，一篇论文，如果CNKI查出来的的重复率在15%的话，万方通常在3%，paperright通常在25%。至于具体选择哪种，你可以自己决定。（4）最近今年还出现了paper的一系列如paper test、paperfree等系统，我个人没用过，不做评价。
可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文的重复率有两种，分别是人工降重方法和机器人降重方法。
人工降重方法又分为两种：
1、将重复的语句用自己的语言进行解释。
2、把论文机翻成英文再机翻回中文，然后理清逻辑、修改语病、通顺上下文。
机器降重的方法：
1、机器虽不能完全取代人工，但在使用上，其较人工方法更为快捷简便这点是毋庸置疑的。机器智能降重，其通过大量学术论文数据语料训练，能够快捷智能地将原有重复率高的语句进行替换，并搭载于PaperTime查重软件上，实现了边查重边降重的功能，大大节省了用户的时间成本。
2、且机器降重效率高、速度快，几万字的相似内容不超过10秒就可以降重完成，真正意义上达到了快速降低论文重复率的要求。
3、人工智能并不能完全取代人工，因此机器人降重也不是万能的。机器人降重后有些语句还需人工进行再调整，这样才能够保障论文逻辑通顺。在进行机器人降重后千万要自己再顺一遍文章结构，以免出现纰漏以至于无法毕业。
降低论文重复率的方法:
1、运用自己的语句进行解释。
这种方法最为老实也最有底气，毕竟是自己真刀真枪写出来的。这种方法遇到前人写过很多遍了的论题就会被克得死死的，因为能想得到的句子，再怎么白话和通俗都有可能已经被他人写过，查重降重了无数次，重复率依然高得让人头疼。2、把论文翻译成英文再机翻译回中文，然后理清逻辑、修改语病、通顺上下文。
写邦科技于2017年自主研发了线上自动降重工具——机器人智能降重，其通过大量学术论文数据语料训练，能够快捷智能地将原有重复率高的语句进行替换，并搭载于PaperTime查重软件上，实现了边查重边降重的功能，大大节省了用户的时间成本。
PaperTime（查重软件）--降低论文重复率
1、先找一个靠谱的论文查重系统，一般学校会有1-2次免费查重的机会，主要是在知网上查重；2、如果担心学校给的查重次数不够用，可以自己到维普、万方、paperpp上进行查重；3、网上找到的知网查重有些也可以查，查重报告要支持知网官方验证才行；4、开始查重前先注册好账号并牢记密码，如果怕忘记可以用手机验证码或者QQ登录注册；5、如果有免费获取查重字数的活动，可以参加一下，一般就是关注或者分享；6、然后在指定的菜单下提交论文，注意文档格式和平台要求；7、一般等待10-30分钟就可以出查重结果，具体以查重系统说明为准。
操作方法如下：
操作设备：戴尔笔记本电脑
操作系统：win10
操作程序：百度浏览器v8.2、中国知网
1、首先找到知网官方网站，如下图所示：
2、找到“学术不端文件检索系统“，如下图所示：
3、在新的网页中，选择需要查重的类型，如下图所示：
4、根据需求选择入口途径，如下图所示：
5、在登录页面根据个人身份信息进行输入账户密码，如下图所示：
6、接着根据页面提示操作，如下图所示：
7、按照提示，输入论文标题，作者姓名提交检测，如下图所示：
8、最后等待结果，下载查重报告单即可，如下图所示：
毕业论文写作和毕业论文查重对应届毕业生来说是非常重要的一件事情，因此，这也让很多毕业生感到压力山大。下面小编来给大家讲一讲大家困惑的论文查重，查重应该怎么检测呢？
1、选择合适的论文查重系统
通过互联网可以搜索到很多的论文查重系统，因此大家在选择检测系统时，需要擦亮眼睛，避免选择到不靠谱的论文查重系统，然后导致论文出现被他人盗用的情况。
2、选择对应论文查重入口
在选择论文查重系统之前，大家需要确定好自己的论文是属于哪一种类型，高校要求使用哪种论文查重系统确定好之后在进行检测。
3、填写信息并上传论文
学生选择好论文查重系统后，按照检测系统提示进行操作，将论文标题、作者姓名填写正确，然后将论文上传即可。
4、支付论文检测费用
在论文上传之后，根据系统提示支付检测费用，等待检测报告。大家可以关闭页面去做其他的事情，查重系统会自行检测，并出具检测报告。
5、下载查重报告
查重系统在检测完成论文之后，重复率结果会在查重报告页面显示出来，大家找到查重报告下载即可。
二、给大家推荐papertime查重系统
papertime查重系统是有很多学生在进行使用的，适用于初稿查重，拥有在线改重，实时查重功能，能够同步出具检测报告，大家完全可以放心地使用。papertime论文查重系统可以检测中英文以及小语种，查重准确。
1.首先，百度进入天天论文查重网2.填写【论文标题】，【论文作者】，把需要检测的论文内容复制到【论文内容】里面的文本框里面，然后点击下一步；3.输入订单号，订单号查找的办法是：我的淘宝——已买到的宝贝；4.检测报告下载，一般是10分钟左右即可下载报告，高峰期会有所廷迟；
以paperfree官网举例，微信扫码登录，提交检测报告，等论文检测完成时候，点击“查看报告”，在报告列表找到要打开的论文，点击右侧“查看报告”。
30%
论文查重率高于多少不合格？论文查重率高于多少不合格？论文查重率高于多少不合格？绝大部分高校将30%作为论文查重率合格线，也有很少一部分高校会将20%作为合格线。所以，在越来越严谨的学术背景下，追求一个满意的查重率需要付出很大的努力。论文查重率是对论文的第一道考核，若查重率为达到合格线，论文则直接被判定不合格，同时也会取消后期的论文答辩。虽然各大高校对论文的考核越来越严格，对查重率的要求也越来越严格，但这更是对同学们大学四年所学所见的一种考核，希望大家能交上完美的答卷。
一、本科毕业论文1、查重率在30%的范围之内，本科毕业论文是合格的，论文查重通过，可以申请毕业论文答辩;2、查重率在15%的范围之内，可以申请评定院级优秀论文;3、查重率在10%的范围之内，可以申请评定校级优秀论文。二、硕士学位论文1、查重率在10%~15%以下的范围之内，硕士学位论文是合格的，论文查重通过，直接送审或答辩;3、查重率超过30%的话，需要认真修改论文并延期半年才能填写重新检测申请表，查重通过后申请答辩，严重的直接取消答辩资格。三、博士学位论文1、查重率在5%~10%以下的范围之内，博士学位论文是合格的，论文查重通过，直接送审或答辩;2、查重率超过20%的话，延期半年至一年申请修改通过后才能答辩，情节严重者取消答辩资格。
通常论文要求查重率不超过百分之30，但是根据学校要求不同也有一定差异。1、论文想要查重率低，那么切记一点:那就是可以抄文字表达的意思，但是不能照着抄文字。2、只要是书上的，文件上，网上能找到的句子，写到论文上基本上都是重复的。3、除了论文模板上的格式，所含的文字，其他的内容一定要用自己组织文字写，这样才能将重复率降到最低。
简单的可以选方法学的比对，两种测定方法的比对，两种设备的比对都可以的。少复杂一些的就是疾病中某一（或某些）测定物质的调查。复杂的就是研究了，学生肯定做不来的，一般需一些经费。
医学检验也分很多种吧，你学这个的应该更清楚，可以在论文网站搜搜，或者国外的网站都可以啊，专科论文要求没那么高，只有导师那关过了就行，还要经过一轮论文检测，查查抄袭，对了，可以在知网，维普看看，还包括检测系统，自查一下，希望能够帮到你。
老年糖尿病患者的自我管理能力研究进展摘要:糖尿病随着近年来生活水平的不断提高，糖尿病的患者几乎成为了中国患者的主流。而糖尿病的危害也在日趋严重，它可能会导致以酮症酸中毒为代表的急性并发症和慢性并发症，包括整个视网膜的病变和神经病变，有血管病变引起的下肢截瘫等严重后遗症。本文从糖尿病的病因切入，了解糖尿病的爆发原因以及临床症状，社会发展糖尿病的分类的具体化，不同类型的不同表现与原因。普及糖尿病临床的治疗方法与注意事项，更是强调糖尿病患者自我护理的重要性，对此，我们对于糖尿病未来的预防和治疗，要更加的努力钻研。关键词:糖尿病自我管理、糖尿病分类、防治方式、未来展望Abstract: With the continuous improvement of living standards in recent years, diabetes patients have almost become the mainstream of Chinese patients. The harm of diabetes is becoming more and more serious. It may lead to acute complications and chronic complications such as ketoacidosis, including retinopathy and neuropathy, paraplegia caused by vascular diseases and other serious sequelae. This article starts from the etiology of diabetes, to understand the causes of the outbreak of diabetes and clinical symptoms, the classification of social development diabetes, different types of different manifestations and causes. To popularize the clinical treatment methods and precautions of diabetes, we should emphasize the importance of self-care of diabetes patients. For this, we should make more efforts to study the prevention and treatment of diabetes in the future.Key words: diabetes self-management; diabetes classification; prevention and treatment; future prospect目录1糖尿病病因以及患病比率.....................32.11型糖尿病....................................42.22型糖尿病...................................52.2.1遗传易感性....................................52.2.2胰岛素抵抗（IR)和B细胞的功能缺陷.............52.2.3糖耐量降低(TGP)和空腹血糖.....................52.2.4临床糖尿病....................................62.3妊娠糖尿病等等...............................63非科学性糖尿病自我管理的列举和纠正..........73.1认识错误.....................................73.2饮食问题.....................................73.3 运动问题.....................................83.4 心理健康.....................................84糖尿病自我管理的重要性和展望.................95糖尿病自我管理不当对老年人的生活响..........10老年人是指步入65岁之后的群体，不同于青壮年时期的身姿矫健，老年人在身体的各个部分都出现了难以逆转的损伤，生理机能逐渐退化，列如消化系统和代谢功能的衰退。由于老年人身体素质的羸弱，增大了老年人患病的几率，尤其是在老年人群体中高发病率的糖尿病患病率首当其冲，每年患糖尿病的老人人数占老年人总人口数量的26%，且这个数据近几年不断上涨，更加醒目的数据是每年大约有近130万老年人由于糖尿病去世。随着老年人生活质量的提高和运动量的减弱，糖尿病的患病率[1]不可小觑，况且糖尿病对不少的老人造成了极大的身心痛苦，也对这些家庭有着不小的经济负担。然而糖尿病此类慢性病，一蹴而就的治疗方式并不存在，它更大程度上要求老年人的自律和自我健康管控，需要长此以往的进行与糖尿病的斗争。一、糖尿病病因以及患病比率糖尿病是一种以高血糖为主要特征的代谢性疾病群，由于胰岛素的分泌绝对不足或者相对不足，引起的机体血糖升高的一系列代谢性疾病。患有糖尿病之后具有一些典型特征:多尿、多饮、多食与体重减轻之类，这些方法是判断老年人是否患糖尿病的一个参考方法。准确的检验和判断老年人是否换糖尿病的方法有三种，第一种是连续检测两次老年人空腹静脉血糖，观察是否大于等于7.0mmol,第二种是观察老年人餐后血糖大于等于11.1mmol / l ,最后一种是老年人血糖不论任何时候都大于等于11.1mmol / l 。老年人一旦出现以上三种检测结果，应立即就医，谨遵医嘱，做到及早发现及早治疗。同时，胰岛素是从胰岛素原分解的，每当一个胰岛素分子产出，同时一分子的C-肽也应运而生。C-肽能够检测自身胰岛素分泌的情况，对鉴别不同类型的糖尿病有极大的帮助。根据世界卫生组织的相关报告，2019年全世界约有3.82亿人口患有糖尿病，其中中国糖尿病患者的人数就有1.144亿，位居世界糖尿病患者人数之最。2008年我国的成人中糖尿病患者占据了9.7%，2010年上升至11.6%，多么触目惊心的证据，而且糖尿病患者的人数仍然日趋增长，基于此数据，有众多学者预测2030年，全球糖尿病患者将高达5.784亿，2045年继续上涨，最有可能达到7.002亿,这是一个怎样的概念呢？就2019年的数据计算大约11人中有1 人为糖尿病患者，而就2030年数据计算大概每9 人中将有1名患有糖尿病。2045年呢？长此以往糖尿病的可怕性不言而喻。而我们更应该清楚的知道糖尿病作为一种慢性疾病，治疗的难缠的会对患者家庭造成多大的经济困扰，会有越来越多的人和家庭由于糖尿病这个恶魔渐入困顿，甚至于分崩离析。糖尿病除去其自身病因的侵扰，不可忽略的是它多样的并发症，涉及之广小到糖尿病神经病变，大到心血管疾病等等，无法彻底根治。据现有资料分析、可得出结论，糖尿病患者中最终会由于各种原因，约15%的糖尿病患者将患发糖尿病足病，在这其中约80%的糖尿病足病患者可能由于此病导致截肢，而且糖尿病患者下肢截肢的危险性是非糖尿病患者的15倍以上[2]杜绝此类病情的主要方法就是本遍论文的研究重点和意义即糖尿病的全面认识和自我管理方式方法。二、糖尿病的分类糖尿病是肾上腺素分泌不足的一类统称。实际上糖尿病的分类可以大概分为三类。(一)1型糖尿病该类型的病因是由于胰岛B 细胞的破坏或者功能不完善造成的胰岛素分泌不足，从而产生的糖尿病酮症酸中毒。1型糖尿病是由于机体胰岛素分泌的绝对不足，所以治疗1型胰岛素口服药物完全无效，只能通过终生注射胰岛素来对人体进行胰岛素的补充。对1型胰岛素二次分类存在自身免疫性与特发性，而自身免疫性糖尿病又因为发病时间的迟早分为急发性和缓发型。急发性糖尿病通常在青少年期就已见端倪，易发生糖尿病酮症酸中毒。缓发型又称成人晚发型自身免疫性糖尿病，通常在20-48岁之间发病。(二)2型糖尿病2型糖尿病是糖尿病分类中发病率最高的糖尿病类型，高达95%的发病率。其发病基础具有明显遗传基础、胰岛素抵抗和B 细胞分泌异常。但究其病因主要可以从遗传、饮食不当造成的身体负荷加重、运动量过少、生活压力过大，过量饮酒分析，该类型糖尿病发病阶段分为四个阶段[3]：①遗传易感性:在遗传特性的基础下，它更多的发病诱因是环境因素。可以从人口老龄化，人体肥胖症、运动量减少、压力骤增等等因素入手，迫使糖尿病的遗传基因进行激活。②胰岛素抵抗( IR ) 和B 细胞的功能缺陷胰岛素抵抗和胰岛素分泌不足是一个长此以往的诱因，作为2型糖尿病病发的两个主要因素，它们在糖尿病病发之前已经潜伏多年，寻找机会伺机而动。③糖耐量降低( TGP )和空腹血糖调解受损( IFG )一般 TGP 更多的是糖尿病前期的表现，具体为葡萄糖不受耐的类型之一；IFG 是一类非糖尿病性空腹高血糖，通过其血糖浓度高于正常值，但低于糖尿病的判断值。这两者均代表了正常葡萄糖稳态和糖尿病的高血糖之间的代谢状态，表明其调解受损。④临床糖尿病在该阶段糖尿病对机体的侵蚀速度加快，但由于各自机体情况不同，有的机体无明显的症状，有的或伴随出现代谢紊乱症侯群，还有甚着出现糖尿病的并发症。此期，胰岛分泌功能渐渐败下阵来，分泌功能降低，胰岛素抵抗能力加强，外周组织器官列如脂肪组织、肌肉组织对胰岛素的敏感性有着明显的降低，葡萄糖摄入利用量不足，胰岛素对肝脏葡萄糖输出抑制减弱，葡萄糖外输情况严重，从而引起餐后血糖升高，及空腹、餐后持续高血糖。严重时或出现胰岛B细胞功能衰竭，基础胰岛素分泌不足患酮症[4]。（三）、妊娠糖尿病等等 此类糖尿病的发病期集中在妊娠期，孕期控制饮食、适当运动即可避免[5]，即使此类糖尿病在分娩期之后就会恢复，但存在22%-50%的孕妇会发展成2型糖尿病，且当孕妇再次妊娠时有50%的可能性复发[5]。妊娠糖尿病的另一方面不得不强调说明，孕妇在孕期如若血糖控制不良，极有可能使得孩子患有糖尿病、肥胖症等代谢综合征[6]。 三、非科学性糖尿病自我管理的列举和纠正糖尿病的自我管理必须依从于一个科学合理的防治计划，合理的计划将在糖尿病的防治行动中事半功倍，但一个不合理的自我管理必将使患者坠入深渊，加重病情，导致糖尿病的并发症发生[7]。因此，对糖尿病自我管理的误区进行整理，并加以指导和纠正，能大大避免非科学性糖尿病自我管理，对患者以及家属将起到极大的帮助[7]。（一）认识错误据2017公布的一组数据而言，在中国平均每30秒就会有一个人罹患癌症，平均每30秒就有一个人患糖尿病，平均每30秒，至少有一个人由于心脑血管疾病死亡，所以这也造成了另一个局面，一部分患者和患者家属介怀，对糖尿病存在认知误差 ，认为一旦患有糖尿病就是被判了死刑，从而放弃治疗，导致糖尿病得不到有效抑制，错过治疗的黄金时段[8]。另一部分患者由于自身糖尿病无明显症状，觉得“没关系”，“我没病，吃嘛嘛香”因此在糖尿病初期不甚在意，延误治疗。更有患者在使用过药物后，糖尿病在短期内得以控制，就放弃继续治疗，认为自己已经痊愈，殊不知这样做将面临更严重的后果[9]。（二）饮食问题糖尿病患者在日常饮食中一定要注意均衡饮食，搭配合理，患者每天摄入的热卡主要由碳水化合物、蛋白质、脂肪这三大供能物质提供[10]，除此之外，人体内另一部分物质：水、微量元素、维生素、矿盐等作为辅助物质用以均衡机体营养。但部分悲观患者认为余下的时光所剩无几，从而大吃特吃，认为不应该“亏待”自己；也有患者采用饥饿式疗法，造成营养缺失，其实以上两种心理认识都是不全面、不正确的，糖尿病患者是需要控制摄入量但并不意味着糖尿病患者要背负节食的枷锁[11]。由于糖尿病患者每天摄入的热卡要基本维持不变，部分患者为了不出错的或许会选择一成不变的饮食物质，忽略饮食的多元性[12]，一味的盯住一样，造成患者的厌烦情绪，在糖尿病的饮食管理中在保障摄入热卡不变的条件下，可以对患者饮食进行变动[13]。同时不应该对饮食时间没有规划，进食时间和进食量不规律对糖尿病患者的自我管理极大不利。糖尿病患者要捉到少食多餐，餐餐定时定量，戒烟戒酒[14]。运动问题 由于老年人的身体难以经受高强度的运动量，所有越来越多的老年人选择了居家休息，但科学调差显示适当的运动将有助于老年人的身体健康，对于糖尿病人呢？2018年5月9日昆明新华社报道：中科院科学家通过四年时间进行了猕猴实验，此实验最终数据结果揭示了肥胖是导致糖尿病的罪魁祸首，印证了糖尿病发病的独立且危险要素是糖尿病。该成果已在国际期刊《美国生理学-内分泌及代谢》上发表。中国科学院昆明动物研究所研究员梁斌如是说道，肥胖与糖尿病的关联简而言之就是由肥胖转为糖尿病过程中，人体肝脏能量代谢出现了转变，脂肪积累到支链氨基酸降解”。由此建议糖尿病患者运动要进行运动，比如一些强度小的有氧运动，散步、太极、空竹、广场舞等运动，相比较蜗居在家，外出运动对糖尿病患者的身心健康都有着极大的帮助[15]。但一部分患者对自己的身心素质有着很大的自信，可能会选择引体向上、俯卧撑等一类力量性运动，但这是非常不理性的。据医学数据分析，力量性运动通常会对患者的心脏负荷在短时间内会有明显的加强，极有可能引发心脏病[16]。心理健康据科学分析部分糖尿病患者由于患有糖尿病之后，心理上产生抑郁倾向，且精神病患者患抑郁症的几率远大于普通人，这一点在老年糖尿病患者中尤为明显。特别是由于病情出现反反复复，患者可能出现疲于人际交往，疲劳嗜睡，食欲不振甚至于破罐子破摔的心理，但更多的由于我们不能与患者感同身受，所有我们很难理解糖尿病患者的心理变化，继而忽略。患者一旦出现不遵医嘱、抵触治疗的倾向，其家人往往难以理解，造成患者与家人的矛盾，使患者的情绪雪上加霜[17]。在糖尿病患者的日常治疗中，可以适当加入心理治疗，减轻糖尿病患者的心理负担。在日常生活中患者与家人的交流也必不可少，这两者齐头并进能很大程度上对患者的内心世界了深入的了解，继而解决患者的心理问题[18]。糖尿病自我管理的重要性和展望 迄今为止糖尿病的发病率和伤残率仍旧只高不低，难以根治，但一个合理、可行性高的糖尿病自我管理体系将有效的抑制糖尿病的发病率，糖尿病患者自我管理是一套基于患者层面的社会生态模式，其目的在于控制糖尿病画着的血糖，以达到稳定病情的目的，防治糖尿病并发症。通过糖尿病的自我管理方式可以改善患者的健康状况，提高患者的幸福指数[19]。 目前的糖尿病自我管理主要分为四类，饮食管控、运动管控、心理检查和药物管理。基于药物管理，即谨遵医嘱的条件下，对患者展开自我管理。经由科学研究证明自我管理系统的完善与否直接于患者生命时长挂钩。因此对于糖尿病的治疗更多取决于生活中的自我管理[20]。 糖尿病的治疗过程我们一定要积极动员身边的一切社会资源，为糖尿病患者营造一个高效便利的方式，使患者有足够的空间与医疗水平去完善自我管理[21]。在医疗层面上，应当分配更多的资源给予糖尿病患者，加强治疗糖尿病新药的研究和临床试验，将中草药、西药混合研究，探索道路，也要考虑到人工智能，或许它也能帮助我们攻克糖尿病，避免未来糖尿病成为困扰中国社会的疑难杂症；在社会层面上，给予糖尿病患者更多的帮助，对糖尿病患者的家庭经济负担进行帮扶、对患者进行心理治疗；同时，加大对糖尿病的宣传，让普通民众对糖尿病的有一定程度的了解，做到及早发现、及早防治[22]。而且为一些有患者的家庭提供了一些自我管理参考，避免由于知识盲区对患者的管理出现偏差。随着全球乃至我国的医疗水平发展日趋上升，对糖尿病的治愈方式也会有很大的提升，通过患者家庭的积极监督和患者的自我管理，社会各界的共同努力，为糖尿病患者创造良好的医疗条件，在我国的糖尿病患者治疗水平和自我管理水平的共同提升下，相信糖尿病患者的福音未来可期[23]。五糖尿病的自我管理不当对老年人的生活影响对于长期患糖尿病的患者来说，自我管理的水平决定着生活质量的高低。在糖尿病易患高发群体[24]中老年人是占据主要地位的，所以说老年人对于糖尿病的自我管理和护理是起着关键作用的。从社会层面上来说，这项任务并不简单。因为现在的社会基本是空巢老人比较多，儿女都外出务工，自我管理的完善性并不能得到完全的保证。[25]①老人对于糖尿病的认识有所欠缺，以至于很多的自我管理的要点不能完全掌握，对自己身体的健康程度不能完整正确的评价。包括家里人对于糖尿病知识[26]的混淆，可能会导致老年人生活的舒适度下降，出行一时受到限制，盲目的进行治疗可能会导致进一步的糖尿病恶化。②在基本知识了解的基础上，自我管理开始对饮食和运动量进行控制，老人的身体本来代谢下降，运动耐力差，在自我管理不当的情况下，可能会引发更加严重的并发症如酮症酸中毒[27]，糖尿病性肾衰竭以及血管病变引起的呼吸衰竭或下肢截瘫，加剧了老年生活的悲剧。面对糖尿病的自我管理不当所带来的深远影响，更是在老年人所剩无几的短暂时光里雪山加霜，所以老年人在做好自我管理[28]的同时，享受美满的晚年。参考文献:[1] 王忆黎 为什么老年人易患糖尿病[J]. 养生月刊 2001，(02) 期刊[2]刘建琴，许樟荣。 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医学检验?是关于人的还是动物的?
cornerNer论文链接： github： CenterNet论文链接： github： CornerNe-Lite论文链接: github: 所谓基于关键点进行目标检测，其实就是使用one-stage网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，就可消除现有的one-stage检测网络中对一组anchors的需要，这个最近火热的anchor-free也是不谋而合。接下来，先简单介绍下CornetNet和CenterNet这两个基于特征点的目标检测网络。最后对CornerNet-Squeeze做个简单介绍！ CornerNet网络的整体思路是，首先通过Hourglass Network网络进行特征提取，紧接着将网络得到的特征输入到两个模块： Top-left Corner pooling 和 Bottom-right Corner pooling 提取关键点的特征，对于每个Corner Pooling模块都会进行目标框的左上角关键点和右下角关键点的类别分类（ Heatmaps ），并找到每个目标的一对关键点（ Embeddings ），以及减少基于坐标回算目标目标位置时的偏置（ offsets ）。网络的整体结构图如下： 很显然，CornerNet的核心是四个部分： 最终，如下图所示，上半支路的网络结果如下所示，网络最终是由两条支路组成的。 CenterNet网络主要是基于CornerNet网络存在的问题，而提出的基于关键点目标检测的网络。其实现了目前为止在one-stage系类算法中最高的MAP。CenterNet的作者发现，CornerNet是通过检测物体的左上角点和右下角点来确定目标，但在此过程中CornetNet使用corner pooling仅仅能够提取到目标边缘的特征，而导致CornetNet会产生很多的误检。基于此，CenterNet利用关键点 三元组 即 中心点、左上角关键点和右下角关键点 三个关键点而不是两个点来确定一个目标，使得网络能够获取到目标内部的特征。而CornerNet在论文中也说道了，约束其网络性能最重要的部分是关键点的提取，因此CenterNet提出了 Center Pooling 和 cascade corner Pooling 用来更好的提取本文提出的三个关键点。 作者基于Corner Pooling的系列思想，提出了Center Pooling的思想，使得网络提取到的中心点特征能够更好的表征目标物体。 最终，CenterNet在CornerNet的基础上增加了中心点的预测，以及修改了关键点特征的提取方式，大大减小了网络的误检，并且实现了one-stage系列算法中的最好效果。 普林斯顿大学在4月19号提出了两种更高效的基于关键点的目标检测算法，分别为： CornetNet-Saccade 和 CornetNet-Squeeze ，若将两种策略结合则称为 CornerNet-Lite 。以下是Cver对这两个网络的介绍，个人感觉写的很好，我就不造轮子了： 最终我最感兴趣的网络CornerNet-Squeeze和YOLOv3进行对比，达到了如下图所示的效果。 然而，就在我学习并总结这篇文章的过程中，我发现CornerNet-Squeeze是基于CornerNet改进的，但正如上文中介绍CenterNet的时候提到过的CornerNet所具有的那些弊端，我总觉得CornerNet-Squeeze在误检的部分不一定会很优秀，所以接下来就是看源码阶段了，希望CornerNet-Squeeze能够不负我望哈~
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于0.5，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。