探索AIGC降重工具:确保论文原创性的新策略

如何有效降低AIGC论文的重复率,也就是我们说的aigc如何降重?AIGC疑似度过高确实是个比较愁人的问题。如果你用AI帮忙写了论文,就一定要在交稿之前做一下AIGC降重的检查。一般来说,如果论文的AIGC超过30%,很可能会被判定为AI代写,从而无法参加答辩,影响毕业。

那么如何降低AIGC的疑似度呢?这里给大家几点建议

1.改变句子表达方式,重新排列句子结构,可以将内容翻译成不同的语言,最后在翻译回中文

2.可以适量删减一些不必要的重复内容,提高论文原创性

3.使用正确引用格式,符合学术规范

4.多次预检,使用查重工具并进行适当的修改

如果还是AIGC率还是降不下来,不如让魔法来对付魔法,试一试专业的【笔灵AIGC去痕工具】

https://ibiling.cn/paper-pass?from=csdnpass02

3fb5564a6cf2ba1c95ca66f99e316af3.jpeg

这里小编亲自为大家试了一下去痕效果,AIGC率直接从65.3%降到了14.3%,肉眼可见的靠谱

27b105203435d9a0dc85588dd410d23d.jpeg

6fdca8d07ca87745b4979e648f01e0c7.jpeg

我们再来看一看细节,同样的章节,去痕前后意思没变,AIGC率却从满篇标红变成了0,效果简直不要太明显!

b0e639a04423596074fb81ca8f278f0d.jpeg

f89db809534e854f9321689024193620.jpeg

降低AIGC疑似度之前,论文是不是也看起来挺好?逻辑清晰,言之有理。但是细看文章还是缺乏感情,表达 有些死板。人工修改总是耗时又耗力的。比起一个字一个字的修改,不如直接扔给专业工具,让魔法来打败魔法。而且2.5元就能修改一千字,一顿饭钱就能解放你的双手和饱受查重折磨的心灵。心动不如行动,还在犹豫什么?冲就完事了!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/22766.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

申请医疗设备注册变更时,需要补充考虑网络安全的情况有哪些?

在申请医疗器械设备注册变更时,需要补充网络安全的情况主要包括以下几点: 网络安全功能更新:如果医疗器械的自研软件发生网络安全功能更新,或者合并网络安全补丁更新的情形,需要单独提交一份自研软件网络安全功能更新…

#02 安装指南:如何配置Stable Diffusion环境

文章目录 前言前置条件第1步:安装Python和PIP第2步:创建虚拟环境第3步:安装PyTorch和CUDA第4步:安装Stable Diffusion相关库第5步:测试环境结论 前言 在之前的文章中,我们介绍了Stable Diffusion基础入门和…

【ARFoundation自学04】AR Tracked Image 图像追踪识别

1.添加组件 2.创建图像识别库 3.创建识别后追踪的物体(UI、模型等)

Java驱动的工程项目管理系统:实现高效协作与精准管理

在工程行业的现代管理实践中,有效地协同工作和信息共享对于提高工作效率和降低成本至关重要。本文将深入探讨一款基于Java技术的工程项目管理系统,该系统采用前后端分离的架构,功能全面,旨在满足不同角色的需求,从项目…

PlugLink与RPA的完美结合:打造智能自动化工作流(附源码)

PlugLink与RPA的完美结合:打造智能自动化工作流 自动化技术已经成为提高效率和减少错误的关键手段。两种主要的自动化技术——PlugLink和RPA(机器人流程自动化)——各有特色。本文将详细探讨PlugLink与RPA的不同之处,并介绍它们如…

软件测试需求管理指南规范(Word原件,项目管理全资料)

3 测试需求 3.1 测试范围 3.2 测试目标 4 测试需求的现状 5 测试需求的内容 5.1 主体内容 5.2 管理内容 6 测试需求的制定 6.1 需求信息来源 6.2 需求分析 6.2.1 功能性需求 6.2.2 系统功能需求 6.2.3 界面需求 6.2.4 安装需求 6.2.5 业务需求 6.2.6 非功能性需求 6.2.7 性能需…

ai怎么导出jpg?让我告诉你答案【详】

在设计和创意工作中,Adobe Illustrator(AI)是一款不可或缺的工具。然而,当我们将设计作品导出为JPG格式时,可能会遇到一些问题。ai怎么导出jpg?如何确保导出的JPG图片保持高质量?接下来&#xf…

【Js】深入浅出的js for循环 for loop以及闭坑指南

在JavaScript中使用forEach循环来删除数组中的特定元素可能会导致一些问题,因为forEach不允许你在迭代过程中修改数组的长度。 这会导致意外的行为,例如跳过元素或错误地索引。因此,建议使用其他方法来安全地删除数组中的元素。 存在的问题 1…

php质量工具系列之phpmd

PHPMD PHP Mess Detector 它是PHP Depend的一个衍生项目,用于测量的原始指标。 PHPMD所做的是,扫描项目中可能出现的问题如: 可能的bug次优码过于复杂的表达式未使用的参数、方法、属性 PHPMD是一个成熟的项目,它提供了一组不同的…

常用的接口测试工具

大家好,当谈到软件开发中的质量保证时,接口测试无疑是至关重要的一环。在当今快节奏的开发环境中,确保应用程序的各个组件之间的交互正常运作是至关重要的。而接口测试工具则成为了开发人员和测试人员的得力助手,帮助他们有效地测…

LLM推理加速原理(一)

1.大语言模型的基本结构 transfomer block: 输入--->正则化-->qkv三个矩阵层(映射到三个不同空间中)---->q,k,v之后self attention进行三0合一---->线性映射,正则化。 2.大语言模型的推理 目前主流的语言大模型都采用decoder-only的结构,其推理过程由两部分…

辞职后,如何理性面对公司的挽留?我的职场选择之路

辞职后,面对公司的挽留,你会决定留下还是离开呢?这是一个让人犹豫不决的问题。 让我们来分析一下个人在职场中的价值和期望。每个人都有自己的职业规划和发展目标,这是非常正常的。在工作中,我们希望自己能够得到充分的…

常规操作-ArcGIS常用标注技巧

常规操作-ArcGIS常用标注技巧 1、简单的"&“符号:多字段表达只需要用”&"符号,多个字段之间需要空格,空格符号需要加双引号。 表达式为: [字段] & " " & [字段] 2、“VBnewline"应用…

vue 将echart 下载为base64图片

1 echart是页面的子组件, 2 页面有多个echart 3 将多个echart下载为base64图片 // 子组件 echart,要保存echartconst chart this.$echarts.init(this.$refs.chart, light) this.chartData chart; //保存数据,供父组件alarmReport调用(th…

【CTF MISC】XCTF GFSJ0155 simple_transfer Writeup(流量分析+文件提取)

simple_transfer 文件里有flag,找到它。 解法 用 wireshark 分析,大部分都是 TCP 协议。 打开协议分级统计,有个 DLEP 占了 94.2% 的数据。 作为过滤器使用。全都是 Unknown。 用 binwalk 扫描。 binwalk f9809647382a42e5bfb64d7d447b409…

集合的介绍

集合指的是数据集中在一块。集合的好处体现在以下几点 1.可以动态保存任意多个对象,使用比较方便。 2.提供了一系列方便的操作对象的方法:add,remove,set,get等,方便增加,删除内容。 集合Collection单列集合一览图 集合Map双列集…

天智云智造管理平台 Usermanager.ashx SQL注入漏洞复现

0x01 产品简介 天智云智造管理平台又称天智云SAAS平台,是专业为中小型生产企业提供智能化生产管理的标准MES软件。 该系统向中小型生产企业提供一站式平台服务,串联销售/采购/生产/质量/仓库等各个部门。对内可以节约成本,规范生产过程,实现质量追溯,实时跟踪生产及库存数…

动态组件 commponted 怎么使用

优点: 提高代码复用性:通过将通用组件了逻辑封装在动态组件中,可以在多个地方重复使用,减少代码冗余。增强灵活性:动态组件可以根据不同的条件或状态动态切换显示内容,使用应用更加灵活和可定制。实现动态…

吴恩达2022机器学习专项课程C2W3:2.24 机器学习实践建议(决定下一步做什么模型评估模型选择交叉验证)

目录 引言一、绘图评估模型的局限性二、使用测试集评估模型1.线性回归2.逻辑回归3.测试误差与泛化误差 三、测试集评估模型存在的问题1.评估模型流程2.流程存在的问题 四、解决问题1.训练集分割成三段2.计算交叉验证集的误差 五、重新评估模型1.线性回归模型2.神经网络模型3.评…

数据仓库与数据挖掘实验练习8

pivot_table()透视表 sales.pivot_table(values Revenue,index Date, columns Name,aggfunc sum,fill_value 0,margins True,margins_name 总计 ) 使用 Pandas 的 pivot_table 函数将一个名为 sales 的 DataFrame 转化为透视表。 1. sales.pivot_table(...) sales: …