问：论文数据造假会有什么后果
- 答：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，都信激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、解决实宴洞际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理晌坦枯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。
问：论文问卷调查数据造假有人查吗
- 答：论文问卷调查拍御拦数据造拆猛假不会有人查。
不会查数据造假的，因为如果要查的话，学校会增加很多人力成本，而且数据造假根本无法查，因为学科领域不一样，数据真假判断方法也不一样，无法统一化查。但是建议你能给不做假尽量不要造假，毕竟不好。
本科毕业论文其实管的是比较宽松的，建议你多练练自己的写作能力，可以百度搜：普刊学术中心，有很多论文写作资料可以学习下。
在毕业论文里面的问卷数据通常来说，不会被查的，如果论文当中出现了大量的问卷调研，那么会有问卷调研的结果，只要符合常规，大多数情况下，学校是不会查学生的原始调查问卷的，但是如果在调研结果像出现了严重的与事实不相符的现象，那么很有可能会要求学生提供原始的调研问卷。
毕业论文问卷调查格式：
一份完整的问卷调查是由前言、说明、正文、结尾组成的，这也是一个基本的格式，如果要让一份问卷变得非常专业的话，那么这几个部分是缺一不可的。
在前言部分主要是对这份问卷的意义进行说明，这也是一个主题，以下问卷的撰写都是要围绕着这个意义进行的，不能出现本末倒置的情况。
正文部分就是毕业论文问卷调查的核心部分，这里主要是对题型的设计，题型可以有单选题、多选题和开放题这几种，不同的题型具有不同的袭胡特点，他们能够反映出不同的问题。
接下来就是关于毕业论文问卷调查的结束语的部分，这个部分主要是对这份问卷进行一个总结，虽然说这部分是比较不起眼的，但是少了它的存在，这份问卷就会变得不完整，如果要让一份问卷看起来是专业正规的，那么这些部分绝对是缺一不可的。
问：研究生论文数据造假会被发现吗
- 答：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，再不行竖搭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碧纤乱胆的把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，悔档就别提被发现了，那是伟大的研究懂不懂。