个人意见，看期刊质量，我是做论文代发代理的，一般普通期刊基本问题不大，但是其余核心类期刊，有的很严格，即使需要代理，自身条件也要满足，而且抄袭率什么的都需要审核，我带发的一篇已经改了好多次了，，
楼主是怎么处理的？
会的。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。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
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。
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、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。几率多大，看运气了。
2、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。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。
不可以。论文讲究的是实例证明有理有据，绝不可以进行数据的编造。论文内容具有真实性，不可以乱写，一经发现会挂科，严重者会被剥夺学位，学术问题要认真对待。我们把一篇论文拆开看一下，他有论点、论据、核心观点，从结构上来说有目录、绪论、核心章节、结尾、致谢等。毕业论文（graduationstudy），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
不能说普遍，但是一直存在。论文数据是为你的论点提供理论依据，尤其是毕业论文更要认真对待。你要做的就是坚守自己的底线。不管别人怎样，自己都不要造假。总之，对待论文数据，最好是自己去收集或者通过网站查找数据进行分析整理。
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。
答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。
法律分析：违法的。论文代写包发买卖这种非法交易行为，无论是工商、教育、公安部门还是司法机关，由于自身职能及条件限制，进行有效规制的能力有限。从造假论文产业链的报道来看，造假企业若是故意以牟取非法利润为目的，非法经营国家法律法规禁止经营的论文代写、论文买卖业务，扰乱正常的市场经济秩序和学术期刊论文发表秩序，数量、影响范围、非法所得都达到一定程度，就可能构成非法经营罪。涉案企业的主要责任人，将可能面临五年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处违法所得一倍以上五倍以下罚金的刑事处罚。
法律依据：《中华人民共和国著作权法》第十七条 视听作品中的电影作品、电视剧作品的著作权由制作者享有，但编剧、导演、摄影、作词、作曲等作者享有署名权，并有权按照与制作者签订的合同获得报酬。前款规定以外的视听作品的著作权归属由当事人约定；没有约定或者约定不明确的，由制作者享有，但作者享有署名权和获得报酬的权利。视听作品中的剧本、音乐等可以单独使用的作品的作者有权单独行使其著作权。
《中华人民共和国刑法》第二百二十五条 违反国家规定，有下列非法经营行为之一，扰乱市场秩序，情节严重的，处五年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处违法所得一倍以上五倍以下罚金；情节特别严重的，处五年以上有期徒刑，并处违法所得一倍以上五倍以下罚金或者没收财产：（一）未经许可经营法律、行政法规规定的专营、专卖物品或者其他限制买卖的物品的；（二）买卖进出口许可证、进出口原产地证明以及其他法律、行政法规规定的经营许可证或者批准文件的；（三）未经国家有关主管部门批准非法经营证券、期货、保险业务的，或者非法从事资金支付结算业务的；（四）其他严重扰乱市场秩序的非法经营行为。
如果自己造的数据都能发表在核心期刊，那核心也太水了吧
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。
后果如下：
一、学术数据伪造：
1、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。几率多大，看运气了。
2、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。
3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。
二、毕业论文的基本教学要求：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。