硕士期间发表的sci论文造假

硕士期间发表的sci论文造假

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。

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。

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。

硕士发表论文造假的多吗

比例不多，但比较常见。

有很多，造假是不可取得。硕士研究生毕业论文数据造假不可取，后果很严重，学术红线不能踏。比如：1、这个学生为了毕业论文不惜数据造假！同学说他们学校的一个硕士生，毕业论文的数据是造假的，以为老师不会查。因为数据好得太明显了，老师跟他要源代码进行复核，才发现一切都是假的。2、北京某211的同学跟我说，他隔壁实验室一硕士生在做自然语言处理中机器翻译相关的毕业课题。这硕士生年前还没有什么进展，年后突然说做好了，而且数据非常漂亮，甚至超过了目前国际顶会上最优的性能，写完毕业论文给老师审核。老师看到这个理想的结果之后，估计感觉结果很好，可以试着拓展一下投稿人工智能的国际顶会。就让他把代码给博士生去复现一下，然后再拓展一下创新点写英文论文，想投稿最近的自然语言处理国际顶会（EMNLP2021），当然是给博士和硕士共同第一作者。

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

硕士平时发表的论文造假

计算机硕士论文造假会被查出来。

毕业论文写作技巧：

1.先要围绕着论题去占有和选择材料。

围绕着立论去占有材料，多多益善的去看。有的论题是来自老师已经拟订好的题目。有相当一部分学生是自己确立论题的，先积累材料，再有论点。一旦立论确立了以后，再回过头来去占有材料。

2.要对研究对象的外延材料占有。

比如要研究的是作家作品的话，那么就要对作家写作的背景材料，包括政治经济背景、文艺思潮背景等。还有作家谈自己创作的材料，还有他人已经研究过的材料等。有了这些材料，就可以做到知人论世，可以使自己在研究当中尽量公允，不带偏见。

3.在有材料的基础上要选择材料。

决不能只要有材料就统统拉进来。这是写论文常出现的问题。比如写一万字，可能写到五六万字。把握不住自己的时候，可以让老师来帮助，告诉哪些能用，哪些不能用。多占有材料总比没有材料写不出来要好，因为删总是好删的。

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。

近日教育部、国家发展改革委、财政部联合发布《关于深化研究生教育改革的意见》(以下简称《意见》)提出，加大研究生考核与淘汰力度，对学位论文作假者取消学位申请资格或撤销学位。《意见》指出，对于研究生的学术不端行为，导师应承担相应责任。   毕业论文作假将被撤销学位   《意见》确定，对全日制和非全日制研究生招生计划实行统一管理，取消国家计划和自筹经费“双轨制”。   研究生培养过程中的考核与淘汰力度将加大。加强培养过程管理和学业考核，实行严格的中期考核和论文审核制度，畅通分流渠道，加大淘汰力度。建立学风监管与惩戒机制，严惩学术不端行为，对学位论文作假者取消学位申请资格或撤销学位。同时完善研究生利益诉求表达机制，加强研究生权益保护。   导师资格评定考虑师德表现   在改革评定制度上，《意见》指出，将改变单独评定研究生导师资格的做法，强化与招生培养紧密衔接的岗位意识，防止形成导师终身制。根据年度招生需要，综合考虑学科特点、师德表现、学术水平、科研任务和培养质量，确定招生导师及其指导研究生的限额。完善研究生与导师互选机制，尊重导师和学生选择权。   导师是研究生培养的第一责任人，负有对研究生进行学科前沿引导、科研方法指导和学术规范教导的责任。完善导师管理评价机制，研究生发生学术不端行为的，导师应承担相应责任。   用人单位反馈计入质量评价   《意见》要求，专业学位研究生培养指导委员会应有一定比例的行业和企业专家参加。建立毕业生跟踪调查与用人单位评价的反馈机制，主动公开质量信息。   对评估中存在问题的单位，视情做出质量约谈、减少招生计划、停止招生直至撤销学位授权的处理。   此外，在职人员攻读硕士专业学位纳入研究生学业信息管理系统，同等学力人员申请学位，须将学位论文在研究生教育质量信息平台上公示。

硕士生发表的论文造假多吗

不多。工商管理硕士，全称为工商管理专业型硕士研究生（英文名：Master of Business Administration，简称MBA）。是对应工商管理学术型硕士（专业代码120200）的专业学位硕士，该学位的设立，旨在培养未来能够胜任工商企业和经济管理部门高层管理工作需要的务实型、复合型和应用型高层次管理人才。

比例不多，但比较常见。

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。

硕士发表的小论文数据造假

可以。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过，有人会觉得数据上稍微改动一下应该不会发现。要知道论文发表代表的是作者的学术成果，一旦论文数据有问题，那只能说明作者的学术水平有待提高，并且研究不严谨，对作者的声誉是有影响的。数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。

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。