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很多进行论文查中的人可能都会有过这样的疑问,部分人也可能真的遇到过,进行论文查中时,我的文章上传系统后会不会被收录?如果收录了,我下次来查的时候是不是就跟自己完全重复了? tony, 疼作为使用最广泛的外文查重系统, 其服务对象和之网差不多,大多是高等院校,主要用于学生的毕业论文、课程论文等的查重检测。 tonyton 也有收录和不收录两个版本。学校使用的 tonyton 系统大都是可以收录检测文章的, 一般要看导师或学校图书馆是否在系统里设置了论文查中自动收录,如有设置,只要在学校提交检测,下次再查就是百分之一百重复。所以论文交给导师提交检测之前,自己 可以先通过别的渠道查中。 twitter 有很多经过官方授权的检测渠道,这些渠道不会收录文章,也不用注册账号预留信息,整个检测过程都是安全无痕的,也不会限制使用次数。那么如果文章被收录了怎么办? 如果学校查中文章已经收入系统,而你的重复率过高,还想改改,可以跟导师沟通,或者去图书馆找到相关管理员联系删除。但是会很麻烦,就像考试一样,结果已经出来了,一般不能再改成绩。 如果是要发表投稿的文章,尽量不使用学校的系统,要使用也要确定清楚文章会不会当成作业收录。 check vvip 感谢您的关注!

哈喽,大家好,我是今天给大家讲解一下新版这个 tony 的 一个降 ai 的 实战指南,希望能帮到大家。 这个 tony 更新了有大概有两个月,到今天应该是有两月整,在上个月的十月十四号晚上更新的。这个 tony 之前也有出过一版那个这个如何去降 ai 的 教学,那是一个小技巧, 后来经过升级之后,今天决定再出一版这个视频。首先第一个就是咱们了解一下这个新版的一个检测机制是如何样的,只有知道它这个检测机制,咱们才能知道怎么去去降 ai。 第一个是知道 tony 啊, tony 升级后到底查什么对不对?新版的这个 tony 不 再止步于就高频的一个词汇,而是把这个镜头去拉远,就是一整篇文章之后, 他会对句子的一个结构,还有这个段落,还有这个信息布局进行一个全面性的扫描,对不对?就包括有些 学生可能说我自己手敲的,我手我自己手搓的,但是他检测出来还是百分之八十,百分之一百之类的,就是这个样子。他其中的这个句子结构,还有这个段落脉络呢?他包括顺点顺序,还有这个因果链,还有这个逻辑流 这三个东西,这三个主要的一个东西,这个顺点顺序就是追踪,追踪论点出现的次序,这个是一个很重要的东西,这也是一个 ai 翻译也好还是梳理也好,他是比较常见比较喜欢的用的一个手写作手法。 还有就是一个因果链,比如说他是谁,他因为什么什么做了什么什么,这个因果链就是分析因果链的一个完整度, ai 的 因果关系,还有这个语句结构他是非常相当严谨的, 它是有自己的一个一个因果链的。还有就是逻辑流,逻辑流这个东西它其实是很复杂的,逻辑流这个对于在这个 a i 生成的或者是翻译的一些文本里面,它这个 a i 跳跃的点,它这个点位它也是固定的,它其实也不是固定的,它属于它有一个常用的点, 它常用的一个点,只要在断了骨架中仍然保持 ai 惯用的一个限行铺陈, 即使词语全部替换掉。就是好多人都说我替换几个词可能就 ai 率下来了,确实有,因为它在一段文章里,一个它是有一个 ai 预值的。 ai 预值, ai 预值它检测的是什么呢?是一段 ai 的 一个风险因素,说白了就是这个风险因素它比较高,假如说 词语替换的话,它确实可以降低这个 ai 域值的高低,如果低了的话,它整个这段可能也就是下来了。但是呢,更新的后的这个 car 内,它只要是断落骨架中仍然保然 a 保用这个 ai 惯用的现象铺尘,即使词语全部替换,依旧会被打成 高 ai 惯的标签。为什么?因为它能保持能检测出来这个 ai 因素,它不止,它不止这个词语替换。 好吧,下一个旧套路为何集体失效?咱们要知道什么叫旧套路,还有新套路,对吧?旧套路的话就是仅替换个 a 高频 ai 词汇,这个呢,治标不治本,系统识别的是这个魔化版结构,而不是一个单个词语。 对,因为他这个检测模式来说,他不止,就像我刚才上一,刚才上一页这个 ppt 说的,他检测的不止你这个词汇,还有这个生硬删除连接词,就是我这我在中文里什么?然而首先、 其次,此外最后对不对这几个点,这是连接词,在英文里它也有这个连接词,比如 how we, how we, but, 或者是 fast 之类的等等。声音的删除连接词,它会不会就 ai 率下来呢? 不会,这个是完全不会的,我可以说是完全不会的,这个会造成逻辑的一个断层,反而标记成异常文本。造成异常文本之后呢?他教授的话, 他教授他会低分,这也不是咱们想看到的。还有就是这个依赖降压的指令,就包括现在说有很多什么, 有些人去为了引流,为了去打广告,为了有自己的点赞播放量,对不对?他会说什么?什么降压指令好用,然后生成一大堆,然后最后给到学生,学生之后一去用还是不好使, 不单单浪费钱,还是浪费检测次数。核心矛盾呢?核心矛盾主要就是局部修饰无法撼动整体信息框架, 整体信息框架取决于是否能被识别出 ai 预值的一个基本因素,治标也是不治本的。第二个就是重构逻辑框架,就是刚才咱们说的上上一个说的话,他这个整体信息框框架 咱们去怎么去重构呢?咱们接下来讲这个重塑段落结构三大步骤。第一步拆解逻辑块,把一张一篇文章的论点、论句、 结论写成可移动的逻辑块,就比如说一二三或者三二一,但是一定要保持这个语句结构,还有就是词语不要变。第二个呢,就是重组新顺序,先把结论后论对,用连接词自然过渡。 连接词能用吗?能用,但是它不是不是评判唯一的一个标准。还有第三个就是缝合逻辑链,这个缝合逻辑链很重要,因为毕竟是重组一个新顺序,这个逻辑的话一定不要去给它打乱,因为打乱的话你整个就算重,重组的话没有意义,对吧?意义不大, 通过打乱 ai 默认的一个限行顺序,让系统无法匹配模块版膜。

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