協(xié)和醫(yī)學(xué)院的博士董某瑩因博士論文正文不足30頁而受到質(zhì)疑,。進一步有人指出,,董某瑩2023年提交的博士論文與北京科技大學(xué)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。
董某瑩的博士論文名為《跨模態(tài)圖像融合技術(shù)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,。這四位發(fā)明人中,,趙基淮為北科大學(xué)生,其余為北科大計算機領(lǐng)域教師,。
使用DeepSeek檢測董某瑩的博士論文和趙基淮等人的發(fā)明專利說明書,,結(jié)果顯示盡管專利申請與學(xué)術(shù)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,。兩者文字直接重復(fù)約20%-25%,結(jié)構(gòu)與邏輯重復(fù)約10%-15%,,實驗數(shù)據(jù)與結(jié)果重復(fù)約10%-15%,,創(chuàng)新點與結(jié)論重復(fù)約5%-10%。
例如,,在目標檢測模型訓(xùn)練部分中關(guān)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(xué)習(xí)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,?!倍诙超摰恼撐牡?2頁表1-2中也提到:“學(xué)習(xí)率設(shè)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?!?/p>