导语前两天看到一篇文章，说“我的论文被卖了”，目前论文查重服务水太深，并且已经形成了一定规模的产业，暗渠密布，各种骗局和信息安全问题层出不穷！原理就是当你把论文上传之后，有些网站可能自己做一个备份，然后倒卖，也有可能网站是被黑客攻击导致信息泄露，然后他们通过专业人士对论文做一些修改再转手出卖。所以当你修改好论文准备提交的时候，你会惊奇的发现有一篇跟自己极其类似的论文在不久前已经发布了。这种问题想想都可怕，所以出于正义我准备把这些网站找出来，给大家提个醒。我找了两个还算权威的论文查重网站“调查”了一番，发现他们真的有信息泄露漏洞，以下就是我挖掘的整个过程。
读研就是一个师傅领进门，发表论文靠个人的修行！那么发表SCI论文你就少不了一些必要工具！
"不开源，就是耍流氓"，"开源，就是生产力"，这是我们经常调侃的话术。因为我们经常看到一些所谓重磅或者心仪的论文后，会赶紧看看有没有开源。
写论文的心酸，相信许多科研小伙伴都深有体会。为了让各位更顺利的完成论文，小编找了几个比较靠谱的英文论文查重网站。
本篇文章适合于正在饱受降低毕业论文查重率之苦的兄弟姐妹们，在这篇文章中，我将分为三个部分去写：
7月21日，《Nature》杂志新闻版发布了一篇重磅消息：论文图片查重软件研发成功，软件开发人员对3500篇论文进行了检测，找出24篇论文可能存在图像造假。
眼看又一届学生要毕业了，在进入社会前，少不了的是要写论文，这个没法跳过的坎，除了写论文还要查看论文。
这是作者新开的一个专栏，主要是回答读者在AI安全的学习、工作、编程和实践中的问题，并形成总结帮助更多初学者，希望对您也有所帮助！由于作者能力有限，属于班门弄斧，但其宗旨是希望对初学者有帮助，说得不好的地方还请各位老师和大佬海涵，欢迎大家多多补充和交流。
【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码，使用这项研究，在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取，然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ，可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计，其源代码可以在 Keras（Python）和 Caffe（prototxt）中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码，未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文：DLPaper2Code: Auto-generation of
来源：VICE 编译：李馨瑜、Aileen 还记得权力的游戏第八季么? Jon Snow也加入了千万骂编剧的粉丝的阵营，并且因此向粉丝道歉。 这个视频当然是假的，他嘴巴的移动方式看起来就很奇怪。 这是
关于论文查重的问题我已经发过很多文章了，为了让大家清醒的认识到论文查重的潜在风险，今天我就公布一些漏洞挖掘细节，希望大家引起足够重视。
【新智元导读】Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库，你可以按标题关键词查询，也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”，跟上ML社区流行的最新动态。
一是以“快到没朋友”著称的流行目标检测模型YOLO推出全新v3版，新版本又双叒叕提升了精度和速度。在实现相近性能时，YOLOv3比SSD速度提高3倍，比RetinaNet速度提高近4倍。
医学影像是深度学习取得极大成功的一个领域，而眼底图像是其中一个重要的分支。眼底图像是由单目相机捕获到的眼底的2D图像。
打算每周整理下这周看过觉得不错的文章，主要是机器学习、深度学习、Python编程方向的，包括但不局限于论文、综述、有趣的项目以及工具教程推荐，目前这个系列的名字还没想好，就先这样命名吧
文章地址：https://www.nature.com/articles/d41586-021-01436-7
日本相亲应用 Omiai有 680 万个注册用户，和日本多个地方政府建立了合作关系，举办婚介活动，并鼓励用户婚后搬到农村地区居住。据了解，该应用收入主要来自向男性用户收取服务费用（月服务费起价为 37 美元），而向女性用户提供免费服务。近日，该应用遭到了黑客攻击，导致约 170 多万用户个人数据泄露。泄露的数据包括用户身份证、驾照、保险卡和护照信息。对此，相关负责人表示用户信用卡信息未被泄露。
作者：Ming Pang、Wei Gao、Min Tao、Zhi-Hua Zhou
最近看到很多同学在朋友圈分享集赞，兑换查重的机会，昨晚大树搜了搜相关的查重工具，以及自己使用的查重工具分享给大家，其中个别是有字数限制的，大家随自己个人情况挑选使用。
深度学习框架选择：tensorflow、pytorch 文章《TensorFlow和PyTorch谁更好》链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O93mdr-HMMXtnx-bpPyHEA 文章《TensorFlow王位不保？ICLR投稿论文PyTorch出镜率快要反超了》链接：https://mp.weixin.qq.com/s/O-OEEpD7rECvkDvENLlqCQ
之前通过三篇文章简单介绍了机器学习常用的几种经典算法，当然也包括了目前很火的 CNNs 算法了：
作者：Hoda Naghibijouybari、Ajaya Neupane、Zhiyun Qian、Nael Abu-Ghazaleh
其中CV君以为最为值得关注的是密歇根大学发布的VirTex算法，从文字描述中训练视觉模型，得到更具表示能力的主干网络，在多个视觉任务中表现优异。这种结合CV 与NLP的工作，也许是未来CV能走的更远的重要方向。
机器之心专栏 作者：方广、磐君、思淘 在 CVPR 2017 开幕当天的文章《CVPR 2017国内外亮点论文汇集：史上最盛大会议，华人占据半壁江山》中，我们获悉国内电商巨头阿里巴巴共有四篇论文被接
机器之心转载 作者：周博磊 一个神经元能够催生多少故事？香港中文大学信息工程系助理教授周博磊近日撰文介绍了他自 2015 年开始至今对神经元的研究经历。最近，他与 David Bau、朱俊彦等人合作的神经元研究论文发表在了 PNAS 杂志上。 以下是周博磊的原帖内容： 憋了好久的一个工作，终于发表在九月份的 PNAS 杂志上。David 大叔还专门做了一个课题网站，数据和代码也一并公布了。感谢 MIT 团队的合作，算是终于达到圆满状态。论文目的，是为了理解一个神经元的价值。 论文：Understanding
互联网时代，假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，因此假新闻检测任务对逻辑的判断，以及常识的学习都需要很高的要求。今天和大家分享『虚假新闻检测』相关研究进展，包括创新点、改进点等
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，我们已经进入了一个全新的数字化时代。在这个时代，AIGC内容、AI文章、AI视频、AI音频、AIPPT等等充斥着我们的生活，从教育、娱乐到商业领域，无处不在。然而，这种大量的AI生成内容也带来了一个问题：人类是否还能分辨出哪些是真实的，哪些是由AI生成的？
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.15322v1.pdf
相信大家在日常上网的时候都会遇到“千奇百怪”的验证码，而在种类繁多的验证码家族中，文本验证码是使用最广泛的一种，也是我们遇到最多的一种验证码方案。近年来，随着深度学习技术的突破性发展，文本验证码的安全性也受到了挑战。通过收集大量目标网站的验证码，并训练一个深度网络模型，就可以实现对目标网站验证码的攻击。为了抵抗基于深度学习模型的攻击，一方面，各大网站都采用诸如字符扭曲、粘连、旋转，背景混淆，空心字体等多种复杂变换方案来提高文本验证码的安全性；另一方面，有些网站采用了诸如前端代码混淆、关键代码加密等反分析方式来防止验证码被恶意收集和自动爬取，进而通过增大攻击的成本来降低验证码被攻击的可能性。然而，上述两种方式真的能够增强验证码的安全性吗？
摘要：查找论文及对应源码的神器 Papers With Code 刚刚推出了最新版本，可以用图形界面查找你想要的 SOTA 实现，从应用领域到具体任务再到实现代码一步到位。据网站开发者介绍，里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜（以及当前最优结果）、8625 篇论文（带源码）、704 个数据集
先来感受下这场地狱级别的连连看：这是16小块实验数据图，你能看出哪些块存在相似的地方吗？
今年早些时候，作为尝试记录深度学习领域进展的第一步，本文作者Ross Taylor创建了网站Papers With Code。该网站是一个将深度学习研究论文与其实现代码相连接的社区。
来源：ScienceAI本文约5000字，建议阅读5分钟真的才刚刚开始。 2022 年 12 月，计算生物学家 Casey Greene 和 Milton Pividori 开始了一项不同寻常的实验：他们请一名非科学家的助手帮助他们改进三篇研究论文。他们勤奋的助手建议在几秒钟内修改文档的各个部分；每份手稿大约需要五分钟的时间来审阅。在一份生物学手稿中，他们的助手甚至在引用方程式时发现了一个错误。审判并不总是顺利进行，但最终的手稿更容易阅读——而且费用适中，每份文件不到 0.50 美元。 正如 Greene
blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/79620247
ImageNet 是计算机视觉领域常用的数据集之一。在图像分类、目标分割和目标检测中有着无法撼动的地位。ImageNet 最初是由李飞飞等人在 CVPR 2009 年发表的论文——「ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database」中发布的。多年来，ImageNet 的相关论文对业内有极大的影响。截至到当前，Google Scholar 上展示该论文有 12224 的引用量。这篇论文在 ImageNet 发布十周年之际，于 CVPR 2019 大会上获得了经典论文奖。
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库 本项目号称世界上最简单的人脸识别库，可使用 Python 和命令行进行调用。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 项目链接： https://github.com/agei
整理 | 朱珂欣 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 自 OpenAI 于 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来， ChatGPT 可谓是风靡各个领域：修bug、写代码、写周报、绘画、写小说……不仅如此，ChatGPT 也没“放过”教育圈，可谓是学生用得不亦乐乎，老师们却“防不胜防”…… 据调查显示，美国 89% 的大学生在用 ChatGPT 做作业。近日，针对学生们屡禁不止的行为，斯坦福研究人员推出了 DetectGPT，便于检测出 AI 生成文本。DetectGPT 是基于大
FusionDTA: attention-based feature polymerizer and knowledge distillation for drug-target binding affinity prediction 论文摘要:
原文：https://towardsdatascience.com/guide-to-learn-computer-vision-in-2020-36f19d92c934
Papers with Code果真是AI领域的学术神器，前段日子，刚和arXiv联手推出了代码链接功能，让研究er们在上传arXiv论文的时候，顺便提提交一下代码。今日，又把机器学习数据集一网打尽。
选自斯坦福大学 机器之心编译 人工智能指数（AI Index）是一个追踪 AI 动态和进展非营利性的项目，由斯坦福大学创立，旨在研究过去百年来的 AI 总体状况，目标是促进基于数据的 AI 的广泛交流
论文查重率，绝对是每个毕业党心头的一抹淡淡的忧桑，想一下，你很用心的准备了几个月的时间，选题、实验、架构、论述、字数、排版等等.......
---- 新智元报道 编辑：时光 好困 【新智元导读】中科院因千万续订费停用知网，知网涨价是否伤害了中国科研环境？ 天下苦知网久矣！ 4月8日，网上传出消息，中科院因近千万续订费停用知网CNKI数据库。 4月17日，中科院回应：停用知网，续订费近千万，且连年上涨。 4月18日，知网回应：消息不属实。 从内部的邮件来看，将于4月20日停止使用知网，使用万方、维普代替知网。 目前，有中科院在读学生表示，用科技云登录知网，有的文章下不了了。 到底贵不贵？ 中国政府采购网信息显示，国内不少高校、科研机构
为了解决这个问题，年初我和Robert Stojnic搞了Papers With Code，这个网站把深度学习的研究论文和代码结合在一起。
为了解决这个问题，年初我和 Robert Stojnic 搞了 Papers With Code，这个网站把深度学习的研究论文和代码结合在一起。
人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括：FDDB和WIDER FACE。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 大部分研究论文缺乏相应的开源实现，在不同的库中复现研究论文的实现也是一大难题。因此，这篇论文的作者提出一种新型算法，可以自动解析论文，提取文中描述的深度学习模型设计，并生成 Keras 和 Caffe 可执行源代码，在模拟数据集上的实验表明该框架对流程图内容提取的准确率达到了 93%。 过去十年，深度学习在人工智能领域飞速发展，自 2016 年以来就发布了 35800 篇研究论文。与论文一样不断增长的还有研究者和从业者真实的努力和奋斗。在近期的一次 AI 会
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