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TA的每日心情 开心 2021-8-11 17:59
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[LV.4]偶尔看看III
网络挑战赛参赛者
网络挑战赛参赛者
自我介绍 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
群组 : 2018美赛大象算法课程
群组 : 2018美赛护航培训课程
群组 : 2019年 数学中国站长建
群组 : 2019年数据分析师课程
群组 : 2018年大象老师国赛优
数学建模竞赛基础知识
& O h0 @! V7 J 国际大学生数学建模=世界大学生数学建模=美国大学生数学建模竞赛,一般比赛多个称呼而已,美赛是一项面向高中生、大学本科层次的一个国际性比赛。2 |- P# i% _0 `% L+ Y
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美赛可分为两种:0 w# |8 K& _. n. N
3 A$ [' [. \" T$ c+ h5 m
The Mathematical Contest in Modeling (MCM): 俗称数学建模竞赛,有两个题:problem A and problem B。A题是连续型的题,B题是离散型的题( h6 J5 |. _ X+ t* B
: P" z B3 O& b$ f The Interdisciplinary Contest in Modeling (ICM):俗称交叉学科竞赛,一个题:problem C。近几年都是关于环境方面的综合题目。与mcm不同的是,题目上会给你一些参考的数据,方便你尽快找到查数据的方向。% u H- E/ D& `! L; O0 s
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ICM与MCM不同的是,ICM题目上会给你一些参考的数据,方便你尽快找到查数据的方向。而MCM要比ICM更高科技一些,MCM国赛比ICM更有含金量。
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' Q) y5 d( Q6 O+ | 奖项设置
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9 R6 Z) e% ~( z' u$ U Outstanding Winner 美赛特等奖
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- m: ? L% Q/ W) D Finalist 美赛特等奖提名" Q2 q Q8 D* r) e7 V- X
' v3 D% p7 j1 n Meritorious Winner 美赛一等奖
9 G% u9 l) G, y1 b + y, Y, }/ h2 H2 F$ P9 w! _5 T
Honorable Mention 美赛二等奖
3 s$ V6 B' [( f- Z, \- E6 c 7 C& h) g0 W6 [* W/ L' c; U
Successful Participant 美赛成功参与奖
7 F; e* }+ e* c" y! |4 C* [) I, Y
7 S2 U1 D, C4 K6 ?% K Unsuccessful 不成功没奖: n( o# h5 h+ f" _! b+ C0 A$ M
/ K' |' Z E; Z" R& M$ p5 C PS:Finalist 进入特等奖角逐未得到特等奖;Outstanding Winner全球一共约20支队伍。/ c, ~# r$ }5 z5 W
7 q2 n8 w4 o: b) X5 m. w3 p+ Q" t 竞赛谋略
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& v0 d- _5 G! M! b4 A3 L 一、组队篇:
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9 x3 Q* a8 T- T/ x- o; l 团队水平基本决定了最终结果的上限——在美国赛,差团队是无可能做出好结果的(这点与国赛不同) 无论队员还是导师,猎取的优先级都应该是这样:
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1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
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& `% t5 F3 m9 `% |1 z4 N2 N 2 得过奖的:如果后来参赛成绩还不如之前,对人对己都交代不过去) {" |6 R$ V) B% x+ K, i, T
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3 没经验但想得奖的:大多数
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. y: @# U( e9 u; t& z. O$ u 4 没经验、想打酱油:不光说队员,还要留意导师,你懂的^_^& Z! l0 k4 n+ ^- z$ U8 g$ }9 P7 a
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这跟创业组队一样,别在乎现在神马光环,关键看的是将来能够付出多少。 必须保证团队里每个人都有共同的愿景和强大的动力,否则内耗是迟早的事。 7 p7 T/ K- u7 w3 z0 Z- a$ h/ c
1 p* P6 r" I$ O) o 高手和好导师都是稀缺资源,下手越早收获可能越大,想找高手:
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, | B# d4 b( d6 n2 U · 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
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% D/ L5 @- v) h' f9 V5 E8 B- u1 ? · 必须保证团队间能衷诚合作,互相鼓励/配合——这点与谈恋爱一样,要经一定时间的磨合和考验,才能看得清;7 z9 u6 P. g9 s0 p8 G! Z
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· 保证每个人的弱点能有效弥补,即便是高手全才也不多,对其弱点如果没有合适的人弥补,结果可能还不如实力平均的队伍;
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3 m' y4 H7 w y L+ } · 要能顶得住本校其他队的竞争,比如挖人、争导师、抢机房等等——人才太多没办法,哎~/ E* r5 @- e o0 f2 R6 X2 ^
- ~: H3 b7 r4 n+ k! S 总之,除了主动出击、笨鸟先飞之外,还要求一定的口碑、人脉和组织能力、观察精准、明决善断,敢于取舍。# @$ ], B) ` R" L, H
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二、装备篇:
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7 `5 e3 `$ `0 q: V4 u · 数值工具:各种软件和代码操弄熟练是基本要求,软件不必求多,但每款特色部分一定要尽可能熟。长的代码尽量拆成短的,而且要调通测试过,关键地方注释好,比赛时,宝贵的时间用来debug是不值的;9 l1 @) y: I4 W+ }$ g3 V
0 t! t% @+ ]" }1 w0 i! F7 @ · 信息检索: 搜索引擎技巧是根本,其他信息含量都不太高,国内各种数理论坛算是基础,国外各种资源尽量积累 (免费论文库、wiki、各大数值软件官网、专业论坛、大牛的blog/twitter、stackoverflow、quora……不会翻墙的要尽量先弄清楚,不然有的资源打不开或者下不到哦),图书馆的国外学术资源也别忽视;4 I) @3 m1 F3 x) E) |
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· 写作软件:有时间精力的同学学一下LaTeX,实在没时间的将就用word转pdf吧; · 资料积累:钱少的同学可以下outstanding论文,仔细研究(新浪爱问和madio上能下到2011年前的);钱多的可以买comap的杂志,不只为看论文,主要看每题的综述,了解那一题当年的答题情况和阅卷人的思路(我那几年国内有卖的,之后几年没关注了,不清楚现在哪能弄到)。. |, S0 K7 r4 `' ?$ h' Z/ D
( p) n1 h8 v" e2 @# Y& W y 赛前准备程度基本决定了比赛的时间充裕度,赛前准备不足往往要靠比赛时不眠不休、争分夺秒拼命抢时间来弥补,这种情况下能做出多少创造性工作就难说了。7 R7 s b1 {) e
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三、练级篇:* e! N7 P. J* a- q: w
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· 练习:练习的时候要根据队伍的特点有针对性的训练提高——模型方面,多积累实际问题产生背景,注意培养思考的深度,善用发散和逆向思维;实现方面,注意提升各种算法求解效率的方法,多积累算法调试、测试、参数调整、有效性检验等方面的经验; · 比赛:最理想是国赛前定下美国赛队伍,拿国赛练级攒经验比较恰当。其他如教工杯之类的比赛,鉴于真实比赛环境和练习的机会不多,建议当成美赛认真练。只要认真练,几次真赛历练之后,建模和配合方面问题就不应该太大了。! _8 k& P$ b( H9 k# H! T+ u
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学术论文写作:难点不是专业词汇或格式排版的问题,这些问题阅卷人可能会对外国参赛者宽容些,真正困难是表达如何逻辑清晰严密、符合学术规范了。有条件的最好找英语国家教授或学术期刊编辑帮忙不断改,找不到就只能是找海归教授、理工专业外国留学生将就了,再没条件的只能研读outstanding和英文经典论文了。 最难练的是英语学术写作这关(这个问题当年我也没处理太好),这块短板往往决定最终成绩的下限,文章写得好,多普通的工作至少人家明白——可要是看不懂,悲剧的可能性很高。 # j1 G$ x9 H1 m) q
( H% }5 P# O" e5 z" O7 u& f 最后祝读者有所收获!
; a# ~1 D' h$ N6 @ 原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917% o2 H7 z6 O6 ~# L' }
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