论文不发表数据造假
既然已经发表了，就不要说了，当做不知道。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。国内有很多文章数据都是错的，更有的是狗屁不通。不过，我建议你今后要有严谨的态度。这件事情影响很小的，没必要焦虑。毕业一般没问题。经验之谈，真没你。请采纳，谢谢
如果只是为了毕业，这个一般是没有问题的。
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。
你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
不发表的论文数据造假
学位论文作假行为的类型：
本细则所称学位论文作假行为包括以下类型：
1、购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；
2、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；
3、剽窃他人作品和学术成果的。包括原封不动或基本原封不动地复制他人作品和学术成果 的；使用他人学术观点构成自己学位论文的全部核心或主要观点，将他人学术成果作为自己学位 论文主要部分或实质部分等行为；
4、伪造数据，包括主观臆断地在学位论文中捏造或篡改研究成果、调查数据、实验数据或 文献资料等行为；
5、有其他严重学位论文作假行为的。
没事儿。不过你得清楚为什么有错，弄明白错误原因。不然可能不好过关。论文可ask小编辑_paul
如果你不需要发表的话，那就尽量的编严谨一些，别被指导老师发现了就好。你也可以去看看同领域有的论文去看看他们的数据，去模仿他们的数据，数值尽量随机一点，不然太明显了
如果只是为了毕业，这个一般是没有问题的。
发表论文数据造假
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。
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。
论文数据造假发表
楼主是怎么处理的？
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，以及参考文献，还有作者简介和作者联系方式。
2、标题部分是论文非常重要的一个开始，也是传递信息的一个重要作用，所以必须要考虑到有助于关键词和编制的题目。
3、正文部分期刊发表论文的格式一般要求正文的篇幅在2000到8000字不等。包括引言部分以及叙述分析结论和结果等内容。论文当中还需要出现图片以及符号坐标，这些都必须写清楚所有出现的数值都应该标有明确的量与单位。
4、参考文献部分，期刊发表论文格式要求要有专注，参考文献的专著项目主要就是包括作者的名称以及书名还有版本的出版的等等。
5、作者信息必须要写清楚，包括作者的简介以及出生年月，性别，毕业院校，还有学历以及主要的工作方向。
6、期刊发表论文的渠道也是有很多的，当然现在最主要的渠道就是通过邮箱的形式来进行投稿或者是通过专业的平台来进行合作。
通过了解格式规范的作用、准确把握格式规范要求的含义、推荐阅读先期论文、增加论文写作实践等措施，可以落实毕业论文格式规范要求。
如果已经发表了，就自己保密。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。不过，建议你今后不再这样做，今后要有严谨的态度。这件事情影响没必要焦虑，毕业一般没问题。经验之谈也是为了避免你的以后会做出其他类似的事情而感到焦虑和后悔。
客观方面的分析：导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。
但是你装造假论文交给导师，那就是你的错，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师批评。
论文简介
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
以上内容参考： 百度百科-论文
导师如果不知道你伪造数据，那么就可以确定他不是个好导师，怎么发表都可以，认准是他的错。这是片面事件。但是你装造假论文交给导师，那就是你的错了，所以有可能是导师因为你的论文被社会扁，也有可能被发现了（机率非常大），你被导师扁。反正就是有人会被打脸，因果报应，愿你接受任何结果，善哉。
论文发表数据造假
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。
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。