于是，约克逊随手将林晓的稿件导入PANS专属地内部查重系统。

这个东西和本科毕业论文查重就不是一个量级了。

它跨库检索的范围包括 PubMed tral、bioRxiv、arXiv.

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甚至 Scopus 预印本索引，对数学公式和算法伪代码也有专门的指纹比对模块。

短短三分钟，查重结果快速刷新，定格在7.

68%。

三分钟后，屏幕弹出了结果。

7.

68%。

约克逊盯着屏幕上的数字，微微失神，指尖下意识在桌面轻轻敲击两下，眼底满是诧异。

一般而言，投稿到期刊上的红线通常为?

整体相似度小于 15%?

。

PANS 作为顶级综合刊，内部掌握的论文标准线则是 8% 以下。

这个查重率算是基本合格。

但对于眼前这篇论文来说，这个数值放在一篇DCA算法相关论文里，简首离谱到不可思议。

道理很简单。

论文查重率其实不是越低越好?

，过度追求低查重率反而可能影响论文质量。

尤其是DCA这类成熟经典算法。

所有相关研究都不可避免要引用二十年前PNAS刊发的奠基性成果，以及十余年间陆续迭代的各类衍生算法。

正常的 DCA 应用论文，查重率通常在 12% 到 18% 之间，因为方法部分的表述很难绕开既有的算法框架。

7.

68%。

这个数字要么超神，要么超鬼。
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