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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [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 |
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数学建模竞赛基础知识
/ ?- n! n* U% D) n% d( W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。- ?; y, _ W, s1 Y
" X1 A# U X+ r3 Y' x+ @4 f6 u美赛可分为两种:. G% h8 o" K e2 Y
/ F! `; E6 `3 R7 m$ O2 KThe 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
" w' Q W; h1 Z" I, J- P. w9 }) }0 o3 ]
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。; X" j* F$ L# q0 X1 d3 l
2 k1 R3 u6 \8 k9 h$ I. K/ SICM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 z1 ?% ^/ R/ U# P
$ [% [2 d1 A/ R( G
5 S& ]6 Y6 S% l, {4 {* ?, O奖项设置: }( U' }' W5 v/ ?* n# X0 |. r
Q0 y& i6 v. i1 @! P) z
Outstanding Winner 美赛特等奖
* w# A) Z. C% b2 {5 j- T: g. }: D! C
Finalist 美赛特等奖提名! K9 b1 Q( T. O, U5 c" d' p) A0 O
) `0 q/ b- x4 k5 Y3 @2 C; yMeritorious Winner 美赛一等奖3 B6 p5 m2 [9 x. N( S
& c; ?; T e1 xHonorable Mention 美赛二等奖
+ N) Z3 Z- p1 P- w: k* r; d7 ]
3 b' j/ O" _2 [Successful Participant 美赛成功参与奖
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- d0 P8 X+ H& N! U# F+ e5 FUnsuccessful 不成功没奖9 q" o4 n/ k! F1 ~
* x u K, `0 l3 k9 t- H' G% Y
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。
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8 Z, V8 B; d# i竞赛谋略, Y6 }. Q0 t: M* c5 f5 }& @" v
" ^/ |- K6 c( N8 l
一、组队篇:
0 T! f5 Q6 I$ F
( H' N7 k1 N& [) p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:) P0 g/ b3 j( {8 [% e3 y P
. H6 g" S8 U; Y1 没过得奖但有经验的:这种动力最足
, d+ a: ? W' J1 I$ g2 m
+ [# f3 ~$ s( \1 G* J6 }, k2 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
; ]9 ~/ \, P- P, C
, y, D: J# H3 { D, `/ J. s3 没经验但想得奖的:大多数 A) ^, O, `( U+ _
6 v% B1 a$ R, ]! t) ?: ?5 B4 没经验、想打酱油:不光说队员,还要留意导师,你懂的^_^ ^; q9 ]; b, K5 |4 p
- S( h7 M6 t! n! K5 S
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。 # H7 k8 x$ K2 @5 S; v/ I
1 I4 h/ B( E7 L6 [6 m; [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:
+ B L* N. W2 w7 X/ {/ G- r; G9 R& e4 @, `3 q0 h0 t4 n
· 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
* y+ F1 z! `5 y) L0 G9 h7 s& ]0 z! G0 ?/ F* C! z/ ] ^
· 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;& m2 k! G7 G5 r! a
' V( F' X$ n# x· 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;; `+ c1 v+ x) d# J
) p# z% y9 ^$ 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~
+ A9 b% h* C+ R
: ]$ I/ Z) p6 F9 P! G1 m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。
& J+ O" U3 i0 a. B- f) k7 P9 c1 N: X" o
二、装备篇:
1 `" }& p4 D$ U6 i* S) c+ Z
6 q' h4 M/ [4 c) u8 M' _+ @· 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;1 o2 g* w: f# L- J6 L# g$ Z
& O) f3 w& Y1 f; Y2 r; u· 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;, s* i& T- \: j) R6 V- |9 f4 c
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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。
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三、练级篇:
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7 \9 X; U9 H$ I4 q! }. B8 {· 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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) z( W2 z* M1 z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。
* H$ N7 g( E$ w D
1 u% j% X2 L7 w1 J最后祝读者有所收获!
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作者:山子里
" b6 C o. m8 Q/ q5 B来源:CSDN ! J7 N" Z/ {) _# K
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