美赛m奖申请条件

如果大学生寒假只选择一个竞赛参加，那肯定就是非美赛莫属了，好拿奖含金量还高，不管是奖学金还是保研呀，都能够进行加分。今天呢，给大家一条视频，把保姆级获奖攻略全部都讲清楚，帮助大家提升每项的奖次。 第一个就是美赛呢，全称是美国大学生数学建模竞赛，它是一个线上的比赛，中国学生都能够报名参加，要求的是同校三个人组队，四天时间内呢，从六个赛季当中选择一个适合自己的进行答题， 最后提交一篇论文就可以了。这里告诉大家，只要这个比赛按要求完成，论文如果说排版规范，再配上几张非常精美的图标模型，大概率就能够拿一个二等奖，也就是 h 奖。 这个奖项是国家一等奖，相对保研加公测还有拿奖学金都是非常有帮助的。我每盒期间呢，是参加美赛，获得的是 f 奖，也就是特等奖提名奖，相当于是一个国家一等奖，还被学校还有官方的一些账号所报道。 后面保研到博克大都很有帮助，所以我帮大家总结了优秀论文的图标模板都在这里的哦，打出六六六可以直接找我要，时间呢，不到两周了，今年的比赛是一月三十号到二月三号，千万不要错过。这里呢，给大家准备几个 核心的获奖关键团队组建呢，它是核心，三个人啊，必须要分货明确，一个人来负责建模，负责设计模型，推导公式。数学最好还得稍微放点算法，这样协助编程好编程， 那编程的同学呢，就要实践算法，然后处理数据，用 mylab 或者 python 做一些三维的比较美观的漂亮图标。然后最后一个呢是写作，负责产出非常规范的英语学术论文，英语是平面在线，而且还会有排版， 这里呢强烈推荐拉萨克，省时省约，而且排版还非常好看，是隐形的夹克像。另外还有几个小型的建议。第一个就是要多看往届的优秀论文， 摸清优秀论文的解析思路和写作逻辑，因为你只有知道优秀论文是什么样，朝着这个标准写，你才能够获奖。第二个就是比赛，不要过分的追求版本，先把东西做出来，成功提交呢，这是首位的。 第三个就是摘药要特别的重要，至少要留出两到三个小时时间精心的打磨。最后一个呢，就要提前一周调整作息，才能保证四天高强度的比赛有一个非常好的效率。关注我网研规划，不走弯路！

博美赛啊，现在比的是你会不会用工具啊，拿奖之后啊，奖学金和保研加分都直接拉满了。给你们分享三个好用的树模工具，一条龙服务全部搞定。第一个就是 infam， 想要拿奖代码和图的就必须好好弄。 infam 现在接入了地表最强的编程大模型小柯的 opus， 你 只管把数学思路告诉他，那些复杂的遗传算法，神经网络代码，他秒生成， 直接就能够跑通，不像别的 ai 很 容易就出 bug 了，跑通之后再不断迭代记录就 ok 了。更好用的呀，是它的画图功能，论文里最费时间的模型，流程图、思维导图，用它就能够一键生成，配色专业，逻辑清晰，直接复制到论文里面。评委看到这么好看的图，第一眼印象就直接拉满了呀，想体验的评论区扣一，我给你发邀请码。 那第二个就是 dippo， 搞定美赛的全英文论文的翻译官，大家要知道，评委基本是母语，英语，母语人士就不要用普通语法去送人头了呀，把写好的中文部分扔给 dippo， 它的学术翻译地道的就像母语者写的一样，专业术语一个不错，很多科研人士都在用，用它润色一下，那个高级感就直接上来了，论文档次 直接起飞，读起来非常顺滑。第三个就是 overleaf， 你 直接把数码的 text 文件上传上去，就直接是一个稳定的模板了， 不用再慢慢排版了，像什么公式啊，表格参考文献什么的，一键搞定。更重要的是数目的比赛，作为一个三人比赛，就很需要这种 overleaf， 可以 多人实时同步写作的写作工具，你用 excel 把内容和图生产出来，再用 overleaf 慢慢排版，省心到离谱。好了，在这里祝各位比赛顺利，都能拿到好结果！

大家好，欢迎来到数码教学站，那么本次给带来的是这样数码美赛的一个速成攻略，那么本次视频的话，除了我们整个的一个备赛流程之外，还有我们的一个工具合集，特别是我们的一个 ai 的 一个合集，因为我们知道现在这个数学建模这一块的话， 其实 ai 还是用的比较多的，比较典型的，对吧？像我们用来解题的，用来画图的，或者是用来干其他的事情的，那么比如说我们这地方还有一个是 用来排版的，可以给大家大概的去看一下这个效果， 对吧？这个是 ai 生成的一个排版的一个文件， 可以看到，对吧？里面的一些样式的话，它其实已经绑定好了，已经和我们模板的样式是绑定好了的， 这样的一个有序列表，像我们一般用 ai 写的话，它里面都是没有绑定样式的啊，我们这地方是直接给帮样式给绑定好了，而且我们的一个公式也是完全，对吧？按照它的一个 word， 我 的一个公式的一个格式， 那么绑了样式之后的话，我们就可以很容易的干嘛？我们绑了样式之后，我们一改的话，它就会整个的去进行修改，就不需要担心，对吧？我们改了前面之后，后面要一个一个的去修改了， 这个的话就是我们用来用来建的一个拍板的一个 ai， 但的话里面还有一些缺陷，就是它这个序号，对吧？这个序号的话还没它里面原先就有序号，然后加上我们自带的一个样式，这个序号的话就有两个序号，但是的话应该还可以，说的话也是可以帮我们节约非常多的一个时间了。 那么其次的话还包括我们一些画图的 ai， 还有包括我们这样的一个，对吧？这样的一个翻译润色、审教、预审，来看看我们这样的一篇论文写的到底怎么样？ 然后包括我们这样的一些，比如说查看文献的一些 ai 对 不对？用来查看文献的一些 ai 里面的话，会告诉我们我们应该去参考哪一些文献， 包括去帮助我们去辅助这样的一个编程的一些 ai， 让我们去快速的学习如何实现这些算法，我们到底用对吧？怎么去调库，怎么去调包，怎么去完成我们代码， 这样的话我们既能够学到东西，又能够快速的去完成整个的一个备赛的一个过程。那么我们话不多说，我们直接进入我们的一个正题，那么首先的话是大概的介绍我们的一个美赛的一个情况， 我们这地方的话一共分了九个小节里面都破坏好我们的一个美赛的基本情况。然后我们美赛近几年用了哪些算法，然后我们各个位置，我们到底要准备哪些东西？我们到底要准备哪些软件，以及我们整个的一个 ai 工具的一个汇总。 还有我们就是美赛里面比较重要的一个点，就是我们的一个绘图的一个专题，还有我们的一个数据，我们如何去进行剪辑，以及我们今年美赛的一个论文和翻译，我们到底应该怎么去做 好？那么我们题目类型的话，其实这个东西在美赛里面它的一个官网上面已经有提到过了，那么的话我们一共分为六个赛题，前三个的话是偏数学的就是 mcm， 后三个的话是偏向于交叉学科，就是我们的 acm。 那 么历年来的一个数据题的话是选的最多的，那么对应的一般就是我们的 c 题和 e 题，去年比较特殊，去年选 b 题的人也很多，但是一般的情况下选择 c 和 e 的 人在往年的情况下是最多的， 这两个的话分别是一个数据科学的一个科目，另外一个是我们的可持续发展的一个题目，他们两个的话都是这种数据性比较强的， 所以说的话可能上手的话就相对容易一点。而我们 a 题的话就偏向于我们整个偏向于一个物理机制，类似于呃，像我们国赛的一个 a 题，对吧？里面会有一些微分方程和动力学方程这些东西。然后 b 题的话是一个偏向于优化的一个题目， 他近些年的考点的话还是主要是偏向于可持续发展和社会科学的一个题目， 主要的用的方法的话就是我们的一个东北语言化，然后 d、 c、 d 题的话就是一个专门用来描述图论的一个题目，里面的话百分之百会考到的数据结构就是我们的一个图结构， 然后 f 体的话就是我们的政治经济学，也是我们一个偏向于刺客的一个内容。然后里面比较常用的模型的话就是政治经济学里面比较常用的模型，比如说 d、 i、 d， 然后的话我们的一个 固定效应啊这些东西，那么的话我们要拿到我们的一个 h 奖以上，我们大概的话只要能够打进百分之前三十就可以了，它的一个整体的一个获奖比例还是比较比较高的，相比于国赛而言的话，因为国赛的话我们要拿国奖的话，比例可能就就百分之 百分之二，百分之二左右，对不对？还可能还不到百分之二，但是的话整个美赛的话，你要拿到 m 加以上的话，它的一个概率的话是能够到百分之三十以上的，所以大家完全不用担心。 那么我们来详细介绍一下我们这样的几个题目到底要考哪些东西。 那么 a 题的话主要是解答的还是微分方程这一块，或者是说更加详细一点，动力学方程。那么近些年来 a 题的一个考点的话，基本上还是围绕着动力学去展开， 呃，像一些其他的东西，比如说像我们扩散方程啊，这些东西的话，其实不怎么考到，基本上的话就是在我们动力学，不管是我们的我们的生物环境，还是说我们这种呃自行车的功率，还是说我们这种磨损，这些东西的话，其实都是和我们的一个动力学相关的。 所以说的话如果说我们要去准备 a 题的话，那么的话我们的一个核心的点的话，其实应该放在我们的一个动力学上面来， 那么比较典型的话就是会考到一个 lot 卡方程， lot 卡的话基本上只要涉及到这种环境类的问题，或者是说呃跟环境这种沾边的，基本上的话每赛的话就会用到我们的那个 lot 卡方程， 这个 lot 卡方程的话在我们的 a 题、 b 题和 e 题里面是出现的频率非常高的，它这一个东西会涉及到三个考点。 lot 卡， 它的话是 logist 的， 它的话是 logist 的 一个扩展型，它的话主要的话是描述它的一个增长率的， 基本上的话也是可以呈现出一个 s 型曲线的一个特点，这个的话也是一个非常老的一个模型，已经是上个世纪提出来的，是美赛最喜欢考的模型之一，常见于 a、 b、 e 三道题。 那么其次的话，像数学建模比赛，近些年来喜欢考的一些比较新的内容的话，就是我们的一个贝爷斯用来做繁衍， 那贝耶斯相信大家都不陌生，那像这这个东西在哪些地方考过？在二零二四年国赛的 b 题，二零二五年国赛的 a 题，然后的话在二零 二四年美赛和国美赛的美赛的哪个是来着？二零幺四年，二零五二五年美赛里面也考过，然后的话同时的话研赛也考过。这个东西，现在的话贝耶斯的话相当于是一个现在这个就考考察的一个趋势，也就是说 他现在不光要求你会正着推过去，还要求你会反着推过来。因为为什么呢？我觉得可能是和我们的一个 ai 有 关， 因为 ai 的 话，他喜欢遇到这种问题的话，喜欢做模拟，而不喜欢去推它的概率，而做模拟的话，实际上他喜欢自己去设值，这样的话其实是很很缺乏积极性的。 所以说一般的时候的话，他可能是用来去仿仿 ai， 用我们的一个贝塞尔来仿 ai， 因为说实话我用 ai 测过非常多的题目， ai 非常非常不喜欢用概率分布去进行模，去 模拟一些东西，虽然他本身就是一个概率模型，但是他特别不喜欢用概率分布，他更多的时候会设置一些值或者设置一些常数， 而用概率分布用的非常非常的少。所以说的话，你可以看到我们近两年来各种各样的比赛考概率分布考的非常多，目前就这两年来已经考过的分布有二项分布，拨通分布、指数分布、 几何分布、正态分布，还有哪些？我想一下，去年啊，去年还考了一，去年有一个贝塔分布，呃，还有均匀分布， 然后还有啊对数正态分布，这个的话也是去年，去年的国赛和今年的美赛里面考过的对数正态，然后还有一个韦布尔分布。 其他的话应该就是这近两年来几个大的比赛里面考过的分布的话，基本上就有这些东西。 都说了。现在这个概率分布的话也是一个非常非常热门的一个考点，尤其是在我们偏数学的题目里面，以及在我们一些统计学的题目上面，这种常见分布是一个非常重要的一个考点。 那么第二个的话是我们那个 b 题， b 题的话它是一个也是关于一个优化的一个问题，那么用的最多的话其实是东边优化以及动力学， 那么你可以看到它现在 b 题的一个处出题的一个趋势的话，基本上也是和我们那个可持续发展相关的。比如说我们油货房制啊，对不对？ 什么水电呀，什么保护区呀，什么旅游保护啊，对不对？其实的话很多时候他考的东西的话也是和我们的可学发展相关的，然后的话主要的话也会涉及到一些生态的动力学模型，那么既然有生态动力学模型的话，那么基本上美声的话是离不开这个东西的，洛特卡，对不对？我刚刚说了， 那么其次的话，它里面还有一个是多目标优化，那么的话和我们国赛不同，国赛的话一般不考多目标优化，国赛一般只考我们那个单目标优化，用的比较多的就是我们 遗传魔力退火加智力咨询，对吧？然后的话每赛的话 b 题是喜欢考多目标优化，那么用到的方法的话基本上也很固定， n s g r， 而且一般来说的话，它的一个 b 题的话不会考的 太难，对你的模型要求太高，因为很多时候他的一个难点的话主要是在找数据上面，所以说基本上的话他对于你模型的一个限制没有那么高，就算就像我们之前复现一样，里面可能会有一些明显的，对吧？明显不合理的地方，但是的话， 呃，没有太大的一个影响啊，对吧？对人家评价好像没有什么太大的影响。所以说呢，其实 b 题的话在解析这一块的话是比较容易的，但是的话他的难点的话就是怎么能够找到 能够支撑你去解析的一个数据，你的一个数据来源是不是足够权威，是不是足够官方，那么我们就可以看到有一些同学的话，他们喜欢在什么地方去找数据。简书 c s d n， 知乎 就如这些类似于这种，对吧？这种博客平台，或者说一些贴吧里面这种非官方的一些数据源上面去找数据， 从而导致你整个解决方案的话，他的一个数据，对吧？他的一个基层就没有，就失去了的一个可信性， 那么是从数据上面都出了问题，从机器上面都出了问题，那么你后面的模型你建的再好又有什么用呢？所以说的话，这个的话就是很多同学喜欢遇到遇到一个问题，就是查资料总是喜欢在那一些，对吧？对于我们学术性的一些内容的话，总是喜欢在一些这种薄客平台上面去查资料， 这个的话是非常非常致命的。我们要保证我们的数据，我们的解决方案是足够权威，足够有效的，那么的话，而这些数据的话，它是每个人都可以去写的，它的话是没有 这种，对吧？没有权威的这种背景的，那你不能够保证你的数据是有效的。 那么 ct 就是 我们的一个数据题，数据题的话像往年的话其实考的比较杂，现在的话也开始慢慢的回归我们的一个统计了， 这个的话也是整个数学建模比赛的一个趋势，你可以看一看往年都喜欢考些什么东西，二零幺一一年的巨型狂风，这个的话它当年是考了一个 c b 的 一个题目，对吧？计算机视觉， 然后的话你们会涉及到一些，对吧？一些神经网络、深度的网络的这些理论，甚至还会考到扩散模型 这些比较新颖的一些东西。而往越往后面的话，你会发现他的一个模型是越来越简单，越来越回归传统，不会再考虑那些比较先进的一些东西。二零二二年这种量化的一个问题， 二三年这样的一个关于我们的一个，呃，应该是属于我们的一个自然元处理 nip 的 一个内容， 但是 nip 它没有考的太深，基本也不需要你去去用什么全息薄膜啊，用什么其他的东西去建模，它的话，基本上的话你去用一般的机器学习，它也是可以做的。然后第四第五的话，一个是网球动量效应，一个是我们奥运奖牌预测， 这两个的话就是一个类似于这种序列的一个模型，然后的话加上它的一个贝叶斯 去做繁衍。那么对于数据写的话，它的一个核心的话，现在是越来越回归统计上面的，而不是积极学习，越来越回归传统。那么对于传统问题的话，我们基本上要准备的点的话，就是我们一些比较基础性的 这种计算学模型或者统计学模型，比如说我们回归的现金回归，然后的话我们的决策树，对吧？ 然后我们多相似，多相似回归，然后的话我们的 gbt， 然后的话 random forest， 或者说那 gbt 整个算法族，对吧？里面还有什么擦街 boss 的， 什么那 gbm 什么开的 boss 的， 然后要分类模型的话，这个逻辑的，对吧？逻辑的回归，然后的话还有一个 svm 矩阵数，然后的话加上我们整个元素家族，对吧？ finn forest， 叉级 boss， gbt， 然后的话我们的来的基本 m 开的 boss， 诸如此类。 当然的话还有一些是比较更加传统的这种分类模型，比如说我们的朴素贝叶斯，那么第三个的话就是我们的一个时间训练，时间训练的话基本上考察的点也是那么几个，一个是我们的 lma， 对 吧？ 智慧会叉分移动模拟平均模型，然后的话还有我们的一个 lstm 长短是 gg 网络，然后的话可能对于我们多变量的话还可以用一个我们那个 one 向量智慧微， 那么的话，其实这个地方的话，我们也给大家去准备了那个今天一些比较常见的模型， 对吧？比较常用的 a m a s l t m， 然后 proper hat， 然后一个 one， 然后我们的一般回归现金回归，多向式回归，逐步回归拉索 s o m， 绝对数水就是零 g b d t 分 类逻辑回归 s o m， 绝对数水就是零 g b d t t， 然后剧类的话，目前用的最多的话就是我们一个 k means 和我们的一个 db scan， 所以说的话，其实你觉得这个它里面考的东西很杂，但是实际上的话，你把它归正一下的话，其实也就是那么些东西。如果说你要去准备某一个赛题的话，其实你所要准备的东西没有那么多， 那么第一题的话就是一个永恒不变的一个图论的一个题目了，图论加上我们的一个评价， 那么因为图的话，它本身的话像一些 python 包，比如说我们的 networks， 基本上你只要把图建出来之后，所有的图的一些算法的话，你都可以直接去用一个函数去实现，说实话它不可能只可能那么简单，不然的话你只要把图给建立出来了，那个题目你就解出来了，不管你用什么模型，它里面都要有一个函数去实现， 那么所以说的话，他怎么去增加你这样的一个建模的难度呢？他就喜欢把我们的这个图和我们的评价模型去靠起来。你要建图，你必须要有什么东西？要有节点和边，对不对？ 那么边要有什么东西，边是不是应该有权重？那我很简单，我不把这个边的权重给你，或者说把权重啊给你很多个指标，你不知道你选选哪个指标作为他的一个核心权重，你也不知道怎么把它综合起来。那么这个时候我怎么去确定边权呢？我就等于用评价模型，对吧？就会给他们打分。 它的核心的话就是要去量化我们的一个编权，原先的话我们只需要去把我们的节点和编识别出来，然后建立一个图就完事了。现在的话就需要你去自己去计算它的一个编了， 这个的话就是他目前喜欢考的一个点，尤其是像我们那个去年建的一个交通网络，那么我们一个交通，我们一个马路有什么？有它的一个长度，对吧？有车道的数量，车道的数量和长度这两东西决定了它这个地方能够容容纳多少辆车， 然后他的一个限速，限速的话决定他每个单时，每个单位时间内可以通过多少辆车，以及我们当一个节点失效的时候，比如说我们有基本上要维修，对吧？或者说什么像去年可能就是倒塌一个边失效了之后，那么他的一个流量应该怎么去分割？ 分割之后会对虾的编权，会对虾的编造成什么的影响？然后的话它整个是一个从静态到动态的一个过程，但是的核心的话仍然是围绕图去展开。好，那么我们来看一下一体一体的话，历年的话都是可持续发展的一个题目。 那么什么食物系统啊，什么碳烊，什么财产保险，什么龙帝，它的一个考法非常非常的多变， 因为我们可持续发展的话其实是一门课，对吧？它是一个很大的一个议题，它没有说专门的去针对某一个特定的领域 所说的话，这个东西是比较头疼的，但是的话里面一些比较典型的一些方法，呃，有我们的一个裸特卡。其次的话就是我们美赛最喜欢考的评价模型，评价模型的话基本上在美赛里面用的就是三个 i、 g、 p、 top、 cs 和商权法这么三个模型。 如果说你想把我们这个一体里面所有可能考的模型全都学一遍的话，那么的话可能就不太可能了，因为你可以可以看看到底是考些什么东西，像我们去年，去年什么玩意，不对，前年 保险里面都考精算，考你的精算这个东西，所以说的话它里面实际上实际上的专业非常非常的多，你很难去完全的准备好，但是的话我们可以把它经常考的一些东西，就是说 这些比较通用的模型给它准备好，像这些专用的模型的话，我们是没办法去一一准备的，我们只需要掌握好它通用模型，其他内容的话，我们到时候现去查文献，或者说现去用我们的 ai 的 话，呃，它的一个效率的话其实也很高， 而且非常节约，我们这个时间我们还是尽可能去把我们整体的一个基石去准备好，而我们其他的，对吧？这个东西的话，我们要去准备的话，它这个性价比实在太低了， 你总不能可能，对吧？还有这么几天的时间，还有十天的时间，你去把我们这么多的专业全部学一遍，这个的话不太现实，也没有那个必要。 那么 f d 的 话就是一个政治经济学的内容了，那么政治经济学这个东西的话，其实应该有相关专业同学，对吧？ 基本上你要用的那一个模型的话，就是政治经济学里面那几个 d i d， 对 吧？双重差分面板回归，然后我们的 还有什么来着？那个叫什么来着？那个结构方程 s e m， 然后的话用来去做我们的一个因果的，对吧？ 还有呃，固定效应，然后以及我们万年不变的这样的一个平价模型。而平价模型呢，我没有说过每三里面设计的平价模型就是基本上就三个， a h p、 top six 和双转法，然后的话常用组合就是 a h p 加双转法和 top six 加双转法。这个的话不管你怎么搞的话，选择这几个模型是不会出错的，如果说考平价问题的话，选择这几个模型是不会出错的。 除此之外呢，我们评价模型的话，还有一些其他的什么模糊中的评价，然后什么这种数据报告分析，什么字和笔灰色关联，这东西虽然说里面呃也有用到，但是的话你要去看具体场景，你不如这些东西通用的不如这些通用的模型，对不对？ 三权法加乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘 乘乘乘乘乘乘乘乘乘乘， 乱七八糟的什么都考一点，但是的话其实模型就是那么些，只是说换了一个场景而已。那么如果说要准备这样 f 题的话，最好还是有这么一点点的去准备一点点这样的一个政治经济学的一个内容， 这的话相当于说一些比较专业的一个领域。但是的话其实模型也我们也说过了 d i d， 然后的话我们的面板回归我们的结构方程 s e m， 然后还有一个是我们这个固定效应 政治经营协议用来用去的话，基本上就是这么东西，然后我让你去衡量一下，对吧？这个用这几个模型去衡量一下这个政策实施对于我们这样的一个东西有什么影响，这个影响是否显著就 ok 了。 好，那么我们来看一看各个位置的一个速成攻略，那么的话这个地方后面的话都是给大家附上这个超链接的，大家可以直接去拿着使用。 那么一般的时候我们在做数学建模的时候，还是会建议大家去用 python， 因为 ai 写 python 的 能力比较强，这个是确实是这样的，目前 ai， 呃， ai 拷定它的一个， 它的一个强项的话，基本上就体现在它的一个 python 和一个 js 上面，因为这两个东西它是开源的，而且的话生态非常丰富，所以说的话基本上我会如果说你是完全小白的话，我会建议你去用 python 来写，它的环境也比较比较好，安， 也不像 maclab 那 么一搞就是二十多个 g， 而且如果说大家不想去一个一个的去安纳第三方库的话，你可以直接去安装一个 l 空的，里面的话基本上就包含了我们这样数据建模里面一些比较常见的库， 比如说我们矩阵预算单派，然后的话我们表格，对吧？数据分析 panda， 我 们的科学计算三派，然后的话我们的统计学 this models， 然后我们的画图 maple 和 c 泵里面的话，已经完全集成了，你不需要再去重新下载。那么除了一些比较特殊的情况啊，比如说你对于 像我们一些素专的同学，或者说数学相关的同学的话，可能还是用 maclab 用的比较多，那么的话如果说你之前没有接触过 python， 你 之前一直用的是 maclab 的 话，那么的话你也没必要去为了这个东西去专门重新学学一门语言，你继续用你的 maclab 也也可以， 这个的话一定是按照自己的一个自身的一个情况来的，不要说对吧？为了追求某一个语言啊，又追求某一个工具，因为工具最后还是为我们人类服务的嘛，对不对？你最后还是要选择自己顺手的一个。 那 my lab 的 话，它主要是在它的一个稳定性和它的一个运行速度上面，它的一个运行速度的话是要比 python 要稍微快一些的，而且的话它不会有很多那种环境的问题，因为 python 的 话， 它的优点就是它的各种各样的库很多，那么缺点的话就是它的各种各样的库可能会有冲突问题，所以说的话 maclab 的 话，它的稳，它的胜呢？就是胜在稳定性，不会有各种各样的环境问题，对于我们这种完全没有搞过计算机同学来说的话，可能还是比较友好的， 因为你遇到的环境问题的话，你可能完全没有搞过计算机的话，可能完全不知道该怎么去修这个东西，它又不像我们这个程序保守它是环境问题。 然后的话我们可以去根据我们这样的一些算法去收集我们的代码包，去准备好我们自己的一个知识库，然后同时确保我们这些代码都可以正常运行，不要到时候我们到了美赛的时候再去 再去搞，结果呢发现啊，你这个当你本地的一个环境出了问题，你这些有些算法你是不能运行的，然后呢到时候去现场修环境，那么你就非常浪费时间说提前把我们常见的算法去准备好，常见的算法的代码包准备好，去一个一个测一遍， 看你到底有没有哪些问题，能不能够跑得通，跑得通的话就没有什么问题，当然的话我们这地方的话也可以去借助 ai 来帮我们完成，对不对？我们可以去告诉他，你需要准备 ai 去， 你需要准备 mcmic 竞赛，作为编程手，你要了解常见的比如说优化算法，或者说统计算法，或者说怎么预测算法，或者说具体分析算法，然后的话以及对应的 api 实现 api 的 话就它的一个编程的接口嘛，然后给它详细的算法，应用场景，适用条件， api 说明，代码视力说明，然后的话整理出来，整理成我们一个讲义的形式， 然后的话我们就知道哦，有一些 lp， lp 的 话可以在我们一个包叫做零 pro， 然后约束是什么？ x 一 加 x 大 于等于十，哦，计算于负 x 一 减 x 二小于等于负十，对不对？哦？那就是系数是负一，系数是负一，结果是负十，这个是我们那个标准形式，要化为我们那个标准形式，标准形式的话是小于等于的形式，然后约束公式二 x 一 加一 x 二，对吧？小于等于的形式， 然后约束公式二 x 一 加一 x 二，对吧？小于等于的十六，那么就是二一，然后一个十六， 那么的话这个的话就是我们的一个，我们的一个矩阵就定义完毕了，然后我们就直接调一个库，对吧？把这个函数给调用进来，把我们这些约束条件，我们的目标函数全部都传入进去，然后我们就可以完成一个求结了， 然后还有包括我们各种各样数学题目比赛里面最常见的一类这个混合整数陷阱规划，对吧？ m a l p， 哦，要用这个包 p o l p 这个包，然后的话你去完成这样的一个实线， 然后什么约束规划呀，对吧？突优化呀，然后连续非限性优化，然后我们非限性最小而成，对吧？图，网络背包，然后我们插帧净化，然后的话模拟退火， 地方是给了一个文档，然后 ga 啊，这个地方也是给了一个文档，还没有给出具体的代码性，然后我们那个拍末 n s g r 也在拍末里面， 然后哪些东西是我们翻车点，然后的话我们怎么把它写成约束，然后我们验证一下我们是不是真的能够解得好，它会，对吧？全部都给你输出来， 所以说的话这个东西来这个地方就有世界代码了，所以说的话来辅助我们学习的话，整体的一个效率还是非常高的， 比起我们自己去一步一步的学的话，它的一个效率肯定是可以成倍的提高，我们不要去抗拒新工具的使用，对吧？我们要学会把新工具用的熟练，然后的话去加快自己的一个效率。 那么对于剑魔手而言呢？剑魔手就是整个团队的大脑，对于剑魔手而言的话，你必须要熟悉我们常用的模型，熟悉他们常用的场景，然后并且能够有拍板的一个能力，对不对？你要能够确定下来我这个场景里面什么样的模型就是最适合的， 我们这个队伍大的方向是什么？我们必须要朝着这个大的方向走，你也必须要作为我们团队大脑的一个身份，然后的话去推动整个团队前进。那么对于我们数学建模而言的话，常用的算法，常用的算法就是这么四类， 基于分析、运筹、优化去梳理、统计和评价，那么的话，这地方的话，我们前面的话也给大家去展示过这个流程图了，对不对？我们常用的哪些算法？ 那么对于我们很多同学来说的话，那么学习这个东西，学习这个 模型去看公式，实际上是非常枯燥无味的，而且很多时候的话，你对于一个背三而言的话，你并不需要去把公式的原理给它扣清楚，你只需要知道它这个模型应该用在哪些地方就可以了？那么比较典型的我们也可以用我们的 ai 去辅助我们， 比如说我们可以用那个 labkin， 那 么 labkin 的 话它就可以，我们怎么去用呢？我们可以首先的话我们去用我们的 gmail 呀，或者说用我们的 gpt 啊，去让它去给你规整出一套。呃，这样的一个模型， 它是用在哪地方的？然后让它用非数学的新的语言给你描述出来，然后你就把这一段语言，然后的话你直接扔给 labkin， 然后的话它就可以去给你生成出一些小卡片， 对不对？比如说什么是正在分布呀？然后我们怎么去分类啊？嗯， 那的话大概的话就是这么样一个效果，对不对？比如说我们的 a h p 每赛里面出现频率最高的一个模型，我们要干嘛？首先的话写清目标，加备选项，然后列出我最在乎的三到五个标准，然后标准之间两两对比算出权重，然后每个方案按照标准 表现评分自动汇总得到排名 啊，在这个地方对不对？然后比如说什么是吉拉斯坦估计啊？哦，我们要通过我们观察到的数据。嗯， 它这个的话是国内访问，国内访问比较慢，它这个是外网的，不挂贴纸也可以访问，但是的话访问速度比较受限， 大概的话就是这么一个效果，可以，你可以让 jimmy 呀这些东西用，让他去用非数学性的语言，用讲故事的语言把你让，让他把一个模型给他，给你讲清楚。 今天这个网是这么慢吗？这谁偷我网呢？这是 好，让他先深层一会吧，这平常按道理来说的话，平常都是秒出的，今天这是发生什么事情了？这是网被偷了 对吧？我们要把一团乱麻的复杂问题拆分成一个一个简单的二选一的小问题，然后的话通过像洋葱一样怎么分析基于内心的真实偏好，哪个选手是这样赢家？ 然后比如说我们要去搭建一个金字塔对不对？然后去擂台侧对比较，然后的话加权。 我们的目的就是让我们把我觉得这种模糊的感觉变成清晰的结构，然后的话不忽略主观喜好，如实的计算对于这种结果的影响。比如说把我们的主观变得客观，然后如果团队有错的话，可以分头给权重，最好算平均值，避免吵架。 通过这些方式的话，我们就可以很清楚明了的去把我们这样一些难搞的数学公式，然后的话变成我们比较生动的语言， 但的话我们也不能够只懂原理，我们完全没有实战经验对不对？我们可以去通过我们这样的一些教材啊，对吧？这这个是非常经典的一本书，可以通过里面的这些教材，然后的话去干嘛呢？去做一做里面的题目， 看看我们学会了之后到底能不能够把它给用出来，到底能不能把它用的好。我们需要用实战来进行演练， 然后的话当然我们演练的话也不能够只靠我们自己，我们需要我们三个人来进行协调， 因为你一个人效率高，并不能代表你在美赛里面就可以取得非常好的成绩，我们最后的话我们还是要三个人协同去完成的，当然的话，如果说你能够去单刷的话，那么要当我没说，对吧？单刷的话你应该也不需要来看这个课了， 那么对于我们团队大脑来说的话，你必须要保证，对吧？保持你的一个思维是活跃的，如果说你没有办法去保持你的思维活跃的话，那么你就一定要把工具给用好，确保你能够把握整个团队的一个效率。 那么对于论文而言的话，其实除了写作之外，还有一个非常非常重要的点是画图。虽然说数据格式化是应该由编程手去完成，但是的话 里面我们知道美册里面除了数据格式化还有很多其他东西，比如说我们 ourwork， 对 吧？很多流程图、框架图、示意图这些东西。 而且对于诺言来说的话，你提交的就是你们整个队伍的一个脸面，如果说你的这样的一个排版非常乱，然后的话，你让你的这种图标非常不专业的话，那么基本上你的一个内容的话，对于屏幕来说就完全没有任何吸引力了，因为他根本就不会去细看，他在我们的第一关就把你给 pass 掉了，因为他对你的印象实在太差了， 这个是大家非常要注意的点，至少说你的一个排版看起来不那么乱，至少要要工整一点，不是说你要排的多么的好，多么的专业，至少说你的一个基本项还是要保持的。那么我看到的话啊，就目前我们带过的这些队伍里面有一些非常典型的一些问题， 图表字体不统一、大小不统一、样式不统一， 这个是我们遇到的队伍里面非常常见的一种现象，我们为什么一直强调大家要去用模板去写作呢？因为你用模板刷了之后，你可以强制的保证他们的样式是一样的， 但是如果说你自己去一个一个的调格式的话，你要到时候你有的大，有的小，很乱很乱，让人看着之后第一印象非常非常的差。所以说的话还是不建议大家自己去一个一个的去调格式，尽可能的去用模板去刷格式，保证你的文的样式是一样的， 否则你做的再好，你的模型建立的再完美，你的这个第一关就没过去，那都没有什么用。 那么对于一个论文而言的话，你不能说你只会排版就完事了，你还要去写作呀？你写作的话，你如果说你完全不懂这些东西的话，那你写的出来吗？你不能够完全指望着去复制粘贴吧， 也不能够完全百分之百的去抄 ai 吧，这个东西的话你必须要有带有一些自己的一些理解，否则的话你的这样一个论文那个拼凑痕迹是非常重的， 而且这个东西的话是很容易看出来的，至少说我们拿到一篇这种拼凑痕迹比较明显的论文的话，我们可以很明显的看出来你哪些东西不是你自己写的，和你的这个文风完全不统一。 所以说的话，你一定要把自己的一个这样的一个写作的一个专业性给提起来，当然怎么提的话，我后面的话也会给大家列出一个工具，然后最后的话，我们这一段时间的话，就是尽可能的去协同，尽可能的去合作，尽可能的去加快我们整个团队这个效率。 那么我们数学建模比赛里面会涉及到哪一些软件呢？那么除了我们编程用的 python lab 对 不对？还有的话就是我们的 alaconda 和拍唱或者是我们 vs code 的， 那么 alaconda 的 话就是用来就是一个环境管理的一个东西，它的话自带了一些数据科学的环境，可以去帮助我们，可以包含我们大部分数学建模比赛里面的一些算法 来加快我们的效率。拍像和 vs 刻的话就是写代码的一个工具，那么一般的话，我们追求轻量化的话，我们还是用 vs 刻的用的比较多一点，拍像的话可能相对于而言会更专一点，更适合于用工程环境一点。 然后的话，一般的情况下我们用 g 拍的环节，那么 g 拍的话也是按照 ctrl 自带的，他的话就可以，你他的话就可以让你写多少，对吧？有有一边写边测试，边写边测试，而不是说你一次把一道题全部写出来，到后到时候啊改一改，全部都要改， 那么就很麻烦。所以说我们一般的时候会建议大家去用我们那个主拍的环境去完成。那么我们一般的绘图软件的话，那么 visa 的 话，我相信大家应该都是用过的，这个学校的话应该也会教，对不对？ 其次的话 ppt 也是我们一个常用的一个绘图的一个工具，那么的话之前的话，比如说我们一些环状图啊，其实用 ppt 绘制还是比较方便的，我来找一找。 嗯，应该不是这一门， 应该是第三个吧， 比如说一些环状图啊，对不对？这种类型的图片用 ppt 绘的话还是其实还是比较方便的， 无非就是给它加一个什么设限渐变嘛，对不对？然后把大家都给调整，然后到环状文字的话， ppt 里面也有自带的，这个的话就没有什么 挺方便的，只要说你用的比较熟的话，就没有什么太大问题。然后 wechat on 的 话，这种东西的话，它是一个在线网站，它里面的话也是有比较多的一些素材，来找一找 wechat on 在 每个点 wechat on 对 吧，里面的话其实也有非常多的一些素材， 它里面可以绘制的图还是挺多的，各种各样的都有。 再然后的话就是我们的一个 auto cad， cad 的 话这个应该学功课的同学的话都会接触到，对不对？可以画一些这种示意图啊，尽力图啊，特别是几何这一块的东西， 用 cad 的 话应该可以非常方便的进行模拟，而且的话你可以去把它的一个比例给它还原出来。然后的话还有一个的话是我们的一个飞格桌 里面，头面给我们提供了非常多的绘图模板，但是的话它主要的话还是面向于生物科学的，里面有些内容的话我们可以拿来套，但是的话有些内容的话我们不好直接套， 比如说这种我们去掏一些可持续发展的话，可能就没有什么问题，对不对？然后这个的话我们可能要去换一换他的一些样式和底色，然后这个的话我们倒是可以直接拿来用，只是说要把这个，对吧？这些东西换一换就可以用 里面的内容的话其实还是挺多的。 还有个的话就是我们的一个意图图示，那么的话这个意图图示的话我相信大家都已经非常熟悉了，那么比如说我们前面去复现的这项一些 我们之前去复现的一些论文，那里面那些图片就是 overwork 那 一部分的话都是用意图图示去做还原，或者是用 ppt 去做还原。但我觉得意图图示可能要更好用一点， 因为里面的话给我们提供非常多的模板和样式，我们可以直接拿来去套，然后的话 ppt 的 话可能很多东西，很多形状的话要自己去剪，所以说我们尽可能的去加快一下我们的一个， 加快一下我们的一个效率，这个是一个七零五 啊，比如说这个是我们的一个 f 题的， 那么写作软件的话，基本上呢它就是我们那个 lo word 和 laxt， 那 么 laxt 的 话我们一般都会用我们 laxt 加 vs code 的 一个形式。那么前面我们不是给大家展示那个有一个自动排版的吗？里面其实是同样的可以去拍了，我们的一个 laxt 应该在我们啊在这个地方扣子，当然的话这个的话也是基于我们美赛的一个模板，不因为我们 不然的话到时候环境冲突的话会麻，很麻烦。所以说的话，你首先的话要把我们那个美赛的模板和我们他那个模板文件给它传入进去，然后的话再去让他去做生成， 这样的话它里面生成出来的文件的话就可以去完全的去符合我们模板的一个内容， 然后最后的话就会给我们生成出来一份 text 文件，然后我们直接把 text 文件去替换掉我们原来的文件就可以了，还是非常方便的。 那么对于我们 ai 工具的话，那么我们比较头疼的查文献，查文献的话有我们的星火科研助手里面我给看暗度了，我们可以去搜，对吧？可以去搜我们的文献， 然后还可以去生成我们的中数。那么其实美赛的话里面有一个小节的话，是用来写我们的中数的，就是我们那个 layer feature view 那 一个部分， 嗯 啊，这是解锁历史中数列表这个地方， 对吧？它里面的话是可以给我们去生产钟数的，我们可以去根据我们这样的一个比赛里面的一个情况，然后的话去看看我们到底用哪些文献来辅助。 那么除此之外的话还包括我们什么深度研修啊，对不对？比如说我们要研究哪个主题，当然话这个的话一般在美赛里面可能还是不怎么用的到，以及我们论文研读啊，对不对？我们这个论文讲的什么东西？但是我看这个论文研读的功能的话，我感觉还是不如这个网站好。 然后包括我们翻译，当然翻译的话里面有限制，它里面的翻译的话是有，对吧？两千个字母的限制，每次的话只有两千个字母，所以说基本上我们写完一个小节之后，我们就要去翻译一个小节了， 然后包括我们的一个润色，我们怎么让他去更加学术化一点，怎么让他看起来，对吧？高级一点，怎么符合英语的一个说话习惯，我们可以通过这样的一个学术润色的一个功能， 那比如说我们来随便审一篇论文吧， 那么比如说我们前面有的同学，对吧？自己写了论文之后，不知道自己写的怎么样，就可以通过这样的一个审校的一个功能 来看看，对吧？自己到底有哪些缺陷？看看大家我们这个团队有哪些内容是没有考虑到的，就可以通过对吧？这样的一个 ai 评选的这样的一个功能来帮助我们提高整个团队的一个水平。这么慢， 今天这个网络真的不对劲， 好，终于上传出上来了啊，这样一篇论文是干到一个什么东西？ id， 哦，老朋友了， 好，优点是哪些缺点呢？模型假设较为理想化，数据预处理细节不足，对不对？模型验证和比较不充分，缺乏与其他基建模型的对比分析， 无法全面评估所提模型的相对优越性。对模型局限性讨论不足，对吧？没有存在扩力、扩力和问题以及泛化能力的讨论 符号和公式没有解释得清楚，对吧？ apple shell i 的 具体含义未作详细说明，参考文献引用不规范 对不对？然后改进了建议综合评分。哇，欧奖论文三点五分刚刚集合，所以说的话，这个竞赛论文和我们的学术论文，对吧？看看这个差距还是挺大的，因为欧奖论文的话在我们这里也就是刚刚过几何线的一个水平。 然后其次的话就是我们那个 s c s pace， s c s pace 的 话，这个动画应该之前有跟过我们国赛的同学的话应该知道， 他的话只需要你，比如说你这个地方用的很，用了很多 ai， 结果你完全没有查文献，到时候你要交的时候发现你没有文献，那么的话怎么办？你直接把你的一个专利给它上传上去， 那么的话他就会根据你的个专利内容，或者是说根据你所提的内容去寻找对应的文献，同时的话生成一篇类似于中数的这样一个东西， 然后后面的话就会附上它的一个参考文献，而且的话它里面还可以去做一个分类， 对不对？ d p 模型 rostop 文件优化，然后的话 rcf 质量控制对吧？不是质量控制，生产质量，制造质量啊，系统上面的生产质量有个问题， powermad 生产质量问题， scholar 生产质量问题，质量控制， 对吧？有模型也有我们的来源，这个的话都很明确的， 这样的话也可以避免我们这样的一些 ai 去胡编乱造一些文献。 当然的话这些我们也给大家提到过扣子那个智能体 这个又改版了， 这个里面的话就可以根据我们这样的一篇，我们直接把我们的一个赛题给上传上去， 把它的赛题上传上去之后，它就会直接根据我们这样的一些内容，然后的话去对应的去查找文献，去查找我们的一个解决方案，对不对？后面的话也会附上我们的一个文献 啊，这个还是比较少的，这个的话是因为它里面的话在原文里面是给我们提供了一些文件，所以的话比较少。之前我们测过的那个 a t 的 话，它后面附的文件还是比较多的， 那么阿密的话就是我们之前说过的我们这个东西的话，如果说我们要去做我们的一个问答的话，那么的话我们就可以通过我们这样阿密的去来做我们的一个交互， 他会告诉你这个东西哈，我还研究了一个什么样内容，然后的话按那个论文概要，然后的话可以问一问他这个里面到底用的什么东西啊？这个的话就可以加快我们读文献的一个过程， 比如说我这地方提问模型一部分用的哪些方法解决哪些问题，他就告诉我们哦， 首先抽向我们的交通网络，然后的话用双旋法确定我们的边权，然后用流量平衡方程模拟我们的一个桥梁的倒塌，最后用我们的这样的迪迦斯克拉算法去分析他的一个最短路， 然后用 a a d t 去分析它的一个交通流的一个变化，这样的话就可以非常快的，对吧？快速的去过一篇论文，省得我们还要一个的去翻，一个去读，到时候又浪费时间，然后的话还不一定读的明白。 当然的话我们也可以让他去给出我们的一些思路，它里面的话其实是类似的我们一个 glm 模型所制服的一个模型，对不对？ 它里面集成了我们制图的模型，然后你可以让他去给你一些这种解决的思路，那么的话一般的还有这种学术专用型的 ai 的 话，他一般给的内容还是偏向于学术性一点的。 那么对于我们编程的话，我们也可以直接让我们的一个 gpt 去帮助我们去编程，让他直接给出我们的一个代码，然后我们直接把代码去跑就可以了。 然后同样的我们的一个 ai 的 话，它里面也有一个画图的一个功能，嗯，这地方好像 ppt 没更新， 那么的话这地方的话一个是我们那个 infamend 的， 一个是我们那个 sora， 这个的话我之前我前面还加了一个 banana 的， 就是我们那个 juma 的 juma 里的，那么 infamend 是 里面可以去有一个科研汇总的过程，哎， 但是问题的话就是它那个中文不太油耗，所以说一般的中文的图片的话，一般还是用我们的一个呃节目来说画，但是的话我们美赛的英文的话可以考虑用我们的 infamend， 那 个有点太卡了吧。今天 so 的 话是我们的一个 gpt 里面的一个模型，然后的话它里面同样的也可以用 gpt 来画图，然后我们也可以去用我们的 啊接下来来画图，那么接下来的话我就帮自己来演示吧。比如说我们把我们的论文上传给他，然后告诉他我们到底应该要怎么画图， 对吧？我们把我们的一个问题上传给他，然后问他，让他去帮我们设计 t 的 十，然后的话去让他去给我们生成对应的 t 的 十，我们就会把 t 的 十直接复制到我们的积木栏里面来，然后的话让他去帮我们去生成对应的图片， 那么的话我们可以来测一测，看看他在这个地方画出来的东西到底是怎么样的。 这个是不是题词有点简单呢？ 等一下我们换一个题，他的一个内容比较丰富一点的。 好，他终于出来了，大概的话，画出来的话又是一个这样的一个效果，虽然说题词是很少，但是的话画出来内容的话还是没有什么太大的问题，对吧？内容还是比较丰富的， 而且图标的话基本上也是和我们这样的一个它的一个文本的内容是比较匹配的，比如说钱啊，对不啦？ 十亿人民币的知识，然后的话就应该是一个金币的一个图标，然后的话我们这样的一个 teach teaching innovation 科技研究啊，它是一个芯片的一个图标。然后第二个是我们 talent development， uh talent development and edu education， 人才发展与教育，它的话就是一个这样的一个学时髦，对吧？然后 infrastructure and economy， growth， 基础设施与经济增长，它又是一个这样的一个桥梁，对吧？这个的话都是很匹配的。 然后下面的话一个环路数据分析啊，这两个可能好像还有点啊，啊，没有重复，没有什么问题。 data analytics， monitor， policy， adjustment， 政策适应， resource relocation 啊，这个的话可能它下面中间这一块的话有点问题，它的话就会有一点重复，是不是有点重复？ 但是的话整体的话，它的一个出错率的话，在我们的一个美观性以及它的一个错率上面的话应该是比较低的， 基本上的话它画出来图的话，基本上可以直接用到我们的一个论文里面来，没有什么太大的问题。现在的一个 ai 深图这个技术的话，还是相对而言的话是比较成熟的， 好，出来了。然后的话，首先的话是数据和处理，有我们的 world bank 啊，世界银行的数据 top， 五百超算的数据， open， alex， 学术数据， patent families， 然后的话， github， activity， gorms， index， 政府指数，然后问题，我们的一个指标系统与我们的一个指标系统里的构建， 那问题二，我们的一个 a c i 的 一个评价和我们二零二五年的一个排名，然后问题三，我们的一个预测，二零二四啊。问题四，政策优化来最大化，我们中国的 a c i 在 二零三五年， 然后这地方还给了一行小字， policy in size 与反 microsoft and scanners， 政策洞察重新来，政策洞察的重新定义，我们的一个 什么场景，对吧？坏了，太久没背单词了啊，不过反正总体来说的话，他的一个生图，对吧？这样一个风格的话，风格风格还是样式的话，基本上还是比较美观的，可能比我们很多同学他的一个画图水平都要好一点，对吧？ 所以说的话，这个的话也是我们的一个画图的一个方案，大家也可以拿去用。 那么还有一个比较麻烦的是我们数据网站，那么数据网站的话，我们这地方也给大家准备好了，这里有吗？有这么多的数据网站， 包括我们美团里面最常用的就是我们什么东西呢？世界银行， 嗯，我的世纪银行都跑哪去了？他这个最近，最近浏览器都是罢工了嘛， 改的内容他也没没存进去，我的计算夹还没了。 这个地方的话给大家就总结出来了，我们地方的话比较常见一些数据，这的话都是一些偏比较官方的数据，就不会像我们有的同学，对吧？用什么简书啊，什么知乎什么这种东西到处去找数据员，结果找到了数据的话，他又不是官方的 结果，人家也导致你的一个论文不可信，你做的再好，有一个数据员从根本上就错了，那，那就那不就完蛋吗？ 把世界银行的一个公开数据，这个的话是我们美赞里面比较常用的一些数据网站，然后还有包括我们什么卡购啊，对不对？这个的话相信计算机的同学应该不陌生， 那么这地方的话也是把它给大家，把所有的超链接都练好了，大家可以直接链接给跳过去， 当然的话现在的一个 ai 的 话也能够去帮我们去找一些数据，你只需要去干嘛呢？你只需要把它的一个 网页搜索的一个功能给它打开就可以了， 你就可以让它根据题目的内容去帮你去整理一些文件出来，所以说的话，现在的话，对吧？干什么都很方便，只要说你会用这些工具的话， 那么对于我们一些比较喜欢这种古法解题的同学来说的话，对吧？我还是有的时候还是喜欢自己一个人搞搞题目 啊，有的时候但是一个人有的时候搞不过来，因为现在毕业了嘛，有的时候可能无聊的时候可能去单刷一下，但是现在毕业的话没有队友，有的时候而且还要上班，所以说的话时间很紧， 时间很紧的话，有的时候画图的话就不是很想去画，特别是像 python 的 话，它 maclab 现在的一个画图的一个，它原生画图的话就是不去做什么样式修改的话，它的那个图有点看不上，所以说的话我有的时候为了图方便的话，我就会去找一些数据网站， 因为实在不想在我们画图上面花费太多的功夫，因为解析已经够头疼了，还要去花时间挑图的样式，也不想去写 r 语言更麻烦，所以说的话就直接用我们的数据网站直接一一次性搞定， 那么的话这三个的话都是集成了 r 语言的一些网站，它的话是用 r 语言来画图，它里面的出的图的效果是非常好的，只需要你把数据上传上去，它就可以帮你出图。 那么比方我们典型的看看我们相关性的矩阵，我们一般做 p 小 卷四 p 尔曼的，我们是不是都画的方框，他的话就可以帮我们出一些其他的东西，比如说我们的圆块，然后下面的话我们一些字， 当然的话我们也可以去给它调一调，对吧？我们可以用换成四 p 尔曼，然后我们还可以用换成什么，还可以选择椭圆，对吧？ 可以显示我们的饼图，可以显示我们的方框，各种各样的， 这个樱花纹还是太丑了，那么椭圆的话就可以表示它们之间相关性的一个方向，是正相关还是负相关。 那么 cs， nova 它也是一样的，来看一下它应该在我们的一个， 对吧？这个里面的话也有非常多的一些图， 非常省事，省得我们自己去写代码，去一个调乱七八糟的格式里面都已经帮我们集成好了， 毕竟现在 a 有 ai 里面 ai 画的有些图的话，我也是有点看不上的，如果说他画个数据格式化的话，我也不想花很多时间去调那个提示词，太麻烦了，要一个一个的调，所以说干脆就用我们的一个在线网站已经给我生成好了，省事 上，毕竟上传，对吧？打开一个网站上传数据，这样的一个时间的话，比我自己挑战码这样的一个时间还是少多了， 里面基本上什么图都有， 然后包括我们这个 high pro 的 也是一样的，也是我们的一个二元 p c a 生成分析，然后的话我们的各种各样的分析的图，什么热图，什么相关性热图啊，乱七八糟的全部都有， 第一次呢是用 map 这些我们比较常用的 p c a 对 吧？有了这些网站之后，我们这样的一个 效率就可以提高了，然后的话省的我们，嗯啊， 省得我们头上自己写代码，对不对？能用工具就用工具，不要重复的造轮子对吧？这个东西 好，那么其他的话，像我们之前给大家说过我们的 weisson， figuero s c i 这些东西，然后包括我们用 sora 去生成图片，然后的话导入我们的 dob library 里面去进行编辑，或者是说我们用我们的 那的 banana， 也是我们 jama 去生图，然后再用我们的一个 lobe illustrator 去进行编辑也可以，但是一般的话应该不需要编辑吧？就像我们刚刚给大家看过的一样，它生图的一个质量还是比较高的，基本上不需要我们再怎么去修改，基本上去应付一个美赛的话，还是没有什么问题的，对不对？ 那么对于我们那个整体的时间安排的话，那么的话我们比赛的话在我们那个早上六点钟开始，那的话我们拿到赛题之后三个人就要去干嘛？齐心协力的去找文献，找资料，去确定选择题，确定我们的大方向， 我们到底应该走哪些方向？不管你们是用 ai 也好，还是说你们自己手动去查也好，最开始的话肯定是三个人一起把整个思路给它统一掉的，不要觉得这个统一思路之后，对吧？去搞这些思路会浪费你的一个时间， 因为我们写作的时候越复杂的项目就越要去达成共识，然后的话收敛我们的要素，我们达成共识比我们先干不一定会花花费更多的时间， 因为我们达成共识之后，我们后期的话分歧就会越来越少，同时的话也能够让我们整体的一个思路更加的稳定，对吧？ 当然我们不能够在这上面去浪费太多太多的时间，因为我们这个是有时间限制的，对吧？我们只有四天的时间，比我们国泰多一点四天的时间，那么的话基本上我们第一天的上午的话，那我们拿到题目开始 第一天上午的话，我们就要去大概的去明白我们到底应该用哪些模型了，到底应该去 走哪个大方向，然后下午的话基本上我们的一个步骤就要出来了，然后的话我们编程和论文的话就同步进行推进编程，把我们论文的框架给搭出来，然后的话等到我们的论文手跑出了结果就直接填填直就可以了， 然后差不多到晚上的时候的话，就可以去大概的去完成我们第一问的一个写作。然后一般的情况下，我们第一天的话是不建议大家去熬夜的，因为我们四天的时间它是一个拉力赛，对吧？它是一个马拉松， 你在前面花费的精力过多的话，那么你后面可能会影响你的一个效率。我们要保证我们四天的时间每天都可以去高负荷，高负荷运转，不能够因为我们第一某一天而影响到后面那个效率，当然除非说你是干地，那么的话就当我没说。 然后第二天的话，基本上我们来到之后的话也不用起的太早，毕竟我们第一天是六点钟开始嘛，我第二天的话也不用起太早，就像我平时上学一样，对吧？早拔就可以了。然后的话我们继续完成我们的第一问，然后的话准备开始我们的第二问， 那么有了第一问的结论之后，你对于整个题目的一个理解的话，应该会上升一个台阶。所以说的话在上午的时候，虽然说你花的时间比第一天要少，但是的话你在第二天上午的话，基本上也可以把第二问的一个大概思路给弄出来了，然后基本上你第二天的话就可以去 完成我们第二问的一个模型建立了，然后的话根据他的一个结果的话去不断调整优化你的一个内容，因为很多时候你跑出来的结果的话并不一定能够满意。 在很多时候的话，我们第一次见模的时候，我们总会我们的一个结果总会和我们的一个想象是有一点出入的，那么他这个时候你就要去慢慢的去优化迭代的一个过程呢，看看内容里面到底有哪些东西是没有考虑到的，或者说有哪些东西是考虑的太复杂的可以简化掉的， 然后的话去不断的去迭代和修改，然后的话到了晚上的时候差不多的话就能够 拿到我们问题二的一个初稿以及他的一个结果。那么的话第二天的话同样的话不建议大家去熬夜，那么的话基本上建议大家，对吧？十二点多之前睡觉一天奋斗个在早八到晚十二，对吧？十六个小时差不多了， 当然的话现在这个工具这么发达的一个情况的话，一天的话应该是用不到十六个小时的，我觉得一天可能啊十个小时都已经很多了。 那么第三天的话他的一个整体安排实际上是差不多的，但是的话我们基本上第三天的话，我们的一个整个题目的调解都已经要完成了。然后的话下面的话就是灵敏度分析这个部分了，对于每一次而言的话，灵敏度分析是非常非常非常重要的一个板块， 如果说你这个灵敏度飞行做的不好的话，那么很容易就直接降档，因为美赛一般的话都是面向于他的一个现实问题， 那么面向现实问题的话，它里面就会有非常多的不确定性，那么你怎么证明你这个模型是能够用的呢？你怎么证明你这个模型是稳定的呢？那你就只能够通过我们灵敏度分析的方法了，那么现在的现在主要的灵敏度分析的话，基本上也就是说改改参数啊， 然后或者是用什么蒙特卡洛进行模拟啊，看看他们之间那个变化到底是什么样的，整体的难度不是很高，但是的话我们的一个灵敏度分析一定要复图，一定要有图，只有表不行，必须要有图。 所以说为什么总是说美赛是一个跨国大赛，因为它里面对图的一个要求非常高，同时到了最后一天的话，我们不要去 卡点提交，因为美赛那个网站的话是非常拉垮的，如果说你到时候卡点的话很容易容易交交不上去，一般的话建议大家提前两个小时提交，为了避免他那个网站过于拉垮，对吧？然后的话给自己保一个底， 然后交上去之后的话就不要再去修改了，不是说不要修改，不是说我不要修改你论文，只是说修改不要去重复提交，因为它本身的话那个东西就很拉垮，你重复提交的话，你指不定你能够出什么 bug， 所以 说话基本上你交一次就行了，它那里面也没有什么邮件确认的这种功能，就是整个网站还是优化需要优化的比较多， 反正就是至少给自己预留两个小时的时间，不要去卡点提交，然后的话提前两小时把它交上去，然后的话你就可以去休息了。 那么对于我们整个论文的一个编辑和翻译的话，目前我们最好的翻译软件的话还是 d p l， 因为它它里面可以选择你的专业领域的话去去做翻译，但是 d p l 的 话它里面有这种地区的限制，而且的话 翻译文档用需要氪金，所以说的话我们之前的话就可以，我们之前的话就给大家去看过，对吧？星火科研它里面的话也支持这样的一个翻译的一个功能，学术翻译对不对？ 只是说它里面的一个这样的一个文本是有限制的，所以说的话建议大家都是写完一个小结就去翻译一个小结，随时翻译，随时随时，那个 大家的话记得给自己留一版中文的底稿，对吧？然后的话后面的话如果说我们要修改的话，那么的话不至于到时候自己都看不懂自己的论文，不知道自己要改哪里对不对？有一版中文稿有留一版，有一版英文稿，最后提交英文稿， 要修改的话要先改中文稿，然后再把修改的那一部分重新翻一遍，然后再到英文稿上面去。同时的话我们之前也给大家看过我们的这样的一个润色呀，审教啊，预审啊这些功能， 所以说的话我们在写完之后，我们是可以去反复的去根据它里面的一个评选意见来打磨我们的一个论文的， 尽可能的让我们的论文的一个考虑的更多，更加的完善，不要让人家挑出毛病，毕竟也不是只有你会用 ai， 人家也是会用 ai 的， 对吧？评文也是会用 ai 的， 就是说可能有的有的评委他甚至可能是懒，直接懒得用 ai 来看你的论文，直接大概的瞄一眼就过去了，但是的话为了避免这种情况，对吧？ 我们也可以提前用 ai 来帮我们审校一下我们的一个论文，尽可能的让我们的整篇论文更加的专业化，更加的学术化，更加的 有这种可执行性。好，那么我们的一个分享的话就到此结束，所有的资料的话，大家都可以看评论区置顶进行领取，然后的话希望大家可以在我们的美赛里面取得好的成绩。

美赛最新通知来了！大赛首次开启评委反馈试点，将随机抽取约百分之三十五获得成功参赛奖及以上的队伍，发放个性化评选报告。二零二六年五月八日成绩正式公布后，反馈报告同步上线。 知识顾问可登录账号查看，在团队页面找到 feedback 选项，显示 available， 就 可以直接下载。提醒大家，报告有效期只有七天，一定要及时保存。另外，收下成绩查询方式，直接打开官网链接，或是在官网首页点击 problems and troubleshoots， 选择二零二六 troubleshoots， 就 能查看完整获奖名单。

哈喽，大家好，下面我给大家进行去年二五年美赛一体的一个论文的一个复现，主要给大家讲怎么样我们去完成一个这样 m 奖的一个论文， 你再去告大家再往哪个方向去努力，也可以去冲击更高的奖项，给大家讲一下美赛的一些注意事项，怎么样去更好的入手 我们这针对整个 b 题，我们主要接下来讲解是针对基础一般的一些人，怎么样去更好的上手这样一个文章。好吧。首先这个 b 题，他去年这个 b 题主要在说管理可持续的旅游，这个问题背景给了这么多，主要在讲什么，他可以简略的看一下，在讲 旅游虽然带来一些可观的收入，但是他也产生了很多的问题，比如过度拥挤，从而会引起了气温升高，我也 进而引起了冰川的消失等等的一些环境的问题。那这个时候他让我们总体要做什么？制定一个可持续的旅游计划。什么意思？就是可持续呗，环保让旅游业循环可持续，而不是说我这些人今天来旅游了，来上一段时间以后，这个环境彻底被破坏了， 以后再也没有人来旅游了，那这样肯定不行，他要的就是说可持续的一个效果，那就是呗，主要大概就是保护环境。好吧，那这个题目的主要分为三个小问，针对这样的一个问题，我们怎么样去更快的入手？ 首先第一个问题，让我们建立一个这个模型，他告诉你要考虑哪些东西，他要求你明确正在优化哪些因素，哪些做的约束条件，最后要求你进行一个灵敏度的分析， 并且讨论哪些因素最重要。第一，第一个大问，其实问题小问有很多，第二个小问就是让你看一下怎么样适应其他地区，相当于一个应用呗。 第三个就是写一个总结，相当于那针对这样的一个问题，我们怎么样去入手？好吧，我以写文章的角度带着大家去写。好吧，就是说你怎么样去完成一个文章的每一个部分，这样也相当于去解析了。首先是你背景部分怎么样去写？ 首先先跟大家说一下论文的篇幅问题，我们每在要求英文式状态下二十五页，在中文状态下，根据这个经验，大家在二十页左右，十九到二十一页左右翻译出乘英文，大概是二十五页。 大家写中文的时候尽量控制一下，大家应该都是直接写，写中文，中文的时候大家尽量控制一下，这样方便你后面翻译的时候你还要筛选，会很麻烦的。 好吧，所以大家尽量控制一下。那这个就可以避免好问题。背景部分，这插了一张图，这个图可有可无，大家看自己的情况，如果你的篇幅可以撑得下，那这个部分你可以放一张问题的背景图，至于背景图从哪来，你可以直接去盎盎市的风光。好吧， 你可以直接去百度上进行一个搜索。好吧，一会呢会进入 ai 去给大家进行演示，主要用的 ai 是 这个豆包，豆包相对来说它收众比较广， jpg 的 效果肯定会更好，但这个收众没有那么广。好吧， 那大家如果有这个条件可以用 jpt， 效果肯定会更好的。好吧，好，那就背景部分我怎样去写这个部分，不要直接抄这个原文，好吧，直接抄原文不好， 当然每赛大家不用太关注查重的问题，因为你翻译成英文他重复率不用担心，英文类的比赛他重复率还好。好吧，好，针对。首先就是这个问题背景怎样去写，那这个时候还是给大家方式说，你 把问题背景问题前面的这些东西都复制过来以后，你用我们的这些提示词的第一个给大家标好了。好吧，这个提示词大家领取的方式，大家可以自己去 去看评论区。好吧，好，这样就可以直接把这个问题背景去生成这推荐。这里用的是六百字，会推荐大家中文比赛才是六百字英文比赛推荐大家四百到五百就可以了， 因为你翻译完以后，如果你六百字大概率就是要占一整篇，那如果一个问题背景占一整篇，这个效果会不太好，好吧，问题背景他要有，但是不要太多， 那样的效果会很差的。来看这个，这个篇幅其实有点长了，所以说推荐大家四五百字英文比赛就可以了。好吧，好，那这个具体的就不看这个，给大家演示一下怎么样去写这个问题背景。 好，这个部分写完以后就是这个问题的传输部分，推荐大家自己写，你读完这个问题以后，把这个问题用自己的话，用中国话描述一下就可以了， 这个东西没有必要再怎么样去这写不出什么花来，你就自己描述一下就可以了。好吧，好， 也不用太多字数了。哎，这个部分相当于是对整个文章的一个总结，这个部分推荐大家最后写，当然每个人的框架不一定一样，我这个文章是给大家介绍了我要行文的一个框架。好吧，好，这个部分这是一个总结， 推荐大家最后写，一会再大家来看。好吧，好。假设推荐大家三到四个，怎么样去写？把这三个问题复制给这个 ai， 用我们的这个提示词， 好吧，我都都给大家标好了，用哪个，好吧，他会给你四个，这个推荐也是四个。先写一个假设，下面解解释，推荐可以这样一个这样的一个方式， 当然你有其他方式也可以。好吧，没有固定的定性要求。符号，说明他自己写你用到的符号，你第一。这个没有什么技巧可言，直接写就行。数据来源是有两种，有的是题目，他会直接告诉你，像去年每赛的 ct 是 直接告诉你数据了， 那这种你就可以直接用了，你就不用写这种。他这个 b 题，他没有告诉你数据，那这个时候你要搜集的你搜集的来源是哪里？你是不是要写上了？这个是你搜集的数据，这个还是要写上的。好吧， 你复一个他相关内容，表明你从哪搜集的数据，搜集哪些内容，这样效果会比较好。上面的征主要针对的三个问题， 因为你看一下这个主要是三个问题，一个是什么建立模型，一个是应用，还有一个什么总结，那这个就是针对每一个问题，他这个行为是一致的， 每个问题怎么去做，我们是一致的，所以就只给大家演示一个问题，怎么样去做就可以了，好吧，就够了。好，那针对问题，比如说我们问题一怎么样去询问？首先我们把我们的问题 复制一下，复制给这个 ai， 我 们先写什么？先写代码？为什么先写代码？因为你要在保证它能跑通的情况下，你再去写中文啊，如果你写完中文以后，你再去让 ai 给你写代码，相信模型的代码，万一它跑不通了，那这个时候就会很费事。 所以为了防止大家反攻，那这个时候你就先写代码，你有结果了，那这个时候你再写过程，那是不是就相当于肯定不会出差错了？那这个时候你可以把这个时候又分为两种情况。第一种情况，你自己有自己的思路， 你想用什么模型，你这可以直接写上你用的模型，如果你没有，那这个时候你就可以把这个删了，你让他给你，他就会告诉你一些模型，他会给你。好，这是一种方式。好吧？ 当然你有自己的思路，有自己的想法是最好的，因为你可以让他给你打个辅助，你让他完全给你写也可以，也不是不行，好吧，当然也可以的，他会把代码给你，代码给你以后，你先跑通， 期间遇到了任何问题，你就直接在聊天框里复制给他，然后让他给你解决，直到最后跑通为止。跑通以后给大家跑通。好吧？跑通以后你可以看一下情况，最后跑通了，那这个时候就可以什么你就可以去做了， 这个时候就该写正文了，正文你怎么去写？先把你跑通的代码复制一下，复制完以后丢给他以后用的下面这个指令，你看解决问题的文字内容的指令，把这个指令附着给他。好，这个部分解决什么问题呢？解决了文字的内容好，这样总体说来，整个文章的文字部分 和代码部分就大体框架就打完了，但是他只能给你一个大体的一个框架， 你要核心内容，你自己还要有一个衡量判断。什么意思？就是说你像一些位置的排版， 怎么样去更好的描述这个问题，你自己肯定是要读题去分析的，好吧，这个是没有毋庸置疑的，你不可能说去全靠 ai， 最多 ai 可以 给你打一个辅助，让你更好地去解决。就比如说它告诉你了这个内容以后，你就可以在它的基础上进行一些优化，进行一些更改，好吧？并不是说啊， 你完全去复制，那样效果肯定没有，你自己再去总结一遍，效果好，好吧，你总结一遍，你一是减少篇幅问题，大家说了，因为比赛论文还是篇幅还是比较重要的，不要太多，好吧，这样你自己再去总结一遍，效果会更好。好，这是正文的部分，正文部分你完成以后， 你大概到这里这么做的完成，那下面就是最重要的是吧？下面就没有什么重要的，就说模型的评价，参考文献，大家自己解决，好吧，直接找你用的文献就可以有缺点，推广模型这种东西大家怎么去做？你把你写完的整个文章，你从这上传给他，上传给他以后，你用我们的这个指令， 他会给你上场，好吧，那这个就解决了，从而解决完这些以后，你就要该做这个了，这个部分怎么去写？你把你整个文章每一个部分怎么样去解决问题的，你把它写到这，尽量大家什么 找队友里面的一个总结性比较强的，文科功底比较强的，总结能力比较强的去总结一下， 写到这尽量大家自己写啊，大家自己写的东西不多，所以这个东西大家尽量自己写好吧？好，这个图一会给大家教给大家怎么去画好图，这里面的图我们先不管，一会我给大家整体的去讲，还要给他提供一种方式，就是说先用我们的这个指令去把这个生成 怎么样，就用这个指令先把文章完整的传给他，传给他以后用我们的这个摘药的指令输给他以后，他会给你生成一个摘药，然后你把你的摘药复制到这以后，你自己去完整的顺一遍，看哪些加哪些减， 你再让你的另外两个队友分别每个人都要去进行一个筛选，摘掉非常重要，筛选完以后，这个时候你就可以说算是一定要去多看，好吧，算是完完完整整的把这个文章搞完了，那这个时候还不够，他算是完成了文章， 那这个时候你要完美美菜的完美的方向。第一个很重要的就是说模型，解决问题的模型不一定要非常的华丽，非常的堆的，就是说工作量比较大那种，没必要， 他看中的你什么你这个模型的是不是很针对性的解决这个问题？什么意思？就比如我到 a d 最多有一百步就可以，你非要绕绕很多远走三百步，那没必要。怎么样更好方便解决这个问题，那就用从怎么来， 没有必要说对于什么华丽的模型没有用的。好吧，这第二个就是图形的问题，图形也很重要， 你发现那些 o 奖状的、 f 奖状的图形都会非常的好，最起码你的文章里面要有个流程，图像这种还有一些结果的图都要有，我们可以看一下整体的这个文章，一些图像肯定还是要有的好，下面给大家解决图像的问题。 图像问题给大家推荐三种方式，就是最快的方式，好吧？第一种方式给大家提供了一个框架，有六种方式，也是三四种。第一种方式就是说你去看这里给大家提供了一些框架。好吧，你也可以去找往年的欧江论文 或者 f 降落段里面的好的一些灵感，找灵感。为什么说找灵感？大家画图的时候，其实大家缺的从来不是说给你一个图，让你言疯不动的模仿下来，你不会，肯定不是这个，你是找不到我去画什么样的图匹配这个文章， 他缺的大多数都是这个，那这个你怎么去找？那肯定就是看其他的文章，我觉得，比如我看这个文章，我觉得这个图不错，我能不能复刻一下？复刻的时候你用什么工具推荐大家用 ppt 就 行了， ppt 可以 非常完美的复刻了。 好吧，那这个时候你就用 ppt 呗， ppt 很 完美了，主要大概用哪些？用这些形状都可以用，你看这些图其实都是什么，你发现都是这些图形的组合。 所以说大家用好 ppt， 你 找一些模板，大家现在还有时间，大家可以去看一些文章里面找一些灵感，把它的图复刻下来，尤其是有一些有通用型的图， 你复刻下来，下次你比赛的时候，你是不就可以用上了？这是一种方式。好，当然一二都是这种方式。第三种就是流程图，流程图你可以直接用这个， 你可以在它基础上加减，换成你的模型，什么东西都可以，你也可以在其他文章优美的流程图，也可以去 copy 一下，去复刻一下，你自己用。还有种方式就是说模型的一些图，比如说这个文章用了什么？用了 l s t m 模型， 那他的这个模型是自己画的吗？肯定不是，这个太费时了，你画这种图太费时间了，这个时候你怎么去做？推荐一种方式，你去中国之网，你去找，比如说这个 lstm 模型，这个是你就直接解锁 lstm 模型，你去搜索找什么？找硕博论文。为什么找硕博论文？硕博论文。对于一个 问题，如果他是研究 l s t m 的 应用的问题，他会把 l s t m 的 前世今生介绍的清清楚楚，里面大概率，不是大概率，是基本上都会有图形， 这个模型的图形那你就可以直接把清，当然你可以多筛选一下，找清晰度高的，那这个清晰度其实不算高，你找清晰度比较完美的图形，把它复制下来，你可以简单的自己堆积一下，当然他原本肯定不是这么画的， 这是后面组合出来的，堆砌一下出来以后就成了你自己的图了，这也是一种极素材的方式。好吧，好，给大家提供了这几种方式。还有一种说你用他原本的 ppt 也带了图标， 他也有图标，你可以用他的这种图，可以吗？可以，也挺好看的，其实他图还挺多的，你看这些图其实都挺好看的，你可以用他这些图吗？可以用他这些图，用你的数据，用他的图生成，可以。好吧， 还有一种方式呢，说你对文章有一些大串大串的公式，大对公式你可以避免一下，可以用图来表示一下，看起来更清晰，更完美。好吧， 主要就是这几种方式，你会发现这几种方式其实它是什么？你是你上手画比较完美的图的最快的几种方式。好，这大家一定要去用好。还有一种方式就是说图 结果图怎么去做？你看刚才这个代码其实生成了好几种结果图，那这个时候如果你的代码没有几张结果图，那这个时候你就可以把这个代码复制给他，让他什么，你就说给我再加一些格式化，这是针对于结果图了，好吧，因为这个代码不是生成的结果吗？ 让他给你再加一些格式化，那这样你的结果的格式化图像是不是也就多了？你看他会给你加了很多图了就，对吧。好，这是又给大家提供一个方式，所以说 图像你想画好没有那么难，你重要的要找准努力的方向，好吧，所以接下来的时间大家可以去找一些有用的优美的素材， 大家去复现一下，扭成自己的模板，好吧，这是一种方式。好，这是针对美赛的这个重要的绘图，就给大家讲到这，其他的点说，美赛翻译也是比较重要的翻译，大家写完中文以后给大家不是说了吗，写到十九到二十一页就可以了， 这个时候你就可以着手翻译了，你控制一下中文就控制在二十页左右就开始翻译，基本上你翻译完就是二十五页，你也就不用多花过多的时间去，还要筛选，太麻烦了。那这个时候你要做什么？你怎么去翻译？你用可以用软件，也可以用 ai， 但是推荐大家你翻译完以后摘药部分你自己再检查一下，三个人里面就算英语都不好，你们三个人的英语水平加起来应该也还可以。你三个人检查一下摘药的英文翻译的怎么样其实很重要，翻译很重要好吧，翻译的不好会影响你的成绩的， 翻译的好可能你的成绩就会更好一点，所以翻译是非常重要的。给大家注意的点，美赛的格式没有拘泥的格式，大家可以按照自己平时的写文章的格式来就行， 哪怕你第一次参加美赛的，那你可以找一下其他的优秀的文章，你可以去用它的格式也可以。好吧，大家的美赛的一些文章怎么行，文怎么注意， 大家一定要去看好吧，像什么一号，他这本来有对号，这是我去了的，这种细节一定不能漏了。好吧，这给大家主要讲了一些一些小 tips。 好， 其他的就没有什么，那接下来的时间努力方向就可以去什么找一些优美的素材， 可以再找一两个题目，如果是基础不怎么好，也像我这样去复现一篇文章，或者自己去解决一下题目，完整的解决一个题目， 到时候你在比赛场上时间比较紧迫的情况下，你是不是可以更好的解决？好，那今天就到这里，他想领取相关的资料，大家就看关注一下评论区就可以，好吧？

数模竞赛小白想拿奖到底有没有捷径？作为数学建模，国赛、美赛大满贯选手，建议大家呀，千万不要被三天拿过一的毒鸡汤给忽悠了。今天呢，给零基础的萌新彻底攻克信息差，一文讲解建模的全球城，照着做，至少能够帮大家少走半年的弯路。 首先第一点就是我们要搞懂游戏的规则，数宝比赛说白了，那就是三个人组队，在几天内呢，用数学工具解决一个开放性的问题。最后呢，交一篇论文就可以了， 我们要重点关注国赛、美赛、华为杯这几个高含金量的赛事。团队呢，有黄金三角，分别是剑魔手、编程手和论文手千万不要瞎选。剑魔手呢，负责大模型的骨架，编程手负责跑数据，论文手就负责把故事讲漂亮，各司其职才能够赢。 第二点就是要准备好三把斧了，编程手，我们要把 python、 metlab 的 环境搭配好，代码都能够跑通。剑魔手呢，要去了解经典的模型，什么遗传算法呀，预测评价都是要知道的，要知道有哪些武器能用。 论文丑呢，就是要把 word 的 排版要先学好，高阶玩家可以直接冲拉特斯克，排版丑真的会被评委直接挂掉。当然，给大家准备好了，往年数模的优秀作品和论文模板都在这里了，直接全部打包带走。第三个就是拿奖的隐形基因了， 评委呢，看论文非常的快，所以摘药呀，是命根子。其次呢，好看的图表能够救命，数据啊，可直观，做得好，印象分啊，直接拉满了。还有千万不要忘了做精准度分析，这是检验模型鲁棒性的生死线， 不做这个模型啊，非常的容易崩。第四呢，就是实战七十二小时的一个作战图了，前十二个小时，我们要疯狂的去查文献，查模型，比如说用谷歌或者高阶搜索都可以，我们去找找建模的思路。 二十四小时呢，我们把模型的框架搭建好，算法呀，敲定好四十八小时，要做一些模型的交叉验证。写完出稿，最后的五个小时内疯狂的检查格式，参考文献页眉页脚错一个标点符号都有可能，让我们同时大讲。 最后呢，提醒一句，千万别忽略了数据库处理垃圾数据放进去，模型直接报废了。所以关于组队或者是模型的选择有问题随便问，打起见！