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小論文數(shù)據(jù)造假很難被發(fā)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間：2023-06-12 18:36:07 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 111

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于小論文數(shù)據(jù)造假很難被發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

碩士論文造假真的發(fā)現(xiàn)不了嗎
研究生論文數(shù)據(jù)造假會(huì)被發(fā)現(xiàn)嗎
本科畢業(yè)論文問(wèn)卷數(shù)據(jù)偽造會(huì)被發(fā)現(xiàn)嗎
本科畢業(yè)論文數(shù)據(jù)假造會(huì)不會(huì)被老師發(fā)現(xiàn)？

小論文數(shù)據(jù)造假很難被發(fā)現(xiàn)

碩士論文造假真的發(fā)現(xiàn)不了嗎

目前來(lái)講，碩士論文造假的話，其實(shí)也是能夠發(fā)現(xiàn)得了的，因?yàn)榇T士論文如果真的存在造假情況，被一些機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)了的話，很容易就可以證明是弄虛作假的。而且現(xiàn)在來(lái)講的話，論文真的如果造假了，被檢查出來(lái)會(huì)受到很嚴(yán)厲的處罰，有可能直接注銷學(xué)籍的。

研究生論文數(shù)據(jù)造假會(huì)被發(fā)現(xiàn)嗎

研究生論文數(shù)據(jù)造假會(huì)被發(fā)現(xiàn)如下：

造假被查出來(lái)的大都是生物，材料之類的領(lǐng)域，然而計(jì)算機(jī)（特指深度學(xué)習(xí)）才是重災(zāi)區(qū)，造假容易復(fù)現(xiàn)困難隨機(jī)性強(qiáng)，別說(shuō)二流論文，頂會(huì)論文都沒(méi)有參考價(jià)值。所以除了廉價(jià)勞動(dòng)力夠多的大研究室，其他人論文的數(shù)量基本取決于不要臉的程度。這也是我再也不想碰ML領(lǐng)域會(huì)議的原因。

比如組合優(yōu)化的性能曲線，所有人都知道是個(gè)指數(shù)曲線，你搞個(gè)新的剪枝條件，水一點(diǎn)咱不求正確解，畢竟大部分應(yīng)用下并不需要正確解，切掉1%的解換來(lái)50%的速度是很合理的思想。什么性能改進(jìn)不夠大？5次實(shí)驗(yàn)最好的跟最壞的比啊，還不行用C+SIMD寫的跟Java的比啊，再不行說(shuō)實(shí)話你隨便編個(gè)數(shù)也沒(méi)人看得出來(lái)，畢竟理論上行得通，行不通那是他程序?qū)懙牟缓谩?br/>

要說(shuō)上面想法畢竟真的，頂多偷懶不想做實(shí)驗(yàn)，到了ML領(lǐng)域之后那就是明明白白的造假了。數(shù)據(jù)集精選到位，想法再爛幾百個(gè)實(shí)驗(yàn)里只要能挑出一個(gè)能看的，那就是頂會(huì)苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint審稿人怎么知道哪個(gè)項(xiàng)work？

再進(jìn)一步，古典ML還要你寫程序做實(shí)驗(yàn)，到了DL里這些全都可以省了，完全可以畫圖編數(shù)據(jù)發(fā)頂會(huì)一步到位。畢竟就是個(gè)人肉Architecture Search，隨便找個(gè)domain畫個(gè)圖，編個(gè)比SOTA高一點(diǎn)的精度，一篇論文就誕生了。需要公開數(shù)據(jù)集和代碼？某國(guó)際大廠研究院實(shí)習(xí)生發(fā)的頂會(huì)論文也帶代碼，

最近有些研究都開始明目張膽的把validation dataset的distribution當(dāng)制約條件，甚至直接sample數(shù)據(jù)進(jìn)train loop，好家伙演都不演騎頭上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升為novel approach了，就別提被發(fā)現(xiàn)了，那是偉大的研究懂不懂。

小論文數(shù)據(jù)造假很難被發(fā)現(xiàn)

本科畢業(yè)論文問(wèn)卷數(shù)據(jù)偽造會(huì)被發(fā)現(xiàn)嗎

本科畢業(yè)論文問(wèn)卷數(shù)據(jù)偽造會(huì)有發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，屬于學(xué)術(shù)不端行為，詳細(xì)介紹如下：

一、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)偽造：

1、在造假的基礎(chǔ)上得出的研究數(shù)據(jù)，無(wú)論有多合理多縝密，都免不了被發(fā)現(xiàn)的命運(yùn)。幾率多大，看運(yùn)氣了。

2、這種級(jí)別的學(xué)術(shù)不端是非常難以察覺(jué)的，就算被發(fā)現(xiàn)后舍恩聲稱自己計(jì)算失誤也可以蒙混過(guò)關(guān)，外界很難認(rèn)定他有嚴(yán)重的主觀捏造行為。但從這時(shí)開始，這些不好的數(shù)據(jù)處理習(xí)慣就已經(jīng)為以后更嚴(yán)重的學(xué)術(shù)欺詐行為埋下了禍端。

3、學(xué)術(shù)造假非常容易被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)楝F(xiàn)在的查重軟件是非常多的，很容易就可以收集到重復(fù)的信息，像學(xué)術(shù)方面的論文只要重復(fù)率超過(guò)一定比例，就可以認(rèn)定為學(xué)術(shù)造假，所以大家千萬(wàn)不要干這種事情，否則就是身敗名裂。

二、畢業(yè)論文的基本教學(xué)要求：

1、培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用、鞏固與擴(kuò)展所學(xué)的基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立分析、解決實(shí)際問(wèn)題能力、培養(yǎng)學(xué)生處理數(shù)據(jù)和信息的能力。

2、培養(yǎng)學(xué)生正確的理論聯(lián)系實(shí)際的工作作風(fēng)，嚴(yán)肅認(rèn)真的科學(xué)態(tài)度。培養(yǎng)學(xué)生進(jìn)行社會(huì)調(diào)查研究，文獻(xiàn)資料收集，閱讀和整理使用，提出論點(diǎn)，綜合論證，總結(jié)寫作等基本技能。

本科畢業(yè)論文數(shù)據(jù)假造會(huì)不會(huì)被老師發(fā)現(xiàn)？

一般不會(huì)，但是最好還是自己做數(shù)據(jù)。

沒(méi)必要為了證明你的命題而造假數(shù)據(jù)，如果真實(shí)數(shù)據(jù)證明不了你的命題就大大方方把結(jié)論和下一步猜想寫出來(lái)，科學(xué)本來(lái)就是探究性的，沒(méi)人能保證自己的設(shè)想一定是對(duì)的。

有的碩士導(dǎo)師就會(huì)告訴學(xué)生，自然科學(xué)不是人文科學(xué)，像政治、法律之類的都是先設(shè)定命題，然后搜集證據(jù)去支持命題，只要自身前后邏輯和上了就行，不管對(duì)錯(cuò)；然而自然科學(xué)是提出假設(shè)，然后用真實(shí)數(shù)據(jù)去驗(yàn)證假設(shè)，對(duì)就是對(duì)錯(cuò)就是錯(cuò)，錯(cuò)了也算有收獲，至少說(shuō)明這條路走不通。

假造數(shù)據(jù)說(shuō)明自己的思維模式就不在自然科學(xué)這一掛。

畢業(yè)論文的基本教學(xué)要求是：

2、培養(yǎng)學(xué)生正確的理論聯(lián)系實(shí)際的工作作風(fēng)，嚴(yán)肅認(rèn)真的科學(xué)態(tài)度。

3、培養(yǎng)學(xué)生進(jìn)行社會(huì)調(diào)查研究；文獻(xiàn)資料收集、閱讀和整理、使用；提出論點(diǎn)、綜合論證、總結(jié)寫作等基本技能。

以上內(nèi)容參考：百度百科-畢業(yè)論文

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