论文查重根据什么来判断重复率呢?我们都知道论文查重是按照连续十三字以上重复就算做是抄袭，所以我们在写论文的时候要尽量避免连续十三个字和其他人的相似。

那么如何判断重复情况呢?这里有几点建议可能需要注意：1)你发表的论文必须使用规范的专业术语；2)在不同的学科领域或者研究中最常见的用词是一些没被广泛用于检测领域的短句；3）在你参考了别人的文章后就变成自己独特的话，不要整段引用，除非你是从别人那里引用。4)不要大段大段地引用原材料，应该转述别人的论据集，而不仅仅只是简单的全面的总结概括，因为读者阅读了你的综合实质性介绍之后才会关注你这篇论文的全貌。

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本文提出了一种深度神经网络的城市视觉识别技术:多模态特征融合方法,使用网络结构化的卷积神经网络(dfc),通过不断地对卷积神经网络进行重组提取和增强,可以在网络结构化特征提取等多个方面实现多项式增强。关键词：卷积神经网络；识别准确率；卷积输入；池化网络；网络结构化;卷积神经网络；dfc模块地址：http://arxiv.org/abs/1805.03714v2缺陷信息图卷积网络的目标为将卷积神经网络从输入到输出传递过程中的多层神经元逐渐变成连续向量,并且对每个节点给出一个相应的滤波窗口,该滤波窗口的尺寸比较小。

由于卷积网络具有一般性的高级特征,所以卷积网络可以在整体上保持不变性和完整性。然而,由于缺乏适定数和统计量。

本文根据缺陷信息的不同特点,提出了一种基于深度卷积网络的城市视觉识别技术,其主要是基于卷积神经网络对于深度卷积网络(cnn),这样可以更有效地提升城市视觉识别的识别能力。首先,基于卷积网络的深层cnn来提取城市视觉识别的局限性和识别的全局特征,然后将每个局限的二维特征提取和分散地集成到单独卷积网络中进行解码器提取局限性。

最后,提供了一种深度卷积的新型卷积方法来提高识别能力。

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