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1 研究生发表的论文可以在学术搜索引擎和学术论文数据库中查找。2 学术搜索引擎包括Google Scholar、百度学术、万方数据等，学术论文数据库包括CNKI、WanFang Data、维普等，这些平台都可以在线搜索到山东师范大学研究生发表的论文。3 此外，山东师范大学的图书馆也会有相关资源，可以前往图书馆咨询工作人员获取帮助。
山东师范大学研究生发表的论文可以在学校的学术期刊或者科研数据库上查看，比如CNKI、万方数据库等，原因是这些数据库收录了大量的学术论文，包括山东师范大学的研究生发表的论文。
近几年，教育部对学生的学术问题十分关注，各种学术丑闻层出不穷，论文查重的意义对学生而言意义深远，对理解硕士论文数据库十分重要。 论文查重系统主要对硕士毕业论文查重系统可以进行信息数据库技术更新，并在原数据库的基础上发展增加了硕博论文大学生联合对比数据库对照库。 对毕业生来说，如果学生抄袭这些数据库中的论文，将被视为重复论文。因此，学生不应该冒险，在他们的论文中使用的参考数据没有用于参考他们的硕士论文。不言而喻，目前的论文查重系统，即查重研究生毕业论文进行系统，基本覆盖了中国国内企业大部分学生学术研究论文、期刊论文、专著、外文参考文献等数据，所以我们大家不要抱着侥幸心理，要多读一遍。 论文查重系统数据库的介绍仅仅是为了方便同学们对查重系统有更多的了解，怎样才能避免重复率过高的问题，本校可于其他的论文查重系统检测，对重复率进行修改后再交由校方审核，如：paperfree。
1、知网 知网是国内最权威、应用最广泛的数据库,想必大家都很熟悉。在国内的晋升考核和毕业考核中,知网查重的要求最为普遍。知网包括了国内绝大多数的期刊和文献,而知网是国内学术论文出版的最终要求,比国内其他数据库使用和认可也更广泛。2.Sci Sci是世界上学术价值最高、认可度最高的数据库,可以说是衡量国内外科研水平的最高标尺。国内高水平职称评审有sci 论文发表的相关要求,除此之外,研究生和博士生也有sci 论文出版的要求。3.Ei Ei是工程技术的索引,是国际范围内仅次于sci的数据库。具有很强的专业针对性
向网站或者周边投放调查问卷，搜集足够的数据资料。现在网站投放链接很方便，自己把问卷资料整理出来，发散式投放，很快就可以搜集足够的数据了。经管论文数据太少会严重影响论文的质量，虽然思路与创新很重要，但一切支撑还得靠事实说话。
论文数据不理想怎么办如下：
可以根据文献资料进行查询,将数据修改过来就可以。
学术论文的特点如下：
一、学术性。
学术论文的学术性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。
二、科学性。
学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。一般来说，学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法，符合“实事求是”、“有的放矢”、“既分析又综合”的科学研究方法。
三、创造性。
科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。
四、理论性。
指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
这要看指导老师的态度了，如果数据编造特别离谱，而且非常明显。指导老师认真一点就会发现，查出来后就会要求重写或者不能通过。
严格的说，是没有问题的，编数据还是比较常见，只要你的理论没有错误即可不会被查出来的
如何辨别在职研究生论文是否造假？作者：本站来源：在职研究生教育网上传时间：2014-12-0413:34:17由于少部分在职研究生学员对于在职研究生论文撰写答辩存在一定的侥幸心理，试图通过代写买卖、抄袭等明令禁止的渠道蒙混过关，最终却酿成延迟毕业甚至无法获取学位的惨剧。在职研究生论文具有严格的审核机制，造假论文始终难以逃脱判别标准的法眼。对于在职研究生论文造假如何判定，主要从以下五点考量：1、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织在职研究生论文代写的；2、购买、出售学位论文或者组织在职研究生论文买卖的；3、伪造数据的；4、剽窃他人作品和学术成果的；5、有其他严重学位论文作假行为的。作为在职研究生进修的最后一道关卡，在职研究生论文对获取学位的重要性以及关键意义想必大家也是心如明镜。所以，面对论文代写、抄袭等在职研究生论文陷阱，请各位在职研究生学员务必绕行。（责任编辑：洋洋）考研政策不清晰？在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士开放网申报名中。
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
研究生造假数据绝对是不可接受的行为，这样的行为会给导师带来负面影响，甚至可能会被认定为学术不端行为，因此，研究生造假数据算是坑导师的行为，应当避免。
研究生造假数据是对导师的不尊重，也是对科学的蔑视。这是一种不负责任的行为，会给导师和研究生带来负面影响，因此不能算是坑导师。
数据造假者通常被抓住的流程只需两个步骤。首先是数据被质疑是造假者被发现，同时还需要第二步，即文中描述的获取数据的方法并不能实现。
研究生论文数据造假会被发现如下：
造假被查出来的大都是生物，材料之类的领域，然而计算机（特指深度学习）才是重灾区，造假容易复现困难随机性强，别说二流论文，顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室，其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线，所有人都知道是个指数曲线，你搞个新的剪枝条件，水一点咱不求正确解，毕竟大部分应用下并不需要正确解，切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大？5次实验最好的跟最坏的比啊，还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊，再不行说实话你随便编个数也没人看得出来，毕竟理论上行得通，行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的，顶多偷懒不想做实验，到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位，想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的，那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work？
再进一步，古典ML还要你写程序做实验，到了DL里这些全都可以省了，完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search，随便找个domain画个图，编个比SOTA高一点的精度，一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码？某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码，
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件，甚至直接sample数据进train loop，好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升为novel approach了，就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
如果确定别人的资料是错的，就把资料修正过来，按自己的思路处理。
还是等proof来后改？会给我重新审稿吗？不改行吗？谢谢各位啊。 请大家帮忙啊 改正的话会重新审稿吗？ 尽快向杂志社说明情况 他们会给你答复 如果不是重要结论的修改 一般会重新审稿后录用 谢谢小小鸟啊 你是说不会重新审稿 是吗？ 顶一下 是SCI杂志吗？发生这种事的原因，是编辑不懂统计，审稿人的统计知识有缺陷。有些统计学问题，以一些简单计算就能发现问题。我发现国内杂志，哪怕是国内顶级杂志也会发生此类问题，因此曾想，建议所有杂志社要增加两个位置，一个叫统计审计；另一个叫原始资料审计。要是这样的话，可避免很多低阶错误，但，这样就会断了很多人的晋升之路。 [标签:content1][标签:content2](责任编辑：admin) 【求助】请教BBRC的投稿状态【求助】投稿选杂志遇到的【讨论】作者署名单位问题【求助】大修后投稿过去一【求助】投稿要求大修的几【共享】3年发表82篇SCI Jo【求助】肝移植方面的文章【求助】Waiting for Potential【求助】求助该投往那个刊【转贴】给SCI写手的一点参【求助】投sci杂志要求推荐【求助】求教——中国当代【求助】这些杂志是合法杂【求助】我该怎样回答这个
是自己发现的吗？是的话，对未排版定稿的立即纠正，已排版定稿的插一个更正说明，已经发表的论文在下期赶紧发一个勘误告示。
如题，以前发表的文章的论文资料有点错误，现在写毕业论文，毕业论文里面改正过来可以吗？ 修正一下，发一个Erratum去原来杂志，有专门这种文章型别的， 毕业论文你就当写书，独立于发表论文的，当然可以改过来dale79(站内联络TA)论文有错误是常出现的事情，看你毕业论文怎么对待，可以避开，也可以纠正，这个要分错误的性质而定，如果是论文理论错误导致资料错误就比较麻烦，如果理论正确，而只是选取的算例错误，则可以避开silentmoon(站内联络TA)Originally posted by purezhang at 2010-07-12 22:41:07: 修正一下，发一个Erratum去原来杂志，有专门这种文章型别的， 论文有错误是常出现的事情，看你毕业论文怎么对待，可以避开，也可以纠正，这个要分错误的性质而定，如果是论文理论错误导致资料错误就比较麻烦，如果理论正确，而只是选取的算例错误，则可以避开 谢谢！是模拟的结果错了，理论应该是对的。当然基于模拟的结果在论述上需要修正。请教一下，我可否附上新的模拟结果？purezhang(站内联络TA)Originally posted by silentmoon at 2010-07-12 23:51:18: 没问题的，有人问起时你绕得过去就行 然后若干年后有人引用你的资料发了文章时， 没问题的，有人问起时你绕得过去就行 然后若干年后有人引用你的资料发了文章时，你再告诉他，我这里面有东西是算错的 我也认为只要不是理论上问题还是比较好解决，怕的的公开发表的论文有理论硬伤就比较麻烦了
如果你不需要发表的话，那就尽量的编严谨一些，别被指导老师发现了就好。 你也可以去看看同领域有的论文去看看他们的资料，去模仿他们的资料，数值尽量随机一点，不然太明显了
你很追求完美啊，但也说明你做事不够细心，其实每个人写微博都可能出现错别字，没关系的。你可以再写一封，改掉错字啊。如果简历里面有错别字就不好了，不过那肯定是可以改的。有些事情做错了，就无法挽回了，所以在我们做事说话的时候，最好细心一些，养成好习惯。
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