sci论文数据造假会不会看出来真假

问：程序上作弊发sci能看出来吗

1. 答：能。SCI造假不是晌差正会不会被查到，而是什么时候被查到。
   《科学引文索引》（Science Citation Index，SCI ）美国科学信息研究所（ ISI）的尤金·加菲尔德（Eugene Garfield）于1957 年在美国费城创办的引文数据库。SCI（科学庆模引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大宴悔科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具。

问：论文数据造假能看出来吗

1. 答：论文数据造假能看出来。
   毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例，通常不会审查数据的真实性。
   即使是外审，那么被查出数据造假概率也并不大，因为每个领域的研究论文区别是很大的，就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过，最好也不要这么数液做，会涉嫌学术不端，被发现了后果还是很严重的。
   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敏漏运。
   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薯拿物为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。

问：研究生论文数据造假会被发现吗

1. 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。