一、必知的 4 大核心数据库（检测范围）

1. 中文文献库：
   • 覆盖 8500 + 期刊、往届硕博论文（含未发表）、专利、会议论文。
   • 案例：某学生直接复制导师未发表的实验数据，被 “学术论文联合对比库” 精准识别。
2. 英文文献库：
   • 整合 SCI/SSCI 期刊、ProQuest 学位论文、Springer 外版图书。
   • 案例：翻译《Cell》2024 年的实验方法未改写，重复率增加 25%。
3. 互联网库：
   • 抓取 GitHub 代码、抖音字幕、行业报告、学术博客。
   • 案例：直接复制麦肯锡报告中的图表数据，被 “动态网络内容库” 检测。
4. 特色库：
   • AIGC 检测库（识别 ChatGPT 生成内容）、源代码库（Python/Java 代码查重）。
   • 案例：用 AI 生成方法论部分，因 “结构化标题 + 术语堆砌” 被判定为 “中度疑似 AI 生成”。

二、易踩的 3 大坑（保命指南）

1. 格式陷阱：
   • PDF 上传可能导致脚注丢失，Word 需用内置引用功能。
   • 避坑：参考文献按 GB/T 7714 标准排版，避免因格式错误被误判。
2. 隐形重复：
   • 跨库关联检测（如研究思路与往届论文相似）、知识图谱分析。
   • 避坑：实验方法部分添加 1-2 处原创改进（如 “在 XX 方法基础上，增加了 XX 步骤”）。
3. 非文字内容：
   • 图表 OCR 识别（图片中的文字）、代码连续 13 字符重复。
   • 避坑：用 Excel 重绘图表（修改配色），代码修改变量名（如total→sum_total）。

三、5 分钟降重技巧（实战方案）

1. 文字处理：
   • 句式重组：将 “本文通过 XX 方法分析” 改为 “采用 XX 方法对 XX 进行了系统性分析”。
   • 术语替换：“显著提升”→“呈现出统计学意义上的增长”。
2. 英文改写：
   • 翻译优化：避免直译，如 “CRISPR-Cas9 技术”→“CRISPR-Cas9 介导的基因编辑策略”。
   • 句式替换：“The results show that…”→“This study reveals a correlation between…”。
3. 代码处理：
   • 截图插入关键代码段，修改变量名（如data→dataset），添加个性化注释。
   • 示例：将print("Hello World")改为print(f"当前输出结果：{result}")。
4. AI 内容防御：
   • 打乱 “总分总” 结构，插入过渡词（如 “值得注意的是”），术语密度控制在 15% 以上。
   • 示例：原句 “AI 技术在医疗中的应用包括诊断和治疗”→“近年来，AI 技术在医疗领域的渗透日益加深，其核心应用场景可细分为智能诊断与精准治疗两大方向”。
5. 分段检测：
   • 先查正文，再单独检测声明 / 致谢，避免因整体重复率掩盖局部问题。
   • 示例：声明模板与往届重复率达 40%，需逐句改写（如 “本人声明”→“本研究承诺”）。

• 核心逻辑：全场景覆盖（文字 + 代码 + 图表）+ 动态追踪（每日更新）+ 智能识别（AI + 跨库关联）。
• 应对策略：格式规范（避免误判）、重点保护（代码 / 图表）、模板改造（声明 / 致谢）。
• 关键心态：复杂规则的本质是防止学术不端，原创性才是最好的 “降重工具”。