小M回归中
在论文投稿和发表过程中，常见的学术不端行为有以下几种：
1、抄袭：抄袭是指未经授权或引用他人成果的情况下，将其作为自己的研究结果、方法、数据等进行呈现。抄袭行为严重侵犯了他人的知识产权和学术声誉，同时也违反了学术道德。
2、数据造假：数据造假是指人为篡改或伪造实验数据、结果、图片等，以获得所需的研究结论或论文发表资格。
3、不当引用：不当引用包括对文献的误读或故意曲解，或使用来源不可靠或无法核实的资料来支持自己的观点。
4、潜规则：潜规则是指不公开的、隐性的规定或原则，通常存在于某些专业领域、机构或群体中，并可以影响学术的评价、发表、奖励等方面。
为避免这些学术不端行为，应该采取以下措施：
1、注重学术诚信：要坚守学术诚信，树立自己的学术道德意识，避免各种不端行为。
2、加强引用管理：严格按照引用规范和标准进行引用，确保所引用的来源真实、可靠、有据可查。
3、提高自我素质：提高自己的学术素质和水平，增强独立思考和创新能力，使自己更具有学术竞争力。
4、熟悉相关规定：了解并遵守学术期刊和出版社的发表规定，避免违反相关规定而被退稿或影响自身的学术声誉。
5、加强交流讨论：加强与同行的交流和讨论，共同探讨问题，互相监督和提醒，有效地防止学术不端行为的发生。
总之，要保持学术诚信，在学术研究和论文发表过程中，要注重严格遵守引用规范和标准，提高自己的学术素质和水平，了解相关规定，加强交流讨论，从而避免学术不端行为的出现。
candyfloss365
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。
发表的论文有错误不算学术造假。 但是你得把你的真实实验数据写上去，并且分析结果错误之处，就行了，当作一篇分析报告来写。不算造假，只是不严谨不科学。学术造假是指剽
晨馨1205 3人参与回答 2023-12-10 在论文投稿和发表过程中，常见的学术不端行为有以下几种： 1、抄袭：抄袭是指未经授权或引用他人成果的情况下，将其作为自己的研究结果、方法、数据等进行呈现。抄袭行为
开着拖拉机飚车 2人参与回答 2023-12-09 你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
牛奶荡糕 5人参与回答 2023-12-12 在论文投稿和发表过程中，常见的学术不端行为有以下几种： 1、抄袭：抄袭是指未经授权或引用他人成果的情况下，将其作为自己的研究结果、方法、数据等进行呈现。抄袭行为
蜡笔小新新XU 5人参与回答 2023-12-08 期刊论文数据造假有人查。 1、期刊发表论文格式标准，主要就是标题，作者名称以及单位名称。摘要部分选择50到300字来进行概述。文章中要出现关键词，正文部分，以及
春雨蒙蒙a2015 2人参与回答 2023-12-09