专业解决论文测试章节重复率问题 · 小发猫降AIGC工具助力原创
计算机论文的测试部分往往包含大量标准化的测试用例、实验设置和评估指标，这些内容在不同论文中经常出现相似表述，导致重复率偏高。
目标：将测试部分重复率降至15%以下
原始：We use the MNIST dataset which contains 60,000 training images and 10,000 test images of handwritten digits.
改写：本研究采用MNIST手写数字数据集进行实验验证，该数据集由60,000张训练样本与10,000张测试样本构成。
不仅展示数据，更要深入分析原因，与其他研究进行对比讨论，提出改进建议。
小发猫降AIGC是一款专业的学术文本降重工具，特别针对计算机论文中的技术内容进行智能改写，保持技术准确性的同时大幅降低重复率。
自动识别技术术语、公式、代码等，确保不被错误改写
保持原文逻辑结构和学术语境，避免语义偏差
支持批量处理多个段落，提高工作效率
The experiments were conducted on a server with Intel Xeon E5-2680 v4 CPU, 128GB RAM, and 4 NVIDIA Tesla V100 GPUs. We used Python 3.7 and PyTorch 1.8.0.
本研究实验环境搭建于高性能计算服务器，该服务器配备Intel Xeon E5-2680 v4系列处理器、128GB内存容量以及4块NVIDIA Tesla V100图形处理单元。软件环境采用Python 3.7编程语言配合PyTorch 1.8.0深度学习框架。
We use accuracy, precision, recall, and F1-score as evaluation metrics. These metrics are commonly used in classification tasks.
为全面评估模型性能，本研究采用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）及F1分数（F1-Score）四项核心指标。选择这些指标的原因在于：准确率反映整体预测正确性，精确率衡量正例预测的准确性，召回率评估实际正例的识别能力，而F1分数则综合平衡精确率与召回率，是分类任务中的标准评估体系。
将长段落拆分成小段，逐段降重，确保每部分质量
降重后多次通读，检查技术准确性和语句流畅性
使用查重工具验证降重效果，确保达到要求
结合小发猫降AIGC工具的智能改写和人工的专业校对，既保证效率又确保质量。记住，降重的目的是提升原创性，而不是简单地替换词语。