联合医学院4+4博士的Dong Xiying博士被问到了许多问题，因为主要文本小于30页。但是，有些人指出，2023年提交的东北医生的论文与北京科学技术大学的一些老师和2022年毕业的学生提交的发明专利有很多相似之处。 DeepSeek认为，即使呈现专利申请和学术论文的形式不同，基本创新，方法细节和实验结果的相似性超出了合理参考的范围。 Dong Xiyy的医生论文的标题为“医疗上升中的跨模式融合研究”，于2023年5月完成，总共有33页，从摘要到全文摘要。该发明的专利涉嫌该医生的同样论文，于2022年5月19日提交。标题是“一种方法和D开发和发现跨模式图像的evice”。发明家是Ma Boyuan，Zhao Jihuai，Ban Xiaojuan和Wang Xiaokun。扩展全文 Ma Boyuan是北京科学技术大学计算机科学技术副教授，长期以来一直专注于计算机视觉和人工智能领域的研究。 Zhao Jihuai是2020年北京科学技术大学的硕士学生。他在第一级有听力障碍，但分数不错。她在2020年赢得了“中国大学生自力更生的明星模型”和“ 2022年北京青年榜样的年度单身模式”的冠军。 Theban Xiaojuan是北京科学技术大学智能科学技术学院的副院长，教授和主管。 Wang Xiaokun是北京科学技术大学计算机科学技术的副教授。他是猫荷兰格罗宁根大学伯努利学院的博士后低博士后。他的研究指示包括图形和虚拟现实，智能模拟和人为计算机的联系等。可以看出，在这四个发明家中，Zhao Jihuai是北京科学技术大学的学生，其余的是北京科学与技术大学计算机科学领域的老师。 Ziniu新闻新闻记者使用DeepSeek看到了Dong Xiying和Zhao Jihuai医生的论文以及其他他人的其他专利规格。基本方法和技术驱动器是相当重叠的，数据的实验设计和描述非常均匀，文本和结构的表达相似，也讨论了变化的点和重复的贡献，甚至有些内容甚至是逐字化的。尽管专利申请和学术论文的介绍形式不同，但基本创新之间的相似性，方法详细信息和实验结果超过了理性参考的范围。 DeepSeek认为，两者的文本一遍又一遍地重复约20％-25％，结构和逻辑的重复约为10％-15％，实验数据和结果将近10％-15％重复，并且变化点和结论重复约5％-10％。例如，在对象检测模型的一部分实践中，关于SA Yolov5模型参数，专利规范的第9页：“使用SGD优化器，初始学习率为1E-5，动量为0.98，重量为0.01，并且输入图像大小调整为1024×1024×1024。”纸表1-2的第12页：“研究率设置为1E-5，动量为0.98，重量为0.01，并且输入图像从512×512到1024×1024。”关于增强数据的方法，确定专利的第9页：“使用马赛克数据扩展，四个随机缩放，剪切和有组织的图像是tog纸质第11页第1.3.2节：“使用马赛克数据增强，四个随机缩放，剪切和排列的图像在一起。”在实验结果和指标部分中，有关AP50改进的值，专利确定第6页：“对象检测的平均准确性（AP50）分别增加了6.06％和8.9％。 “ Pape Page 14表1-3：“平均准确性分别提高了6.06％和8.9％。 “ 在对医生论文的最初描述中，董Xiyy说，向我提交的论文说，我提交的论文是根据我的主管指南进行的研究工作以及我取得的研究结果。除了特殊注释和认可外，本文不包含其他人发表或撰写的研究结果，也不包含用于获得其他教育机构的学位或证书的材料。与我合作的同伴做出的任何贡献纸上清楚地说明了RCH，并表示感谢。在这本医生的论文中，本发明及其四个发明者的专利未在主要文本和参考文献中列出。如果怀疑dong Xiying的医生论文被Ma Boyuan，Zhao Jihuai，Ban Xiaoojuan，Wang Xiaokun等人pla窃专利。 Yangzi晚间新闻/Zi niu新闻记者歌曲Shifeng （资料来源：Yangzi晚间新闻/Zi niu新闻）回到Sohu看看更多