先来体会下这次地狱级其他连连看：它是16一小块试验数据图表，你可以看得出什么块存有类似的地区吗？
我看了一会儿就头晕眼花，可是，你坚信吗？许多人可以用人眼一下子看得出在其中类似的地区，并且，这就是她每日的日常事务。
这名“连连看大神”便是Elisabeth Bik，尊称海外毕业论文假冒伪劣王，专业找寻毕业论文中的出现异常，现阶段早已对超出49个國家的科学研究专家学者公布发布的毕业论文提出异议。
她的独特专业技能是，能够用人眼访问数十篇微生物医学类专业的毕业论文，并找寻在其中多次重复使用的图象，这种反复图象包含根据拷贝、旋转、挪动或转动图象的一部分来建立“新”的试验数据信息。
今年10月，在PubPeer（可密名探讨毕业论文的网址）上，天津南开大学的校领导曹雪涛专家教授，有超出40篇毕业论文的试验图象数据信息，被提出质疑存有反复出现异常。（过后曹专家教授被提出质疑的毕业论文已开展更改）
今年3月，来源于在我国三甲医院的400数篇毕业论文被她提出质疑是毕业论文加工厂代笔，毕业论文中的试验图象数据信息及其创作逻辑性都存在的问题。
本月月初，Bik提出质疑中国医科院动物研究所优点秦川精英团队，在Nature上公布的毕业论文存有反复图象，五天后秦川精英团队答复：错用一张病理生理学试验数据图片，已向Nature递交更改。
没有错，这种出现异常全是她凭借慧眼寻找的。
踏入假冒伪劣之途以前，Bik也是一名一般的学者。
一九九七年，Bik在西班牙的乌得勒支高校（Utrecht University）告一段落她从理学硕士到博士研究生的科学研究学习培训职业生涯，并于2003年去斯坦福学校做助理研究员，自此十五年都会科学研究人们及其哺乳类动物的微生物菌种群方位，直至今年刚开始“全职的“开展毕业论文假冒伪劣工作中。
一战成名的小出现意外
Bik毕业论文假冒伪劣工作中刚开始于2014年的一次小出现意外。那时候Bik出自于好奇心，去检索了一下自身已论文发表中引入的论文参考文献，想不到别人沒有依照学术规范说明，开展引用文献格式表明。
然后，她在审批一篇博士论文的情况下，发觉在其中的一张试验图象：蛋白印痕的遍布规律性十分怪异，更加独特的是她在毕业论文的此外一章里也看到了这张图象，毕业论文里是将这张图象做为2次不一样的试验結果，但Bik觉得该图象不但自身存在的问题，并且还用在2个不一样的试验中。
因为该毕业论文早已公布发布了，她以便不许别的学者由于这篇有不正确的毕业论文，而刚开始不正确科学研究的路，就向该刊物的编写邮件发送表明这个问题，并在同一年6月在PubPeer网址上对该毕业论文开展密名点评。
历经一番调研，有关毕业论文被撤销，而这篇因涉嫌伪造数据信息的毕业论文，让Bik一战成名。
接下去，Bik刚开始对找寻作假试验图痴迷了，因为看毕业论文十分消耗時间，因此她辞退了药业公司的研发总监工作中，专心致志开展毕业论文假冒伪劣。
Bik对毕业论文假冒伪劣比做好本职工作更有热情，她每一次提出异议不仅一篇只是好几篇，乃至是几百篇装包式提出质疑，并立即根据和刊物编写联络，对存有出现异常的毕业论文开展更改或是撤稿。
魔法之眼：假冒伪劣生产流水线
因为毕业论文总数比较多，她还寻找志趣相投的盆友一起协作，Bik承担筛选毕业论文，并将筛选出的难题毕业论文結果，发送给俩位盆友：微生物学家Arturo和Fang开展审批，宛然一条毕业论文假冒伪劣生产流水线。
她们一共对两万数篇毕业论文开展统计调查，結果发觉了782篇毕业论文存有图象反复的状况。Fang表明:“Bik就好像魔法师，毕业论文中的难题仅有经她强调，大家才看获得”。
Bik的平时是以早晨刚开始看毕业论文，一天她收到了来源于丹麦的生物学家的求助信，信中宣称：请帮助看一下配件里的试验图象是不是存在的问题？
Bik仔仔细观看了下图象，发觉该蛋白印痕图象归属于存有出现异常的，一般蛋白印痕杂带布局图（一种检验微生物试品中蛋白的通用性检测結果）是模糊不清，并且相近圆润的黑色毛毛虫状，但图象上是边沿十分锐利，并且像素化的特点比较突出。
一切正常的试验图象将会会存有相近的印痕遍布，但不太可能出現完全一致的遍布。
自然也将会存有照片被缩小后的印痕，或是是学者在提前准备图象数据信息时一不小心提交了反复图象，及其旧光学显微镜上的黑斑造成每一张图上都是有怪异的黑斑。她还必须参考论文的其他地区再说分辨是不是存有反复图象的难题。
坚持不懈与困惑：“做一个诚信的生物学家真难”
尽管她在个人传记里点评自身是坦率又尖酸刻薄，但她另外又极其沉稳。
在她假冒伪劣出名以后，有十分多的人给她发送邮件、发信息，期待她能帮助看一下已公布的毕业论文是否存在的问题。因为总数过多，让她禁不住发推申明：由于了解的总数过多，因此她将会没法立即跟踪。而且在这种寻求帮助信息内容里，还存有精英团队或朋友中间的不信任，“做一个诚信的生物学家真难。”
尽管Bik针对现阶段的假冒伪劣工作中充满激情，但还会遭受威协和搔扰。例如常常接到私聊被骂，twiter经常被退出，写电子邮件给前朋友说坏话这类的状况。
要了解，毕业论文假冒伪劣制造行业不仅仅有她一位毕业论文警员，就仅有她是公布应用真实姓名公布假冒伪劣信息内容。
她刚开始在每章文章内容的开始写上：本文并不是对学术造假的指责。
因为Bik不断假冒伪劣，她的粉絲量在一年内翻了三倍。她不但自身找寻难题，还将发觉不太好的毕业论文提早发至twiter上，看谁可以先找出去难题，并呼吁大伙儿一起来找茬，第一个对了的人有奖赏，乃至也有粉絲找到她也没有寻找的掩藏小彩蛋。
她自身保守估计最少造成了172次毕业论文退稿，及其超出300次改动。
每日看100篇毕业论文，共创图象查重系统
Bik一天能够选读大概100篇毕业论文，并向她的数据库查询中加上1到20个配对数据信息。当一张反复的难题图象不断出現，及其一张了解的难题图象再次发生时，系统软件便会出現提醒。当搜集的图象数据信息充足多时，系统软件就可以自我小结规律性，例如数次出現难题的学者便会重中之重审批。（敲黑板划重点警示）
尽管Bik表明她不对于所有人，但数据库查询里难题数最多的学者的国藉是印度和中国，反复的图象更喜欢低知名度的刊物。
依据这一数据库查询，Bik在和电子计算机生物学家联合开发一款全自动论文查重照片的手机软件，期待能够在数千万篇毕业论文中发觉多次重复使用的照片。
“很遗憾，我们不能复制Elisabeth Bik，”纽约市雪城大学的电子计算机生物学家Daniel Acuna说，他的工作组是专业科学研究难题图像分析优化算法，虽然Bik善于在每篇毕业论文里搜索拷贝的图象，但电子计算机能够根据较为数十万篇或数千万篇毕业论文，来协助寻找几篇毕业论文中间的大量的反复，这对人们而言基本上是不太可能的每日任务。
2019年，Acuna的精英团队在bioRxiv预印网络服务器上公布了剖析的基本結果，该剖析結果从760,000篇毕业论文中获取了二百万张图象。
AI能取代吗？
事实上，测算量很大，没办法将每一张图象相互开展比照，可是该精英团队科学研究了同一创作者在毕业论文內部和跨毕业论文的图象反复，在手动式查验了手机软件标识的3700好几个配对图象的样版后，科学研究工作人员确定了40篇出现异常毕业论文，在其中基本上一半涉及到同一张图象，用以在不一样的毕业论文中意味着不一样的結果。
当今的技术性善于检验拷贝，旋转或转动的完全一致的团本。Resis 企业有款手机软件，能够检验毕业论文是不是应用反复图象。较为不便的是，比如二张图象共享资源一小块重合地区，但在其他层面彻底不一样。这时候，手机软件就无效了。
Bik给Acuna出示了大量的样版数据信息来训炼深度学习优化算法，在其中包括了很多反复的图象数据信息。爱思维尔（Elsevier）也在产品研发同种类的数据库查询，目前500个生物医学工程方位的样版数据信息，主要是来源于撤销毕业论文的图象数据信息。
Bik对现阶段可用的手机软件都不满意。她相信未来朗诵会出现计算机语言来开展挑选，但大家将自始至终必须审批結果，尤其是要审批在一些状况下的图象，存有一部分类似的状况。
就是这样，Bik倒了一杯咖啡，坐着桌旁继续看毕业论文，落地玻璃窗外是浓浓的桃树和绿色植物。
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