发布时间：
硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。但是在论文答辩之前要经过审核的，还是要注意一些为好。对论文的认真程度，要看你的答辩组的老师态度了，还有硕士论文在毕业之后，还会经历一次教育部的抽查，如果到那时被发现出了问题，就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的，就避免使用虚假数据。
结论错误的多的是，谨慎推测别人作假（最好不要认为别人作假），所以一定要批判性得看文章。所以记得有一句话：理论物理的人都认为自己的结论可信，但别人不信。实验物理的工作别人都相信，唯有自己不信。一般来说感兴趣的重复下实验或推导。重复不出来就要找原因，仪器不如人，还是水平不如人，还是没看懂。要认为文章有作假一定要慎之又慎，万分谨慎。在我审查文章时，我们必须认定作者的实验数据没有作假。这是要求。至于逻辑漏洞导致的文章结论错误就很多了，不过多看了终能分辨出来。关于逻辑漏洞，会导致文章的结论错误，不是作假，也无关道德。科学的进步本来就是在争论中得出正确结论。在数据有限的情况下，只能凭借忽略次要因素，和猜想来建立模型。那么模型不正确的可能性很高。历史上的大牛们也经常犯错，比如泡利就一直不相信杨-李的弱宇称不守恒一样一样。但是在发展过程中，当实验的数据积累到一定程度，正确的结论就会呼之欲出。最后，作假非常恶劣，作假必须严惩，但必须有足够的证据。科研上一开始的新现象大都是偶然所得，重复性不好很正常。重复性好那不是科学，是工程。
只要不是太明显的错误就可以，比如有百分比的，所有加一起一定要是百分之百，其中小项差不多就行
当然会查真实性的。毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。
不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的~
当然会查真实性的。毕业论文里面如果出现了实验数据，这些数据必须是真实的，有效的社区是通过科学研究实验得到的，千万不要胡编乱造，这些数据如果捏造的话，很容易被导师或者说被别的老师发现，一旦发现会被认定为学术不端，学术不端就直接取消毕业资格。
会。本科论文毕业后是会进行查重的并且主要是以全省为范围抽查的形式选择几份本科论文进行二次查重。虽然这个几率是有点小，但是如果某位同学真的运气那么好不幸被抽查到，那么这位同学在这之后的半个月甚至是一个月怕是都会很难过。
这就带给很多高校生一个警示，在撰写本科论文时一定要达到高校本科论文标准，那么在这之后几年乃至十几年后的论文抽查环节都是不需要担心的。
本科高校生在撰写本科论文时一定要注意降重，以下是现阶段论文降重的几个技巧。
1、修改措辞
基本上社会上所有的论文查重系统都是以重复字符数来判定论文是否存在抄袭等学术不端行为，所以本科该校毕业生可以通过改变句式，添加删减修饰语，同义词替换的方式来降低论文出重复字符数。
2、图片
社会上的论文查重系统对于图片的检测功能是不完善的，包括现阶段最权威的中国知网查重系统，本科高校生可以利用这一点，在不影响论文大意的前提下，对论文中出现的重复数据以截图的形式展示，避免知网查重这一部分内容。
会查的。目前来说很多查重系统都检测数据的，具体要看查重系统本身的检测范围，维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、博士，硕士学位论文全文数据库、外文特色文献数据全库、中文主要报纸全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、高校论文联合比对库、中国专利特色数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源，互联网文档资源、港澳台文献资源、图书资源、古籍文献资源、IPUB原创作品、年鉴资源、个人比对自建库。
除非你的数据有太大的漏洞，答辩时老师才会问你数据的问题。一般你的指导老师会在你写论文时如果数据有问题，会给你指出来的。
只要不是太明显的错误就可以，比如有百分比的，所有加一起一定要是百分之百，其中小项差不多就行
会的，老师对数据都很敏感的，如果要改，改的东西太多。还是要严谨的对待论文啊。硕士论文修改实证结果会被发现。首先，硕士论文需要经过导师审核，预答辩，外审，答辩等多个环节，在这些环节中可能就会被参与的专家发现你的修改情况。其次，如果这些阶段都没有发现，那么恭喜你，你给自己埋了一个雷，如果之后被发现就是学术造假，追回学位。
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。