发表的论文数据造假

答：主要是根据查重率。也就是看抄袭的内容在整篇论文中所占的比例，超过30%就判定为抄袭，也就是判定为论文不合格。一般高校要求都是重复率必须低于30%，超过30%即为不合格。知网的论文查重系统在检测时，基本标准是，一句话内存在8个字或以上的字重复，或一个自然段内存在13个连续字符重复，即判定重复。问：学位论文怎么判定作假答：学术不端行为包括以下7点，剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投、重复发表和拆分发表。学位论文最常见的首先是抄袭，一般通过论文重复率来判定，检测通过后，答辩专家进行进一步审查。其次是造假，改数据改结论等等。硕士学位论文每年都会进行抽检，博士学位论文现在是百分之百检查。所以一定要对自己负责，对导师负责。问：如何发现论文造假答：论文造假有很多征兆，比如有别人的论断，用别人的数据，抄袭别人的事例，都是可以发现的。答：有专门的论文查重率的软件，你可以看看，希望能帮助到你答：要想发现论文造假的话，那我们就需要多特地来看书读报，来学习这些知识，如果我们读的多了的话，才可能发现他是不是照抄别人的。问：什么是经济学论文数据造假答：经济学论文数据造假是指经济学科所书写的论文中的数据是假的。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。物理史及科学史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的证明。问：医学论文造假如何识别答：可以说应该无法识别，可以算算他论文中T值P值与数据结果是否可以对上，这种低级错误如果有出入肯定假了

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。