会查的。目前来说很多查重系统都检测数据的，具体要看查重系统本身的检测范围，维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、博士，硕士学位论文全文数据库、外文特色文献数据全库、中文主要报纸全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、高校论文联合比对库、中国专利特色数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源，互联网文档资源、港澳台文献资源、图书资源、古籍文献资源、IPUB原创作品、年鉴资源、个人比对自建库。
sci不会有人一个一个去检查数据。1.Turnitini，主要对象是学校，进行包括毕业论文、课程论文的重复率检查。分国际版和UK版，中国用户主要使用国际版进行查重；2.iThenticate，全名为CrossCheckbyiThenticate，主要对象是各大SCI论文出版商，对投稿稿件进行重复率检测。因此，绝大部分的SCI期刊基本对投稿后的论文都会进行查重。其查重方式主要是将稿件的字句或公式与数据库中的论文进行对比，对比之后，系统h会自动生成一个查重报告。一般连续3—5个单词一样，便会算做重复。
不会。硕士博士论文的原始数据需要附录到论文当中，这样评审专家就可以查看原始数据了。教育局抽查本科论文不会查数据的。
会查的。目前来说很多查重系统都检测数据的，具体要看查重系统本身的检测范围，维普检测范围：中文科技期刊论文全文数据库、博士，硕士学位论文全文数据库、外文特色文献数据全库、中文主要报纸全文数据库、中国主要会议论文特色数据库、高校论文联合比对库、中国专利特色数据库、维普优先出版论文全文数据库、互联网数据资源，互联网文档资源、港澳台文献资源、图书资源、古籍文献资源、IPUB原创作品、年鉴资源、个人比对自建库。
也许有些人在写论文的时候会想随便写，只要能顺利毕业。事实上，情况并非如此。写毕业论文的时候一定要写好，否则毕业后可能会有麻烦。接下来，让paperfree小编谈谈毕业后论文是否会被抽查？ 一、毕业后，论文会被抽查吗？ 对于论文的抽查，这取决于你的学校和教育局是否会对毕业论文进行抽查。一般来说，即使是已经毕业的学生的论文也很可能被抽查。如果你只是敷衍了事地完成论文，你当时就顺利毕业了。如果你被抽查出来，你很可能会被取消学位证书。你上大学几年是为了有毕业证书和学位证书，这样你的学位才会得到认可。所以不要冒险写论文，否则你最终可能会受苦。 二、一般毕业论文查重后会立即进入数据库吗？ 其实无论是论文查重系统还是其他论文查重系统，毕业论文查重后都不会立即包含在查重数据库中，通常需要一段时间才能包含在查重数据库中。毕竟有些人毕业论文查重后不会通过，需要修改。如果包括在内，第二次查重毕业论文的查重率会更高，所以一段时间后会包含在查重系统的数据库中。
一般情况下是不会查的哦。
本科论文的话，虽然教育局会盲审，但是查到你的概率很低很低的，如果是硕博就有点问题了。
本科毕业论文只要查重能过，你答辩的时候稳定发挥，一般老师不会太卡你的。这个肯定是会放进档案袋里面的。
核心期刊发表论文一般都是不会的要求原数据的，而且原始数据肯定是要留在自己手上的。现在发表核心期刊的人真的是愈发的多了，很多人也都是为了能够在评定职称的时候，能够顺利的定而发表的论文，而核心期刊发表也是有很多要求的，这不就有人问了核心期刊发表论文会要原数据吗？核心期刊发表论文一般都是不会的要求原数据的，而且原始数据肯定是要留在自己手上的。核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，是我术评价体系的一个重要组成部分。相比于普通期刊，核心期刊的发表难度大大提升。
应该。几乎论文里必须有数据的，支撑你的论文核心，没有数据会很空的。我们在场在写毕业论文的时候都是需要有数据分析的，毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。这个主要是根据你的目标期刊来定的，看你想要发表什么期刊，某些特定期刊要求高一些，可能需要在文章里面添加数据，有些期刊是不需要的。
需要。原始数据不是发表c刊必须提交的必要材料，但不代表发表过程中一定不需要。建议作者保存好
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。
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
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。
硕士论文数据造假被发现的几率大吗 ，这是论文数据造假，是能被发现的 ，是信息高速发达的时代，任何信息数据，都是可以被查到的