问：论文数据可以造假吗
- 答：不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论慎蠢文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文散孝手买卖的；由他人 、为他人 学位论文或者组织学位论文 的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做冲嫌出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
问：论文数据造假会有什么后果
- 答：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，都信激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、解决实宴洞际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理晌坦枯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。
问：研究生论文数据造假会被发现吗
- 答：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，再不行竖搭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碧纤乱胆的把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，悔档就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。
