论文检测查引用标红

参考文献标红应该是参考文献格式不正确，系统没有识别出是参考文献，注意以下几点：1、参考文献这四个字设置为标题格式2、全选，数字和字母采用罗马体，标点符号修改为半角格式3、格式必须国标（格式百度上有）

参考文献部分为什么在论文查重报告中标红？正常来说引用和参考文献部分在论文查重系统中是不会被标红的，但前提是参考文献的格式是正确的，这样才不会被参与到正文的查重检测中，这样的话也就不会被标红了。数据库正常是会把参考文献收录到里面的，所以无论是论文的题目还是内容都是会重复的，参考文献这部分是比较特殊的内容，查重系统正常是会除去论文末尾参考文献部分然后进行查重检测的，然后用灰色的字体表示没有检测。那导致论文查重报告中的参考文献部分标红的原因是什么呢？

原因一：也许是因为论文格式不正确的问题。参考文献这几个字是需要单独占一行的，而且只能显示参考文献的是不可以和其他内容混一起加进来的，然后要按照学校要求格式标准弄好，不然的话知网查重系统是无法识别出参考文献的。

原因二：论文查重系统是只有知网查重系统可以比较好的识别出参考文献部分的，其他的论文查重系统的识别度是没有知网高的，因此是无法除去参考文献的查重检测的，所以同学们不要奇怪为什么知网查重系统没有标红的部分在其他的论文查重系统就标红了。

所以导致论文查重报告中的参考文献部分标红的原因就是这两点，不过第一点是重要的，所以大家一定要按照论文的格式要求来进行论文的撰写，这样的话就可以避免论文中参考文献部分被标红了。

引用的文献会被标红的原因如下：

1、在撰写论文的过程中，引用了很多别人的论文。写论文引用别人的句子是很常见的，但是不能引用太多。而且应该在引用后添加注释，这样论文查重系统执行重复检查时就会知道引用部分。

2、如果自己写的论文和发表的论文在版面、内容、结构上有60%的相似度，就叫抄袭。如果和发表的论文在内容上有70%的相似度，也会被称为抄袭。

3、有时，学生在引用文献时知道要注释，但格式增加了错误或书面参考文献有错误。被查重检测系统检查时，也会标红。

对于论文查重系统而言，只有知网查重系统能够很好地识别出参考文献，其他检测系统的识别度没有知网高，所以无法去除参考文献的检测，同学们不要奇怪为什么其他检测系统都标红而知网不标红。如果参考文献列表当中出现知网识别不出来的格式，那么后面的参考文献列表知网可能也无法识别出来。

如果论文引用过多，往往会在论文查重中被检测为抄袭，这样论文的重复率会变高。事实上，只有论文引用的部分是合理的，基本上不会被查抄袭，所以正确的格式和标注才是避免被标红的方法。其次，注意合理引用，不要用无关的引用来凑字数。总之，在毕业论文的引用部分，做好标注并注意，合理引用就不会有问题了。

论文检测引用的会标红吗

参考文献格式正确的话，那么会被中国知网论文查重系统识别和过滤。呈灰色字体，不参与论文查重中来。如果遇到知网查重里的参考文献标红的情况，那么原因不外乎两个：1、使用了假的中国知网论文查重如果使用了假的知网查重，那么自然无法对参考文献进行有效的识别。那么知网查重的参考文献被标红也就不足为奇了。在这里我们要学会验证真伪的方法。详情可以看知网查重宝典之前分享的文章《》。2、参考文献的格式不正确毕业论文的参考文献格式有误，造成中国知网无法甄别该一部分论文参考文献，当成文章注释内容对待，事实上，若该一部分参考文献式适当就会被知网检测甄别，从而不容易列入检测层面以内。一般来说按照学校的参考文献格式设置就没有问题。

如果学校没有给出格式要求，并且参考文献标红，那我们可以按照以下方法设置正确的文献格式：1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；4. 标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；5. 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；6. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符。

如果你的参考文献格式正确那么系统会自动识别并且剔除不参与正文查重。参考文献标红就说明你的格式有误。系统把你的参考文献当正文来对比查重了。希望可以帮到你，有问题随时追问我吧。

参考文献查重标红避免方法有严格按照学校的格式来进行修改，注意引文数量不要太多，提前查重进行处理等。

1、严格按照学校的格式来进行修改。

引用一定的内容是没有问题的，但需要根据格式进行修改调整，不然的话也是会出现比较严重的问题，因为论文查重系统进行论文引用参考文献查重检测的时候是，是没办法识别格式的，那么肯定是会导致出现论文查重率比较高的，所以是要根据学校的要求标准进行修改调整的，引用内容是要把格式修改好的，这样才不会被标红。

2、注意引文数量不要太多。

其实论文中出现一定的引用内容是没有问题的，只是不可以大面积引用，要是真的出现了很多引用内容的话，就算论文引用参考文献的格式正确的，还是会被标红的，所以是要合理进行引用的。

3、提前查重进行处理。

论文引用参考文献查重有问题的话，提前进行修改调整即可。要是真的是因为格式不对的话，那只要进行格式方面的修改调整就可以了，但要是真的是论文引用内容太多的话，肯定是要做好基础的修改调整工作的，尽可能在不改变全文字数和段落的情况下进行这个调整，这样就会比较容易降低论文检测查重率。

应该是格式不正确，知网的算法会根据格式去判别是否属于参考文献的，另外参考考文献的格式尽量不要用工具生成啊

论文检测引用的也标红了

论文引用了还被标红的原因需要排查如下问题：

1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；

2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num] 、(Num)；

3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；

4. 每个参考文献中最好有时间信息或者URL或《》书目信息；

5. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）

在写论文过程中引证文献是在正常不过的事情了，在写作之前要阅览很多的文献，了解行业界学科发展的状况，这本身也是常识积累和学习的一个过程，因此，只要作者在写论文的时候，用正确的引用格式，且引用的部分不是很大就不会有影响。

知网论文查重会自动识别为引用部分，以绿色字体标注。但是一定要注意的是，引用过程中绝对不能大片的引用，因为也会被检测为抄袭。用户进入中国知网后，在首页的检索栏中输入想要引用的参考文献，之后点击操作下方的引用按钮，即可直接引用对应参考文献的格式，也可以点击下载导出至用户电脑中。

目标检测引用论文

论文原文：

YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：

如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将目标区域预测与目标类别判断整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：

每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：

其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。

每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）

举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:

等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。

得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。

1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。

2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。

3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。

4、损失函数公式见下图：

在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：

解决方法：

只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。

然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。

作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。

作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。

作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。

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：

论文的引用率达标检测

论文无意重复的六大「罪魁祸首」：3-1 容易造成论文重复的潜在「地雷」我们在写作时该如何有效避开这些地雷，降低论文重复率呢？这就需要我们了解论文完成后查重的基本流程、学校老师和期刊编辑选用的查重软件以及它们背后蕴含的查重原理。查重流程查重的基本流程，一般有以下三种情况：情况一：学校提供一次免费的毕业论文查重机会3-2 查重情况一情况二：学校不提供免费的查重机会3-3 查重情况二在第一步时，有些同学贪图便宜，会使用其他软件进行查重，但是由于两者的数据库和查重原理不同，最后的结果和知网查重相去甚远，导致最后的重复率不满足要求，白白花了冤枉钱。此外，免费的查重软件更需要警惕，天下没有免费的午餐，使用其他软件存在很大的论文泄露风险。情况三：投稿中文期刊的论文3-4 查重情况三需要注意的是，知网查重是不对个人用户开放的。真正有官方查重名额的，绝大部分是和知网有密切合作的第三方机构或者高校，除非个人在某宝上购买查询。知网查重软件从上述查重流程中，我们不难发现，知网查重具有举足轻重的地位。作为国内三大学术论文数据商（知网、万方、维普）之一，在论文检测市场中，知网是绝大多数高校和中文期刊定稿论文必用的查重系统，搜索量最大，万方次之，维普最小。越来越紧的学术政策下，高校毕业论文或者杂志社的投稿期刊文章，都要首先经过知网学术不端系统的检测，只有查重比例合格了才能进入下一环节。从权威程度、知名度、市场口碑看，知网查重是名副其实的江湖老大哥。知网是如何「查重」的中国知网的 CNKI 工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，从硕博研究生学术论文强制使用开始，几年的发展快速延伸到所有 211 和 985 院校，其他高校也开始以抽检的方式在陆续使用，使用范围包括出版社的审稿、职称评定、科研成果的查重等。目前，知网学术不端系统的数据库包含博士和硕士学位论文、期刊和会议论文、专利、网页数据、图书等文献资源。起初，各个领域使用的知网数据库是一样的，后来随着社会发展和市场的需求，知网检测系统针对性越来越强，不同领域的数据范围开始细分，使用对象不同，数据库也有所差别：知网学术不端系统分类及特征知网查重的原理分析关于知网的查重原理，网上众说纷纭，有谣传，有谬误，笔者搜集整理相关资料，并结合自己近十年的学术论文写作和论文查降重经验，概括了以下三条原理：查重原理 1：句群语义模糊算法知网论文查重采用最先进的语义模糊算法，关注句子中心意思和关键词，「了、着、的、可以」等虚词的修改并不会降低重复率。从图 3-5 可以看出，虽然查重报告左右两边红色部分内容并不完全一致，但是系统会智能判定为语句重复。3-5 知网查重报告其他片段：酝酿已久的个人存款账户实名制度终于颁布实施，这表明我国个人存款管理制度日趋向国际惯例靠拢。个人到金融机构办理存款时需要出示个人身份证。疑似文章片段：个人存款实名制度正式实施。接近国际惯例的个人存款制度开始实施。分析：被检测片段的核心意思实际上是个人存款实名制实施。如果它检测到其他的文献中有类似意思的片段会认为这可能是重复的，它的原理其实就是检测句子的中心意思和关键词，如果两者都类似就会被判为重复。查重原理 2：划分章节分别检测，阈值 5%整篇论文上传后，系统会自动根据文章生成的目录检测该论文的章节信息，然后系统会将论文分章节检测，可以获得每一单章节的复制比，同时目录显灰色不参与正文检测；否则会自动分段按照 1 万字符左右检测，同时，目录有可能被当成正文检测，重复就会标红。中国知网对该套查重系统的灵敏度设置了一个阀值，该阈值为 5%，以段落计，低于 5% 的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。分章节片段：第一章盼望着，盼望着，东风来了，春天的脚步近了。第二章一切都像刚睡醒的样子，欣欣然张开了眼。山朗润起来了，水涨起来了，太阳的脸红起来了。小草偷偷地从土里钻出来，嫩嫩的，绿绿的。园子里，田野里，瞧去，一大片一大片满是的。坐着，躺着，打两个滚，踢几脚球，赛几趟跑，捉几回迷藏。风轻悄悄的，草软绵绵的。第三章桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。第四章花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。未分章节片段：盼望着，盼望着，东风来了，春天的脚步近了。一切都像刚睡醒的样子，欣欣然张开了眼。|山朗润起来了，水涨起来了，太阳的脸红起来了。小草偷偷地从土里钻出来，嫩嫩的，绿绿的。园子里，田野里，瞧去，一大片一大片满是的。坐着，躺着，打两个滚，踢几脚球，赛几趟跑，捉几回迷藏。 |风轻悄悄的，草软绵绵的。桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。 |野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。分析：从上面两个例子可以看出，如果在文中有标记章节，那么系统会分章节查询，也就是按照第一章、第二章等分别检测，然后每章节中发现重复率大于 5% 的阈值就会列出，否则不会出现在重复列表中。这是主动分章节的情况。但是遇到没有分章节的大段文字，查重系统也会帮忙分章节然后再查重，然后你会发现同一文章的多次查重结果是有轻微差异的，但是这个差异不会太大，而做到合理的分段有时候也会降低我们的重复率。查重原理 3：疑似部分二次检测查重系统最厉害的地方就是这个功能，即它会对疑似的部分进行二次检测。以下面这段文字为例：我曾经看过一段文字，它是这么说的：「生而为人，我很抱歉」。我认为这有点悲观。「生而为人，我很抱歉」这句话是很容易被发现重复的，如果第一次被系统判定为疑似重复，那么系统就会加强这句话和相关的讨论太宰治作品、影视作品的文字或者网络文章进行对比，并且前后文也会加强检测。经过如此的重重检测，想逃避重复的事实难如登天。幸运的是，有的内容还没有被系统纳入查重的范围，它们分别是（1）公式，比如数学公式就不会被查重如：3-6 数学公式（2）图形和其中的文字也是没有参与查重的如：3-7 图片及图例但是随着技术的发展，光学识别技术是可以实现图片查重的，所以，很有可能有一天查重系统升级导致图片也被查重，因此大家不要掉以轻心。（3）word 文件中的域代码，比如 Endnote 在论文中生成的域代码是没有查重的3-8 Endnote 域代码（4）MathType 打印的公式符号也是安全的如：3-9 MathType 公式符号有了原理就能找到针对性的改写方法，下一节将介绍具体的降重改写方法步骤。参考文献[1] 2019 论文查重市场品牌分析[EB/OL]. .[2] 论文查重品牌介绍[EB/OL]. .[3] 中国知识资源总库系列产品[EB/OL]. .[4] 揭秘：知网论文查重的规则及检测原理[EB/OL]. . l备案号:YX110MGOjL8

我们都知道，无论您是硕士，医生还是学士，如果要成功毕业并获得学位证书，都需要通过学校的论文检查。早期检测编辑器看到许多学生抱怨检测系统不够智能。本文的参考文献和自写部分被标记为窃。为了降低论文的重复率，一些学生连续奋战了几个晚上。如何理解论文重复检查报告中的引用率和重复率？回到主题，现在论文的测试报告非常详细，并且报告中列出了各个项目，因此问题将随之而来。在接触复制检查系统之前，包括编辑在内的许多人都不了解“引用率”和“重复率”的含义。既然编辑已经理解了，我自然就必须回答每个人的问题。引用率：文献中引用的单词数与论文中检测到的单词总数的比例。被引用文献中的单词数/论文中的单词总数=引用率在这里，早期检测编辑要强调：引用文件与抄袭非常不同。报价是用别人的单词和句子表达自己的看法；剽窃主义是指完整地复制他人的东西；两者之间最大区别的标准是使用“引号”。如果使用正确，则表示引用；如果使用不正确，则表示抄袭。可能发现了这个原理。许多学生使用“引号”来减轻体重。现在，大多数高校都有明确的规定，不能滥用引号，过多使用引号，纸质重复检查系统也可以判断抄袭。例如，对于单个段落，如果引文部分超过10％，则纸张检测系统会将其判断为窃，更不用说引号没有正确使用。

在知网查重过程中，论文引用的算不算重复率部分，对于这个问题，可以说算也可以说不算。如果大家引用的标注正确，那自然是不然算的，否则肯定是会算重复率的。因此，在写作中如何引用文献不算查重是一件至关重要的事。那么，论文查重引用的算不算重复率部分？一、论文查重引用的算不算重复率知网查重报告当中有一个全文的重复率部分，还有一个部分是去除引用文献的重复率部分。因此，即使论文作者对其他论文进行引用，只要引用格式正确，一般都会被知网查重软件自动识别为引用部分，以绿色字体标注，在去除引用文献部分的重复率会有所体现。所以，格式正确就不算，否则就算。二、论文如何引用文献不算查重引用只是少量的使用其他文献中的观点和论据，切莫大段落的引用，否则就是抄袭。论文内容中间引用文献，需要标记引用符号。因为忘记或者是懒得标记，又或者是标记符号用错了，导致文段被标红的情况每年都有发生，而且还不少。引用的文字部分最后使用句号。引用的内容通常会在双引号“”之间，双引号完成后使用句号结尾，这是正确的引用方式，如果在双引号“”中间的部分使用句号，那么句号后面的文字就会被认定为抄袭了。三、论文查重引用怎么标注这里说的是在论文的最后，参考文献4个字占一行，然后下面的你引用的各个参考文献的条目。每个参考文献有明显的标号，例如:[Num]、(Num)等，但是这个标号要是正规的，自动生成或者手工输入都可以，括号内不能有标点符号，如：[Num.]，这是错误的。引用的部分一定做好标识，并在论文后面的参考文献部分进行标注，标注序号与正文中的序号一致。另外，正式论文要在文后严格标出所引用话的出处，包括作者，书名，出版社，以及出版年等等等。小结：论文查重引用的算不算重复率，目前知网查重是能自动识别不算重复的。不过这个前提是引用标注格式正确，否则那就算重复率。大家在书写引用的时候，可以参考以上技巧进行正确的书写。

就我们都知道的，不管你是硕士还是博士，亦或是本科，想要顺利毕业，拿到学位证书，就需要通过学校的论文查重。早检测我看到网上不少同学抱怨检测系统不够智能，论文中引用的文献和自写部分都被标记为抄袭，更有同学为了论文降重，连续通宵几个晚上，已处于崩溃边缘。早检测我之前整理过一篇文章：有了这些降重技巧，毕业论文查重不过就算我输。希望能帮到正在为修改论文而烦恼的同学。说回正题，现在论文查重的检测报告很详细，各种名目都列举在报告上，那么问题也随着而来了。很多人，包括我接触查重系统之前，也是对“引用率”和“复写率”的意思也是很不理解的，现在既然我理解了，自然也要为大家解疑答惑了。一、引用率引用率：即引用文献资料的字数和总的论文检测的字数的比重☞引用文献字数/论文检测总字数=引用率在这里，早检测我要强调：引用文献跟论文抄袭是很不同的。引用就是借用别人的文字、语句来表达自己的观点；抄袭则是将别人的东西原封不动的照搬过去；区别这两者最大的判断依据就是“引用符号”的使用，你用对了，就是引用，用错了，就是抄袭。大概是发现这个原理，很多同学用“引号”来降重，而现在大部分高校都有明确规定，引号不能无节制的使用，过度使用引号，论文查重系统也是会判定为抄袭的。比如说，单一的段落，如果你的引用部分超过10%，论文检测系统就会判定为抄袭，更别提引号符号未使用正确了。二、复写率复写率：就是你的论文中与该检测系统收录的所有文献中相似的部分（不包括参考引用部分）占整个送检论文的比重。☞相似部分/论文检测总字数=复写率对于论文检测报告中关于“引用率”和“复写率”内容就是介绍到这里，希望各位同学在写论文时注意不要过度引用，最好是看清楚学校的规定然后再开始写论文，最大程度的降低查重率。论文查重率高的同学可以了解下早检测我在文章开头说过的降重文章，希望对各位有帮助。早检测论文查重系统我祝大家顺利通过~~~