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美赛论文e前沿信息_美赛s奖相当于国三吗(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

美赛论文e

美赛报名攻略：小白如何提前准备？ 𐟎‰ 2025年美赛报名通知来啦！报名截止时间：2025年1月24日凌晨4:00 比赛时间：2025年1月24日6:00至1月28日9:00 报告截止时间：2025年1月28日10:00 结果发布时间：2025年5月31日前 𐟓ˆ 赛前准备：组队：建议3人一组，分别负责代码、建模和写作。可以跨专业组队，结合各自特长。避免随便找身边的人参赛，这样可能只有你一个人在推进。推荐一个计算机专业和一个数学专业的同学，如果都是经济类的，建议一个人专攻代码。 𐟖寸软件准备：数据处理：熟练掌握Python、MATLAB、C++、Stata或R。排版：学会使用LaTeX，花一个小时就能上手，写起来很舒服，还能让论文更美观。画图：Visio和ECharts非常容易上手，画的图比Python或MATLAB都要好。数据来源：可以搜罗一些数据库网址，如联合国数据库、世界银行公开数据等。 𐟓š 建模知识：数据处理代码：推荐学习《Python for Everybody》和《Python金融大数据分析》，或者找相关软件的网课。掌握数据处理的基本操作，大约需要1-2天。阅读优秀论文：阅读之前0奖的论文，学习他们的数学模型和逻辑推理方法。试着理解几篇论文的推导过程，最好是自己画流程图梳理一下。美赛注重论文的创新性和逻辑性，而不是准确性。学习数据分析算法：建议自学一些数据分析算法思路，如KNN、决策树、广义线性模型、神经网络等。不用太深究原理，大体了解后看代码，会调参数即可。 𐟒ᠦ𘩩樦示：赛前一定要安装好所需软件并熟练掌握，确保在比赛中能够顺利完成任务！

美赛F奖心得分享：选题、备赛与完赛技巧 𐟌Ÿ在上期分享之后，我又整理了一些当时参赛用的资料（见图6）。今天继续分享一些经验和心得。 ————————————— 𐟌Ÿ选题策略结合团队成员背景：理科和工科背景更适合MCM的三道题，而工科、商科和文科背景更适合ICM的三道题。比如，我们学校的社会学专业学姐在2020年美赛中拿了O奖，真是太厉害了！根据往年题目确定备选题：在2021年美赛的前期杯赛中，我们团队结合成员背景和往年题目，确定了ICM的三道题作为备选题。等到赛题公布时，我们在D和E中纠结，最终选择了E题Re-optimizing Food Systems，因为这三个人都更熟悉这个题目（D题The Influence of Music对三个工科&商科男生来说确实有点挑战𐟘‚）。 ————————————— 𐟌Ÿ备赛准备提前收藏数据网站：比如图5中展示的一些网站，方便查找数据。熟悉作图操作：掌握软件作图和在线网站作图技巧。收集往年O奖论文：参考往年O奖的论文研究，并准备好论文模板（见图6）。模拟训练：有时间的话，模拟几遍，磨合队友并培养默契。 ————————————— 𐟌Ÿ完赛心得大胆提出方案：美赛没有固定答案，大胆提出你的解题方案，并通过模型和评价证明其可行性，最后通过论文展示成果，其他就交给运气吧。注重论文质量：尤其是摘要部分，反复修改，确保占满一页（显得美观）。善用资源：很多模型都有现成的代码，你只需要修改参数即可，具体可以参考CSDN网站。数据可视化：掌握好看的数据可视化技巧，可以收藏一些可视化网站，熟悉作图操作。适当编数据：迫不得已时可以适当编数据，这个大家懂得都懂。能线下就线下：2021年年初因为疫情，学校不让留校，所以我们寒假回家了，三天全程线上参赛，基本除了吃饭睡觉，大家全程坐在电脑前肝题，最后一天会议时间都超过23小时。 ————————————— 𐟌Ÿ总结以上就是我对2021年美赛的全部感想和经验分享啦。现在回想起看到成绩的那刻，仍然有些激动，运气很好，愿这份好运传递给后续参加美赛的小伙伴们~

美赛赛前锦囊：6个技巧助你斩获O奖美赛即将开赛，距离现在不到8个小时！为了帮助大家在比赛中取得好成绩，学姐特意整理了一些赛前锦囊，赶紧收藏起来吧！𐟎 𐟌ˆ 美赛题目分类 MCM（数学建模竞赛）：有三道题，通常会给大量表格数据进行处理。 Problem A：连续型题目 Problem B：离散型题目 Problem C：数据处理题目 ICM（国际数学建模竞赛）：也有三道题，与MCM不同，题目会提供一些参考数据，方便查找。 Problem D：运筹学和网络科学类题目 Problem E：可持续性题目 Problem F：政策类题目 𐟔𔠥𘸧”覕𐦍‘站推荐中国统计年鉴：世界银行：联合国数据库：美国政府官方数据库：美国农业部：中国政府网： 𐟌ˆ 论文写作技巧推荐使用石墨文档、Notion或其他协作编辑器来编辑初稿，方便边写边改，降低后期工作量。摘要是重中之重，强烈建议使用LaTeX进行论文写作与排版，虽然有学习成本，但回报巨大。结构清晰，逻辑明确，按照题目的task写论文，保证文章脉络清楚，行文流畅，避免语法错误。可以使用deepL进行初翻，再用Grammarly和人工进行纠错。避免口语化的表述，避免使用大量长难句。 𐟌ˆ 关注学姐会实时更新美赛的最新动态，分享更多的干货知识！大家有好的内容可以在评论区多多交流～

大学生必看！美赛全攻略及报名流程 𐟎‰ 全美数学建模大赛（美赛）概览 𐟎‰ 美赛，作为全球最具影响力的数学建模赛事之一，每年都吸引着无数大学生参与。比赛分为ABCDEF六类题型，涵盖多个领域。奖项设置从高到低依次为O、F、M、H、S，五类奖项等你来挑战！ 𐟓… 比赛时间安排 𐟓… 美赛通常在每年的一月底至二月初举行，有时也会在二月中下旬进行。从考题发布到截止提交，参赛者有五天的准备时间。 𐟓š 题型类别详解 𐟓š ABCDEF分别代表不同的题型：A为连续型，B为离散型，C为大数据，D为运筹学/网络科学，E为环境科学，F为政策。 𐟖‹️ 报名流程 𐟖‹️ 报名流程因学校而异。在西浦大学，你需要组队并向学校报名。如果还未组队，学校会协助你。报名费用为100美金，学校会报销。其他学校则可以根据官网信息报名，但需注意截止日期。建议最好能找到学校的指导老师，即使不直接指导，挂名也有帮助。 𐟒ᠦ𕛥𛺨𐟒ኊ在准备美赛时，建议明确分工。三人小队通常分为建模手、代码手和论文手。拿到题目后，先确定选题，然后建模手提供模型，最好能有多个模型并进行优化。三个人一起找数据、归纳汇总，代码手提前准备代码编译。最重要的是保持建模和代码思路的沟通，论文手最后一天可能会通宵工作。 𐟓š 提前准备 𐟓š 建议从11月中旬开始组队并分好职责，各自学习对应的内容。建模手要掌握基本模型，代码手至少会一种编译语言，论文手则要学习写作模板和LateX。每周进行论文精读，分析模型选择、作者思路和论文格式。一月份可以进行模拟比赛，把握比赛节奏。 𐟌Ÿ 祝大家好运 𐟌Ÿ 祝所有参赛者取得好成绩，冲击O奖！

数学建模美赛O奖得主的全攻略！嘿，大家好！今天我想和大家分享一下关于如何准备数学建模美赛的经验，特别是如何拿到O奖。作为一个过来人，我觉得有些东西还是值得分享的。数学建模方法及流程图 𐟓Š 首先，数学建模的过程其实很简单：分析实际问题、建立数学模型、求解模型、与实际相对照，最后提交论文。听起来是不是很简单？但实际操作起来可是需要不少技巧的。组队与分工 𐟑劧𛄩˜Ÿ是关键！每个人的分工要明确：建模：负责查看文献，掌握常用数学模型并能灵活运用，把实际问题转化为数学模型。编程：会用Matlab、Python、SPSS、Excel等工具，负责数据处理、画图和做表。写作：负责论文排版，使用Latex或Word，同时要有很好的英文能力和作图能力。比赛时间安排 ⏰ 比赛时间安排也很重要：第一天：拿到题目后马上开始搜集资料、讨论选题，半天（或多一些）时间确定题目。第二天：开始搭建模型，同时进行编程，写作的同学可以着手开始部分内容撰写。第三天：继续构建模型，进入末尾阶段。编程同学配合建模同学全力出结果，写作同学不断更新论文。第四天：所有队员全力配合写作队员进行收尾工作，完成论文的各个部分，尤其是摘要！美赛题目分析 𐟓š MCM（本科生组）： A题：连续型题目； B题：离散型题目； C题：数据处理题。离散和连续主要是针对题目变量，与解题联系不大。A题和B题会相对灵活，需要一定的脑洞；A题可能会涉及到微分方程、物理学、预测和评价模型；B题可能会涉及到数学规划问题、图论、统计学。C题是对大量数据进行处理，可能会涉及到机器学习、分类模型、预测以及评价模型；21年美赛的C题，数据是提前给了的，需要大家注意！ ICM（研究生组）： D题：网络科学题目； B题：环境科学题目； C题：政策题。 D题可能会涉及到优化、图论、分类判别、关联分析以及一定量的数据处理；E题可能会涉及到综合评价、预测、分类判别等，重点偏向于指标的评估；F题可能会涉及到优化、评价分析、预测以及一定的人文。DEF题相对容易，往年来看选择的人会相对较多。美赛论文结构 𐟓 最后，我们来聊聊论文结构：标题：概括全文；吸引读者；多用名词词组或动名词。摘要：概括全文的缩影；传递信息；综述论文的主要内容、要旨、重点。关键词：涉及领域、模型名字、方法名字。引言：引入主题内容；限定研讨范围；说明论文目的；交代写作安排。模型假设：目的不仅是为了使模型简单，更是有了这些假设更能体现出事物的本质联系。模型建立：对模型作充分的解释。模型求解：主要描述求解的算法、结果；算法描述可用流程图、伪代码等；结论展示多用图表。结果：浓缩观察的事实；归纳实验的发现；分析研究的结果。模型优缺点：分析建立模型有那些优缺点。参考文献：按照参考文献格式撰写。希望这些经验对大家有帮助！如果有更多问题，欢迎留言讨论哦！祝大家在美赛中取得好成绩！𐟎‰

2024美赛数学建模全攻略：从入门到获奖 𐟎𞎥›𝥤祭槔Ÿ数学建模竞赛（MCM/ICM），简称“美赛”，要求三人在四天时间内完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作。队伍一般由建模位、编程位和论文位构成。 𐟔 建模位：主要任务是建立模型，需要熟悉各种模型和建模技巧。建议在比赛前一个月左右，与队友商议确定一到两个选题（美赛的A/B/C/D等题分别代表不同的类型），然后进行针对性训练。建模位还需要有良好的沟通能力，确保编程位和论文位理解自己的模型。 𐟒𛠧𜖧苤𝍯𜚩œ€要熟练掌握一种编程语言，推荐Python，有能力的同学也可以尝试C系列。编程位需要细心且认真，理解建模位的建模方法，编写代码时尽量避免低级错误，以减少后期代码检查所需的时间。 𐟓 论文位：需要熟练的英语写作能力、沟通表达能力以及作图、排版能力。提前熟悉一些经典的建模模型和建模思想，这样在建模位讲解时才不会一头雾水。建议多阅读一些美赛的优秀论文，总结写法、排版，图片的样式、配色等，最好能够提前形成自己的一套排版，可以为比赛节省不少时间。 𐟓Š MCM/ICM各出3题： MCM（数学建模竞赛）：Problem A, Problem B, Problem C。A题与连续性相关，B题与离散型相关，C题与数据处理相关，大部分会给出大量表格数据进行处理。 ICM（交叉学科竞赛）：Problem D, Problem E, Problem F。D题是运筹学和网络科学等类型，E题近年均是与环境相关的综合题。通过以上准备，你将能够更好地应对2024年的美赛，争取取得好成绩！

数模之旅：从国赛到美赛的回忆与总结 𐟏† 转眼间，研究生生涯已经到了尾声，是时候回顾一下我的数模之旅了。𐟚€ 𐟏† 参赛经历到目前为止，我已经参加了30场数模比赛，涵盖了几乎所有的知名赛事。这其中包括2场华为杯研究生赛、1场江苏省研究生赛、3场全国大学生数学建模竞赛（国赛）、5场美国大学生数学建模竞赛（美赛）、3场校级比赛和16场其他比赛。虽然大部分比赛都取得了不错的成绩，但真正让我印象深刻的还是那些含金量高的比赛，比如国赛的一等奖、二等奖和美赛的双F奖。 𐟓ˆ 国赛：三年磨一剑在国赛中，我连续三年都选择了A题。2019年，题目是关于高压油管的问题，我主要是通过寻找注油口的最优开启时刻来保证油管内压力的稳定。由于当时对数模的认识还不够深入，对ODE方程的数值解和有限差分法等知识掌握得不够，最终只拿到了省二等奖。2020年，题目是关于回焊炉内温度变化的研究，我运用了牛顿冷却定律、傅里叶定律和传热学知识，通过COMSOL进行温度场的仿真模拟，最终获得了国一等奖。2021年，题目是关于反射面板的优化设计，我依据正交变换和几何光学法则建立了理想抛物面模型，虽然最终只拿到了国二等奖，但这篇论文的质量我觉得并不比前一年差多少。 𐟌 美赛：创新与可视化的较量美赛对创新性和可视化的重视让我印象深刻。2021年，我选择了E题，关于食物系统的重新优化。论文最终获得了F奖，这是继国赛一等奖后的又一好成绩，实现了国赛美赛“双满贯”。没想到的是，三年后我再次拿到F奖，还是E题，真是本命题了！ 𐟌Ÿ 其他比赛：小试牛刀除了这些大型比赛，我还参加了很多小比赛，比如Mathorcup的一等奖、亚太赛的一等奖、小美赛的F奖、认证杯的一等奖、电工杯的二等奖和五一赛的二等奖。其中，妈妈杯和电工杯我都是尝试过单刷，感觉还是挺不一样的。总的来说，数模比赛不仅让我学到了很多知识，还锻炼了我的团队协作能力和解决问题的能力。希望未来的路上，我能继续保持这份热情和毅力，走得更远。𐟌ˆ

如何准备数学建模竞赛：从零开始的指南 𐟎题型分类】数学建模竞赛的题目大致可以分为六类：连续型、离散型、大数据、运筹学/网络科学、环境科学和政策。每类题目都有其特定的挑战和解决方法。 𐟏†【奖项设置】美赛的获奖比例大致如下：特等奖（Outstanding Winner）占0.14%，特等奖提名奖（Finalist）占0.17%，一等奖（Meritorious Winner）约占7%，二等奖（Honorable Mentioned）约占15%。国赛则分为省奖和国奖。 ⏰【时间规划】国赛一般在下午6点出题，建议第二天中午之前确定选题。然后，查找文献寻找思路，确定模型求解。论文报告应与建模求解同步进行。美赛的时间安排类似，最后一个晚上通常需要通宵。 𐟑壀团队合作】在团队中，每个人负责不同的部分，如模型建立、代码实现和报告撰写。虽然每个人都有自己的专长，但多学习其他方面的知识也是非常重要的。记住，团队合作是比赛成功的关键。 𐟓š【文献查找】常用的文献查找工具包括谷歌学术、百度学术和Hub。如果你需要具体的网址，可以私信留言。 𐟒𛣀软件应用】不需要掌握太多软件，但以下几款是必备的：写作软件：Word、WPS、LaTeX（不会LaTeX也没关系，可以用Word替代）。求解软件：Matlab是首选，但Python、Lingo等也是不错的选择。公式编辑器：Mathtype是必备的，不要用Word自带的公式编辑器。画图工具：Visio、亿图。其他工具：SPSS、SAS、Eviews、Stata，多多益善。 𐟓ˆ【模型建立】可以参考其他文献构建模型，但不需要完美，合理且自圆其说即可。创新点是加分项，看个人能力。 𐟓Š【报告呈现】报告格式要严谨，排版也很重要。排版做好，思路清晰，往往能拿到好名次。可以多看看往年的高名次获奖文章学习借鉴。 𐟎获奖概率】题目类型分为专业性和通用型。专业性题目更容易获奖，因为每个类型对应级别的获奖概率是相同的，题目选择的人越少，越容易获奖。通用型问题一般选择优化类题目更容易获奖。

美赛备赛指南：你不可错过的数学建模大赛 𐟏† 美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是什么？美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）起源于上世纪80年代，由美国COMAP公司主办，是国际上最具影响力的数学建模竞赛之一，获奖率较高，含金量十足。 𐟓– 题型设置美赛的题目内容涵盖经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等多个领域。比赛分为MCM（数模竞赛）和ICM（交叉学科竞赛）两大类。 MCM： A题（连续型）：需要使用微分方程建模。 B题（离散型）：可能会用到图论相关的算法。 C题（大数据）：问题数量庞大，对编程能力要求较高，需要熟练掌握神经网络等算法。 ICM： D题（运筹学/网络科学）。 E题（环境科学）。 F题（政府政策）。 𐟓ˆ 选题技巧 MCM适合理工类或数理基础较好的同学。 A题和B题需要一定的数学知识，A题（连续型问题）需要使用微分方程建模，B题（离散型问题）可能会用到图论相关的算法。 C题（大数据类型）的问题数量极其庞大，对编程能力要求较高，需要熟练掌握一些特定的算法，例如神经网络等。 ICM适合非理工类专业同学选择，如经管等。 E题和F题往往开放度较高，且与经济学模型契合度较好。 𐟌Ÿ 选题分布 2024年共有28912个队伍参赛，其中18525个队伍参加MCM，5698个队伍选A题，2643个队伍选B题，10184个队伍选C题。10387个队伍参加ICM，1970个队伍选D题，5436个队伍选E题，2981个队伍选F题。 𐟒ᠥ𛺨建议同学们在开赛前就提前了解好各类题目的常用算法，做好源代码的汇总和整理。哪种类型的模型你收集的最多，学习的最透彻，比赛就选这类题目作答即可。可以准备两种类型的题目，另一种留作备选。

数学建模国赛前必备软件准备指南在准备数学建模国赛时，选择合适的软件和掌握相关算法至关重要。以下是一些常见软件平台的准备建议： 𐟒𛠨𝯤𛶥𙳥𐯼š Matlab：Matlab 是数学建模中最重要的软件之一，几乎所有的数学建模算法都可以使用 Matlab 实现。然而，在机器学习领域，Python 的开源资源更为丰富。同时，SPSS 和 Stata 在统计分析和时间序列分析等方面表现出色。因此，建议重点学习 Matlab，但也要扩展到其他软件。 Python：Python 是机器学习领域的优秀平台，拥有丰富的开源资源。对于美赛而言，Python 中的 sklearn 库完全满足对机器学习算法的需求。如果你对 Python 非常熟悉，很多常规算法（如蚁群算法）也有许多开源资料可以替代 Matlab。 Origin：Origin 是一款强大的作图和插值拟合软件，尤其在可视化方面比 Matlab 更胜一筹。 SPSS：SPSS 是统计学中的重要软件，尤其在时间序列、主成分分析和因子分析等算法上非常适用，软件的交互性也很好。其他软件：Lingo 用于规划类问题，EViews 用于时间序列相关分析，COMSOL 或 ANSYS 用于多物理场分析，Mathematica 在求解微分方程等方面相较于 Matlab 更为出色。通过这些软件的结合使用，你可以更全面地准备数学建模国赛，提升自己的竞争力。

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