硕士论文发表的数据
如果您的本科论文与一篇已发表的硕士论文的数据相同，但内容不同，而且您的论文查重率也过了，那么这并不算是抄袭。查重率只是一种指标，不能作为最终权威的判定标准。有时，因为科研领域相似或使用了相同的实验数据等原因，不同论文之间可能会存在一定程度的相似度，这本身并不能说明存在抄袭行为。然而，如果您确实是在硕士论文的内容、结论等方面直接抄袭，并未进行独立的创新和研究，则这种行为就属于抄袭了。因此，建议您在论文写作过程中，一定要保持严谨的学术道德规范，尊重他人的原创成果，按照学术规范进行论文写作，确保论文的研究成果是独立、原创的，并且在论文中要及时引用已有的研究成果，列明参考文献，以避免与他人的科研成果产生相似或涉嫌抄袭的情况。
1. 论文的数据是实际实验的结果，是论文描述项目实实在在的测量数据，不是虚构的。因此不存在找数据之说。垍头条莱2. 如果你只是完成论文，虚构的项目，那么你为什么不虚构数据呢？谈不上在找数据。莱垍头条3. 踏实些更好。莱垍头条
如果你在校期间的数据那篇文献是你和导师共同署名，那就意味着你们可以共同享用成果。因此，你在毕业后发表论文时引用原来的数据并无不妥
硕士需要发表的论文数据
学校一般都有自己的具体规定，总的情况是硕士要求发一篇核心期刊，博士的话要发一篇SCI。一般硕士研究生毕业现在不要求发表学术论文，博士研究生一般要而且要求很高，具体还要看学校的规定
各个学校要求不一，以石河子大学为例：
在学期间发表学术论文要求：
1，自然科学类学术学位硕士研究生至少在SCI 收录期刊上发表与毕业论文内容相关的学术论文1 篇或在EI 收录期刊上（不包括会议论文）发表与毕业论文内容相关的学术论文2 篇；
2，人文社科类学术学位硕士研究生发表学术论文应达到以下条件之一：
（1）在SSCI 收录期刊上发表与毕业论文内容相关的学术论文1 篇；
（2）在CSSCI 收录期刊上发表与毕业论文内容相关的学术论文2 篇；
（3）在EI 收录期刊上（不包括会议论文）发表与毕业论文内容相关的学术论文2 篇；
（4）在《中国社会科学》、《经济研究》、《管理世界》发表与毕业论文内容相关的学术论文1 篇。
扩展资料：
有下列情况之一者，暂缓或不授予硕（博）士学位：
（一）根据《普通高等学校学生管理规定》（中华人民共和国教育部令第41 号）的相关规定，学位申请人在学习期间违反学术诚信、学术纪律受到记过（含记过）以上处分的；
（二）在校期间发表的学术论文或学位论文剽窃他人成果的；
（三）未能通过论文答辩的；
（四）其它不符合学位授予条件的。
对以作弊、剽窃、抄袭等学术不端行为或者其他不正当手段获得学位证书的，学校应当依法予以撤销。
参考资料来源：石河子大学化学与化工学院-石河子大学学术学位研究生学位申请工作细则
硕士论文中数据发表
如果你在校期间的数据那篇文献是你和导师共同署名，那就意味着你们可以共同享用成果。因此，你在毕业后发表论文时引用原来的数据并无不妥
内容提要是全文内容的缩影。在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。写作内容提要的目的在于：1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，假如产生共鸣，则再进一步阅读全文。在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要啰哩啰嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。
如果是自己的论文，肯定能发，放心吧。如果是别人的，要合理引用。
用硕士论文的数据发表论文
当然可以，那是你自己的劳动成果，当然可以用了。
原则上是可以的，因为无论是发表或者不发表，这都是你自己的学术成果，而只是说在你的毕业论文没有经过知网的检测之前，如果你提前发表了，那么你在毕业论文查重的过程中间重复率可能会有一点点高，哪怕都是你的作品。所以为了更好的让你能够尽快的毕业，尽量的可以在毕业论文查重之后，然后再进行期刊论文的发表。当然每个学校它的查重的方式是不一样的，它的重复率也是不一样的。所以你可以问一下学长和学姐，看你们学校的查重率是怎么计算的。如果你的同一个作者不算重复率的话，那么当然可以发表，但是如果是同一个作者也算重复率的话，那么你就要考虑清楚 。这个事情还是比较重要的，所以你可以咨询一下你的老师，得到一个肯定的答复，也可以咨询一下专门负责论文答辩的同学们或者老师们来询问一下情况，这样的话防止你发表之后，发现重复率非常高，很麻烦，这样的后果 。
硕士发表的小论文数据造假
可以。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。
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。