论文检测的对策

最好的办法就是对抄袭率高的部分进行修改，以此来降低论文整体的抄袭率。1、图表变身法将抄袭率高的文字内容以及数据转换成图片或者表格，不同人制定的图表通常会有差别，所以图片和表格一般是不会被论文查重系统检测的，并且也不方便检测。2、七十二变法将抄袭率高的内容以各种方式比如说改变句型、近义词替换、语序调换或者改变句式等等。3、釜底抽薪法将抄袭率高的内容删减掉一些不必要的词语或者句子，着重是那些对论文意义不大、不起作用的部分。4、画龙点睛法对抄袭率高的内容可以联系上下文添加填充一些内容，以充实论文，与论文主题联系，突出论点。5、返璞归真法可以搜集系统未收录的实体书籍资料，翻阅书本而不是局限于互联网资源，有些书本上的理论资料更精确更有研究价值意义，并且很多论文查重检测系统还没有对其收录进数据库。

我觉得如果想要降低论文的查重率，那么很简单，一定要在写论文的时候多用自己的语言，而且修饰的要更好一些，不要去抄袭别人的，借鉴别人的，这样都不好

降低论文查重率，可以将其翻译成一另一种语言。可以增加不同图纸，修改句子的描述，用另一种涚法。

人工降重方法:1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句。4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。知网查重系统不太合适，可以识别图片，公式，表格，其他查重系统可以适当使用。5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，还得需要人工润色，感觉效果还是鸡肋，适当用用也无妨。机器降重方法：论文降重软件只是辅助手段，最后还得人工润色一下，完全降重有效的没有。PaperBye论文查重系统里有自动降重功能，可以作为你查重后修改参考的一种辅助手段。

检验检测机构存在问题与对策论文

基层环境监测机构质量管理由于定位不明确、领导缺乏重视、人员素质能力较弱，导致质量管理体系文件不完善、内审计划流于形式、任务与实验室质量目标不匹配等问题的存在。本文主要讨论了保障监测质量体系的措施，从而促进基层环境监测机构整体能力的提升。随着国家对各级环境保护行政主管部门环境监测事权的进一步明确，以及技术监督部门对环境监测机构资质认定要求的逐步提高，各级环境监测机构对内审工作日益重视。由于基层环境监测机构存在任务重、硬件弱、编制少、借调人员比例大等诸多现实问题，要保障监测质量，还需要从机制、制度上入手，推动基层环境监测机构整体能力的较大提升。1、基层环境监测机构内审工作常见问题质量手册、程序文件与作业指导书等文件的内容与实际工作脱节缺乏甚至没有指导意义。基层监测机构质量管理体系文件是依据国家质量监督检验检疫总局《检验检测机构资质认定管理办法》（163号令）（以下简称《管理办法》）和国家认证认可监督管理委员会颁布的《检验检测机构资质认定评审准则》及释义（2016年33号文）（以下简称《评审准则》）制定和实施，是各单位开展环境监测工作的纲领性文件。质量管理体系文件包括质量手册、程序文件以及作业指导书以及各种记录表格等。质量手册是质量体系纲领性文件，需要阐述开展环境监测工作质量方针，是要长期遵循的文件。基层监测站在编制质量手册是基本能够涵盖评审准则的所有要素,但是结合现场取样、实验室检测等质量因素考虑不周，造成管理要素与监测实验技术条件不能很好的融合，使质量手册内容比较空洞，实用性不强。程序文件是规定现场采样、实验室检测、报告编制等所使用标准方法和过程而形成的文件，需要简练、准确、可操作性。基层监测站的程序文件存在不够细致，不能够完全的包含需要做什么、怎样做、谁来做、如何控制质量和如何记录等具体要求[1]。作业指导书是对程序文件的补充，是对具体部门或岗位作业活动进行指导的，其重点是描述实践操作的过程，无论谁操作，按照作业指导书都能够准确、快速、安全保质保量完成工作。所以，作业指导书需要更加细致、适用和明了。近年来，为适应环保工作的需求，环保部颁布了一系列的新标准，基层监测站作业指导书对此反应较慢，导致实际操作人员对新标准在应用过程中存在的疑点多、难以规范操作等问题。内审计划等流于形式，内审报告只为应付检查。内部审核主要是验证质量管理体系是否能够持续符合《管理办法》和《评审准则》相关要求、能有效实施、保持和改进。内部审核的难点是有针对性的发现问题[2]。但是内部审核也存在诸多问题：一是实验室经过多次的外审，造成相关人员认识疲劳[3]，对内审体系的改进和效率的提高不足、实验室能力提升不够；二是内部审核人员自身素质不高，不能完全把握内部审核的技巧和方法，碍于同事之间的情面和利益问题，不能客观、公正、独立的进行审核工作；三是部分基层监测机构实验室质量管理体系运转不成熟，造成被审核部门不配合。鉴于以上原因，使得内部审人员编制、实有人数、人员素质与实验室质量目标不匹配。基层监测机构受限于编制问题，整个机构人员编制少，同时，部分人员被借调到其他部门，整个监测机构从事实验室工作的实有人数更少。而日常监测工作任务比较繁重，对监测人员开展质量管理相关知识培训比较少，质量意识淡薄，不能很好的保障实验室质量。各类监测任务流程雷同，缺乏针对性。基层监测站主要是为环境主管部门提供监测数据，为环境管理提供基础服务。监测计划是按照上级以及环境主管部门的要求制定，监测流程固定化，监测因子固定，很容易造成监测指标缺乏针对性，监测要素还缺乏完整性，并且有些环境监测指标重复而不具有代表性，不能准确反映出本地区或相关企业的实际环境情况。2、原因简析实验室对内审认识不统一，站位不高。按照《管理办法》和《评审准则》的要求，内审工作可以不断促进质量管理体系有效性和充实性，发现日常监测工作中存在的薄弱环节，促使不断的纠错和改进，使质量管理工作日趋完善。内审工作是对监测机构最高管理者的反馈机制，是高质量监测数据的保证，也是组织自我完善管理体系的一个非常有力的工具。组织管理好内部审核过程是确保质量管理体系有效性的一个关键因素。基层监测机构不能站在保证质量管理角度看待内审工作，只是作为单位每年的一项例行工作而完成，甚至部分监测机构不能完全保证每年开展一次内部审核工作，只有等到外部审核时，才突击补充内审资料。领导不够重视，特别是行政主管部门领导重视程度不够。环境监测内审工作涉及到现场、分析室等多个职能部门，领导的支持是开展此项工作的关键[4]。部分监测机构领导也没有把内审工作当做是环境监测质量工作的改进机会，审核时组织必要的人力、财力、物力等，只是召集几个相关部门简单走走过场，做好相应的记录以便应付外审,使得内审工作大打折扣。质量管理人员素质有待进一步提高。内部审核工作是一项程序性、技术性较强的工作，对标准的把握不能单纯依靠审核人员努力，还需要审核人员掌握一定的审核技巧，自身能力过硬才能满足内部审核工作要求[5]。内审员的素质能力是实施有效内部审核的基础和保障, 实验室必须为提高内审员的素质能力建立制度保障，才能保证后续内部审核的质量。基层监测机构内审员大多从实验分析、现场监测等岗位转岗而来或者一身兼两职，获证人员不足，造成业务知识比较单一、专业知识熟练度不高，不能掌握一定的审核技巧，不能在有限的时间内发现各环节存在的问题，造成内审质量不高。3、对策探讨切实明确实验室功能定位，根据功能、任务性质来制定质量手册、程序文件与作业指导书。质量管理体系文件切实要做到“写和做”的高度一致，文件是如何要求的，实际就要按此要求去运作，并且把运作结果按文件规定进行记录。一套行之有效的质量管理体系文件就是铁打的营盘。加强宣贯，提高和统一对内审工作的认识基层环境监测机构要把质量管理作为一项重要工作来开展，向全体员工宣传环境质量管理体系文件、最新的法律法规和行业标准规范等内容，了解个人在质量管理体系的职责和任务，提高他们对内部审核工作的认识，形成人人参与，促进实验室质量管理体系有效运行。加强培训，提高实验室整体素质。实验室人员素质的是质量体系的关键。随着实验室设备不断的更新换代，实验室人员的整体素质需要不断的提升。一是通过外部培训、单位组织讨论会、自学、相互交流、实践等途径不断的提高素质；二是不断的完善管理制度，调动全体人员工作的热情和积极性，从而使实验室的整体素质有较大的提高。4、小结基层环境监测机构开展行之有效的内部审核工作，能不断促进环境监测质量的提升，持续改进实验室管理水平。通过内审工作的开展，使实验室基础设施建设、监测和检测水平、人员配置和素质等全面的提高，使得环境监测中有规可循、方法科学、结果准确，能够更好的服务于政府的环境管理工作。参考文献[1]滕凯玲. 环境监测实验室质量管理体系建立和运行探讨[J].绿色科技，2016（14）：168-169[2]徐辛.浅谈实验室如何开展内部审核 [J].现代测量与实验管理,2010(2):46-47.[3]邓秀燕，林崇昌，吴灿斌.实验室内审常见问题及对策 [J]. 中国卫生检验杂志，2015（8）：1277-1279.[4]谢萍.浅析如何提高环境监测站内部审核质量[J].环境研究与监测，2016,29(2):9~11[5]罗曼.浅析实验室内部审核浅析实验室内部审核[J].科技经济导刊,2017(11):241更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：

环境监测存在的问题分析和解决措施理工论文

一、前言

随着我国环境污染程度的日益严重,尤其是人们环境保护意识的增强,环境监测事业获得了较快的发展。环境监测从诞生至今已经经过了半个多世纪的发展,纵观其发展历程,环境监测大致经历了典型污染事故调查、环境污染监督以及环境质量监测等三个阶段。尤其发展历程可见,环境监测已经越来越重视重大环境污染事故的事前预防,也越来越科学化。

面对我国日益严峻的环境形势,环境监测工作在促进我国环境保护工作开展方面功不可没,但是我们同样也应该清醒地认识到,相对于国际先进水平,我国的环境监测工作在配套技术水平、监测管理、人员素质、经费投入以及工作体制和运行机制方面还是存在着较大的差异,使我国目前的环境监测普遍存在一些问题和不足。在下文中,笔者就环境监测存在的问题开展了有关分析,并在此基础上,探讨了解决当前问题的措施和方法。

二、环境监测存在的问题分析

1.监测手段比较落后

我国的环境监测手段比较落后和陈旧,污染物的类型不同通常会采用不同的污染物采样和分析方法,但是这些方法显然缺乏必要的系统性,没有形成一个完整的体系。例如,目前欧美发达国家已经普遍开展了关于POPs的系统化研究,虽然我国目前也有一些研究机构和高校开展了POPs的本底污染情况的`相关研究,但是研究的环境介质和地域范围均存在明显不足。当前,我国的环境监测部门仍然无法开展POPs的例行监测与调查,主要原因是我国目前还没有制定符合我国国情、而且统一颁布实施的标准化监测方法,并且我国的环境监测部门在设备、人员、投入等方面均无法满足要求。当前关于POPs的研究成果无法真实、全面地反应我国生物体、土壤、大气以及水体当中的POPs的污染程度,因此也无法开展POPs污染来源及其危害程度的相关分析和研究。

2.应急监测技术仍未体系化

当前我国的环境监测部门还没有一套完整、系统的应急监测技术体系,致使环境监测部门在出现重大的、突发性环境污染事故时很难实现及时有效地应对。现有的标准监测方案在环境污染动态监测尤其是现场监测方面存在着较大的不匹配性,而且环境监测和监测结果分析的成本较高,缺乏经济性。在应急监测设备和仪器方面也比较落后,并且某些应急监测设备和仪器的监测需要采用非标准方法,所获得的监测数据也只能够进行半定量分析和定性分析。同时也应该认识到我国国情的特殊性对于应急监测技术体系化进程的限制,即地域辽阔、地形复杂、经济发展水平不一,环境监测部门只能够开展一些能力范围之内的环境监测工作。

3.监测结果不全面

导致我国环境监察结果不能够全面反映环境污染情况的原因体现在监测指标、监测要素、监测频次以及评价方法等四个方面。

(1)监测指标方面。

我国目前所执行和采用的环境监测指标仍然不能够完全适应我国的环境状况。究其原因:首先,环境监测项目没有体现出针对性,存在重复监测的问题;其次,某些可以表征污染状况的有害参数出现漏测问题,对于应该增测的污染指标迟迟没有增测。例如,某些欧美发达国家目前已经有效控制特征有毒污染物,但是我国环境监测的有机污染控制指标仍然采用非特异性指标(例如非甲烷总烃、石油类、化学需氧量等)。在实际生活中,颇让环境监测部门尴尬的是,根据当前的监测因子和指标体系评价,环境质量明明是“良好”,但是群众的实际感受却是“恶劣”。

(2)监测要素方面。

当前我们仍然没有对生物体、大气颗粒物、固体废弃物、底泥以及土壤等环境要素进行监测,所以很难真实反映环境现状。

(3)监测频次方面。

当前的环境监测频次明显偏低,导致所获得的化境监测结果缺乏必要的连续性,很难真实、准确地反应当前的实际环境状况,造成了环境管理的被动化。

(4)评价方法方面。

在环境监测结果评价方面,通常采用对比分析检测数值和控制标准数值的方式,并用是否超标来决定环境的评价结果。这种环境评价方法不仅没有对环境监测数据进行深加工,造成了资源浪费,更加缺乏对检测数据背景及其相关性的分析。

三、解决措施

1.研究突发污染事故快速监测技术

第一,采取多种手段应急和预警。现场快速分析是应急监测的手段之一。应急仪器包括流动监测车,应在应急监测“实战”之前,充分做好准备工作,建立相应的应急监测方法标准,或掌握应急仪器所出具数据与经典标准方法的差异性,以提高实际应用时对报出数据的把握性。

第二,有研究实力的环境监测站可以联合企业开发价廉实用的快速测试仪器,有经济实力的环境监测站可以购置进口设备,但加快引进国外技术和国外仪器国产化是环境监测仪器的发展出路。

2.实现监测方法的标准化

基于多种有毒污染物在环境中能积累、迁移、转化的事实,要发展多环境介质(水/悬浮物/沉积物/大气/土壤/生物界面)污染物的监测方法并使其标准化,以利于开展污染调查与研究。对于目标有毒有害污染物,除了国际上已普遍重视的POPs外,还应关注各地特征性污染物及目前尚未重视的新型污染物如抗生素、内分泌干扰物等。

3.科学监测

第一,合理制定监测因子。应根据不同地区、不同污染源所产生的有害物质种类和浓度,选取危害大、出现频率高的污染物作为监测对象,删减长期未检出或在标准值以下的项目。

第二,强化自动、连续监测。研究多种常见污染物的在线连续自动监测仪器,并加强连续自动监测系统的联网与数据共享。

第三,重视生物、毒理学监测。除了用物理、化学手段监测外,还应逐步将生物监测和环境毒理学监测纳入环境质量监测体系,使用生物毒理学来检测污染物对环境的影响及对动植物和人类的危害性。

第四,有效评价监测数据。在获得大量可信的环境监测数据的基础上,对监测数据进行统计分析和深度加工,对监测数据本身的背景、相关性进行研究,提高环境质量综合分析水平。

四、结束语

环境监测工作是环境保护部门制定环境决策的重要信息来源,同时更是进行环境管理和环境保护的重要的基础性手段。环境监测工作的主要内容是了解目前的环境质量现状,掌握环境质量变化的原因和趋势,明确导致环境质量降低的各种主要的污染物种类及其排放总量,为我国环境保护的顺利开展提供必要的技术支撑,并以此为基础提出相应的污染防治对策和环境保护政策。

维普论文检测与知网检测的对比

1、从收录情况来看，维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。知网收录内容更正规一点2、文档的清晰度：万方最高，维普最差。3、使用方便性：知网和万方差不多，维普最差。4、其它：万方的期刊浏览功能做的很好。希望对你有帮助！

维普查重和知网检测是两个不一样的论文检测系统，在许多的层面上也全是不一样的，985/211高校大多都是与知网合作，知网的数据库也是目前检测系统最全的，维普查重是现阶段较为优秀的检测系统，可以迅速、精确的检验出文章内容中的句子重复或是措辞不适当的地方。两个系统的论文查重方法也是不一样的，知网主要是以13字符与其他论文重合来进行检验是否抄袭的，当剽窃的篇幅超出了文章段落的总篇幅的话就会标红处理。而维普主要是依照关键词，假如存有关键词重复。那么就会被维普查重系统软件鉴别为重复或者剽窃。维普查重和知网检测的毕业论文的收费方法也是不一样的，维普查重是依照字数开展收费标准的，3元/千字，知网版本较多，版本不不同，价格也是不一样，以篇计。

维普和知网查重差一些，维普的搜索更加智能好用。

读者需要明确，维普和知网查重二者之间是两个完全不同的检测系统，维普论文检测系统采用的是语义指纹识别技术，而知网则是采用的是字符数切分送检方式，计算规则的不同，使得二者的检测结果上肯定是存在差异性的。

对于知网查重而言，维普检测报告究竟有什么作用呢？学术不端网认为，维普检测报告的作用在于为学生提供论文的修改建议。维普检测报告是当前市面上对于学术期刊收入最广泛的检测软件之一，其检测结果对于作者而言具有借鉴意义。

此外，维普还拥有自建数据库的功能，作者可以根据自己撰写的论文主要借鉴和抄袭的部分，自建数据库，以此可以有效克服维普检测软件数据库的覆盖面不够广泛的问题，为初稿的修改提供指引。

使得市场中逐渐出现了以维普为首的其他论文检测系统，这些论文检测系统检测价格相对低廉，甚至是免费论文查重软件的出现，而且对于知网查重的查重率修改而言也具有一定的参考性，深受广大学生所推崇。

维普和知网查重差总结如下：

由于知网查重的价格相对较高，虽然实践当中有超过95%以上的高校本科生或者硕士研究生使用CNKI中国知网检测系统对大学生提交的毕业论文进行查重，之前在学术不端网已经总结过《知网查重和维普检测的区别》，但是其相对较高的价格以及其不针对个人客户开放。

论文检测不犯愁五大对策让你抽

想要论文查重精准的话，首先要选择一个靠谱的论文查重网站，然后进行多次论文查重。这样的话，论文查重的准确率就高了。一般论文查重准确率高的话需要满足有庞大的数据库支撑、论文查重算法要独特和多次进行论文查重。这样的话，论文查重的准确率较高了。一般建议同学们在选择的论文查重网站的时候，建议同学们选择一些实时数据库更新的论文查重网站，因为这样的话数据是比较新的，通过论文查重的话准确率比较高。当然在算法上也是要去选择的，因为每个论文查重网站的算法是不同的，尤其是在对于重复词语的算法。一般重复词语的算法密度越高，在论文查重方面就越精准。像这样的论文查重网站，查出来的论文查重率是比较高的，但是精准。当然可能有的同学们在进行论文查重的时候只查一次，看看结果，然后再进行修改，最后就直接提交了。其实这样的方式感觉是不精准的。一般建议同学们至少论文查重两三次。这样就能够提高论文的查重准确率。从而同学们可以根据论文查重的结果去修改论文。当然查重的次数越多，他论文查重的数据就越来越越来越精准。一般查重三四次就可以精准地算出论文查重率。在论文查重的时候同学们也要修改。多修改几次论文，查重率会更精准，从而可以让同学们快速的通过毕业。

规避论文查重率高之一种部分同学在写论文的过程中通常是是先去图书馆或上网搜集资料，再根据这部分资料对观点进行选定，这样的情况下论文查重率较高的题目就很难避免了。因为这样容易接近别人的看法，所以内容是可以重复的。所以，最好先想好论点，再对照论点查阅相关资料，这样复原率就能起到把关的作用。避免论文查重率高的方法二论文重复率想避免太高的问题，那么准确的方法是要写出好的大纲，再开始一点点的展开写，按照大纲里面的要求翻材料，那么在写的过程中思路也会越来越清晰，就不用为了赶时间交论文而去拼凑一篇质量不高的论文。逃避论文检查率高的对策三避免论文重复率高的办法也就是采用正规的论文查重系统，类似的渠道在市面上有很多，但是准确率却有很大的差别。有时即使用过分科的同学，由于检测陈述不够人性化，也不知道如何着手改正。papertime能够很好的处理上述问题，拥有大量数据的比照库，核算能力出色，准确率也是很高的，专业的查重报告能够清晰的让学生知道那些部分是需要修改的，适用于初稿的使用，定稿后还是需要使用与学校一致的查重系统进行一次检测。

1、关键词的替换法：在撰写论文的时候，要把握关键词，关键词一定要弄明白原文的意思，不然修改出来的句子会严重走题。所以不管是替换关键词，还是句子，词语等描述方法，打乱段落顺序，删除关键词。可以有效降低论文重复率。2、提前进行查重检测：大部分高校是选择的是知网论文查重系统。为了避免查重率过高，就会提前进行知网查重，对于重复的内容，可以提前预知，进行修改。这也是降低论文重复率的方法之一。3，重新组合：把原文的意思进行拆解，然后按照自己的语言进行重新组合，然后根据逻辑理顺。以上就是论文降重的小技巧，如果大家的论文重复率过高的话，可以根据以上的方法进行降重。

第一次实际上是被拒绝了，编辑给了四条意见邀请重投，认真琢磨了一下这四条意见，加上老师给了很多建议，便着手修改，改了得有全文的百分之三十到四十吧。费时半个多月，再次投上。我们实验室都是找北京译顶科技，你有这方面的需求的话可以去找一下看看

对多相参数检测的论文

FLAER多参数检测PNH克隆的影响论文

阵发性睡眠性血红蛋白尿症(PNH)是一种获得性克隆性造血干细胞疾病，其发病机制主要是由于体细胞X染色体上的PIG-A基因突变，导致血细胞膜表面糖化磷脂酰肌醇(GPI)锚合成障碍，锚连接蛋白缺失。传统的诊断方法主要有蔗糖溶血试验、酸溶血试验、尿含铁血黄素试验，但这些方法敏感性、特异性差。近些年来，通过流式细胞仪检测CD55、CD59已经成为诊断PNH的常规方法，特别是CD59，其敏感性高于CD55，在PNH 诊断过程中被认为是一个优于CD55 的指标。荧光标记的无活性嗜水气单胞菌溶素前体的变异体(FLAER)可以特异性的与GPI锚连蛋白结合，经流式细胞仪检测，其特异性和敏感性较传统方法更好。PNH、再生障碍性贫血(AA)和骨髓增生异常综合征(MDS)均为骨髓衰竭性疾病，具有相似的发病机制和临床表现，早期鉴别诊断常很困难。本文联合FLAER、CD45、CD15、CD24 多参数检测粒细胞PNH克隆以及CD59检测红细胞PNH 克隆，旨在有效提高PNH克隆检测的敏感性、特异性，有助于骨髓衰竭性疾病的早期鉴别诊断，现报道如下。

1 资料与方法

一般资料所有病例均来自于本院血液科连续48例住院患者。其中PNH患者9例，AA患者13例，诊断均符合血液病诊断及疗效标准;MDS患者11例，符合2008年WHO诊断分型标准。对照组15例均为巨幼细胞性贫血患者。

仪器与试剂 FACSAria型流式细胞仪，溶血素、磷酸盐缓冲液(PBS)和CD59、CD45、CD15、CD24试剂和均购自BD公司，FLAER试剂购自加拿大Protox Biotech公司。

方法

外周血红细胞CD59检测取EDTA 抗凝全血100μL，经PBS洗涤后稀释于的PBS中，取100μL加入CD59-PE单抗20μL，4℃避光孵育30min后，1 000r/min离心5min，弃上清，用2mL PBS液洗涤2遍，重悬于1mL PBS液中上机检测，用流式细胞仪测定CD59细胞的表达率。

外周血粒细胞FLAER检测取EDTA抗凝全血100μL，加入CD45、CD15、CD24、FlAER抗体各20μL，避光孵育30min后，加入2mL溶血素，室温下避光10min，溶血完全后1 000r/min离心5min，弃上清，用2mL PBS液洗涤2遍，重新悬于500μL的PBS液中液上机检测，用流式细胞仪测定FLAER的表达率。

统计学处理采用软件进行数据分析，计量资料以x±s表示，组间比较采用t检验和Mann-Whitney U 检验，P<为差异有统计学意义。

2 结果

临床特征 PNH患者9例，男6例、女3例，年龄16～60岁，中位年龄30岁;AA患者13例，男5例、女8例，年龄7～63岁，中位年龄38;MDS患者11例，男5例、女6例，年龄41～72岁，中位年龄53岁，其中RCMD 1例，RCUD 6例，RAEB-Ⅰ2例RAEB-Ⅱ1例，5q-综合征1例;对照组15例，男6例、女9例，年龄19～61岁，中位年龄34岁。

不同方法对PNH 患者检测的比较 PNH 组患者FLAER缺失率和CD59缺失率分别为(±)%和(±)%，显著高于对照组、AA组、MDS组，差异有统计学意义(P<)。FLAER检测结果明显高于CD59检测，差异有统计学意义(P<)。其中，有2例患者，一例CD59缺失率为，FLAER缺失率为;另一例CD59缺失率为，FLAER缺失率为。

不同方法对非PNH 患者检测的比较各组中FLAER缺失率平均值均大于CD59缺失率，但差异无统计学意义(P>)，表明在非PNH组中FLAER和CD59检测无显著差异。对照组中FLAER缺失率为，特异性100%，有3例存在CD59缺失，缺失率均小于1%。13例AA 患者中5例检测出FLAER缺失，其中4例检测出CD59缺失，1例未检测出;11例MDS患者中3例检测出FLAER缺失，其中2例存在CD59缺失，1例CD59缺失率为0。结果说明FLAER检测比CD59检测更为敏感，特异性更好。

3 讨论

到目前为止，已经发现了20多种蛋白在PNH 患者血细胞表面表达缺乏，其中红细胞膜上衰变加速因子(CD55)和反应性溶血膜抑制物(CD59)的缺失被认为是引起PNH 病理生理的主要原因。红细胞数目多、抗体表达强是灵敏度检测最好的目标细胞。尤其是在一些粒细胞减少的疾病中如AA、MDS，红细胞检测尤为重要。同时，通过比较红细胞和白细胞的数值，可以给临床提供更多信息。CD55分子在红细胞上表达较低，而CD59分子的荧光染色强且均一，近些年来已成为PNH诊断的“金标准”。然而，越来越多的研究发现检测红细胞CD59表达对PNH 的诊断有一定的局限性。

本研究发现，在PNH组的两例患者中，一例CD59缺失率为，另一例CD59缺失率为，而FLAER缺失率分别为和。可能是由于患者正处于疾病的活动期，接受输血治疗，影响了红细胞CD59的表达，导致CD59表达出现假阳性。有研究表明，在小细胞低色素性贫血时，病人的红细胞膜表面的CD59表达均有降低，但粒细胞是正常的，若只检测红细胞的CD59会造成其表达假阴性。此外，正常细胞衰老时表面分子CD59还有可能自发丢失，均可导致检测值偏离事实。随着技术不断进步，人们研究出了FLAER 技术，FLAER是Alexa-488标记的无活性的嗜水气单胞菌溶素前体的变异体，可以特异性地与GPI锚链蛋白结合，在所有具有GPI锚连蛋白的粒细胞上均有特异性表达，不会因不同细胞表达GPI锚链蛋白的多少和种类不同造成误差。由于FLAER能直接检测GPI蛋白，有助于识别真正的PNH 和免疫性血细胞减少症，明确真正的GPI阴性细胞。本研究中对照组FLAER检测缺失率均为0，与CD59相比检验结果更具有特异性;在PNH组中，FLAER的缺失率显著高于CD59，敏感性更高。FLAER也是防止门内出现污染细胞最好的抗体。如果门内污染了少量的.CD24阴性表达的细胞群，可能会被误认为是小的PNH 克隆，而FLAER 与CD24一起使用可以提高PNH检测的准确性，CD24/FLAER双阴性细胞群才是真正PNH克隆细胞群。FLAER多参数检测要求外周血标本采集后必需及时送检，否则会导致粒细胞存活率下降，细胞非特异性染色增强，影响检测效果。这在一定程度上影响了FLAER在临床上的应用。PNH 克隆的检出对于MDS和AA的临床表现、治疗及转归有重要意义。部分具有PNH 克隆的AA患者对免疫治疗效果更好，即使小于的克隆也会影响治疗效果。

对于检测出少量PNH克隆的AA患者，需监测PNH克隆数的变化，因为患者有可能发展为溶血性贫血。在本研究中，PNH 与MDS的关系只局限在低危MDS中，表现为血细胞减少，骨髓增生低下;遗传学异常发生率低，临床过程惰性进展，更多地表现为骨髓衰竭的特点。AA 组、MDS 组中FLAER的缺失率均大于CD59的缺失率。由于AA和低增生性MDS的鉴别十分困难，但到目前为止还没有报道MDS的患者进展为PNH，监测PNH 克隆对于这两种疾病的鉴别具有一定的意义。AA、MDS患者中检测出的PNH 克隆常常很小，CD59检测不易测出。在这两组中各有1例患者CD59缺失率为0，而FLAER表达均有缺失，缺失率分别为、。FLAER检测更敏感，与CD59相比灵敏度更高。由于AA、低增生性MDS和PNH 均属于骨髓衰竭性疾病，具有相似的发病机制、临床表现和生物学特性，三种疾病之间的鉴别很困难。FLAER检测与CD59相比灵敏性和特异性更高。能够早期提供更为灵敏、特异的PNH 克隆依据，在临床症状不典型、诊断不明确的疑似PNH患者，辅以FLAER检测有助于早期确诊或除外诊断。因此，FLAER高灵敏度检测PNH 克隆对这三种疾病及疾病之间的诊断鉴别及了解临床过程、预后及转归具有一定的意义。

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。