協(xié)和醫(yī)學院4+4博士董襲瑩的博士論文因正文不足30頁,一直受到很多質(zhì)疑。進一步有人指出,,董襲瑩2023年提交的博士論文與北京科技大學幾位老師和一位研究生在2022年提交的一項發(fā)明專利存在多處雷同,。經(jīng)過檢測,盡管專利申請與學術論文的呈現(xiàn)形式不同,,但核心創(chuàng)新點、方法細節(jié)及實驗結(jié)果的相似性超過合理借鑒范圍。
董襲瑩的博士論文名為《跨模態(tài)圖像融合技術在醫(yī)療影像分析中的研究》,,完成于2023年5月,從摘要到全文小結(jié)共33頁,。與這篇博士論文存在雷同嫌疑的發(fā)明專利提交于2022年5月19日,,名稱是《一種跨模態(tài)圖像生成和檢測的方法及裝置》,發(fā)明人為馬博淵,、趙基淮,、班曉娟、王笑琨,。
馬博淵為北京科技大學計算機科學與技術副教授,,長期致力于計算機視覺和人工智能領域的研究工作。趙基淮是北京科技大學2020級碩士研究生,,聽力一級殘疾,,但成績優(yōu)異,曾獲2020年度中國大學生自強之星標兵,、2022北京青年榜樣年度人物等稱號,。班曉娟為北京科技大學智能科學與技術學院副院長、教授,、博士生導師,。王笑琨為北京科技大學計算機科學與技術副教授,曾是荷蘭格羅寧根大學伯努利研究所博士后,,科研方向為圖形與虛擬現(xiàn)實,、智能仿真與人機交互等。
這四位發(fā)明人中,,趙基淮為北科大學生,,其余為北科大計算機領域教師,。使用DeepSeek檢測董襲瑩的博士論文和趙基淮等人的發(fā)明專利說明書,發(fā)現(xiàn)核心方法與技術細節(jié)高度重疊,,實驗設計與數(shù)據(jù)描述高度一致,,文字表述與結(jié)構(gòu)雷同,創(chuàng)新點與貢獻重復等問題,,部分內(nèi)容甚至達到逐字重復的程度,。例如,在目標檢測模型訓練部分中關于YOLOv5模型參數(shù),,專利說明書第9頁提到:“采用SGD優(yōu)化器,,初始學習率為1e-5,動量為0.98,,權(quán)值衰減為0.01,,輸入圖像尺寸調(diào)整為1024×1024?!倍u瑩的論文第12頁表1-2中寫道:“學習率設置為1e-5,,動量0.98,權(quán)值衰減0.01,,輸入圖像從512×512調(diào)整為1024×1024,。”