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这是数据造假！！！！
你可以花钱找别人做，但这样编造数据，呵呵，不敢苟同
不需要。本科生园艺生论文投稿只需要将已将完成的完整版的论文进行投稿提交，不需要原始数据为参考。
需要。中山大学研究生发表中文期刊论文是不需要提交原始数据的。中山大学，简称中大，位于广东省，由中华人民共和国教育部直属，是教育部、国家国防科技工业局和广东省共建的综合性全国重点大学。
一般来说，在提交深度学习相关的论文时，需要提供实验数据来支持你的研究成果。这些实验数据可以是你在进行实验时所使用的数据集，也可以是你手动构建的数据集。这些数据通常被用来验证你的算法是否有效，并且可以被其他研究人员复现你的实验结果。因此，在提交深度学习相关论文时，需要准备足够的实验数据来支持你的研究成果。
一般不需要。
硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。
在我国普通硕士研究生分为学术型硕士和专业型硕士（均有全日制和非全日制两种学习形式），主要通过拥有各高等院校举办的硕士研究生招生考试来进行招生。
2017年非全日制研究生诞生，全日制与非全日制开始实行相同的考试招生政策和培养标准，两者学历类型均为普通高等教育（统招学历），其学历证书及学位证书具有同等法律地位和相同效力。
硕士课程通常安排在学士之后，一般而言硕士课程需要2-3年的时间，但根据国家及科系不同，有的硕士只要一年就能取得，有的则需要三至四年。招收与培养硕士研究生的单位既有拥有硕士点的普通高等学校，也有拥有培养研究生资格的相关科研机构。
有的国家采取学士、硕士一贯制的学制，例如德国、奥地利，而实施英美学制的国家中，也有不少开办一贯学制，缩短学生从高中毕业后至硕士之间的时程。有些硕士课程如MBA等，除了学士资格外，通常还会要求若干年的工作经验。在大部分的国家，硕士是攻读博士学位的基本门槛。
通常情况下，论文研究中支持你得出结果和结论的数据统称为原始数据，但对于提交原始数据的要求并不是所有SCI期刊都有，不同刊物对于这方面有不同的要求。1、其实大多数SCI期刊不会要求作者提供原始数据，因为这种会涉及到作者的著作权等相关事宜，很多作者为了保护自己的文章，不愿意公开文章的原始数据，所以一般情况下，作者无需提交原始数据。2、如果是审稿编辑或者外审专家对文章中的数据有所质疑或者有疑问的情况下，明确要求作者提供文章的原始数据，那作者就不得不提供了，且不限于原始数据，还包括数据的处理过程、所使用处理软件的序列号等详细信息。
检验检测机构资质认定管理办法中规定“原始记录和报告的保存期限不少于6年”。而作为论文发表的话，默认就是不能少于5年，所以论文发表他们的数据必须是在有资质的实验室里去做的。因为这样的实验室会给他们保留6年大于他们论文要求的5年。
专家提醒：一般不会要的，审核的时候发现有问题，会找你要
是的，外文发文章需要备份数据。备份是非常重要的，因为它能够保护你的文章免受意外损失或误删除。备份数据也可以使你的文章可以方便地转移到不同的电脑，以便在新的电脑上继续工作，而不会丢失任何数据。
不需要。毕业论文通常是不需要上交原始数据的，原始数据一般自己保存，还要发给自己的导师，以便在发表正式论文时使用。毕业论文只需要罗列整理好的实验数据，有些必要的数据可以以附录的形式放在论文的最后，但不需要你将所有的数据文件整体上交。
sci论文投稿需要作者认真对待，sci论文在投稿的时候，要不要提供原始的数据呢?相信这个问题也是很多作者朋友在关注的，sci论文投稿要求较高，且每一个期刊对于论文的要求都不同，下面aeic小编来跟大家具体聊一聊吧。
通常情况下，论文研究中支持你得出结果和结论的数据统称为原始数据，但对于提交原始数据的要求并不是所有SCI期刊都有，不同刊物对于这方面有不同的要求。1、其实大多数SCI期刊不会要求作者提供原始数据，因为这种会涉及到作者的著作权等相关事宜，很多作者为了保护自己的文章，不愿意公开文章的原始数据，所以一般情况下，作者无需提交原始数据。2、如果是审稿编辑或者外审专家对文章中的数据有所质疑或者有疑问的情况下，明确要求作者提供文章的原始数据，那作者就不得不提供了，且不限于原始数据，还包括数据的处理过程、所使用处理软件的序列号等详细信息。
如果是提交论文的话，是不需要提交原始数据的，但是你的论文里面必须有备注说明，而且论文还是要经过查重的
深度学习论文投稿需要提供实验数据。论文是需要实验数据作为基础的，论文的一切实验数据都必须是真实的，否则没有意义。
一般不需要的，文章通过检测没有抄袭，有一定的学术价值都可以发表的。不过级别高的刊物审稿和要求都比较严，要看发什么样的刊物。不妨向公务员之家网站了解一下。
一般是不需要审核原始数据的。
一般来说，在提交深度学习相关的论文时，需要提供实验数据来支持你的研究成果。这些实验数据可以是你在进行实验时所使用的数据集，也可以是你手动构建的数据集。这些数据通常被用来验证你的算法是否有效，并且可以被其他研究人员复现你的实验结果。因此，在提交深度学习相关论文时，需要准备足够的实验数据来支持你的研究成果。