单阶段目标检测论文下载
姓名：牛晓银；学号：20181213993；学院：计算机科学与技术 转自： 【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。 【嵌牛鼻子】：目标检测、检测模型、计算机视觉 【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？ 【嵌牛正文】： （一）目标检测经典工作回顾 本文结构 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。 R-CNN: R-CNN系列的开山之作 论文链接： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。 传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。 R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。 另外，文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。 文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显著，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。 另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。 小结 R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。 Fast R-CNN: 共享卷积运算 论文链接： Fast R-CNN 文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。 上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。 RoI Pooling 是对输入R-CNN子网络的数据进行准备的关键操作。我们得到的区域常常有不同的大小，在映射到feature map上之后，会得到不同大小的特征张量。RoI Pooling先将RoI等分成目标个数的网格，再在每个网格上进行max pooling，就得到等长的RoI feature vector。 文章最后的讨论也有一定的借鉴意义： multi-loss traing相比单独训练classification确有提升 multi-scale相比single-scale精度略有提升，但带来的时间开销更大。一定程度上说明CNN结构可以内在地学习尺度不变性 在更多的数据(VOC)上训练后，精度是有进一步提升的 Softmax分类器比"one vs rest"型的SVM表现略好，引入了类间的竞争 更多的Proposal并不一定带来精度的提升 小结 Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。 Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化 论文链接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。 本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。 第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。 由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。 小结 Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。 单阶段（1-stage）检测模型 单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。 YOLO 论文链接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。 YOLO的主要优点： 快。 全局处理使得背景错误相对少，相比基于局部（区域）的方法， 如Fast RCNN。 泛化性能好，在艺术作品上做检测时，YOLO表现比Fast R-CNN好。 YOLO的工作流程如下： 1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。 2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算： 等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。 3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框 损失函数的设计 损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。 小结 YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。 SSD: Single Shot Multibox Detector 论文链接： SSD: Single Shot Multibox Detector SSD相比YOLO有以下突出的特点： 多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。 更多的anchor box，每个网格点生成不同大小和长宽比例的box，并将类别预测概率基于box预测（YOLO是在网格上），得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n，其中C为类别数，k为box个数，m×n为feature map的大小。 小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。 检测模型基本特点 最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。 检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。 相比单阶段，两阶段检测模型通常含有一个串行的头部结构，即完成前背景分类和回归后，把中间结果作为RCNN头部的输入再进行一次多分类和位置回归。这种设计带来了一些优点： 对检测任务的解构，先进行前背景的分类，再进行物体的分类，这种解构使得监督信息在不同阶段对网络参数的学习进行指导 RPN网络为RCNN网络提供良好的先验，并有机会整理样本的比例，减轻RCNN网络的学习负担 这种设计的缺点也很明显：中间结果常常带来空间开销，而串行的方式也使得推断速度无法跟单阶段相比；级联的位置回归则会导致RCNN部分的重复计算（如两个RoI有重叠）。 另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。
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）。
论文检测报告单下载
如今，越来越多的人写论文了，为防止抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象，所有要发表的论文和学生毕业论文都需要进行查重检测，并得到论文检测报告，以避免抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象。论文检测报告怎么看？ 一、如何下载论文检测报告？ 论文检测报告由论文检测系统提供，论文作者只需上传到选定的检测系统，该系统可以自动地将论文中的内容与数据库中的文献进行检测，计算出重复率，最终呈现为论文的检测报告。这一过程一般需要三十分钟左右，检测完毕，直接点击查看报告即可查看报告，按下下载报告，检测报告就会以PDF格式存入本地。目前市场上有各种各样的论文检测系统，建议大家在选择检测系统时必须综合考虑安全性和准确性，Paperfree论文查重系统是一个很好的选择。 二、论文检测报告如何看？ 各种论文检测系统的论文检测报告会有不同，但差别不大，以Paperfree论文检测系统为例。第一页为论文检测结果的基本信息，包括对比结果、报告编号、论文主题、论文作者、语句相似性分布图和本地库相似资源清单等，报表中用红色标记出的内容属于严重相似内容，相似性在70％以上建议完全修改，用橙色表示的内容是轻微相似内容，相似度高于40％低于70％，经适当修改，不得以任何颜色标记的文本为合格部分。
在中国知网论文查重入口进行论文查重之后，知网会给每一位在该平台查重的需求方提供一份该有知网官网标示的查重报告，这份报告具有权威性和专业性，因此它可以作为学术不端行为的验证标准。知网查重提供的报告和其它平台提供的查重报告有什么差别吗？有什么不一样的地方吗？中国知网论文查重平台出具的论文检测报告是知网专属的报告，它的格式还有展示方式肯定和其它查重平台提供的是不同的。就以知网和paperfree为例，知网的查重报告上的细致分解和paperfree虽然看上去大同小异，但两个平台的查重报告结构是不同的，是各有所长的。不过，因为论文查重是要收取费用的，所以还有不少的平台在冒充知网官网给一些毕业生进行论文的重复率检测，然后把假的知网的检测报告提供给对方，因此，毕业生应该要注意好自己选择时的网站是不是真的是知网的唯一检测渠道的，不能随便看到有知网两个字，就把论文提交上去检测。知网检测权威渠道里有个CNKI的字母标示，这个标示很重要，如果一个大学毕业生登录的网站不带这四个字母，那基本可以认定是假冒的知网查重平台，一旦查重需求方登录了假冒的查重平台进行查重，那么查重出来的结果可能会和知网官网渠道有着天壤之别，重复率检测标准也会有很大的误差。所有为了自己论文的安全性，一定要在一个靠谱的知网平台进行检测，才能得到一个靠谱的知网查重报告。
知网查重报告单下载方法如下：
使用设备：DELL笔记本电脑
使用系统：Windows10家庭中文版
软件：chrome浏览器
1、点击进入电脑chrome浏览器中。
2、之后点击进入知网官网内部。
3、选择右上角的“登录”按钮进入。
4、输入账户及密码进行登录。
5、之后点击右侧的“学术不端文献检测系统”进入。
6、进入系统点击下载知网查重报告。
问题一：知网怎么下载全文查重报告？ 50分 下载知网论文查重报告时，你不要直接点击下载按钮，这样有可能直接跳转到迅雷下载页面或者其他的页面。 可以右键点击下载报告选项，然后选择另存为，这样就可以下载成功。 最后下载下来的是压缩文件，解压即可打开了。 问题二：知网上论文查重报告下载不了为什么 下载知网论文查重报告时，请不要直接点击下载按钮，这样有可能直接跳转到迅雷下载页面或者其他的页面。 建议直接右键点击下载报告按钮，然后选择另存为，这样是可以下载成功的。 下载后的知网报告一般是压缩文件，请先解压后再用浏览器打开或者用pdf reader打开即可。 问题三：网页版知网查重报告怎样转换成pdf版的 如果你使用Chrome 浏览器的，可直接将网页另存为PDF格式。 如果你使用其它浏览器如IE等的，可安装Adobe Acrobat XI Pro软件，用Adobe PDF虚拟打印机打印网页内容，即可转换为PDF文档。 问题四：急求！！！ 学校要知网查重报告简洁版，我查出来的都是全文版，如何查看简洁版查重报告并下载。 急！ 一般初稿系统都是全文和对照，只有定稿系统才有4报告单包括简洁报告单。本科是pmlc，研究生是或者tmlc。可以到图书馆检测，也可以到一些自助查重网站，全程自助安全。↓ 问题五：中国知网论文检测报告单下载后需要解压 对的，解压后在浏览器打开。像文思慧达论文查重系统的报告，就不需要解压的，下载后直接看pdf的格式。 问题六：老师说交论文检测报告，要知网的，本科生，可是知网查重入口在哪。。。学校说自己去查 看下面图片你就知道了。 问题七：学校知网查重要，我居然没有报告单，怎么回事？学校要打印保存！ 到查重系统里面，下载报告，去打印下哦。 问题八：知网查重报告怎么改成pdf格式 你那个文件是office 文档吗？就是说是word、Excel这类的文档，如果是的话，可以用wps office转换，另存为选择那个PDF输出。 问题九：知网检测报告怎么看 关于学校查重率、相似率、抄袭率： 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方――基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 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 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 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。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为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。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。 1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。 （2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”――“复制”――“选择性粘贴”――“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。 （3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了......>>
下载论文检测
论文查重报告是指通过论文查重系统检测出的论文，论文查重报告主要包括了论文查重率、论文对比、对比来源、作者姓名等基本信息。通常，相似度在80%~100%会用红色字体显示出来，相似度50%~80%的用黄色字体显示，而绿色字体表示没有找到相似的语句，一般红色部分建议修改，黄色部分酌情修改。
其次，毕业论文查重报告是在提交了论文，并且检测完成之后论文查重报告才会有。在paperfree、papertime提交检测论文，检测完成就会生成报告，点击导航栏“查看报告”，然后找到刚刚查重的论文后面的查看报告就可以了。
在查重报告的开头，可以看到作者、提交检测时间、论文标题等信息，下面一点可以看见论文的总体相似度、详细报告、综合评估、查看原文、使用帮助、打印pdf等，在往下是正文部分，用对应的颜色标注了，可以一目了然的看到，哪些部分相似度极高，哪些地方相似度适中，哪些地方没有找到相似语句，同时paperfree、papertime还提供了“在线改重”功能，实现了一边修改论文，一边论文查重，改哪里检测那里，可以提高论文降重的效率，节省修改论文时间。
1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。5、拿到论文检测报告后，我们要做的就是根据检测报告的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后，再次查重，步骤也与上述内容一致。
如果是初稿，可以先找一款靠谱的查重系统。然后上传论文，按提示付费后点击提交论文即可。等待半小时到一小时左右就会给出检测报告。如果是定稿检测，就要用学校要求的查重系统了。
想必大家都知道论文完成后还有一个很重要的步骤，就是查重论文。学校和杂志对论文都有明确的查重标准，不同层次的论文重复率有不同的要求。那么，让我们和小编一起看看哪个软件可以检测最近的论文？现在我们市场上有很多论文检测系统，这些论文检测系统可以检测最近的论文，现在我们来详细介绍一下。第一个软件是学校内部查重系统，有很多高校都有自己选定的查重系统，在最终定稿查重时要求学生提交论文查重报告。论文查重检测率也相当准确，覆盖的资源也相当丰富。缺点是他的费用太贵，对于还是学生的同学来说可能负担不起。假如每一次都用内部查重系统查重，整篇论文写下来要查重七八次也是一笔很大的开销。第二个软件是Paperfree，是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件。它涵盖了毕业论文查重、大学生抄袭率查重职称评定、相关学术成果查重等多种查重功能。他还与大多数机构合作。个人认为这个软件性价比会更高，因为它的收费比较便宜，对于还是学生的同学来说是负担得起的。因此在选择查重软件的时候，也要考虑这个软件的查重准确率是否符合我们的需求，以及他的查重价格。目前，我们市场上所有的论文检测系统都可以检测我们最近的论文。
论文检测器下载
目前论文查重软件比较多，一般高校定稿的是知网及维普，除了学校提供1-2次免费查重机会，多次检测是需要付费的，前期初稿检测可以使用papertime等免费查重软件，独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里。
知网论文查重软件：知网在资源丰富方面具有突出的优势，其科学算法也使得论文的查重结果具有很高的权威性。万方论文查重软件:维普论文查重拥有优秀的自主研发算法，在数据库上也有突出的优势，比较资源可以用海量来形容。维普论文查重软件：维普论文检测系统是目前国内论文查重平台之一，采用AI智能比对技术，拥有丰富的本地文本资源库，致力于维护学术诚信，杜绝学术不端。paperfree论文查重软件：PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。请点击输入图片描述
我可以回答下，学客行的确是不错
肯定当属“知网查重”的市场份额占据最高，每年临近毕业，“论文查重”就会成为最火热的话题，其中不乏吐槽、称赞。说实话，毕业论文是一个极其繁琐、复杂的过程，而从大学毕业也就成了过五关斩六将。首先，毕业生们要撰写一篇论文，然后毕业论文要进行论文查重，论文查重的查重率合格才可以申请毕业答辩，答辩通过就可以办理离校手续了。其中，要想节省时间、精力就只能从论文查重下手了。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
目前市面上那么多的查重系统，“知网”为什么是论文查重的榜单第一？
第一，权威性。CNKI中国知网论文检测系统是由清华大学和清华同方于1999年合作研发的我国第一个面向高校教务处、研究生院、科研处等部门的研发。系统主要包括本科大学生毕业论文、硕博论文、期刊论文、会议论文等论文检测系统。该系统优点是价格便宜,且数据库丰富。目前，知网与很多大学、杂志社、出版社都建立了深度的合作关系，早前知网是不提供个人账号的，只能提供给机构、单位使用的。
第二，数据库。国内数据库三大巨头是知网、万方、维普。维普主要收录的是期刊类文章，万方主要收录科技部论文统计源的核心期刊。而知网收录的数据是最全的，拥有庞大的论文数据库和最优秀的查重检测系统。知网收录了6k+种期刊，约664万篇论文全文；尤其以收录核心期刊和专业期刊为主，共9大系列126个专题。它主要应用于大学生毕业论文和学术不端文献的检测，而且实时更新，有助于对我们论文进行精准查重。
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论文研究进度和阶段性目标
问题一：毕业论文的进度和计划安排怎么写~~请详细些~~ 第1周：确定论文主题方向，进行论文题目的筛选。 第2周：以论文题目为核心，对相关资料进行收集和翻阅。 第3周：对已搜集的资料加以整理，论证分析论文的可行性、实际性，将论文题目和大致范围确定下来，进行开题报告。 第4周：整合已有资料、构筑论郸的大纲。 第5―8周：根据查找的数据和相关资料，进行深入详实的论文编写工作，对论文编写过程中所发现的问题，研究其解决方案，推敲整合，并进行修改完善，准备论文中期检查。 第9-13周：完成论文的初稿部分，向指导老师寻求意见，优化论文的结构，润色语句，修改不当之处，补充不足之处。 第14-15周，论文资料整合，最终定稿，为最终的答辩做好各方面准备，熟悉论文内容，增强自己对论文内容的把握，进行一定的思维发散，设计论文答辩。 第16周：论文答辩。 问题二：论文（设计）的进度安排 2013年12月15日―12月31日：选题并完成开题报告，交由指导老师审阅 2014年1月1日―2月15日：撰写论文第一稿交指导老师审阅，并进行修改。 2014年2月15日―2月30日：撰写论文第二稿交指导老师审阅，并进行修改。 2014年3月1日―3月15日：根据论文定稿格式要求，完成论文定稿。 2014年3月16日―3月30日：将修改完的定稿打印出来交指导教师评阅。 2014年4月1日―4月15日：完成答辩提纲，准备毕业答辩。 2014年4月16日―4月30日：进行答辩。 问题三：怎么编写工作进度计划，论文里开题任务书中的内容 这是我开题报告中的进度计划，我觉得都是通用的，你稍微改改应该就可以了。 第一阶段：―，查阅大量文献资料，确定论文题目； 第二阶段：―，根据论文题目进行调研，按照指导教师所下任务书的具体要求，积极做好论文前期准备工作； 第三阶段：―，完成选题报告。通过选题报告，对论文的框架和内容有一个大体的构思，并在指导老师的帮助下，整理相关资料、补学空白知识点，做好撰写论文的前功准备工作； 第四阶段：―，在导师的指导下，进一步分析整理资料，完成论文初稿。在实际工作中验证相关论点，以完善论文的实际可操作性，并希望论文的方法和观点能在实际工作中得到应用和升华； 第五阶段：―，与导师进行讨论，总结充实研究内容，并根据论点在实际工作中的应用对论文进一步修改； 第六阶段：―，论文评审。在指导老师的帮助下充分做好答辩准备，积极准备答辩材料； 第七阶段：―，学院和管理系答辩。 问题四：毕业论文写作计划（时间安排）怎么写？ 比如你的论文是在一年中完成，那么把一年分为几个时间段： 第一阶段（起止年月－终止年月）：通常都是资料收集，整理，确定论文的写作思路，技术路线，论文提纲等，模型分析，方法应用等。 第二阶段（起止年月－终止年月）：完成论文的哪几部分。 第三阶段（起止年月－终止年月）：完成论文的哪几部分。 第四阶段（起止年月－终止年月）：完成论文全部初稿，并交指导老师修改。 第五阶段（起止年月－终止年月）：根据修改意见，补充完善论文，提交答辩委员会等。 这些阶段根据你自己的需要可以适当增减。 问题五：毕业论文开题报告里的研究进度计划安排怎么写？ 学术论文是某一学术课题在实验性、理论性、预测性上具有的新的科学研究成果、创新见解和知识的科学记录。学术论文也是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表，或用作其他用途的书面文件。学术论文就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章，具有学术性、科学性、创造性、学理性。按写作目的，学术论文可分为交流性论文和考核性论文。 学术论文是对某个科学领域中的学术问题进行研究后表述科学研究成果的理论文章。 学术论文的写作是非常重要的，它是衡量一个人学术水平和科研能力的重要标志。在学术论文撰写中，选题与选材是头等重要的问题。一篇学术论文的价值关键并不只在写作的技巧，也要注意研究工作本身。在于你选择了什么课题，并在这个特定主题下选择了什么典型材料来表述研究成果。科学研究的实践证明，只有选择了有意义的课题，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的学术论文。所以学术论文的选题和选材，是研究工作开展前具有重大意义的一步，是必不可少的准备工作。 学术论文，就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章。具有学术性、科学性、创造性、学理性。 基本类别 按研究的学科，可将学术论文分为自然科学论文和社会科学论文。每类又可按各自的门类分下去。如社会科学论文，又可细分为文学、历史、哲学、教育、政治等学科论文。 按研究的内容，可将学术论文分为理论研究论文和应用研究论文。理论研究，重在对各学科的基本概念和基本原理的研究；应用研究，侧重于如何将各学科的知识转化为专业技术和生产技术，直接服务于社会。 按写作目的，可将学术论文分为交流性论文和考核性论文。交流性论文，目的只在于专业工作者进行学术探讨，发表各家之言，以显示各们学科发展的新态势；考核性论文，目的在于检验学术水平，成为有关专业人员升迁晋级的重要依据。 国家标准 技术报告 科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。 科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。 学位论文 学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。 学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。 问题六：毕业论文开题报告里的研究进度安排怎么写 （一）2015年10月初----2015年10月底，开题报告。 （二）2015年10月初----2015年10月底，资料整理。 （三）2016年3月初----2016年4月底，论文初稿。 （四）2016年2月初----2016年5月底，论文定稿。 （1）2016年3月初----2016年3月底，开题报告。 （2）2016年4月初----2016年7月底，资料整理。 （3）2016年8月初----2016年10月底，论文初稿。 （4）2016年11月初----2016年2月底，论文定稿。 问题七：毕业论文开题报告里的研究进度安排怎么写？ 大概谢谢就行，一般论文以半年为限，你就谢谢这半年都干啥了就行。比方说1-2月，收集素材，这样 问题八：怎么编写工作进度计划？论文里开题任务书中的内容怎么写？ （一）2015年10月初----2015年10月底，开题报告。 （二）2015年10月初----2015年10月底，资料整理。 （三）2016年3月初----2016年4月底，论文初稿。 （四）2016年2月初----2016年5月底，论文定稿。 问题九：论文开题报告中的进度计划怎么写 太巧了我也是这个专业的，能够指导你写作。 论文的写作过程中，指导教员普通都请求学生编写大纲。从写作程序上讲，它是作者动笔行文前的必要准备;从大纲自身来讲，它是作者构思谋篇的详细表现。所谓构思谋篇，就是组织设计毕业论文的篇章构造。
问题一：开题报告中研究进度和完成时间怎么写，要怎么去分配这个时间，因为马上要交了，所以在赶稿，请大家帮帮忙 看你论文完成需要要多长时间，从你的过程来看，前期应该会费很多时间，做要把前期时间安排的多一些攻占5成，后期整理资料及初稿要占4成，准备答辩1成。供参考 问题二：论文进展情况怎么写 进展就是你所研究的领域现在发展到什么水平了。你可以从你研究的东西的起源开始写，是怎么发现的。然后在写有哪些人做过这个研究并得出了什么结论或哪些方面做过研究，有哪些人做。最后要总结一下，做了这么多研究有哪些不足，这个不足就厂你要研究的东西。也就是你研究的价值。 问题三：毕业论文的进度和计划安排怎么写~~请详细些~~ 第1周：确定论文主题方向，进行论文题目的筛选。 第2周：以论文题目为核心，对相关资料进行收集和翻阅。 第3周：对已搜集的资料加以整理，论证分析论文的可行性、实际性，将论文题目和大致范围确定下来，进行开题报告。 第4周：整合已有资料、构筑论郸的大纲。 第5―8周：根据查找的数据和相关资料，进行深入详实的论文编写工作，对论文编写过程中所发现的问题，研究其解决方案，推敲整合，并进行修改完善，准备论文中期检查。 第9-13周：完成论文的初稿部分，向指导老师寻求意见，优化论文的结构，润色语句，修改不当之处，补充不足之处。 第14-15周，论文资料整合，最终定稿，为最终的答辩做好各方面准备，熟悉论文内容，增强自己对论文内容的把握，进行一定的思维发散，设计论文答辩。 第16周：论文答辩。 问题四：毕业论文开题报告里的研究进度安排怎么写 （一）2015年10月初----2015年10月底，开题报告。 （二）2015年10月初----2015年10月底，资料整理。 （三）2016年3月初----2016年4月底，论文初稿。 （四）2016年2月初----2016年5月底，论文定稿。 （1）2016年3月初----2016年3月底，开题报告。 （2）2016年4月初----2016年7月底，资料整理。 （3）2016年8月初----2016年10月底，论文初稿。 （4）2016年11月初----2016年2月底，论文定稿。 问题五：如何写课题申报中的课题进度 课题研究计划进度表 本课题研究分三个阶段 1．从2002年3月――2002年9月为课题研究的准备阶段 （1）2002年3月――由区电教馆组织子课题组的课题负责人进行现代信息技术与学科教学整合现状分析，软件、硬件资源分析，确立课题。 （2）2002年4月――撰写课题开题报告；搜集学习用资料。 （3）2002年5、6月――学校组织研究人员、实验教师学习了《现代教育理论》、《建构主义理论》、《现代教育技术》、《信息技术教育相整合的进程》、《信息技术与教育整合的层次》，上网查询有关知识，参加市电教馆组织的“现代教育技术与学科教学整合”专家讲座6场报告，学习黄荣怀教授关于“信息技术与学科教学整合”的报告。通过学习，武装了参与课题研究的实验教师的头脑，提高了进行实验重要性的理论认识，调动教师参与本课题研究的积极性。 （4）2002年7月――实验教师自己学习有关研究方法、现代教育理论学习，查找有关整合资料，学习别人经验。 （5）2002年8月――组织参加本课题研究的教师根据调研结果制定较为具体规范的课题研究实施方案。 2．从2002年9月――2003年12月为课题的实施阶段 （1）2002年9月――根据前半年的工作情况，确立重点研究科目和重点研究人员；明确分工；确立以“教师演示型”为主“学生自主学习的网络教学”为辅的整合途径来研究“现代信息技术与学科教学整合结构模式”；在研究中主要以做课、听课、评课形式进行研讨，边研究边调查边总结。 （2）2002年10、11、12月――实验教师研究、做课、总结。 （3）2003年1月――个人汇报实验研究情况，总结半年的经验教训，布置撰写阶段总结和论文的任务。 （4）2003年2月――撰写阶段总结和论文。 （5）2003年3、4、5、6月实验教师做课、研究 问题六：怎么编写工作进度计划，论文里开题任务书中的内容 这是我开题报告中的进度计划，我觉得都是通用的，你稍微改改应该就可以了。 第一阶段：―，查阅大量文献资料，确定论文题目； 第二阶段：―，根据论文题目进行调研，按照指导教师所下任务书的具体要求，积极做好论文前期准备工作； 第三阶段：―，完成选题报告。通过选题报告，对论文的框架和内容有一个大体的构思，并在指导老师的帮助下，整理相关资料、补学空白知识点，做好撰写论文的前功准备工作； 第四阶段：―，在导师的指导下，进一步分析整理资料，完成论文初稿。在实际工作中验证相关论点，以完善论文的实际可操作性，并希望论文的方法和观点能在实际工作中得到应用和升华； 第五阶段：―，与导师进行讨论，总结充实研究内容，并根据论点在实际工作中的应用对论文进一步修改； 第六阶段：―，论文评审。在指导老师的帮助下充分做好答辩准备，积极准备答辩材料； 第七阶段：―，学院和管理系答辩。 问题七：论文进度安排怎么写 毕业论文计划进度 第7学期第20周1月8日指导教师与学生见面,指导学生选题,初步查找,收集相关资料. 第7学期结束即1月20日前,由指导教师下达毕业论文(设计)任务书,制定毕业论文(设计)相关计划. 第8学期第2周结束即2月23日前,学生应完成开题报告,并交给指导教师审阅.指导教师将开题报告电子版统一提交至系里留档. 第8学期第8周(4月2日-4月6日),我系将组织毕业论文(设计)中间检查,检查内容涉及:学生论文(设计)任务书的执行情况;指导教师的指导情况;毕业论文(设计)工作各环节的跟踪检查及改进措施. 学生在第8学期11周结束即4月27日以前完成论文(设计)初稿,并交给指导教师审阅. 学生根据指导教师提出的修改意见对论文(设计)进行修改,在鸡8学期14周结束即5月18日以前完成论文的最终定稿,交指导教师和评阅教师评阅,并准备论文(设计)答辩. 初步定在第8学期第15周(5月21日-5月25日)进行毕业论文(设计)答辩. 在答辩结束一周内系里进行毕业论文(设计)工作总结并将相关材料和工作总结报教务部备案. 问题八：毕业论文开题报告里的研究进度计划安排怎么写？ 学术论文是某一学术课题在实验性、理论性、预测性上具有的新的科学研究成果、创新见解和知识的科学记录。学术论文也是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表，或用作其他用途的书面文件。学术论文就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章，具有学术性、科学性、创造性、学理性。按写作目的，学术论文可分为交流性论文和考核性论文。 学术论文是对某个科学领域中的学术问题进行研究后表述科学研究成果的理论文章。 学术论文的写作是非常重要的，它是衡量一个人学术水平和科研能力的重要标志。在学术论文撰写中，选题与选材是头等重要的问题。一篇学术论文的价值关键并不只在写作的技巧，也要注意研究工作本身。在于你选择了什么课题，并在这个特定主题下选择了什么典型材料来表述研究成果。科学研究的实践证明，只有选择了有意义的课题，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的学术论文。所以学术论文的选题和选材，是研究工作开展前具有重大意义的一步，是必不可少的准备工作。 学术论文，就是用系统的、专门的知识来讨论或研究某种问题或研究成果的学理性文章。具有学术性、科学性、创造性、学理性。 基本类别 按研究的学科，可将学术论文分为自然科学论文和社会科学论文。每类又可按各自的门类分下去。如社会科学论文，又可细分为文学、历史、哲学、教育、政治等学科论文。 按研究的内容，可将学术论文分为理论研究论文和应用研究论文。理论研究，重在对各学科的基本概念和基本原理的研究；应用研究，侧重于如何将各学科的知识转化为专业技术和生产技术，直接服务于社会。 按写作目的，可将学术论文分为交流性论文和考核性论文。交流性论文，目的只在于专业工作者进行学术探讨，发表各家之言，以显示各们学科发展的新态势；考核性论文，目的在于检验学术水平，成为有关专业人员升迁晋级的重要依据。 国家标准 技术报告 科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。 科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。 学位论文 学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。 学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。 问题九：科研立项进度表如何填写 10分 课题研究题报告格式 目录 说明:目录至少包含二级目录 、课题目、意义 二、内外研究现状 三、课题研究纲要 研究构想基本框架采用整句式或整段式提纲形式目让清楚课题基本框架 四、课题理论依据、研究与途径 五、研究条件能存问题丁重点难点） 要指明难点前尚没解决问题 六、预期目标结（含阶段性）及创新处 七、课题研究内容任务工 八、课题经费筹措及管理 九、进度安排 十、参考文献 相关参考文献目录 问题十：怎么编写工作进度计划，论文里开题任务书中的内容怎么写 你的论文中期报告、任务书准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！ 学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）2014年10月初----2014年10月底，开题报告。 （二）2015年10月初----2014年10月底，资料整理。 （三）2015年3月初----2014年4月底，论文初稿。 （四）2015年2月初----2015年5月底，论文定稿。 （1）2014年3月初----2014年3月底，开题报告。 （2）2014年4月初----2014年7月底，资料整理。 （3）2014年8月初----2014年10月底，论文初稿。 （4）2014年11月初----2015年2月底，论文定稿。 进展情况： 1. 查阅了大量的相关资料，包括国内外有关文献，国内外众学者的相关论文、专著，以及国 内外相关新闻报道等，对所要着手研究的课题作全面地了解与认识。 2. 在对所搜集资料认真研究的基础上，拟定论文题目，填写开题报告。 3. 对论文作初步构思，构建主体框架，写出论文提纲。 4. 在老师的指导下，完成论文的初稿。 我的论文是在导师的指导下，从选题开始，经过了收集资料、编制论文提纲、完成 开题报告等论文撰写过程，现在论文初稿已基本完成，取得了阶段性的成果。