如何查看论文相似度

如何降低论文相似度（以中国知网为例）

一、本检测帮助您顺利通过学校检测

感谢您使用知网的学位论文检测系统VIP版本检测自己的学

位论文，本检测系统和学校一样，都是上传到知网的服务器检测，所以只要您给我的论文和给学校的一样（包括文件形式、目录大纲级别等），检测结果就一样。

二、检测报告解读

1、首先看 总-xx% 的截图文件(有些是直接下载所截图的网页，会命名为”xxx-文献分段浏览.html”，学位论文检测系统是整篇上传，如果没有这个文件肯定不是学位论文检测系统检测的。

（1）截图或者分段浏览上面有学术不端文献检测系统4.0（或TMLC）的标志，说明是用VIP版本检测的。

（2）上部左侧有文章及作者信息，还有总文字复制比和总重合字数。大部分学校基本只看总文字复制比这个指标，具体要求各个学校不同，一般5%-30%。

（3）上部中间偏是参考文献字数，系统会自动识别文章末尾的参考文献，如能识别就会单独放在这里，不参与检测。

（4）截图下部是各段落的抄袭比例，系统会识别文章的大纲目录，如果能被正确识别就会按照章节进行分段，否则会自动分段。

（5）总文字复制比由各段落复制比加权平均得来。

2、然后看文本复制检测报告单，这个是系统自动导出的检测报告，并非

篇一：写给不懂显卡的人,教你如何识别显卡性能_电脑吧_贴吧

1楼

显卡是一个很重要的部件，其重要程度不次于CPU。

很多人会问我，XXX这个显卡怎么样？这个512M的显卡这么样？其实我很不想回答这个问题。对于新手来说，从显存大小上区分显卡的高低那是大错特错。在这里教大家如何从参数上识别显卡的性能。

显存类型：

如今来说，DDR DDR2的显卡 无需查看其它参数，直接定性为低端卡。

显存位宽：

（如例：9600GT 512M/128BIT。这里的128BIT为显存位宽)

这是一项至关重要的参数，只通过这个参数便可以直接区分显卡的档次。大致可以这么认为：1 显存位宽为64BIT为超低端显卡

2 显存位宽128BIT为低端显卡

3 显存位宽为：192/256BIT 为中端显卡

4 显存位宽为256BIT以上为高端显卡

5 显存位宽达到512BIT以上为顶级卡

显存大小：

（如例：9600GT 512M/128BIT。这里的512M为显存大小)

这个参数是无关紧要的，位宽低的显存颗粒很不值钱，所以从显存大小上无法区分显卡性能。

核心频率，显存频率：

（如例 HD4850 600MHZ/1900MHZ这里的600和1900是它的核心显存频率，换算G单位就是0.6GHZ、1.9GHZ）

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。

可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。

还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。

下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍 。 (1)直方图匹配。

比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin

一种图像相似度匹配的算法,

1、图片大小规格化

为了比较两个图像，应该使其大小完全一致，这里可以设置为两个图片中较大的那个大小，长宽。

function Resize(const Source: TBitmap; var Dest: TBitmap): Boolean;

begin

if not Assigned(Dest) then

Dest := TBitmap.Create;

Dest.pixelformat := pf24bit;

Dest.Width := BMPWIDTH;

Dest.Height := BMPHEIGHT;

Dest.Canvas.CopyRect(Rect(0, 0, Dest.Width - 1, Dest.Height - 1), Source.Canvas, Rect(0, 0, Source.Width - 1, Source.Height - 1));

end;

2、图像灰度化

图像灰度化的方法有多种，这里介绍两种。一种是绝对平均值，一种是加权平均值。其实质就是将RGB三原色的色值相加，平均后赋予新值。不同的只是RGB三原色的权重不同。

绝对平均值

function Gray1(const Source: TBitmap): Bo

在details of mesh下有一项mesh metric，默认的是none。点开后，就会看到里面有几个检查项目：Element Quality, Aspect Ratio, Jacobian Ratio, Warping Factor, Parallel Deviation, Maximum Corner Angle, 和 Skewness。下面做一点简单的介绍，详细内容请参考HELP

1.png(18.49 KB, 下载次数: 15)

在Geometry下选择某个体，我们就可以只对这个体上的网格进行检查。

png(17.06 KB, 下载次数: 9)

第一项是element quality。这是基于一个给定单元的体积与边长间的比率。其值处于0和1之间，0为最差，1为最好。

第二项为aspect ratio。对于三角形，连接一个顶点跟对边的中点成一条线，再连另两边的中

点成一条线，最后以这两条线的交点为中点构建两个矩形。之后再由另外两个顶点构建四个矩形。这六个矩形中的最长边跟最短边的比率再除以sqrt（3）。最好的值为1。值越大单元越差。

对四边形而言，通过四个中点构建两个四边形，aspect ratio就是最长边跟最短边的比率。同样最

篇一：Win7如何查看本机电脑的启动(开机)与关机时间

Win7如何查看本机电脑的启动（开机）与关机

Win7如何查看本机电脑的启动（开机）与关机具体时间并记录成文本，本文图解教你具体进行操作。

一、控制面板?管理工具（如下图）：

二、点“事件查看器”（如下图）：

三、在“事件查看器”面板中参看下图操作：

四、在“筛选当前日志”对话框中进行操作：

1.在“事件级别”中勾选“信息”

2.“事件来源”下拉列表中选“Kernel-General”

3.在《所有事件ID》中框中输入12和13，两个数字中间加逗号分开

4.在“关键字”下拉列表中勾选《所有关键字》

5.点“确定”

在“事件查看器”中间筛选部出当前日志（12和13）－－－见下图：

五、在“事件查看器”右侧点“将已筛选的日志文件另存为...”见下图：

六、在弹出的“另存为”对话框中进行操作：

1.保存类型选“文本文件（制表符分隔）（.txt）” *

2.文件名取“启动关闭”

3.点“确定”，如下图：

保存后的记事本信息见下图：

说明：事件ID“12”数字代表电脑启动； 事件ID“13”数字代表电脑关闭。

篇二：菜鸟必学会看电脑开机信息

菜鸟必学会看电脑开机信息 使用电脑时间比较长的老用户，难免会到朋友或同事家帮忙维护、维修电脑，有时

在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示，特征项（Term，用t表示）是指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D(T1，T2，…，Tn)，其中Tk是特征项，1<=k<=N。例如一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为D(a，b，c，d)。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度。即D＝D(T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn)，简记为D＝D(W1，W2，…，Wn)，我们把它叫做文本D的向量表示。其中Wk是Tk的权重，1<=k<=N。在上面那个例子中，假设a、b、c、d的权重分别为30，20，20，10，那么该文本的向量表示为D(30，20，20，10)。在向量空间模型中，两个文本D1和D2之间的内容相关度Sim(D1，D2)常用向量之间夹角的余弦值表示，公式为： 余弦公式略

其中，W1k、W2k分别表示文本D1和D2第K个特征项的权值，1<=k<=N。

在自动归类中，我们可以利用类似的方法来计算待归类文档和某类目的相关度。例如文本D1的特征项为a，b，c，d，权值分别为30，20，20，10，类目C1的特征项为a，c，d，e，权值分别为40，30，20，10，则D1的向量表示为D1(30,20,20,10,0),C1的向量表示为C1（40，0，30，20，10），则根据上式计算出来的文本D1与类目C1相关度是0.86那个相关度0.86是怎么算出来的？

是这样的，抛开你的前面的赘述在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}

他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn ) 两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn 相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)

如何查看电脑网卡的MAC地址

1. windows XP 操作系统和 windows 2000 、windows 2003系统查看MAC地址方法。

1） 使用命令行方式：

在开始菜单运行中输入命令cmd，如图

确定后进入DOS界面。在DOS界面下输入ipconfig/all命令，如图

回车后即可看到电脑网卡的MAC地址，如图

需要注意的是，因现在的电脑有些包含无线网卡，无线网卡同样具有MAC地址，请仔细查看上方适配器名称，一般为 本地连接 。

2） 使用可视化操作方式：

如果你的电脑在电脑右下角有如下图红框中本地连接状态图标的显示，

双击该图标，然后选择下图中红框选择的“详细信息”按钮

然后看到如下图中红框所示 实际地址 即为电脑网卡的MAC地址。

2. windows VISTA和 windows 7 操作系统查看MAC地址方法：

1） 命令行方式：

在开始菜单

中输入命令 cmd

在如图所示程序中的cmd图标上单击鼠标右键选择 以管理员身份运行

其余步骤如同windowsXP系统下一样进行操作。

2） 可视化操作方式

以windows 7为例，开始菜单，控制面板，网络和Internet下的查看网络状态和任务

鼠标左键单击如图红框所示本地连接

即可查看到电脑网卡的MAC地址。

徐州师范大学研究生学位论文相似度检测结果表

精品文档！！！欢迎下载大家下载阅读！！！！ 本文档是本人花费多年，收集整理的，精心挑选！
徐州师范大学研究生学位论文相似度检测结果表

研究生姓名 学 号 导师姓名 论文题目 所在学院 一级学科 二级学科 检测结果
本人第一次由学院组织论文相似度检测结果为 ，经导师指导修改后使用万方检测软件自行检测，检测结果为 达到学院要求的合格标准，导师同意论文参加送审，如送审后出现不合格的论文由学生和导师负责。


导师签字：导师组意见（在相应栏内打"√"）

无需修改正常送审 修改后正常送审 修改半年后送审
修改一年后重新送审 重新开题，一年后申请送审
　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　导师组长签字：
年 月 日学院意见


学院负责人：
年 月 日

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篇一：新浪微博什么是微话题？

微话题是根据近期微博热点等多种渠道，经过编辑补充内容和 制作的与该话题有关的专题页面。用户可以进入该页面发表微博进行讨论，同时微话题页面也会自动收录还有该话题的相关微博。

篇二：新浪微博使用方法

1. 发表微博：

将您生活中看到、听到、想到的，微缩成一句话或者一张图片，发到新浪微博上，和您的朋

友分享。

方法：登陆微博后，在我的首页上方输入框填写你想说的话，点击“发表”按钮。

同时你也可以绑定手机，通过手机随时随地发表你所看到、聆听到、感悟到的一切。 发表微博的方式可以分为两种，电脑使用及手机（彩信、短信、WAP）使用。

2.

添加关注：

在微博里，任何人都可能是Super Star，成为亿万人关注的焦点。

关注是一种单向、无需对方确认的关系，只要您喜欢就可以关注对方，类似于“添加好友”。 关注他人，你只要通过昵称对方，点击他微博页头像下方“关注”按钮，你就成功关注了他。 添加关注后，系统会将该网友所发的微博内容显示在你的微博中，使你可以及时了解对方的动态。

您“关注”的人越多，则您获取的信息量越大。

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