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论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
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。
当然，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。
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。
当然，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。
很多同学的论文根本也没有创新点，也就重新排列组合，旧瓶装新酒，其实大家都懂，根本没有任何学术价值，完全是为了毕业。
很多东西也是先有结果后有数据和过程，老板希望他是个什么结果最后凑数据，把不符合结果的数据都去掉，凑过程，把几次和结果偏离大的实验过程隐去不提。然后一篇漂亮文章就诞生了。
当然大而且是很大的。毕竟现在的论文基本上都要查重核查你的引用数据来源的
硕士论文数据造假被发现的几率大吗 ，这是论文数据造假，是能被发现的 ，是信息高速发达的时代，任何信息数据，都是可以被查到的
论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
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。
当然，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。
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。
发不发现有很多因素，但是一旦被发现，肯定就会被取消学位。因此建议不要造假。
硕士论文的数据造假一般会被发现的，因为在答辩的时候可能老师会问你这个数据得来的整个过程，并且呢论硕士论文就算没当时没被查出来，事后进行一个抽查再被查出来也是会取消你的学位证的。
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。
论文数据造假能看出来。
毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
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。
当然，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。
我来贡献一个答案！
网报 重庆大学学位研究生张循研究生论文抄袭，部分抄袭都能拿到学位！！现在还当了中国民生银行重庆分行的一个行长！有图有真相！！！
不管是哪个地方、哪所大学都不能说它就不存在抄袭造假的现象，像北大、清华这类的顶尖名校，确实整体氛围很好，但也不能说里面就一定没有“老鼠屎”。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
1. 2008年10月16日，浙江大学药学院收到反映药学院副教授贺海波学术不端的邮件。收到该邮件后，在院、校两个层面相继组成了调查组，当天即着手调查此事。2008年10月23日，在学校着手调查贺海波学术不端行为一周后，“新语丝”网站披露了其一稿多投行为。经过一段时间的演变，春节后，事件引起了众多媒体和社会各方面广泛关注，成为社会舆论的一个热点。贺海波2006年6月博士毕业后进浙江大学药学博士后流动站从事研究，合作导师为李连达院士。李连达是该校聘任的药学院院长。在整个“贺海波论文事件”处理过程中，学校共核查了贺海波及其所在研究室相关人员涉嫌学术道德问题的论文20篇，其中贺海波涉及论文9篇。除作为合作作者的1篇论文外，贺海波作为第一作者的8篇论文均不同程度地存在剽窃、抄袭原博士导师实验数据，以及一稿两投、部分图表数据张冠李戴、重复发表、擅署他人名字、擅自标注基金资助、捏造知名专家帮助修改英语等严重学术不端行为。有鉴其问题确凿，本人供认不讳，学校当即作出了处分：去年11月决定撤销其副教授职务和任职资格，解除聘用合同。由于贺的行为在国内外范围内造成了极其严重的后果，学校决定将其开除出教师队伍。贺海波8篇有学术造假内容的论文的通讯作者均署为我校中药药理研究室主任吴XX副教授。根据至今近4个月的调查，没有证据指向吴直接参与了上述论文的写作和最初投稿；但他在贺海波的部分问题论文录用或刊出后，作为通讯作者将其用于申报项目，负有不可推卸的责任；本人也存在重复发表学术论文等问题；此外，中药药理研究室的学风监管失范，作为研究室主任严重管理失职。最近，我们在查清事实的基础上作出决定：撤销吴担任的中药研究所所长助理及中药药理研究室主任职务，给予行政记大过处分，并解除其聘用合同。根据所有相关人员的陈述、笔迹鉴定和目前掌握的其它材料来看，涉及贺海波8篇有学术造假内容的论文中李连达院士的署名，是在其不知情的情况下被贺海波擅署的，没有证据说明李连达参与了论文造假、剽窃和抄袭等。李连达院士作为院长、学术带头人和合作导师，对贺海波事件负有疏于管理、教育不力、监管督察不严的责任。现院长任期届满，学校将不再续聘。2. 2009年的岁尾对于井冈山大学的讲师刘涛和钟华来说将是难跨过的一道年关，他们在2007至2008年共发表70篇论文的骄人战绩变成了一场难以收拾的闹剧。日前，一份三人署名的社论通告近期发布在国际学术期刊《晶体学报》上，认为刘涛和钟华的70篇论文涉嫌伪造数据，明确指出，这些研究“是不可能从这些数据中产生的操作”的“学术欺”。消息在国内引起热议，对井冈山大学校长张泰城来说，更是平地惊雷。张泰城：原来从来没有发生这样的事情，我们也感到非常震惊。其中一个人在外面学习，我们把他叫回来，停职调查，一经查实我们会严肃处理。这是他们个人的行为，学校对这样学术造假、篡改数据的行为是非常痛恨的，井冈山精神就是实事求是。除了论文数据涉嫌造假，两名作者的身份也从讲师摇身变成了教授和博士，许多网友对这双重欺非常愤慨。记者采访了井冈山大学党委书记万继抗，在万继抗的介绍中，第三重造假又浮出水面。万继抗：刘涛是搞工学的，从专业发展上他不可能在这个领域里研究，但他偏偏在这个领域里发这么多文章(27篇)。他也是受到钟华的启发，钟华私下里把这里面的奥秘告诉他，然后他就也有意在上面发文章。名利驱使应是关键什么有这么大的吸引力，使两名讲师为了发表论文不惜频频犯错，许多评论都指向职称评定，调查中记者发现，名利的驱使才是关键。井冈山大学校长张泰城：跟他们两个评职称应该都没有关系，如果2007年的文章应该在2007年初或2006年做的，但他们都是讲师，到现在还是讲师。万继抗：不好认定他们是为了评职称而造假，如果是为了评职称他不会要求这么多论文，不会要求在一个刊物、短短的一段时间里发几十篇，这已经是有点疯狂的行为了。他不是职称评定的导向功能了。在核心期刊上发表文章，被三大检索系统检录的文章，篇数都很低的，不会要求有几十篇之多，(应该是)是个人名和利的驱使了。万继抗也表示了对刘涛和钟华的痛心。万继抗：这两个老师这种情况我们也很痛心，30多岁，正在一个好的趋势当中，出现这么严重的违反学术道德的行为，对他们将来的发展肯定会产生极大的负面影响，这是一条“高压线”啊。井冈山大学校长张泰城表示，论文涉嫌造假1年前也引起了学校的怀疑，但刘涛和钟华草率的解释导致了有关职能部门的忽视。张泰城：他们发论文的事学校有关职能部门是知道的，因为我们会统计。一开始就怀疑他造假，觉得怎么会发表这么多，后来他们说晶体这种比较容易，发现一个分子的结构有点差异。《晶体学报》社论表示，调查仍在继续，所有由井冈山大学投递到《结晶学报》相关卷册的稿件现已被标记，并检查其真实性，问题论文数量可能继续攀升。不少人评价，这是“井冈山大学”被拖入了黑名单，这意味着，未来，有可能来自这个学校的任何论文，都要经过严格的审核，才能在国际学术刊物上发表，井冈山大学党委书记万继抗坦言，负面影响需要一一面对。万继抗：产生的负面影响极广泛，这个是肯定的。对井大的形象、对井冈山大学的教师都会产生影响，如果《晶体学报》采取一些制裁的措施，这也是情理之中，网友有批评也是情理之中。3. 黄宗英，男，1993年攻读北大美国文学博士学位，1996年7月留校任教，1997年8月晋升为副教授，事发前是系工会主席。对黄展开调查起因于今年1月2日，一网民在学术批评网上发表《一部不折不扣的抄袭之作———评北京大学英文系副教授黄宗英先生著〈艾略特———不灭的诗魂〉》。这位署名为“钟南虎”的网友以7000余字篇幅详细罗列《艾》书的剽窃细节，认为黄的《艾》书乃基本直接剽窃自英国作家彼得·阿克罗伊德所著《艾略特传》。此后，北大外语学院成立学术小组进行调查。2月18日，黄宗英提交《自查报告》，认为“直接从《艾略特传》中译本抄袭而来的”文字只占总字数的25．6%，其他是用“采用”、“参照”、“改写”、“改译”等方法，不算直接抄袭。对于其他书稿以及论文存在的问题，黄则予以否认。但《北京大学英语系核查组关于黄宗英学术剽窃行为的评价报告》称，根据《美国语文学会研究论文写作指南》对剽窃行为的定义，黄宗英的《艾》书剽窃部分占到全书的74%。同时，黄宗英在国际会议上宣读的论文《“一个人本身就是一座城市”：威廉斯的〈帕特森〉》，基本上是对三位美国学者论述长诗《帕特森》的原文进行缝补连缀而成的抄袭作品。《北京大学英语系有关黄宗英学术违规问题的定性意见和处理意向》显示，今年1月起，北大英语系学术小组对黄宗英1999年至2003年期间的学术成果：《艾略特———不灭的诗魂》（长春出版社1999年）、《抒情诗史论》（北京大学出版社2003年）、英诗《古舟子咏》详注、8篇学术论文，以及1篇英文国际会议论文的审查发现，“所有发表著作均有明显剽窃问题，且程度严重，面积大……有严重剽窃情节的文章达20篇”。北大英语系副教授黄宗英因学术剽窃行为，日前被院方解聘。黄的剽窃细节以及北大外语学院的处理意见已在学术批评网上公开发表。4. 黄庆，男，教授、博士生导师，四川省首批学术和技术带头人，历任西南交通大学研究生院副院长、院长和西南交大副校长。西南交大经管学院院长贾建民在内的7名教授，实名举报黄庆9年前的博士论文抄袭。西南交大学术委员会作出认定结论，称“黄庆博士论文第四章抄袭事实成立，且性质较严重”。随后西南交大对黄庆的抄袭问题作出处理，取消其博士学位，撤销其研究生导师资格。最近记者从西南交大的官方网站上看到,该校现任领导名单中,曾经担任该校副校长的黄庆没有名列其中。5. 学生举报导师：全国最早的案例是2011年山东大学博士后甄鹏举报其硕士阶段的导师山东大学物理学院教授李华学术不端。 与此相关联，甄鹏将其同事起诉到法院，最后闹到最高人民法院。此事经《济南时报》、《齐鲁晚报》、山东电视台齐鲁频道和公共频道报道，科学网、新浪网等转载，引起当时的广泛关注。2014年初，复旦大学王宇澄举报其导师王正敏院士成为舆论热点。 这是第二起学生举报导师事例。
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，
然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
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。
3、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。
本科毕业论文问卷数据伪造会有发现的风险，属于学术不端行为，详细介绍如下：
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。