论文检测推迟
你在这次疫情期间的所见所闻 以及对自己国家的强大所产生的感想
1、我们的论文提交给学校后，这时学校会统一对论文进行查重率检测，一旦重复率超出要求就会导致查重不通过，那么肯定是对我们能不能正常毕业的有一定的影响的。
2、每所学校对论文查重不合格的会区别情况进行处理，比如本科毕业论文重复率超出30%同时低于50%的，那么论文就会面临退回，这时我们就还要机会对论文进行修改然后再提交。如果论文重复率超出50%会判定为抄袭，答辩时间机会推迟。研究生毕业论文重复率超出50%的情况下，很大可能会直接延毕。当然，在具体的处理方式上，不同学校或多或少会有差别。
3、学校对我们论文进行查重检测后，查重率不达标的情况下论文就会被退回，在自己没有意见的时候就要在有效的时间内修改好论文。假如有异议，也能向学校提出申诉，但要弄清楚申诉后再次复查不合格的情况下，仍然要对论文进行重新修改；更严重的，要延期答辩，取消答辩资格，或者开除学籍。
4、大部分高校一般都只会通过1-2次的查重机会，也就是两次查重都不达标的情况下，答辩时间是会延期的，那么并不表示第三次给学生重新修改的机会，此时肯定会影响到学生的正常毕业，所以论文的撰写和查重大家一定要认真对待，不要存在侥幸心理。
论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度，是不是抄袭的论文。目前高校定稿查重系统有知网、维普、万方等，前期初稿检测可以使用paperbye论文查重软件，每日不限篇数和字数，支持边改边测。
如果想知道自己论文的重复率，那么就必须借助论文查重系统。如果没有查重系统，我们当然不知道论文的重复率。选择一个执行查重网站后，我们进去提交论文进行检测。一般在几十分钟内就可以得到查重的结果，当然会有一个检测高峰期。这个时候查重的时间可能会稍微长一点，需要耐心等待。得到的查重报告结果可以清楚的看到论文的重复率，在报告中也会注明哪些内容是重复的，哪些是合格的。我们只需要按照报告重复的内容去修改它。
有一点需要注意的是，不同的论文查重系统可能不完全一样，因为它们的对比数据库和计算重复率的算法都不一样。而且不同的查重系统的检测费用是不同的，有的按千字单价计算，有的按论文计算。小编建议大家不要选择太贵的，这样不划算。
现在有很多论文查重网站会提供免费查重活动，例如新用户可以直接领取免费查重字数或者次数，然后进行抵扣进行免费查重，例如paperbye论文查重网站就挺不错的，检测相对比较严格，并且使用率也比较高，提供的服务也很全面。如何检测论文重复率？
很明确告诉你“会的，有影响。”论文检测结果不通过怎么办？1、如果你的论文检测结果不通过学校的要求的话，你的毕业论文就会被判为不合格。对于学校的这个判定，如果你没有异议的话，就会直接返稿给你重新进行修改；2、如果你不接受这个结果的话，是可以向学校发起申诉的。每所学校都会申诉程序，同学们可以按照申诉程序提交申诉书，进行二次查重检测。3、如果你的论文在二次查重后有异议，是需要学校委员会对院分委会的意见进行讨论之后再行决定的。4、如果申诉后仍然判定为不合格，是可能被延迟答辩、取消答辩资格、甚至处分或开除学籍的，严重的话导师也需要承担相应责任。所以论文检测不通过会影响毕业，而且是后果很严重的那种。因此如果是你自身的论文有很多内容是抄袭的，请大家务必认真修改哦
deepfake检测论文推荐
ITDaily & AI 中国 每日最新 IT 圈 AI 圈新鲜事吐槽 给你想看的想象一下，在选举前几天，一个候选人的视频被发布，显示他们使用仇恨言论，种族污蔑，以及削弱他们作为亲少数族裔的形象。想象一下，一个十几岁的孩子看着一段令人尴尬的露骨视频在社交媒体上传播。想象一下，一个CEO在筹集资金的路上，当一段陈述她对产品的恐惧和焦虑的音频片段被发送给投资人时，毁掉了她成功的机会。 以上所有的场景都是假的、编造的，并不是真实的，但可以通过人工智能生成的合成媒体，也就是所谓的DeepFake[1]，使之成为现实。同样的技术，可以让一位因卢伽雷氏病而失声的母亲用合成语音与家人对话，也可以用来生成政治候选人的假演讲，以损害其名誉。同样的技术，可以让老师使用合成视频与学生进行有效的互动，也可以用来制作一个青少年的假视频来损害其声誉。 人工智能(AI)和云计算技术、GPU虚拟机和平台服务的进步，使得音频、视频和图像处理技术的复杂性得到了快速发展。商品化云计算的接入、公共研究的人工智能算法，以及丰富的数据和多样化海量媒体的可用性，为合成媒体的创作民主化创造了一场完美的风暴。这种人工智能生成的合成媒体被称为深层假造。通过社交平台，合成媒体的传播实现了规模化的民主化。 GAN技术的创新和研究，加上计算的日益普及，使得合成数据的质量以惊人的速度提高。新的工具，其中许多是公开的，可以以越来越可信的方式操纵媒体，例如创建一个公众人物的声音副本或将一个人的脸叠加到另一个人的身体上。GAN和deepfakes已经从研究和学术课题发展到企业创新、 娱乐 和参与 社会 活动的实际应用。 Cheapfake是通过简单的常规编辑技术，如加速、减速、剪切等，以及非技术性的操作，如重新编排或重构现有媒体。廉价伪造的一个例子是 "醉酒的佩洛西 "视频[2]。最近，我们看到一些政治广告中使用了重新着色和修饰的手法，这也是一种廉价的假货[3]。Deepfakes已经成为换脸和对口型的代名词。还有很多其他类型的基于人工智能的音频、视频和图像的操作都可以被称为Deepfakes。 换脸是指一个人的脸被另一个人的脸或另一张脸的关键特征所取代或重构。脸部交换或用滤镜进行操作，几乎是所有社交媒体、视频聊天应用的常见功能。从2014年开始，社交媒体应用Snapchat就有了增强人脸的滤镜。利用人脸检测镜头技术，你可以让自己变老，添加美颜滤镜，或者给自己装上猫耳朵和胡须。这些应用和技术的输出将被定性为AI-Generated合成媒体或deepfakes。大量的免费和付费应用和在线工具让两个人的换脸变得超级简单。开发者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的开源代码来创建非常复杂的deepfakes，并在定制代码和训练AI模型方面做出一些努力。 操控术是用人工智能渲染操纵的全身动作和行为。它是一种在视频中创建目标脸部和身体的3D模型来作为木偶人的行为和说的技术。它也被称为全身深度假动作。2018年8月，加州大学伯克利分校发表了一篇名为《Everybody Dance Now》的论文[4]。这是研究人工智能如何将专业舞者的动作转移到业余爱好者的身上。日本人工智能公司Data Grid创造了一个AI引擎，可以自动生成广告和 时尚 的虚拟模型。 唇语同步是一种渲染嘴部动作和面部表情的技术，让目标人物用声音和正确的语气和音调说事情。AI算法可以将一个人说话的现有视频，改变视频中的唇部动作，以匹配新的音频。这些音频可能是断章取义的旧讲话，也可能是模仿者说话或合成的讲话。演员和导演乔丹-皮尔就用这种技术制作了奥巴马的病毒视频。Voice Coning是一种深度学习的算法，它可以接收个人的语音记录，生成与原声过分相似的合成语音。它是一种创建个人的自定义语音字库，然后用字库来生成语音的技术。开发合成语音的应用和云服务有很多，微软定制语音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，个人和企业都可以使用这样的技术来提高自己的机构。 图像生成或图像合成是一种利用计算机视觉技术、深度学习和生成式对抗网络（GANs）来合成新图像的技术。它可以生成计算机生成的人或任何非真实物体的图像。英伟达的一个团队用从Flickr上提取的人脸图片训练了一台计算机，创建了网站。在网站上还有其他例子。 文本生成是利用人工智能技术进行文本和深度学习，自动生成文本，写故事、散文和诗歌，创建长文档的摘要，以及综合的方法。使用RNN（循环神经网络）和现在的GANs，文本生成有很多实际的使用案例。文本生成可以帮助行业中新的自动化新闻或机器人新闻工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他标签或计算机代码。 技术能够增强人们的能力，是一个很好的推动力。技术可以让人们有话语权，有目标，有能力大规模、快速地产生影响。由于数据科学和人工智能的进步，出现了新的赋能理念和能力。人工智能合成媒体有很多积极的应用案例。技术可以为所有人创造可能性和机会，不管他们是谁，也不管他们如何听、如何说、如何沟通。深假技术的进步在某些领域有明显的好处，比如无障碍、教育、电影制作、刑事取证和艺术表达。[我将在以后的文章中探讨积极的使用案例]。 与任何新技术一样，邪恶的行为者会利用这种创新并为他们的利益服务。GAN和Deepfakes已经不仅仅是研究课题或工程玩具。从一个创新的研究概念开始，现在它们可以作为一种通信武器使用。Deepfakes正变得容易创造，甚至更容易在政策和立法真空中传播。 Deepfakes使编造媒体--换脸、对口型和木偶人--成为可能，大多数情况下，无需同意，并给心理安全、政治稳定和商业干扰带来威胁。深度造假可以用来损害名誉、捏造证据、欺公众、破坏对民主体制的信任。近两年，利用生成式人工智能模型创建的合成数据被恶意使用的可能性开始引起人们的警惕。该技术现在已经发展到可能被武器化，对个人、 社会 、机构和民主制度进行破坏和伤害。Deepfakes可以促进事实相对主义，并使专制领导人得以发展。Deepfakes不仅会造成伤害，还将进一步侵蚀人们对媒体已经下降的信任。它还可以帮助公众人物将自己的不道德行为隐藏在Deepfakes和假新闻的面纱中，将他们的实际危害行为称为虚假行为，也就是所谓的红利。 非国家行为者，如叛乱组织和恐怖组织，可以利用Deepfakes来代表他们的对手发表煽动性言论或从事挑衅性行动，以煽动人们的反国家情绪。例如，一个恐怖组织可以很容易地制作一个假视频，显示士兵对宗教场所的不敬，以点燃现有的反国家情绪，造成进一步的不和谐。国家可以使用类似的策略来传播针对少数族裔社区或另一个国家的计算宣传，例如，一个假视频显示一个警察高喊反宗教的污言秽语，或者一个政治活动家呼吁暴力。所有这些都可以用较少的资源、互联网规模和速度来实现，甚至可以通过微目标来激发支持。 [我将在今后的文章中探讨深层伪装的负面使用案例和危害] 为了捍卫真相和保障言论自由，我们需要采取多利益攸关方和多模式的方法。任何减轻恶意深层造假的 社会 负面影响的对策，其主要目标必须是双重的。其一，减少恶意深层造假的风险，其二，将其可能造成的损失降到最低。 恶意深造的有效对策可分为立法行动与法规、平台政策与治理、技术干预和媒介素养四大类。 笔者将在以后的文章中探讨有效的对策。
2017年12月网上出现了一个惊人的视频，一位以神似盖尔·加朵的女主出现在Reddit的成人交流社区上，一时间该网站差点被挤爆，而且在接下来的数天内，该视频几乎传遍全球成人交友平台，由此揭开了一些有史以来最邪恶的技术：DeepFake！
DeepFake到底是干嘛的，怎么能做到易容术？
DeepFake是一种动态换脸技术，很多朋友肯定会认为换脸谁不会啊，PS技术分分钟把脸给换了，而且可以做到天衣无缝，网上早就曝出各种各种明星的换脸PS照，搞到纷纷辟谣证明那并不是自己，而且还有PS照敲诈勒索，还听的不够多吗？
美白，不过是雕虫小技
其实静态换脸和动态换脸是不一样的，视频中人的状态是动态的，比如一个60fps（60帧）的视频中，每秒钟画面更新60次，如果是PS的话需要处理60张静态图片，然后将其前后连接起来形成一个动态图，一个短视频动辄数分钟，甚至十多分钟，那么要处理大约一分钟3600张的比例，3分钟大约要10000多张，那不是要搞死人的节奏么？
DeepFake换脸爱因斯坦关于新冠病毒讲话：告诫大家新冠不可怕，要勤洗手
所以DeepFake的出现解决了这个问题，并且它可以根据当前被换对象的动作自动切换脸的状态以及表情，还有眼睛鼻子与嘴型的协调，使得被换对象的表现恰到好处，甚至可以让粗心大意的你根本就看不出来狸猫已经换掉了太子！
DeepFake是怎么实现这个过程的？
DeepFake有几个过程，理解起来也不难，分别就是人脸定位建模，人脸动态转换和图像动态拼接，大致有如下几个步骤：
人脸定位建模
这个技术其实很普遍，人脸识别技术发展到现在已经非常成熟，比如人脸刷卡，刷脸支付或者高铁车站的刷脸检票等，人的面部特征是几乎就是唯一的，但这些唯一建立在几个特征之间的联系，比如眼睛、嘴唇以及鼻子之间的尺寸，还有脸型特征、眉毛与面部其他突出的特征！这些参数识别后将转换成数字模型。
人脸转动态转换
扫描一个人的面部特征，不可能扫描他（她）的所有状态下的特征，比如说话、哭和笑等，那么就必须有一个将人脸的特征通过特定的模型库或者使用dlib和OpenCV等技术抽取选择对象动态特征建立成动态库，再结合取得的数字模型，将没有的表情用数字模拟的方式展现出来！
这种技术依赖于一种称为自动编码器的神经网络技术，可以建立目标对象动作数据库，以供学习，采样时间越久，那么其学习表情的精准度越高。
图像动态拼接
要将目标人物的动态脸型拼接到“演员”身上，那么脸型尽量接近当然是最好的选择，但如果有差别，也不要担心，可以将脸型稍做修饰，以和“演员”的脸天衣无缝，因为我们在识别一个人的脸部特征时，主要就看她（他）的眼睛、鼻子嘴巴和眉毛以及脸部关键特征，对于稍稍变形了脸型其实关系并不大！
因此DeepFake真正有技术含量的地方就在于此，拼接的天衣无缝，当然是最好的，而前期的处理过程时间也很关键，当然在现在仍然难以在直播中切换，因为需要大量的处理过程，只能录像，然后处理转换后再输出，但技术在发展，未来实现直播切换并不是一个难题！
这么优秀的DeepFake技术，为什么会被全球封禁？
各位从开头也知道了DeepFake技术到底有多邪恶，其实这种技术最早是被用来作为影视后期使用的，但做到像DeepFake那样公开，且轻量化，甚至连纽约州立大学奥本尼分校教授数字媒体取证的专家 Siwei Lyu也被惊到了，他称Github上公开的技术非常优秀，代码短小精悍！
因此盖尔·加朵的移花接木是其打响的第一炮，DeepFake技术瞬间走红于网络，但由于盖尔·加朵知名度太高了，短短数天后，经受不住压力的Reddit的成人交流社区被迫将DeepFake封禁，此后DeepFake技术就失控了，因为设计这个架构的大神将DeepFake技术代码公开了，将其上传到了Github，一个自由共享代码的网站，所以只要你有技术，你也可以将其下载使用。
如果DeepFake换了人脸，能被识别出来吗？
DeepFake技术的可怕在于我们很难分辨真假，比如在“茉莉花”或者“天鹅绒”革命时期的混乱状态下，如果有人发布一个所在国领导火上浇油的视频，那么可想而知会引起多大的混乱，当然我们并不太关心这种国际大事，那么会发生在身边吗？
当然也有可能，想必各位对那种打电话称是你儿子女儿被绑架或者出车祸送医院，让你赶紧准备钱的术应该已经有免疫力了，但要是来一个视频电话呢，眼见为实，99%的人估计瞬间就懵了！所以如何识别这种伪造技术？
2019年6月份，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究者们提出了一种技术，可以将DeepFake处理后的脸和正常人脸区分出来，他们先运用生成式对抗网络，提取了目标对象的脸型和表情特征的特有数据，然后将其和DeepFake技术处理后的图像对比，识别率达到了92%！
2020年8月份，阿里安全图灵实验室和中科院计算所合作提出一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake视频检测方法，能够从视频中准确识别出被篡改的人脸。
这个识别监测技术是基于DeepFake是单帧篡改的，同一人脸在相邻帧上会有一些抖动，这和自然录像的视频人脸特征会存在差异，因此该研究设计了时空实例，用来刻画帧间一致性，辅助DeepFake检测，这个技术的优势是不需要事先识别建模！阿里新算法从多个人物中识别被篡改的人脸的论文
尽管已有政策强制要求DeepFake视频在传播时必须标注是DeepFake视频，但谁又能保证有人不将其用于非法用途呢？
DeepFake技术还有哪些超丧的用途，各位可以畅所欲言！
十分邪恶，这是一种换脸技术，会被别有用心的人用在不好的地方。
Deepfake，是由“deep machine learning”（深度机器学习）和“fake photo”（假照片）组合而成，本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架，属于深度图像生成模型的一次成功应用。 其实该技术最早版本在2018年初就被提出了，当时在构建模型的时候使用了Encoder-Decoder自编解码架构，在测试阶段通过将任意扭曲的人脸进行还原，整个过程包含了：获取正常人脸照片=>扭曲变换人脸照片=> Encoder编码向量 => Decoder解码向量 => 还原正常人脸照片五个步骤。而ZAO在Encoder-Decoder的框架之上，又引入了GAN（生成对抗网络）技术，不但降低了同等条件下的模型参数量和模型复杂度，同时使生成的人脸更为清晰，大大降低了对原图的依赖，显著提升了换脸的效果，而且基于GAN技术的Deepfake改进版已经在Github开源。 尽管「Deepfake」这类应用非常吸引人，但落到实处还是会引发很多的问题，不论是伦理还是隐私。后面我们将介绍生成对抗网络和变分自编码器两种换脸的解决方案，也许大规模应用还能进一步催生效果更好、算力更少的解决方案。 直观而言，GAN 这类生成模型可以生成非常逼真的人脸图像，那么现在需要将某个人的特点迁移到另一张人脸上，这就需要更多的模块来定义需要迁移的位置与特点。 总体上，「Deepfakes」换脸主要分为以下过程： 其中人脸定位已经非常成熟了，一般定位算法可以生成人脸的特征点，例如左右眉毛、鼻子、嘴和下巴等等。人脸转换也就是采用 GAN 或 VAE 等生成模型，它的目标是生成拥有 A 表情的 B 脸。最后的图像拼接则是将人脸融合原图的背景，从而达到只改变人脸的效果。 当然，如果生成 ZAO 这种小视频，那么还需要一帧帧地处理图像，然后再将处理后的结果重新拼接成小视频。 人脸定位也就是抽取原人脸的表情特征，这些特征点大致描述了人脸的器官分布。我们可以直接通过 dlib 和 OpenCV 等主流的工具包直接抽取，但它们一般采用了经典的 HOG 的脸部标记算法。这种算法根据像素亮度差确定一些「箭头」，从而找到人脸显著的特征点。 如上是一些人脸特征点，如果我们想换脸的表情更加真实和准确，那么也可以使用目前主流的人脸识别算法，它利用卷及网络能生成更完美的特征点。但是这类深度模型需要更大的算力，尤其是在处理高分辨率图像时。 首先对于变分自编码器（VAE），我们知道它希望通过无监督的方式将人脸图像压缩到短向量，再由短向量恢复到人脸图像。这样短向量就包含了人脸图像的主要信息，例如该向量的元素可能表示人脸肤色、眉毛位置、眼睛大小等等。 所以如果我们用某个编码器学习所有人，那么它就能学习到人脸的共性；如果再用某个解码器学习特定的某个人，那么就能学习到他的特性。简单而言，当我们用通用编码器编码人脸 A，再使用特定解码器 B 解码隐藏向量，那么就能生成出拥有 A 的人脸表情，但却是 B 人脸的图像。 这就是 VAE 的解决方案，对于 GAN 来说，它会利用抽取的人脸特征点，然后根据生成器生成对应的目标人脸图像。这时候，编码器同样也会将真实的目标人脸编码，并和生成的目标人脸混合在一起。因此，如果判别器不能区分根据某人特征点生成的人脸和真实人脸有什么区别，那么生成的人脸就非常真实了。 如上所示为论文 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models 的解决方案，它只需要几张目标人脸图，就能根据原人脸的特征点生成极其逼真的效果。 知道了如何制作换脸视频，我们还要掌握一些识别换脸视频的技术，因为这些换脸技术给大众带来欢乐的同时，也在被不少人滥用。这种滥用不仅给公众人物造成了困扰，甚至还威胁到了普通大众。 由于用来训练神经网络的图像数据往往是睁着眼睛的，因此 Deepfake 视频中人物的眨眼或不眨眼的方式通常是不自然的。 去年，奥尔巴尼大学（University of Albany）的研究人员发表了一篇论文，提出了一种可以检测这种不自然眨眼的技术。有趣的是，这项技术使用的也是深度学习，和制作假视频的技术是一样的。研究人员发现，利用眨眼视频训练出的神经网络可以在视频中定位眨眼片段，找出非自然眨眼运动的一系列帧。结果发现，Deepfake 视频中人物的眨眼不符合正常的生理学规律，由此可以识别出哪些是原始视频，哪些是 Deepfakes 视频。 每个人都有独特的头部运动（如开始陈述事实时点头）和面部表情（如表达观点时得意得笑），但 Deepfakes 中人物的头部动作和面部表情都是原人物而非目标人物的。 基于此，加州大学伯克利分校的研究者提出了一种检测换脸的 AI 算法。其基本原理是：利用一个人的头部动作和面部表情视频训练一个神经网络，然后拿这个神经网络去检测另一个视频中的人物动作和表情是否属于这个人。模型准确率达到 92%。 （a）原始人物；（b，c）分别是 Deepfake 人物。 论文地址： 制作换脸视频和识别换脸就像一场猫鼠游戏，造假技术日新月异，打假技术也在不断迭代。但仅在技术层面打击这一技术的滥用是不够的，我们还需要法律的支持。 参考链接：
自考论文答辩推迟
这个问学校还有老师啊
自考本科想要顺利拿学位证的话，是需要经过毕业答辩的。那么，自考本科的答辩时间一般在什么时候呢？答辩时要注意些什么呢？我们一起来看看。一、自考本科答辩时间自考的论文答辩周期为：一年2次；参考往年的答辩时间：上半年在6月左右，下半年12月左右；二、申请论文答辩条件1、必考课程成绩全部合格；2、选考课程达到最低的学分或门数要求；3、本科专业考生加考课程达到所属类的最低的学分或门数要求；4、实践环节考核或毕业论文成绩与所选院校的毕业专业、主考学校一致；5、如有违视记录已达到推迟毕业的年限；6、符合毕业专业的其他条件，详见具体专业的毕业说明。7、未办理过该专业的毕业证书；三、答辩时会提问的内容1、选择该课题的原因；2、研究该课题的意义和目的；3、论文整体架构的安排；4、论文各部分的逻辑关联；5、论文立论的主要依据是什么；6、论文未论及的相关问题还有哪些；7、哪些问题在论文中没有论述透彻；大家在答辩前可思考以上问题，必要时可以自己整理成发言稿，答辩时可以派上用场，做到有备无患，临阵不慌。总之，考生们一定要重视答辩，把这件事做好！才能更加顺利地申请学位证。关于提升学历的任何问题都可以找我们，我们将竭诚为您服务！点击底部咨询猎考网。
可申请延缓答辩（以下简称“缓答辩”），参加下一次毕业论文答辩。申请延期答辩的，需要提前向学院提出申请。一般有正当理由，会同意你延期答辩的。不过每个学校有各自的规定，具体能够延期多久，要看学校的规定，建议是能不延期就不要延期。具体延期多久，也要看毕业学校的要求。
一般不能延期，你要是有事最好询问一下负责答辩的老师，你要是报名的时候已经交过钱了就不需要重复交了。要是报名的时候没交过就带点钱去学校交，一般是200。
推迟论文答辩的理由
可以从以下几个方面来考虑研究生延期毕业的申请理由：
1.你可以从你论文的完整性考量，告知答辩委员会老师你的论文还有部分重要信息未能有相应的结果。
2.你可以从你论文的结果入手，阐述你的论文主要重大结果与预期不符合，你需要花相应的时间验证结果，在结果无误后再进行答辩也不失为一个合理的理由。
3.这个和第一条有些类似。就是你的论文实验结果正在进行中，无法将整篇论文补充完整，所以提出延期申请 。
4.你现在的状态不符合毕业要求，比如需要完成在影响因子达到一定水平的期刊上答辩诸如此类的理由均可。
不论你是因为什么原因想要延期，我都觉得你从现在开始需要重视了，毕竟不论延期与否你的毕业论文始终要完成。最后祝您早日完成毕业论文，早日毕业(^O^)!
① 因为无法参加答辩，可以申请延迟一年毕业 楼主在概念上有误区 1、论文分2部分，一是论文写作，二是答辩，两个成绩回都合格答，综合为论文成绩合格 2、论文成绩合格，该专业下全部单科成绩合格，一些地区需要通过学位英语的，成绩合格，以上条件全部满足后才可以申请办理本科毕业 因此楼主先获得论文的总成绩就可以了，之后再一起办理毕业手续，两者不冲突 希望我的答案可以帮到楼主，望采纳！ ② 硕士论文推迟答辩申请书怎么写 本人是复******级管理学院制工业工程专业硕士研究生（学号******），由于本人硕士论文在2***年*月*日前无法完成定稿，在学校规定提交答辩论文的时间无法提交论文，在此申请延期答辩。 本人承诺在准备下次答辩期间，定期查阅学校相关公告网站，及时了解答辩流程及时间安排，按时提交相关文件参加答辩。 申请学生： 指导老师： 年 月 日 年 月 日 ③ 没有按时交论文和参加答辩，可以延毕吗还是直接不能拿到毕业证 可以延毕。 在提交答辩申请后，因故不能参加答辩的学生，可申请延缓答辩（以下简称“缓答辩”），参加下一次毕业论文答辩。 申请“缓答辩”的学生，须在4月15日之前，向所属学习中心提交“缓答辩”申请，否则视同无故不参加答辩处理。提交“缓答辩”申请的学生，将在其参加完下一次毕业论文（设计）的论文答辩后得到论文终评成绩。 (3)延迟答辩申请条件扩展阅读 答辩申请有关要求 1．毕业论文（设计）答辩采取学生自愿申请的方式。答辩申请提交时间为2016年3月28日-4月5日，拟参加答辩的学生须按时在网上提交毕业论文答辩申请，逾期不予受理。 2．没有按时在网上提交答辩申请的学生不能参加答辩。 3．提交答辩申请后，学生须按要求参加答辩。无故不参加答辩者，论文终评成绩为“不及格”。 4．补作毕业论文（设计）的学生不能申请毕业论文答辩。 5．在提交答辩申请前，学生务必先在网上提交论文终稿，同时需在3月28日至4月5日答辩申请提交期间，将论文终稿打印稿一式三份送到远程与继续教育学院103办公室。所提交终稿打印稿内容需与网上提交的论文终稿内容保持一致，如二者出现差异，答辩成绩评审将以打印稿内容为准。 ④ 我是大四学生，能申请延迟论文答辩吗 自考生可以,统招不行. ⑤ 研究生延期答辩了，如何写延期答辩的理由，才不影响找工作呢着急！！！ 生病了，因病需要休息所以无法按时完成论文，所以延期。 ⑥ 延迟递交劳动仲裁答辩书申请报告怎么写 不需要写延迟答辩书，可写好后当庭提交，如还需延期，则开庭可故意缺席一次，仲裁庭会另行通知开庭时间，到时必须出庭，出庭时提供答辩书即可。 ⑦ 本科论文答辩网上申请时间错过有什么补救措施吗 如果是自考本科通过了毕业答辩的时间，那么可以等到下一次，因为这个时间是比较宽松的。 ⑧ 研究生论文答辩过了可以申请延期毕业吗 论文答辩通过了，正常毕业后可以申请暂缓就业，这样可以以应届生的身份找工作等。 ⑨ 由于硕士毕业论文重复率高，被要求延迟半年答辩，请问申请延长学习年限的详细理由怎么填写，谢谢！ 建议写成论文未完成，一般硕士学习年限要二年至四年的弹性学制，推迟一下也没什么的 ⑩ 请问，如果毕业答辩通过了，还能顺利申请延期吗 那么想不开呢，毕业前各种表不填试试能不能延期
毕业论文初稿推迟交
为了不影响按时毕业，要尽早的联系自己的导师，然后说明情况，看是否能够延长。如果你这个毕设论文的时间是学校规定的，那最坏的结果就是有可能是延长毕业了。
迟交了也能交上去就没问题啊，大学只是人生中的一个阶段，不代表全部，是金子总会发光，就算一次的game over.也不代表全部的人生失败。
论文初稿没按时交咋办如下：
问题一：如果没交毕业论文会怎样？ 不交就没有毕业证吗？那么严重。。。你打电话好好跟辅导员说说，实在不行，杀回学校去，宝贝好好说说应该没问题的。
问题二：大学毕业论文迟交了怎么办 你的毕业论文迟交肯定是你的不是了，你可以尝试：首先珐你的班主任和论文辅导老师解释为什么会迟交，立即补交后再向教务部门申请发放毕业证，必要时写一份检查问题三：毕业论文没交会怎样 你可以和女老师潜规则，你可以毕业了。
问题四：六月份就要毕业了，但是还没交毕业论文，这种情况怎么办 大学四年学习，毕业之前完成一篇论文(设计)是我们现行的做法。
实行这一办法的初衷是好的，目的是检验学生大学四年的学习情况，考察大学生综合运用知识的能力，同时还能看到学生的动手能力、获取新知识的能力和研究能力，为他们进一步深造或就业提供某种能力的证明，其积极意义是不言而喻的。
不过随着形势的变化，特别是招生规模扩大以后出现的就业困难，学生在完成毕业论文(设计)的时候已是心有余而力不足，能混则混，能拖则拖，实在不行干脆在网上下载一篇交上，毕业论文(设计)的质量无法得到保障。
如果允许提交，并且教授收下了，也许没有问题。建议联系教授确认一下。如果提交机会都没有，那就只能延迟毕业了。