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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
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数学建模竞赛基础知识
' c1 u/ S; D( `+ U( Q! C 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。+ G' B$ T# b; P6 w
' F1 G* T; ]5 U 美赛可分为两种:/ X5 w4 ~ O* y( N; ~4 @: k ~
) w2 V- @" Y. h3 S& d' b 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1 U0 n+ R" G L1 o
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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。$ n4 |- h- h2 d1 D8 n
/ T( A5 f, `! B( G/ \ 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。( g6 \3 c9 C* x
8 Z1 h" M% Z: |2 k) g% E+ k # K( x: O, z& ~* t6 `* Q
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奖项设置0 n% m0 P( U- y) P$ s9 W1 |/ }
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Outstanding Winner 美赛特等奖! @ s K9 Z" h# ]- ?% N
& o7 K; R* H1 s, q Finalist 美赛特等奖提名
# |" u( U0 @4 m* K% F) A 1 \9 e: H+ O/ R' G8 S
Meritorious Winner 美赛一等奖
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( A( n" b. V8 |% u1 @+ Q" v- V Honorable Mention 美赛二等奖
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$ [2 E+ J( K6 `) ], V Successful Participant 美赛成功参与奖' l$ Y+ q+ @; y" }5 z! q% C
, c- R5 S9 R( ` Unsuccessful 不成功没奖% Z8 E" D- E9 f/ [9 y
+ A2 ^2 ]5 Y; d
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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竞赛谋略
5 ^& p m9 Y$ I& l, F; V : A& s3 Q6 o& y7 u2 v6 g0 F
一、组队篇: L. t( E1 f" @( D! B
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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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3 l9 c3 L) t8 m2 R 1 没过得奖但有经验的:这种动力最足( T6 p7 n: ~1 z3 m+ t
; t0 w7 m2 P9 {9 T9 @6 l/ W3 h$ \
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; G0 Y5 t8 i3 j' Z& j2 e0 w
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3 没经验但想得奖的:大多数$ u% C1 n6 y9 r; }, K
2 x2 f' v( s# U9 b& ` 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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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。
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# L: ?+ e, K& P1 C2 H) ? 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" D1 f' l' p& M
4 Y/ a0 j, Z% V9 k( e8 T · 你必须也是个高手,至少某方面特长能给人信心;
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& w+ {3 i7 Z n$ N% ~6 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;* B0 q' z! g' E5 x, {9 h
1 d7 j7 |( u+ y( P · 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。
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9 v" R& \. }! ]8 }+ Q$ } 二、装备篇:( X% E8 \& ~9 w* p( _
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· 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;, Q; P; l2 z' b% B( y) U: V* J
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· 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;( E, r& ]5 D' a; D/ i
& |) t* [8 e' W$ X · 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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{9 c( c8 E/ L8 c 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。( `( w' I6 m; X) R" x
4 E+ m( M, _" ?+ T6 ]+ ~ 三、练级篇:
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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。
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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。 / F) }1 Q: ?2 a$ p
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最后祝读者有所收获!9 L$ I& K- P) a
原文链接:https://blog.csdn.net/Hellsinglee_m/article/details/79273917% s& V a- ?; K8 G- E
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