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只要你有证据证明论文是你的，可以去法院起诉
看情况，毕业论文，一般不算。
目前没有明确法律规定，因为毕业论文属于导师和作者的共同成果，可参考国内外关于共同科研成果认定标准基础上，然后根据导师和学生的具体贡献和完成情况的特殊性，大致分以下几种。
这个问题需要更具体的背景和上下文来进一步解答。不过，如果是在学术界的相关领域中，如果吴昊玥与某人共同发表了一篇学术论文，并且在该论文的作者列表中被列为“共同第一作者”，那么他们两个就是共同第一作者。而要回答具体是和谁共同第一作者，则需要查找相关的学术论文或者其他研究成果，来查看他们的名字和其他作者的名字。对于这个问题，建议提供更多详细信息或者背景，这样才能给出更准确，更合适的答案。
吴昊玥与另外两位作者共同第一作者，他们所撰写的论文题目为《基于目标自适应度量的多标签学习算法》，主要是研究多标签学习算法在目标自适应度量下的效果。多标签学习是机器学习领域中的一个重要研究方向，其在不同的领域中都有着广泛的应用。而目标自适应度量则是相对传统的目标度量方式而言的一种新方法，其可以更好地适应不同领域的需求。通过对多标签学习算法在目标自适应度量下的研究，这篇论文为相关研究提供了新的思路和理论基础。
Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。
最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。
Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样 。
她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。
然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。
大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后，自己被谷歌解雇了。
然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。
据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写， 提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。
值得注意的是， 论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。
一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。
但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”
同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。
据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。
随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。
Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。
不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。
离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。
信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”
为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。
前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。
这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。
在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。
Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。
吴昊玥与另一位科学家胡波共同名列为"Evolutionary and Functional Diversification of FLOWERING LOCUS T Family Genes"一文的第一作者。此文研究了FLOWERING LOCUS T基因家族的演化和功能多样性，认为这些基因在植物的适应过程中发挥了重要作用。
可以查重的，提交知网查重时填写上作者的姓名，知网查重时会自动去除本人已发表的论文的，所以重复率在去除本人已发表论文后并不会很高。
只要是收录后是不可能出现查重了的，
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1、方式不同
检索是指通过知网等网络学术平台，可以搜索到论文；收录是指论文被收录在学术专著当中，也可以是被学术平台收录；发表是指论文发表在学术期刊上。
2、载体不同
论文被检索的载体通常是网络媒体；而收录和发表的载体通常是纸媒。
3、主体不同
检索论文的主体可以包括论文的作者，也可以包括其他的阅读者，或者相同课题的研究者；收录论文的主体是论文集的编撰者，或者专著的撰写者，所以，收录的主体可以是论文的作者或者专著的编纂者或者撰写者；论文发表的主体只能是论文的作者。
所以，一篇论文被检索、收录和发表有本质的不同。例如，一篇发表在学术期刊上的论文，因为发表的时间过于久远，并不能在网络学术平台上被搜索到。
同理，一篇能够被检索到的论文，也未必发表过在学术期刊之上，也未必被收录在学术专著当中。
扩展资料：
网站收录，在搜索引擎角度来讲也叫网站索引，被很多SEO称为网站收录，搜索引擎在爬取你的网页以后，通过对网页内容进行检测，如果内容符合收录规则，就将网页加入自己的索引库，当用户查询相关内容时，这个网页就会出现在搜索结果。
公开发表论文，一般是指在具有CN,ISSN刊号的正规刊物上发表论文，论文的发表需要通过投稿、审核、出版等步骤
传统文献检索经常使用到的工具是索引卡片，即将文献资料的信息记录在索引卡片上。索引卡片上一般会记载文献的题名、作者、主题词、摘要等信息。在查找文献资料时，先要去查找索引，找到其馆藏位置，然后索取资料。
在网络时代，我们无时无刻地进行着检索。在因特网上进行检索主要有两种方式：目录浏览和使用搜索引擎。
目录浏览的方式即雅虎搜索引擎采用的方式，用户可以根据自己的需要点击目录，深入下一层子目录，从而找到自己需要的信息。这种方式便于查找某一类的信息集合，但是精确定位的能力不强。
搜索引擎是目前最为常用的一种网络检索工具。用户只需要提交自己的需求，搜索引擎就能返回大量结果。这些结果按照和检索提问的相关性进行排序。
除了搜索引擎之外，图书馆订购的各种数据库也是信息检索的重要途径。美国国会图书馆参考咨询馆员托马斯·曼就介绍了关键词检索、引文检索、相关性检索等检索方法。
参考资料来源：百度百科——收录
参考资料来源：百度百科——检索
参考资料来源：百度百科——发表
如何撰写和发表sci期刊论文积分相同的倘若有干脆直接爆了结局势必使自己陷入两面包夹的有万一中个什么毒巴塞罗那是将球顶进了所以大家不可避免地将会够明白多脚下跟了的他们都似乎忘了的的然
撰写和发表科学期刊论文需要经过以下几个步骤:
发表一篇学术论文（特别是SCI、SSCI）不是一件很简单的事情，往往需要经历一个相对漫长的过程。对于科研新手而言，可能比较好奇发表一篇学术论文需要经过哪些步骤，今天就以理工科生发表SCI为例来谈一谈。第一步，数据收集要想发论文，首先得有拿得出手的东西，对理工科生来说，就必须有值得发表的数据，因此收集数据是发表一篇学术论文的第一步（此处忽略选题、文献调研等前期工作）。一般来说，理论性的论文可以将一些理论计算、仿真分析等结果作为数据，构成一篇论文；工程性的论文，往往需要实验数据，如果再结合一些理论分析（增加实验结果的可信度），会给文章加分不少。看过这么多文献，我发现比较牛逼的文章往往有深厚的理论分析。收集数据是第一步，也是最难、最耗时间的一步，因为你的数据是否漂亮一定程度决定了论文的创新性和价值。为了获得好的数据，好课题的重要性不言而喻，但更需要的是潜心钻研、经得住磨炼的精神。实验往往是残酷的，可能10次实验里前9次都是失败的，只有最后一次成功了，可能干脆全崩了，这时我们的心态也有可能跟着崩了。因此，不能害怕失败，就算失败了也要稳住心态，分析失败的原因，从而找出解决办法，一步一步完善实验。理论计算和仿真分析，有时比做实验更有挑战，因为往往只有具备深厚的数学和专业基础才能做好这一块，这不是一日之功就能完成的，往往需要长期的知识积累和很强的学习能力。当接触了一个新的方向时，我们对其理论背景往往不是非常熟悉，这时大量阅读文献，特别是英文书籍就很有必要，这个过程是痛苦且漫长的。第二步，数据处理/科研绘图数据很重要，数据分析也不能轻视。运用适当的数据分析方法有助于我们掌握数据的特点和内在规律，引发我们新的思考。因为论文的讨论（discussion）部分都是围绕数据展开的，数据的特点更丰富，值得说的点就更多，写起文章来也更容易。论文中的图（Figure）除了数据图还有示意图，炫酷的示意图能给论文增加不少印象分，相信审稿人看到一篇作图水平非常高的论文心情都会好很多吧。像CNS这种级别的论文的作图那叫一个赏心悦目，据说有个学者为了将一颗白菜的三维图做的更漂亮，买了一车的白菜来研究！因此掌握一定的数据处理/科研绘图能力非常重要，平时可以学一下相关的软件，知乎上有个相关的帖子打击可以点击“阅读原文”看一下。第三步，论文撰写数据处理好了，下一步自然就是撰写论文了。有了好东西，得把它说得漂亮才行，就像你开发了个好产品，但是卖得不好也没用。学术论文的结构总是差不多，相信文献看多了之后就发现，总是少不了摘要（abstract）、前言（introduction）、结果（results）、讨论（discussion）、总结（conclusion）等几个部分。在写论文初稿时，不要想着论文的排版，只管把该写的内容写下来就好（word单栏即可，或者LaTeX）。初稿完成后，再根据想要投稿的期刊的格式要求对论文进行排版，一般来说期刊会在官网提供投稿模板（template），按照要求修改格式即可。其实，投稿论文（manuscript）的格式要求和最后发表的格式往往并不一样，涉及到的都是一些比较简单的排版（字体大小、论文结构、图表等 ），因此完全不用为排版担心。因为发表前，期刊编辑会按照发表格式的要求对论文进行重新排版的。总之记住一点，写论文时把重点放在内容上，而不是格式上。论文撰写过程中，英文的表达非常重要，因此平时在文献阅读过程中，要养成积累优秀句型的习惯，做好笔记，拿来即用。前面有几期介绍过一些有助于论文写作的网站，如《论文写作时，堪称神器的网站！》。如果对自己的英文写作不够自信，最好请外国人或者相关的机构润色一下。论文写作过程中，还有一个非常重要的环节就是参考文献格式的书写。我发现身边很多人都会受这个困扰，花很多时间去琢磨如何排版参考文献。其实，有很多优秀的工具可以帮助我们做到这些，比如前面介绍的软件Zotero，后期我会专门讲解如何排版参考文献。
首先撰写文章，然后进行投稿，杂志社进行审稿，中间可能会修稿再审，审稿通过，最后见刊。文章发表完成
如何撰写和发表sci期刊论文积分相同的倘若有干脆直接爆了结局势必使自己陷入两面包夹的有万一中个什么毒巴塞罗那是将球顶进了所以大家不可避免地将会够明白多脚下跟了的他们都似乎忘了的的然
应该按照期刊的格式要求来写~先根据你的专业和要求选择合适的期刊。比如你要发教育方向的，知网的期刊，或者建筑类，万方的期刊等等？在投稿时，格式也是编辑关注的重要因素之一，如果文章与期刊要求差异很大，那起码从视觉上就会让编辑感觉到没有“诚意”。期刊对稿件的格式都是有具体要求的，我们要根据刊物的要求来调整格式的位置，包括字体大小、行距、页边距等。因此，按照要求修改格式后再投稿，非常必要。找到想投稿的期刊或者搜索刊名，可以找到每本期刊对应的要求。以《居业》为例，点击期刊封面，进入后就能看到具体要求了。
职称论文还是毕业论文呢？1、任何论文发表要求以单位文件为准每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。2、明确撰写论文要求每篇论文发表的期刊都会有自己的要求，比如字符数、查重率、文献条数等等，一定要按照杂志社的这些要求来撰写论文。说到字符数（注意：不是字数），word文档可以通过“审阅”来查看字符数，假设杂志社要求5000字符，那么我们撰写论文的字数最起码在4800-5200字符之间，如果有图表的，小图标算300字符，大图表算500字符，能在撰写论文内容时增加图表，通过审稿获得录用的概率就会提高很多。3、要了解清楚时间这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。