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想必很多同学都遇到过这样的问题，在写论文的时候，尤其是以某个公司为例，需要去查找相关的数据，比如说企业的财务数据，内部控制数据，融资或者应收账款等相关数据，那这些数据去哪里找，很多同学都比较迷茫。
写毕业论文需要公司的哪些数据？.首先找到公司近年来的年报资料，这个资料是比较全面的，对论文的研究也比较有用，一般选取最近5年内的即可。.各种统计年鉴；行业协会；国际组织（联合国，亚太经合等）；或者直接上网站查找，或者邮箱or留言...
2.如果代码复杂，上人家主页找，找不到就果断发邮件要，作者通常会给代码。不给肯定有猫腻，你可以在paper里说“没有和XX对比，原因是作者拒绝提供源代码”。3.如果是某些公司的研究院做的，数据和代码都不公开，就别去follow了。
这个问题要看您的论文中是否涉及到该企业的核心数据和未公开信息，以及是否对该企业形象造成影响。在知网数据库上我们可以很容易看到对大公司如联想、华为等公司的分析和解读，这些分析的数据大多来源于公开信息，而且也没有对该公司过于的分析，不构成侵权。
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
若大家把公司简介的内容照搬到论文中，而且没有加上正确规范的引文符号，肯定会对最后的论文查重率造成很大的影响。毕竟，这些内容不是原创的，以前的学术论文和权威资料很容易找到类似的内容，论文查重系统当然可以检测重复的内容。
我们都知道生信发SCI能毕业，能评职称，更能申请基金，而且生信SCI不是meta分析和review综述类，它更是原始数据的，你的原始数据可以自己拿去测序的芯片，也可以利用公开数据库的芯片，简单概括…
有些论文公开了代码，也公开了数据，但是论文里没有提到数据划分问题，数据如果比较少的话，不同的划分会导致结果不同。四、众所周知的原因这个原因大家心知肚明，我就不说太明白了，这个情况出现在很多国内作者的论文里。这个在公开数据上比较少见。
引证的规范性，是指在论文中引用他人的成果或话语，需要在文中明确注明其确切出处，主要包括标注注释和列出参考文献。引证不规范也是很多“不合格论文”的共性问题，包括论文数据和引用文献没有标注来源，以及参考文献的罗列不规范。
如果作者没有及时答复，论文会被添加到“不可复现的机器学习论文列表”中。这相当于一种“公开处刑”。“PaperswithoutCode”平台的创建者直言：“如果其他人不能以该论文为基础或基准，则公开发表的有实证结果的论文毫无意义。”这些努力都在逐渐起效。
想必很多同学都遇到过这样的问题，在写论文的时候，尤其是以某个公司为例，需要去查找相关的数据，比如说企业的财务数据，内部控制数据，融资或者应收账款等相关数据，那这些数据去哪里找，很多同学都比较迷茫。
写毕业论文需要公司的哪些数据？.首先找到公司近年来的年报资料，这个资料是比较全面的，对论文的研究也比较有用，一般选取最近5年内的即可。.各种统计年鉴；行业协会；国际组织（联合国，亚太经合等）；或者直接上网站查找，或者邮箱or留言...
2.如果代码复杂，上人家主页找，找不到就果断发邮件要，作者通常会给代码。不给肯定有猫腻，你可以在paper里说“没有和XX对比，原因是作者拒绝提供源代码”。3.如果是某些公司的研究院做的，数据和代码都不公开，就别去follow了。
这个问题要看您的论文中是否涉及到该企业的核心数据和未公开信息，以及是否对该企业形象造成影响。在知网数据库上我们可以很容易看到对大公司如联想、华为等公司的分析和解读，这些分析的数据大多来源于公开信息，而且也没有对该公司过于的分析，不构成侵权。
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
若大家把公司简介的内容照搬到论文中，而且没有加上正确规范的引文符号，肯定会对最后的论文查重率造成很大的影响。毕竟，这些内容不是原创的，以前的学术论文和权威资料很容易找到类似的内容，论文查重系统当然可以检测重复的内容。
我们都知道生信发SCI能毕业，能评职称，更能申请基金，而且生信SCI不是meta分析和review综述类，它更是原始数据的，你的原始数据可以自己拿去测序的芯片，也可以利用公开数据库的芯片，简单概括…
有些论文公开了代码，也公开了数据，但是论文里没有提到数据划分问题，数据如果比较少的话，不同的划分会导致结果不同。四、众所周知的原因这个原因大家心知肚明，我就不说太明白了，这个情况出现在很多国内作者的论文里。这个在公开数据上比较少见。
引证的规范性，是指在论文中引用他人的成果或话语，需要在文中明确注明其确切出处，主要包括标注注释和列出参考文献。引证不规范也是很多“不合格论文”的共性问题，包括论文数据和引用文献没有标注来源，以及参考文献的罗列不规范。
如果作者没有及时答复，论文会被添加到“不可复现的机器学习论文列表”中。这相当于一种“公开处刑”。“PaperswithoutCode”平台的创建者直言：“如果其他人不能以该论文为基础或基准，则公开发表的有实证结果的论文毫无意义。”这些努力都在逐渐起效。
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