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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
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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
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数学建模竞赛基础知识
& W5 I7 A2 j ^' u6 P 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。
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X5 @4 E" a7 [, t4 q 美赛可分为两种:8 l( P; C7 ^) Q. i& ~9 @" I
9 m) D% M* w- q2 v# O 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 T. K @, h" K. B
8 P# ?, `/ u3 G+ A& ]% w 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。4 U) C. ^* @# @6 M* D, z
2 L8 H: L+ n3 A' z 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。6 W1 b. Z0 q& r) j5 o
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. c$ n) [: o5 r. `' v" {+ M3 ~ s& Y1 z4 r7 ]5 n' e
奖项设置; q* G. T: N, P; R& W, P
* [: V3 O3 ^ Y3 y Outstanding Winner 美赛特等奖# E$ f' ^4 C, y% K1 M
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Finalist 美赛特等奖提名
8 d- M" h. K) P0 Y 4 C5 k( Q8 ? M
Meritorious Winner 美赛一等奖5 u9 k' R j; C( z+ g( `+ @* R m
, c* ^ q7 H$ M+ _% O2 m Honorable Mention 美赛二等奖
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Successful Participant 美赛成功参与奖* r R$ @$ j) W
7 v* ?& O9 x) o6 f$ L& t1 w Unsuccessful 不成功没奖; x) {1 M: @7 F( b+ N
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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。+ T& \/ l8 O, l/ Y7 L
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竞赛谋略
, O Q, m, d' p4 k4 U: n# c( g( w 9 W3 _/ _$ _; b5 o0 n) m" r
一、组队篇:& ~, f6 c0 d5 |5 d/ c `+ o9 Y- v0 V
4 E0 t) }2 s% k# N+ U
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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8 W8 i- O3 @! v; O. p 1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
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+ W. x: Y* z6 U5 E% q0 m& N. T 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, U: Q1 g# Q7 s' Z% P* F5 ^
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3 没经验但想得奖的:大多数
: K* z8 l5 Y, z # [! r0 i: {- c
4 没经验、想打酱油:不光说队员,还要留意导师,你懂的^_^
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6 k( c1 o5 |; g1 B2 B+ H I4 R 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。
+ w: `8 n5 _: G2 r9 [ 8 O3 B1 S3 B( r% K, M+ Z% W
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:, |$ i: k5 F+ x' }9 m0 u8 S/ g& p* F
: ~- Z; q( b. v" s0 k+ w( g" q& C · 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
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· 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;
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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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· 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~
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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。! [0 C7 y1 f8 v( k( o. t% f
, Z, H- \9 a4 C& d* t! d 二、装备篇:. T# x. {1 _/ I4 d
" ~+ ?' K' L8 X4 N, u% k · 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;
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; y; ]' y: u8 |9 z& J · 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;
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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)。
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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。) m. l+ r: w. N) z) X
0 i8 l( Y( u8 R3 q4 v" \ 三、练级篇:, V) x: k; K. K) q% A& ^3 k3 i
# z* f' i. T P& g · 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。
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, l$ R" P' y. Y 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。
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最后祝读者有所收获!
4 y1 n0 @$ c3 h8 o1 D 原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917/ m8 a; |* Z% J) C" C$ L& w, I
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