论文创新点如下：
一、资料创新
就是你写论文用的资料很新，是最新的科研成果，本专业最前沿的数据、资料，这也是论文指导老师看你文章质量的一个着眼点。
二、方法创新
在论文写作中，你用了一种别人没用过的方法，得出了一个新颖且靠谱的结论，令人信服又耳目一新。
三、观点创新
这个最明白了，你提出了别人没有提出过的新观点，这个看起来简单，其实最难，学术水平的高下，在这一点上基本可以判断。
不过，也别畏难，在占有资料、研究资料的过程中，有些观点会忽然冒出来，灵光一闪，学术的辛苦会在这一刻得到最大回报。就像忽然得到了一个别人不知道的秘密，你完全知道内幕。
最后要说的是，创新点不是制造出来的，是研究过程中的高峰体验，你得提前有充分的问题意识、知识储备和艰苦探索。写论文是苦的，得熬，好论文是反复改出来的，得磨。写论文的过程，也是磨练心性的过程，需要耐心！
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%
首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。 最后，具体的说一下论文创新点的写法。我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。 那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。
首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。 最后，具体的说一下论文创新点的写法。我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。 那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。
作者：新风学术网打开腾讯新闻，查看更多图片 >一、论文的创新点到底是什么？首先需要认清什么是论文的创新点，论文的创新点重点体现在与现阶段研究成果的不同，研究内容应该更具有深度和广度。选择论文的创新点，阅读文献是第一步。不仅仅局限于阅读国内的文献，还需要阅读外文文献。尤其是行业相关的经典文献，研究领域的开篇文献等。我们需要通过阅读文献来更深入的了解当前的研究现状。阅读近五年发表的文献资料。重点要了解研究的目的数据，方法，结果，结论等，可以分别从这些地方寻找创新点，比如可以目的不同，可以数据不同，所用的方法不同等等。二、本科论文的创新点从何而来？1、研究对象上的创新即别人以80后为研究对象，那么你以90后为研究对象去写就可以了。（不过现在对90后进行研究的研究成果也蛮多的了。）2、研究方法上的创新别人用访谈，你就用问卷调查，别人用问卷调查，你就改用、研究领域上的创新这一种写法难度最大，这种创新实际上要求有着较为扎实的理论知识作为支撑，换而言之，就是需要研究别人没有研究过方向，研究意义上，自然是填补了这一方面的理论空缺。
答辩时怎样回答有关论文创新点的问题 通过几年来作为答辩委员会成员的实践和观察，我认为进行毕业论文答辩注意以下几个问题，对提高成绩是有益的。一、熟悉内容作为将要参加毕业论文答辩的同学，首先而且必须对自己所著的论文内容有比较深刻的理解和比较全面的熟悉。所谓“深刻的理解”是对论文有横向的把握。这两方面是为回答答辩委员会成员就有关论文的深度及相关知识面而提出的问题所做的准备。例如，题为＜创建名牌产品发展民族产业＞的论文，答辩委员会成员可能会问“民族品牌”与“名牌”有何关系。尽管论文中未必涉及“民族品牌”，但学生必须对自己的论文有“比较全面的熟悉”和“比较深刻的理解”，否则，就会出现尴尬局面二、图表穿插任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节答辩会气氛的手段，特别是对私人答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，秘然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。所以，应该在答辩过程事适当穿插图表或类似图表的其它媒介以提高你的答辩成绩。三、语流适中进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们在众多的都是和同学面前答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩委员会听不清楚，影响了答辩成绩。故答辩学生一定要注意在答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似的轰向听众。四、目光移动毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种开工，都应注意自己的目光，使目光时常地瞟向答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的接触，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。在毕业论文答辩会上，由于听时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神“拉”回来，使委员们的思路跟你的思路走。五、体态语辅助虽然毕业论文答辩同其它答辩一样以口语为主，但适当的体态语运用会辅助你的答辩，使答辩效果更好。特别是手势语言的恰当运用会显得自信、有力、不容辩驳。相反，如果你在答辩过程中始终如一地直挺挺地站着，或者始终如一地低头俯视，即使你的论文结构再合理，主题再新颖，结论再正确，答辩效果也会大受影响。所以在毕业论文答辩时，一定要注意使用态语。六、时间控制一般在比较正规的答辩会上，都对辩手有时间要求，因此，毕业学生在进行论文答辩时应重视时间的掌握。对时间的控制要有力度，到该截止的时间立即结束，这样，显得有准备，对内容的掌握和控制也轻车熟路，容易给答辩委员会成员一个良好的印象。故在答辩前应该对将要答辩的内容有时 论文创新点怎么写 首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。 我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。最后，具体的说一下论文创新点的写法。 我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。 论文创新点怎么写 你发现的现象的弊端，肯定就有相应的创新点啊。 可以帮助。 毕业论文创新点怎么写范文 指标，但股权激励的对象是公司的管理层，评价激励的有效性时应该衡量管理层的业绩。目前国内大部分的研究都不区分公司业绩与管理层业绩，考虑到国有企业的特殊性，本文选取管理层业绩作为股权激励有效性的衡量指标，剔除市场环境、市场结构与企业资源对企业经济业绩的影响后，观察国有企业股权激励的真实效果。为我国国有企业建立长期有效的激励制度提供实证依据。 3、引入相对业绩评价理论。系统阐述了相对业绩评价理论，并基于相对业绩评价理论结合我国国有企业的特点从会计回报、公司发展、股票回报三个不同的角度确定国有上市公司的相对业绩。 4、运用新的模型。在对我国国有上市公司股权激励有效性实证分析时，本文并没有直接运用前人已有的模型，而是将各种模型进行回归比较，探寻最佳模型，以使回归结果更真实准确的反应股权激励比例与管理层业绩之间的关系，对我国国有上市公司具有直接的借鉴意义。 在对国有上市公司股权激励的研究中，笔者深深的感受到了这一研究课题的奥秒无穷。虽然笔者己经做了大量的研究与努力，但由于个人对股权激励的认识还不够深入，加之个人的精力能力有限，本文还是存在着以下不足: 1、研究对象的局限性。本文的管理层股权激励只是针对国有上市公司做了相关的研究，但是管理层激励问题并非只存在国有上市公司，国有非上市公司中也大量存在。由于国有非上市公司的相关数据难以收集整理，因此本文的研究结论可能只适用于国有上市公司，对国有非上市公司的适用性有待于研究，这导致研究成果的推广缺乏应用基础。 2、数据选取的局限性。由于本文选取股权分置改革后的数据为研究样本，我国分置改革时间很短，相关的法律法规也并不完善，所以实施股权激励的国有上市公司并不是很多，从而导致了研究样本容量相对较少。 3、指标选择的局限性。本文选择相对业绩作为被解释变量，由于非财务指标难以量化以及我国国有企业业绩评价的特殊性，本文在衡量相对业绩时只选择了单一的财务指标，并没有构建全面的相对业绩评价体系。其次，影响股权激励有效性的因素十分广泛，由于笔者知识储备的局限，本文研究只选取了部分控制变量，可能考虑不尽详全，这些都将影响研究结果的准确性。 4、研究方法的局限性。本文选择相对业绩作为股权激励有限性的替代变量，但相对业绩评价理论的发展时间尚短。国外有关于相对业绩评价理论的研究很多，但我国的研究还处于初始阶段。而且大多用于研究管理层薪酬问题，几乎没有涉足过股权激励。那么相对业绩评价理论对股权激励的适用性有待于进一步检验。 5、缺少验证。由于数据收集的局限性以及时间关系，在进行描述性分析时，国有上市股权激励前后公司绩效是否有所变化本文没有实施验证，这是本文的又一不足之处。 如何找到论文的创新点，求教 创新难，难创新，首先就是要找到创新的点，才能想实现创新的途径和方法。我觉得可以从如何几个方面： 1。科研扫盲，这是创新的第一步也是必要的一步。 首先是把导师，师兄，师姐的文章和学术论文，科学基金的申请成功报告，没中的申请报告，结题报告，横向课题的报告，咨询报告等全部浏览一遍，知道自己在什么领域，这个领域你的导师和前几届做什么，这个对于硕士来说，我觉得很有必要。这相当于给你科研扫盲，对于那些博士跨学科的来说，也是很有必要的。 2。寻找问题和分解问题，创新的源头。 如连问题都找不到或不知道如何分解问题，科研的基本功需要加强和科研思考的方式需要转换。 多参加知名专家或者基金委或者部委的讲座。这个可以听到很多现实问题的描述，不一定是怎么解决，可能是抛出了问题。问题导向，往往就是我们研究的出发点。还有有的虫子可以走捷径，就是关注当年国家基金（自然、社科、863，973等）申请指南和已经中标的基金项目，这些都有网站，上面都有每年中标项目和项目列表统计，多去看看。如果2007年，有个基金项目你正好赶兴趣，这时你正好处于选题时候，就可以选他，等那个基金结题了，你的博士论文也差不多了。尽管处于两个地方，但是肯定结果不一样。还有就是多观察和对经常见的问题问个为什么？不要相信任何权威，敢于对一切质疑。导师不一定是对的。许多重大创新都是建立对权威的挑战，这样的例子数不胜数。这个问题如果延伸到医学，你看那些得胃病的人，往往是饱一顿饿一顿，或者经常吃的很饱（据说经常吃的很饱容易变傻），其实如果我们让得胃病的人吃饭的时候“适度亏缺”不就容易了吗？接下来的问题就是：那么为什么适度亏缺就可以了？我们可以发明什么药物让这个人吃了这个药胃还没吃饱情况下就产生饱意或者适度亏缺呢？所以，问题就是要平时多观察一些细致的问题或者已经发生的问题，我们往往对我们习以为常的问题，不问为什么，建议大家看看每年搞笑诺贝尔奖的情况。 3。看文献——获取创新灵感或者解决问题方法的路径依赖。 看文献，不是看书。这个很多虫子也贡献了很多经验。但是我周围的人也知道小木虫，但是很多人看了那么多经验，可是看完了还是很困惑？原因何在呢？我观察了很周边的同学和同事，我发觉一个重要的就是动手太少，看纸质期刊太少。这个我想小木虫很多发SCI的，一般看国外期刊，但是现在很多图书馆的国外学术期刊也有纸质版本，看纸质版本，你可以浏览到你的这个领域顶级期刊相关的研究，一些人为什么没有找不到创新，有可能就是根本不知道自己研究的领域到底有那些方向。随便浏览纸质版本，或许一个并不相关的问题，你无意中看到了，给了你启发，电脑搜索的电子文献往往我们是按主题或者关键词搜索的，请问，你能保证你提前设置的关键词是最新的吗？创新要看不同主题的文章，很多来源于交叉和其他学科。当然有的学科即使要创新也要需要实验设备支撑，这个也是不断磨合的过程。要想找到自己创新点，我觉得看文献很重要。如何看呢？首先，准备好一个不大不小的笔记本（可以命名为科研灵感本），最好有个厚重封皮，准备一支笔。去图书馆期刊阅览室，带着前面1，2想到的问题和听到的问题（也要记在你那个专门的科研灵感本上），静下心来，加起来的时间至少2个月，边看期刊的时候，如果闪现什么灵感，马上记下来，切记，一定要记下来，好记忆不如烂笔头，注明出处，你的灵感是解决什么问题的，这个文献给你的启示到底是什么，如果你当时沿着这个灵感还有其他想法，就沿着这个思路下去，直到你不知道写什么，那么就停止，看第二篇。看期刊，最好是从目录看起，稍微沾边的都要浏览一下。对于做实验的科研来说，一般中文期刊比较少......>> 研究生毕业论文的选题意义和创新点怎么写 提供一个开题报告范文范例，仅供参考，有什么不懂的地方可以问我，希望对你开题报告写作能有帮助。你可以按下面几部分开始写： 理论意义是指对于学科理论体系的构建和研究的意义，这主要要联系个人专业背景来谈； 现实意义是指运用方面的意义，比如说可以供心理辅导、学校心理健康课参考，引起全社会对家庭教育的重视等等。 本毕业论文研究的现实意义 本研究拟解决的问题是如何鼓励员表现出抑制性进谏行为，研究结论可以为组织管理实践提供以下三个方面的建议：第一，员工与直接上级的高质量关系能促进员工的抑制性进谏行为，那么组织管理实践中实施措施来培养员工形成与直接上级的高质量关系非常重要。从更为广泛的角度来讲，则说明工作团队的直接上级对员工抑制性进谏行为的表现有重大影响。因此，从直接上级的角度来看，本研究结论对组织管理实践的启示有三点： 首先，直接上级可以培养与员工的高质量关系(例如Burrisetal.，2008)，这能减少员工进谏前的顾虑，激发其表现出更多的抑制性进谏行为.其次，直接上级对进谏者的反馈也值得考量，合适的行为反馈反过来会鼓励员工的抑制性进谏行为，例如领导者即使不采纳意见也要对员工表现出进谏行为给予肯定，反之则会挫伤员工进谏的积极性。最后，组织开展面向领导者的培训课程，让领导者明白团队成员的多样性看法和观点对于团队运作的价值，使领导者养成对员工进谏的接纳态度。 第二，建立高水平的团队认同意义重大。建立员工对团队的认同感是一个长期的不能间断的任务，从员工新加入团队开始到长期在团队工作的整个过程，都要不断强调员工的认同感。尤其是当新员工加入团队时，他们经历的组织社会化(organizational socialization)过程对于团队认同的塑造是至关重要的(Hogg，2001)。成功的组织社会化过程会让员工第一时间把团队身份纳入到自我概念中，为员工更深入的认同团队起了锅定作用。在随后长期的团队互动过程中，管理者也不要忘记加强个体对团队的认同感。这时，开展团队集体活动、设置共同的团队目标等可以强化个体的团队认同(Mael & Ashforth, 1992)。 第三，自我审查会妨碍员工抑制性进谏行为的产生，现实组织中管理者应采取措施创造积极开放的氛围来提升员工的心理安全感(Kahn, 1990),减少员工的自我审查。只有当个体感知到所处的工作环境中有着积极的进谏氛围时，才可能经历少的自我审查过程，从而利于进谏行为的发生。为了激发团队内的抑制性进谏行为，工作团队要努力建立支持员工“与众不同”行为的团队氛围。 本毕业论文研究的理论意义 本研究为抑制性进谏研究的发展提供重要的实证素材，其理论意义体现在以下四个方面： 首先，组织内的员工往往对周边工作环境、工作流程或者是团队内的任务分配等方面存在的问题心知肚明，虽然私底下他们总是对这种种的问题议论纷纷，但是不论是在公开场合还是在领导者面前，我们都鲜少看到员工进谏的身影(Milliken et al., 2003)。员工内心的想法为什么不能驱动他们形成进谏的意愿和行为?本研究基于计划行为理论的框架，对上述问题进行了探讨。 计划行为理论(Ajzen，1991)自从提出以来，对于个体“计利”行为发生的机理表现出了强大的解释力和预测力。作为一个理性人，个体是否会做出某种行为，不仅取决于个体对于这种行为的态度，同时，个体感知到的主观规范和行为控制也会同时影响个体的行为意向和最终行为表现。具体到抑制性进谏行为本身，虽然员工清楚的知道进谏是一种对于组织可能有利的积极行为，表达出自己内心的担忧和顾虑很可能帮助组织改正问......>> 毕业论文查重里面有个创新点怎么填 论文查重用paperrater论文检测系统去查重检测论文 查重精准度的经猪肚比知网的还要高的 毕业论文创新点怎么写 咦，你们那里的人素质不都是挺高地吗， 那里走出的院士不是挺多地吗， 那里的博导不是世界上最好的吗， 下面的工程技术应用， 对于他们来说， 都是小菜一碟， 信手拈来， 举手之劳罢了， 不足一提， 太小小意思了。 如何将电动车寄回家？ 生产通用装置， 可以套在绝大多数国产电动两轮车上， 完成以下的使命， 开展如下的崭新业务： 安装自动驾驶装置， 安装自动全球导航系统， 安装全球定位系统， 安装通过隧道时候的惯性制导系统和立体图像识别处理系统， 使他， 自动开回去啊。 快递公司、物流公司、铁路运输、汽车运输、船舶航运， 都规定严格禁止在被运输的电动车内部保存电池！！！ 只有这种工程技术手段， 才能够连同电池一起， 将电动车以最高的速度送往目的地。 你再在车里安装全球传输的视频监控装置， 远程人工辅助驾驶， 全球网络刷卡付费充电， 在当地寻找充电资源， 通过卫星网络联络。 在车辆上面安装太阳能发电板， 安装风力发电设备， 安装车辆制动过程再生能源发电后对车辆上化学电源、超级电容器充电的装置， 远途对车辆中的电池进行充电。 安装高压放电装置， 安装激光武器， 安装机械臂膀， 拥有自卫防护能力， 防盗和防抢劫车辆。 风雨兼程、日夜兼程、马不停蹄、长途跋涉、勇往直前、直奔目标而去！ 老外都被你惊叹， 这是中国国防军事综合实力的体现， 你的壮举， 必将被全球各个主要的新闻机构重点报道！！！ 中国人， 真牛！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 引领世界前进的步伐！！！！ 以后， 国际航空界要强迫、硬性规定、法案、提案、法令， 乘客要有权使用专用的紧急广播通信设备， 能够在最后的时候， 乘客各自呼唤亲人， 机组人员无权干预。 通过贯穿机身外壁的线路， 发送信号到外界的卫星、地面接收设备、附近空中飞行的民航飞机、附近水面航行的商船， 用于应急发送机上紧急情况， 客机的空间位置、空间姿态， 播报各位乘客的遗嘱， 传输飞机坠落和迫降的过程。 对于部分乘客，有语音、动作、有呼吸、心电等遥测功能。 要强制卫星、地面接收设备、空中飞行的民航飞机、水面航行的商船， 强制要求安装对应频道的接收和记录设备， 保障全球无盲区。 在飞机的客舱内， 在乘客区域， 要分散固定几个发送装置， 几个发送装置， 同时提出人工启动的请求， 才开通发送装置， 并且对于启动装置的乘客， 自动开始录像、录音， 便于事后追溯来源， 处置恶意操作。 发送装置自带备用电源， 发送装置外部， 有可以方便启封的装置， 防止恶意启动骚扰。 通过国际相关的法律和法规， 将这种通信装备， 列为客机的法定标准配置。 这是客机的适航规章标准。 也就是实现， 立即指导救援和和搜救工作， 不要等待打捞和分析黑盒子的漫长时间。 至于现在争论的实时发送客机飞行数据容量大、 占据带宽、客户拥挤等困难， 只是在起飞、降落过程中全程发送， 在巡航过程之中， 主要是在空中姿态和速度矢量、高度、环境、发动机工况等等异常的时候， 才自动发送，以此来减少发送的重复周期和信息量。 你自己亲自去做最好的拖把。 那就要用 俺亲自制造的拖把， 用浸过水的拖把， 自动巡航室内全部的地面， 无遗漏地， 在住宅内拖地， 自动间隔， 将拖把送去水桶中清洗， 然后自动甩干。 再继续自动去拖地。 你若需要， 请向裘5援5平提出申请， 只有她批准了， 你就能够获得 欧洲、美国、日本都没有生产过的自动装置， 即使是中国煤老板、中国首富、沙特 *** 的富豪， 都望尘莫及！！！！ 网上和......>>
论文创新点是研究对象上的创新。也就是和别的文献选择不同的研究对象，可以根据时间的不同选择不同的对象，是研究方法上的创新和别人选择不同的研究方式，主要的研究方式有别访谈问卷调查SPSS等等，可选择的研究方式还是非常多的。
论文创新点的要求
论文创新点是研究领域上的创新，这一种写法难度最大,这种创新实际上要求有着较为扎实的理论知识作为支撑，换而言之就是需要研究别人没有研究过方向，研究意义上自然是填补了这一方面的理论空缺，对于硕士论文来说没有创新的论文都是很难通过外审。
而论文的创新实际上也很好找，就是直接去知网数据库搜关键字，举例说明找创新的思路，论文框架的安排是否合理，是外审考核当中最主要的因素之一，就算你的论文创新再好框架有问题,章节与章节之间衔接的不紧密，写出花来也难通过外审。
首先，我们需要知道论文创新点对于一篇论文的重要性。现在网络上的论文越来越多，许多论文都是由其他的论文剪切拼接成的，对于一个搞学术的来说，这种做法不但对于学术研究没有任何帮助，而且也会浪费自己的时间。我们要写好一篇论文，必须知道论文写作的意义，这篇论文和其他已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有什么贡献。相对于其他论文的不同，相对于其他论文的贡献其实就是我们论文的创新。 其次，我们需要知道论文创新点怎么获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的。但是，创新点又不简单的是知识的积累。它是需要我们阅读大量过去学者的文章，积累大量的知识，然后站在巨人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。 最后，具体的说一下论文创新点的写法。我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。积累了一部分知识后，就构成了我们研究的平台，我们下一步就是再这个平台上能够建立一个杆子。这个杆子越高，代表我们研究的越深。 那么这个杆子怎么让它高点呢？这就需要我们阅读大量专家学者关于这个主题的研究，在阅读的时候，我们需要不断的思考，思考他们都做了哪些研究，哪些地方值得我们学习，哪些地方我们有不同的看法。对于有不同看法的地方，我们应该怎么去处理。当我们把这些问题想明白的时候，创新点也就出来了。
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 ：
|声明：遵循CC BY-SA版权协议 建立在YOLOv1的基础上，经过Joseph Redmon等的改进，YOLOv2和YOLO9000算法在2017年CVPR上被提出，并获得最佳论文提名，重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的误差。在提出时，YOLOv2在多种监测数据集中都要快过其他检测系统，并可以在速度与精确度上进行权衡。 YOLOv2采用Darknet-19作为特征提取网络，增加了批量标准化（Batch Normalization）的预处理，并使用224×224和448×448两阶段训练ImageNet，得到预训练模型后fine-tuning。 相比于YOLOv1是利用FC层直接预测Bounding Box的坐标，YOLOv2借鉴了FSR-CNN的思想，引入Anchor机制，利用K-Means聚类的方式在训练集中聚类计算出更好的Anchor模板，在卷积层使用Anchor Boxes操作，增加Region Proposal的预测，同时采用较强约束的定位方法，大大提高算法召回率。同时结合图像细粒度特征，将浅层特征与深层特征相连，有助于对小尺寸目标的检测。 下图所示是YOLOv2采取的各项改进带了的检测性能上的提升： YOLO9000 的主要检测网络也是YOLO v2，同时使用WordTree来混合来自不同的资源的训练数据，并使用联合优化技术同时在ImageNet和COCO数据集上进行训练，目的是利用数量较大的分类数据集来帮助训练检测模型，因此，YOLO 9000的网络结构允许实时地检测超过9000种物体分类，进一步缩小了检测数据集与分类数据集之间的大小代沟。 下面将具体分析YOLOv2的各个创新点: BN概述： 对数据进行预处理（统一格式、均衡化、去噪等）能够大大提高训练速度，提升训练效果。BN正是基于这个假设的实践，对每一层输入的数据进行加工。 BN是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet上，也就是Inception-v2。 BN层简单讲就是对网络的每一层的输入都做了归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会更快。YOLOv1算法（采用的是GoogleNet网络提取特征）是没有BN层的，而在YOLOv2中作者为每个卷积层都添加了BN层。 使用BN对网络进行优化，让网络提高了收敛性，同时还消除了对其他形式的正则化（regularization）的依赖，因此使用BN后可以从模型中去掉Dropout，而不会产生过拟合。 BN优点： 神经网络每层输入的分布总是发生变化，加入BN，通过标准化上层输出，均衡输入数据分布，加快训练速度，因此可以设置较大的学习率（Learning Rate）和衰减（Decay）； 通过标准化输入，降低激活函数（Activation Function）在特定输入区间达到饱和状态的概率，避免梯度弥散（Gradient Vanishing）问题； 输入标准化对应样本正则化，BN在一定程度上可以替代 Dropout解决过拟合问题。 BN算法： 在卷积或池化之后，激活函数之前，对每个数据输出进行标准化，方式如下图所示： 公式很简单，前三行是 Batch内数据归一化（假设一个Batch中有每个数据），同一Batch内数据近似代表了整体训练数据。第四行引入了附加参数 γ 和 β，此二者的取值算法可以参考BN论文，在此不再赘述。 fine-tuning：用已经训练好的模型，加上自己的数据集，来训练新的模型。即使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，而非完全重新训练模型，从而提高效率。一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是fine-tuning能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。 YOLO模型分为两部分，分类模型和检测模型，前者使用在ImageNet上预训练好的模型，后者在检测数据集上fine-tuning。 YOLOv1在预训练时采用的是224*224的输入（在ImageNet数据集上进行），然后在检测的时候采用448*448的输入，这会导致从分类模型切换到检测模型的时候，模型还要适应图像分辨率的改变。 YOLOv2则将预训练分成两步：先用224*224的输入在ImageNet数据集训练分类网络，大概160个epoch（将所有训练数据循环跑160次）后将输入调整到448*448，再训练10个epoch（这两步都是在ImageNet数据集上操作）。然后利用预训练得到的模型在检测数据集上fine-tuning。这样训练得到的模型，在检测时用448*448的图像作为输入可以顺利检测。 YOLOv1将输入图像分成7*7的网格，每个网格预测2个Bounding Box，因此一共有98个Box，同时YOLOv1包含有全连接层，从而能直接预测Bounding Boxes的坐标值，但也导致丢失较多的空间信息，定位不准。 YOLOv2首先将YOLOv1网络的FC层和最后一个Pooling层去掉，使得最后的卷积层可以有更高分辨率的特征，然后缩减网络，用416*416大小的输入代替原来的448*448，使得网络输出的特征图有奇数大小的宽和高，进而使得每个特征图在划分单元格（Cell）的时候只有一个中心单元格（Center Cell）。 为什么希望只有一个中心单元格呢？由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，特别是比较大的物体，所以有一个单元格单独位于物体中心的位置用于预测这些物体。 YOLOv2通过引入Anchor Boxes，通过预测Anchor Box的偏移值与置信度，而不是直接预测坐标值。YOLOv2的卷积层采用32这个值来下采样图片，所以通过选择416*416用作输入尺寸最终能输出一个13*13的特征图。若采用FSRCNN中的方式，每个Cell可预测出9个Anchor Box，共13*13*9=1521个（YOLOv2确定Anchor Boxes的方法见是维度聚类，每个Cell选择5个Anchor Box）。 在FSRCNN中，以一个51*39大小的特征图为例，其可以看做一个尺度为51*39的图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：3种面积3种比例。这些候选窗口称为Anchor Boxes。下图示出的是51*39个Anchor Box中心，以及9种Anchor Box示例。 YOLOv1和YOLOv2特征图数据结构： YOLOv1：S*S* (B*5 + C) => 7*7（2*5+20） 其中B对应Box数量，5对应边界框的定位信息（w,y,w,h）和边界框置信度（Confidience）。分辨率是7*7，每个Cell预测2个Box，这2个Box共用1套条件类别概率（1*20）。 YOLOv2：S*S*K* (5 + C) => 13*13*9（5+20） 分辨率提升至13*13，对小目标适应性更好，借鉴了FSRCNN的思想，每个Cell对应K个Anchor box（YOLOv2中K=5），每个Anchor box对应1组条件类别概率（1*20）。 聚类：聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。即在没有划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组。 在FSR-CNN中Anchor Box的大小和比例是按经验设定的，然后网络会在训练过程中调整Anchor Box的尺寸，最终得到准确的Anchor Boxes。若一开始就选择了更好的、更有代表性的先验Anchor Boxes，那么网络就更容易学到准确的预测位置。 YOLOv2使用K-means聚类方法类训练Bounding Boxes，可以自动找到更好的宽高维度的值用于一开始的初始化。传统的K-means聚类方法使用的是欧氏距离函数，意味着较大的Anchor Boxes会比较小的Anchor Boxes产生更多的错误，聚类结果可能会偏离。由于聚类目的是确定更精准的初始Anchor Box参数，即提高IOU值，这应与Box大小无关，因此YOLOv2采用IOU值为评判标准，即K-means 采用的距离函数（度量标准） 为： d(box,centroid) = 1 - IOU(box,centroid) 如下图，左边是聚类的簇个数和IOU的关系，两条曲线分别代表两个不同的数据集。分析聚类结果并权衡模型复杂度与IOU值后，YOLOv2选择K=5，即选择了5种大小的Box 维度来进行定位预测。 其中紫色和灰色也是分别表示两个不同的数据集，可以看出其基本形状是类似的。更重要的是，可以看出聚类的结果和手动设置的Anchor Box位置和大小差别显著——结果中扁长的框较少，而瘦高的框更多（更符合行人的特征）。 YOLOv2采用的5种Anchor的Avg IOU是61，而采用9种Anchor Boxes的Faster RCNN的Avg IOU是，也就是说本文仅选取5种box就能达到Faster RCNN的9中box的效果。选择值为9的时候，AVG IOU更有显著提高。说明K-means方法的生成的boxes更具有代表性。 直接对Bounding Boxes求回归会导致模型不稳定，其中心点可能会出现在图像任何位置，有可能导致回归过程震荡，甚至无法收敛，尤其是在最开始的几次迭代的时候。大多数不稳定因素产生自预测Bounding Box的中心坐标（x,y）位置的时候。 YOLOv2的网络在特征图（13*13）的每一个单元格中预测出5个Bounding Boxes（对应5个Anchor Boxes），每个Bounding Box预测出5个值（tx,ty,tw,th,t0），其中前4个是坐标偏移值，t0是置信度结果（类似YOLOv1中的边界框置信度Confidence）。YOLOv2借鉴了如下的预测方式，即当Anchor Box的中心坐标和宽高分别是（xa,ya）和（wa,wh）时，Bounding Box坐标的预测偏移值（tx,ty,tw,th）与其坐标宽高（x,y,w,h）的关系如下： tx = (x-xa)/wa ty= (y-ya)/ha tw = log(w/wa) th = log(h/ha) 基于这种思想，YOLOv2在预测Bounding Box的位置参数时采用了如下强约束方法： 上图中，黑色虚线框是Anchor Box，蓝色矩形框就是预测的Bounding Box结果，预测出的Bounding Box的坐标和宽高为（bx,by）和（bw,bh），计算方式如图中所示，其中：对每个Bounding Box预测出5个值（tx,ty,tw,th,t0），Cell与图像左上角的横纵坐标距离为（cx,cy），σ定义为sigmoid激活函数（将函数值约束到［0,1］），该Cell对应的Anchor Box对应的宽高为（pw,ph）。 简而言之，（bx,by）就是（cx,cy）这个Cell附近的Anchor Box针对预测值（tx,ty）得到的Bounding Box的坐标预测结果，同时可以发现这种方式对于较远距离的Bounding Box预测值（tx,ty）能够得到很大的限制。 YOLOv2通过添加一个转移层，把高分辨率的浅层特征连接到低分辨率的深层特征（把特征堆积在不同Channel中）而后进行融合和检测。具体操作是先获取前层的26*26的特征图，将其同最后输出的13*13的特征图进行连接，而后输入检测器进行检测（检测器的FC层起到了全局特征融合的作用），以此来提高对小目标的检测能力。 为了适应不同尺度下的检测任务，YOLOv2在训练网络时，其在检测数据集上fine-tuning时候采用的输入图像的size是动态变化的。具体来讲，每训练10个Batch，网络就会随机选择另一种size的输入图像。因为YOLOv2用到了参数是32的下采样，因此也采用32的倍数作为输入的size，即采用{320,352,…,608}的输入尺寸（网络会自动改变尺寸，并继续训练的过程）。 这一策略让网络在不同的输入尺寸上都能达到较好的预测效果，使同一网络能在不同分辨率上进行检测。输入图片较大时，检测速度较慢，输入图片较小时，检测速度较快，总体上提高了准确率，因此多尺度训练算是在准确率和速度上达到一个平衡。 上表反映的是在检测时，不同大小的输入图片情况下的YOLOv2和其他目标检测算法的对比。可以看出通过多尺度训练的检测模型，在测试的时候，输入图像在尺寸变化范围较大的情况下也能取得mAP和FPS的平衡。 YOLOv1采用的训练网络是GoogleNet，YOLOv2采用了新的分类网络Darknet-19作为基础网络，它使用了较多的3*3卷积核，并把1*1的卷积核置于3*3的卷积核之间，用来压缩特征，同时在每一次池化操作后把通道（Channels）数翻倍（借鉴VGG网络）。 YOLOv1采用的GooleNet包含24个卷积层和2个全连接层，而Darknet-19包含19个卷积层和5个最大池化层（Max Pooling Layers），后面添加Average Pooling层（代替v1中FC层），而Softmax分类器作为激活被用在网络最后一层，用来进行分类和归一化。 在ImageNet数据集上进行预训练，主要分两步（采用随机梯度下降法）： 输入图像大小是224*224，初始学习率（Learning Rate）为，训练160个epoch，权值衰减（Weight Decay）为，动量（Momentum）为，同时在训练时采用标准的数据增强（Data Augmentation）方式如随机裁剪、旋转以及色度、亮度的调整。 fine-tuning：第1步结束后，改用448*448输入（高分辨率模型），学习率改为，训练10个epoch，其他参数不变。结果表明：fine-tuning后的top-1准确率为，top-5准确率为，若按照原来的训练方式，Darknet-19的top-1准确率是，top-5准确率为。可以看出，两步分别从网络结构和训练方式方面入手提高了网络分类准确率。 预训练之后，开始基于检测的数据集再进行fine-tuning。 首先，先把最后一个卷积层去掉，然后添加3个3*3的卷积层，每个卷积层有1024个卷积核，并且后面都连接一个1*1的卷积层，卷积核个数（特征维度）根据需要检测的类数量决定。（比如对VOC数据，每个Cell需要预测5个Boungding Box，每个Bounding Box有4个坐标值、1个置信度值和20个条件类别概率值，所以每个单元格对应125个数据，此时卷积核个数应该取125。） 然后，将最后一个3*3*512的卷积层和倒数第2个卷积层相连（提取细粒度特征），最后在检测数据集上fine-tuning预训练模型160个epoch，学习率采用，并且在第60和90个epoch的时候将学习率除以10，权值衰减、动量和数据增强方法与预训练相同。 YOLO9000通过结合分类和检测数据集，使得训练得到的模型可以检测约9000类物体，利用带标注的分类数据集量比较大的特点，解决了带标注的检测数据集量比较少的问题。具体方法是：一方面采用WordTree融合数据集，另一方面联合训练分类数据集和检测数据集。 分类数据集和检测数据集存在较大差别：检测数据集只有粗粒度的标记信息，如“猫”、“狗”，而分类数据集的标签信息则更细粒度，更丰富。比如“狗”就包括“哈士奇”、“金毛狗”等等。所以如果想同时在检测数据集与分类数据集上进行训练，那么就要用一种一致性的方法融合这些标签信息。 用于分类的方法，常用Softmax（比如v2），Softmax意味着分类的类别之间要互相独立的，而ImageNet和COCO这两种数据集之间的分类信息不相互独立（ImageNet对应分类有9000种，而COCO仅提供80种目标检测），所以使用一种多标签模型来混合数据集，即假定一张图片可以有多个标签，并且不要求标签之间独立，而后进行Softmax分类。 由于ImageNet的类别是从WordNet选取的，作者采用以下策略重建了一个树形结构（称为WordTree）： 遍历ImageNet的标签，然后在WordNet中寻找该标签到根节点(所有的根节点为实体对象)的路径； 如果路径只有一条，将该路径直接加入到WordTree结构中； 否则，从可选路径中选择一条最短路径，加入到WordTree结构中。 WordTree的作用就在于将两种数据集按照层级进行结合。 如此，在WordTree的某个节点上就可以计算该节点的一些条件概率值，比如在terrier这个节点，可以得到如下条件概率值： 进而，如果要预测此节点的概率（即图片中目标是Norfolk terrier的概率），可以根据WordTree将该节点到根节点的条件概率依次相乘得到，如下式： 其中： YOLO9000在WordTree1k（用有1000类别的ImageNet1k创建）上训练了Darknet-19模型。为了创建WordTree1k作者添加了很多中间节点（中间词汇），把标签由1000扩展到1369。 训练过程中GroundTruth标签要顺着向根节点的路径传播：为了计算条件概率，模型预测了一个包含1369个元素的向量，而且基于所有“同义词集”计算Softmax，其中“同义词集”是同一概念下的所属词。 现在一张图片是多标记的，标记之间不需要相互独立。在训练过程中，如果有一个图片的标签是“Norfolk terrier”，那么这个图片还会获得“狗”以及“哺乳动物”等标签。 如上图所示，之前的ImageNet分类是使用一个大Softmax进行分类，而现在WordTree只需要对同一概念下的同义词进行Softmax分类。然后作者分别两个数据集上用相同训练方法训练Darknet-19模型，最后在ImageNet数据集上的top-1准确率为，top-5准确率为；在WordTree数据集上的top-1准确率为，top-5准确率为。 这种方法的好处是有“退而求其次”的余地：在对未知或者新的物体进行分类时，性能损失更低，比如看到一个狗的照片，但不知道是哪种种类的狗，那么就预测其为“狗”。 以上是构造WordTree的原理，下图是融合COCO数据集和ImageNet数据集以及生成它们的WordTree的示意图（用颜色区分了COCO数据集和ImageNet数据集的标签节点）， 混合后的数据集对应的WordTree有9418个类。另一方面，由于ImageNet数据集太大，YOLO9000为了平衡两个数据集之间的数据量，通过过采样（Oversampling）COCO数据集中的数据，使COCO数据集与ImageNet数据集之间的数据量比例达到1：4。 对YOLO9000进行评估，发现其mAP比DPM高，而且YOLO有更多先进的特征，YOLO9000是用部分监督的方式在不同训练集上进行训练，同时还能检测9000个物体类别，并保证实时运行。虽然YOLO9000对动物的识别性能很好，但是对衣服或者装备的识别性能不是很好（这跟数据集的数据组成有关）。 YOLO9000的网络结构和YOLOv2类似，区别是每个单元格只采用3个Anchor Boxes。 YOLO9000提出了一种在分类数据集和检测数据集上联合训练的机制，即使用检测数据集（COCO）的图片去学习检测相关的信息即查找对象（例如预测边界框坐标、边界框是否包含目标及目标属于各个类别的概率），使用仅有类别标签的分类数据集（ImageNet）中的图片去扩展检测到的对象的可识别种类。 具体方法是：当网络遇到一个来自检测数据集的图片与标记信息，就把这些数据用完整的损失函数（v2和9000均沿用了v1网络的损失函数）反向传播，而当网络遇到一个来自分类数据集的图片和分类标记信息，只用代表分类误差部分的损失函数反向传播这个图片。 YOLO v2 在大尺寸图片上能够实现高精度，在小尺寸图片上运行更快，可以说在速度和精度上达到了平衡，具体性能表现如下所示。 coco数据集 voc2012数据集
1.打开papersame检测网站,选中万方论文检测查重系统,然后点击立即检测按钮进入检测页面!2.粘贴论文标题作者以及论文原文,看看系统提示拍多少件,然后点击下一步!去淘宝购买检测号,检测号就是淘宝订单编号!如下图所示:3.购买完检测号后,回到检测页面粘贴淘宝订单编号然后提交检测,等待检测结果就可以了,最后下载检测报告!保存好就是永久的!检测完可以删除检测网址中的检测报告,这样更加安全!
是指论文的重复程度。
从论文查重意思字面意思来看很好理解，其实就是查询一下你论文中重复的字数到底有多少，现在学校都是需要进行学术净化的，而且教育部也有明确规定各大高校必须要进行毕业生的论文查重，所以每一个人的论文肯定都是要进行查重的。
主要就是看你论文中的内容是否有复制其他有人的嫌疑，只要不超过一定的比例都是没有问题的。
论文查重查看内容：
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。
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。 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？ ...... 论文检测与分别是什么意思 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，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%—。那这个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、。、
将论文上传至查重系统进行检测的一个过程简称为论文查重，论文查重是用来核查论文当中的重复率、引用率、格式排版等问题，只有通过学校的论文查重环节，才能迎来答辩环节。学校设立论文查重的目的是为了防止学生在写作论文时出现抄袭等学术不端行为。