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布川依夫
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sevenweish

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1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传,上传后,论文检测软件首先进行部分划分,上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此,我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测,多半是针对已发表的毕业论文期刊文章,还有会议论文进行匹配的,有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下,很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字,也没被查出来。就能看出,这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序,或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章,对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章,或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单,我们的论文中加了参考文献的引用符号,但是在抄袭检测软件中。都是统一看待,软件的阀值一般设定为1%,例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字,如果抄袭了多于50,即使加了参考文献,也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格,只要多于20单位的字数匹配一致,就被认定为抄袭,但是前提是满足第4点,参考文献的标注。您好 ,九品论文很高兴为您解答,希望能帮助到您。九品论文专注论文帮发帮写。望采纳

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尚家宜商贸

拟合指标看起来都差点意思觉得首先你可以再考虑一下你的模型,检查检查路径,看看哪里可能存在问题,最简单的是看看单一路径,有哪些是不显著的,这会提示你有哪些路径的设置不合理,修改一下,拟合指标可以提升。当然,同样的方法你也可以去检验一下你的测量模型,看看有哪些题目很不好的,可以删就删。其次,你看看你数据本身有没有什么问题,比如被试的作答有没有不太好的,比如有没有看起来乱填的,去掉那些明显胡乱作答的,数据质量会有所提升,相应的也许拟合会有改变再有,品牌态度那个变量的题目太多了,可以考虑做题目打包,9个题打三包就够了,打包方法请自行查阅相关论文吧各种方法综合一下,总会提升拟合度。另外,拟合度也只是一个经验指标,如果你后来有一些拟合指标变好了,有的,不行,那你也不用太强求,你再综合考量一下模型中的各个测定系数,修正指数等,如果都好,还是可以支持你的模型,这比单一参考拟合指标好

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伟哥是老顽童

关于知网相关抽查规定:有规定的,可以进行第一次修改,修改之后通过就可以答辩,如果第二次不通过就算结业,在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。如果抄袭50%以上的话,直接结业在之后4个月内还要交论文或者设计的。1.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%(含50%)之间的,需经本人修改。修改后经过再次检测合格后,方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的,按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。2.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的,直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。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。

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lijieqin不想长大

数据库完整性(Database Integrity)是指数据库中数据的正确性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证,因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。数据库完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现,基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS实现的数据库完整性按照数据库设计步骤进行设计,而由应用软件实现的数据库完整性则纳入应用软件设计(本文主要讨论前者)。数据库完整性对于数据库应用系统非常关键,其作用主要体现在以下几个方面: 1.数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。 2.利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则,易于定义,容易理解,而且可以降低应用程序的复杂性,提高应用程序的运行效率。同时,基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的,因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。 3.合理的数据库完整性设计,能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时,只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效,此后再使其生效,就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。 4.在应用软件的功能测试中,完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。 数据库完整性约束可分为6类:列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同,Oracle支持的基于DBMS的完整性约束如下表所示: 数据库完整性设计示例 一个好的数据库完整性设计首先需要在需求分析阶段确定要通过数据库完整性约束实现的业务规则,然后在充分了解特定DBMS提供的完整性控制机制的基础上,依据整个系统的体系结构和性能要求,遵照数据库设计方法和应用软件设计方法,合理选择每个业务规则的实现方式;最后,认真测试,排除隐含的约束冲突和性能问题。基于DBMS的数据库完整性设计大体分为以下几个阶段: 1.需求分析阶段 经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力,确定系统模型中应该包含的对象,如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等,以及各种业务规则。 在完成寻找业务规则的工作之后,确定要作为数据库完整性的业务规则,并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。 2.概念结构设计阶段 概念结构设计阶段是将依据需求分析的结果转换成一个独立于具体DBMS的概念模型,即实体关系图(ERD)。在概念结构设计阶段就要开始数据库完整性设计的实质阶段,因为此阶段的实体关系将在逻辑结构设计阶段转化为实体完整性约束和参照完整性约束,到逻辑结构设计阶段将完成设计的主要工作。 3.逻辑结构设计阶段 此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并对其进行优化,包括对关系模型的规范化。此时,依据DBMS提供的完整性约束机制,对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表,逐条选择合适的方式加以实现。 在逻辑结构设计阶段结束时,作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式,应该选择对数据库性能影响最小的一种,有时需通过实际测试来决定。 数据库完整性设计原则 在实施数据库完整性设计的时候,有一些基本的原则需要把握: 1.根据数据库完整性约束的类型确定其实现的系统层次和方式,并提前考虑对系统性能的影响。一般情况下,静态约束应尽量包含在数据库模式中,而动态约束由应用程序实现。 2.实体完整性约束、参照完整性约束是关系数据库最重要的完整性约束,在不影响系统关键性能的前提下需尽量应用。用一定的时间和空间来换取系统的易用性是值得的。 3.要慎用目前主流DBMS都支持的触发器功能,一方面由于触发器的性能开销较大,另一方面,触发器的多级触发不好控制,容易发生错误,非用不可时,最好使用Before型语句级触发器。 4.在需求分析阶段就必须制定完整性约束的命名规范,尽量使用有意义的英文单词、缩写词、表名、列名及下划线等组合,使其易于识别和记忆,如:CKC_EMP_REAL_INCOME_EMPLOYEE、PK_EMPLOYEE、CKT_EMPLOYEE。如果使用CASE工具,一般有缺省的规则,可在此基础上修改使用。 5.要根据业务规则对数据库完整性进行细致的测试,以尽早排除隐含的完整性约束间的冲突和对性能的影响。 6.要有专职的数据库设计小组,自始至终负责数据库的分析、设计、测试、实施及早期维护。数据库设计人员不仅负责基于DBMS的数据库完整性约束的设计实现,还要负责对应用软件实现的数据库完整性约束进行审核。 7.应采用合适的CASE工具来降低数据库设计各阶段的工作量。好的CASE工具能够支持整个数据库的生命周期,这将使数据库设计人员的工作效率得到很大提高,同时也容易与用户沟通。你可以围绕相关内容发表自己的看法

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cool100886

1eviews软件是qms(quantitativemicrosoftware)公司开发的基于windows平台下的应用软件,其前身是dos操作系统下的tsp软件。该软件是由经济学家开发,主要应用在经济学领域,可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(timeseries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)分析。与其他统计软件(如excel、sas、spss)相比,eviews功能优势是回归分析与预测。eviews引入了流行的对象概念,操作灵活简便,可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析,数据管理简单方便。其主要功能有:(1)采用统一的方式管理数据,通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作;(2)输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据,依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列;(3)计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图;(4)进行t检验、方差分析、协整检验、granger因果检验;(5)执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、arch模型估计法等;(6)对二择一决策模型进行probit、logit和gompit估计;(7)对联立方程进行线性和非线性的估计;(8)估计和分析向量自回归系统;(9)多项式分布滞后模型的估计;(10)回归方程的预测;(11)模型的求解和模拟;(12)数据库管理;(13)与外部软件进行数据交换

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