美赛论文代前沿信息_美赛h奖什么水平(2024年12月实时热点)
选校攻略!生物信息学博士 大家好,我是一名985本科和硕士的学生,GPA分别是3.6和3.78。科研方面,我有两篇论文,一篇是15+的共同一作,另一篇是5左右的共同一作,还有一些挂名项目。 在竞赛方面,我获得了iGEM金奖,Kaggle医学图像银牌,以及美赛H奖和数学建模国赛省二等奖。我的研究方向主要是二代测序相关、癌症研究和AI在生物学中的应用。 我联系了UChicago的一位梦想导师,他表示愿意考虑我,但可能因为竞争激烈,不能给我任何保证。 希望各位大佬能帮我评价一下选校或者提供一些其他建议。我真的很想有个书读,谢谢大家!
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想学如何把自己的数学建模论文改写发表各种学术期刊的,此课必学。在这方面无论你是国赛论文,还是美赛论文。都可以改写成各种核心、SCI、会议等文章,如果你是高校老师还可以改写成国自然基金项目论文发表,朱老师在这方面都有丰富的经验。数学中国网的微博视频
美赛报名攻略:小白如何提前准备? 2025年美赛报名通知来啦! 报名截止时间:2025年1月24日凌晨4:00 比赛时间:2025年1月24日6:00至1月28日9:00 报告截止时间:2025年1月28日10:00 结果发布时间:2025年5月31日前 赛前准备: 组队:建议3人一组,分别负责代码、建模和写作。可以跨专业组队,结合各自特长。避免随便找身边的人参赛,这样可能只有你一个人在推进。推荐一个计算机专业和一个数学专业的同学,如果都是经济类的,建议一个人专攻代码。 寸 软件准备: 数据处理:熟练掌握Python、MATLAB、C++、Stata或R。 排版:学会使用LaTeX,花一个小时就能上手,写起来很舒服,还能让论文更美观。 画图:Visio和ECharts非常容易上手,画的图比Python或MATLAB都要好。 数据来源:可以搜罗一些数据库网址,如联合国数据库、世界银行公开数据等。 建模知识: 数据处理代码:推荐学习《Python for Everybody》和《Python金融大数据分析》,或者找相关软件的网课。掌握数据处理的基本操作,大约需要1-2天。 阅读优秀论文:阅读之前0奖的论文,学习他们的数学模型和逻辑推理方法。试着理解几篇论文的推导过程,最好是自己画流程图梳理一下。美赛注重论文的创新性和逻辑性,而不是准确性。 学习数据分析算法:建议自学一些数据分析算法思路,如KNN、决策树、广义线性模型、神经网络等。不用太深究原理,大体了解后看代码,会调参数即可。 ᠦ𘩩樦示:赛前一定要安装好所需软件并熟练掌握,确保在比赛中能够顺利完成任务!
美赛论文写作指南:25页内搞定! 想要参加美赛却不知道如何写论文?这里有一份详细的指南供你参考! 结构: 题目:简洁明了,概括论文主题。 摘要:简要介绍论文的主要内容和研究成果。 关键词:列出3-5个关键词,方便读者查找。 目录:清晰列出各部分的标题和页码。 引言: 背景:介绍研究领域的背景知识。 问题重述:明确指出要解决的问题。 研究思路:简要描述研究方法和思路。 模型假设: 提出模型的假设条件,确保模型的适用性。 符号说明: 解释论文中使用的符号和变量,确保读者理解。 模型建立与求解: 详细描述模型的建立过程和求解方法。 젧度分析: 分析模型参数变化对结果的影响,确保模型的稳定性。 模型评价与推广: 对模型进行客观评价,并探讨模型在其他领域的应用。 总结: 总结论文的主要研究成果和贡献。 参考文献: 列出论文引用的所有参考文献,确保引用格式正确。 附录: 包含一些重要的数据、图表、计算过程等,方便读者查看。 ⚠️ 注意:所有内容加在一起不能超过25页!合理安排篇幅,确保论文的紧凑和完整。
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数学建模美赛O奖得主的全攻略! 嘿,大家好!今天我想和大家分享一下关于如何准备数学建模美赛的经验,特别是如何拿到O奖。作为一个过来人,我觉得有些东西还是值得分享的。 数学建模方法及流程图 首先,数学建模的过程其实很简单:分析实际问题、建立数学模型、求解模型、与实际相对照,最后提交论文。听起来是不是很简单?但实际操作起来可是需要不少技巧的。 组队与分工 劧是关键!每个人的分工要明确: 建模:负责查看文献,掌握常用数学模型并能灵活运用,把实际问题转化为数学模型。 编程:会用Matlab、Python、SPSS、Excel等工具,负责数据处理、画图和做表。 写作:负责论文排版,使用Latex或Word,同时要有很好的英文能力和作图能力。 比赛时间安排 ⏰ 比赛时间安排也很重要: 第一天:拿到题目后马上开始搜集资料、讨论选题,半天(或多一些)时间确定题目。 第二天:开始搭建模型,同时进行编程,写作的同学可以着手开始部分内容撰写。 第三天:继续构建模型,进入末尾阶段。编程同学配合建模同学全力出结果,写作同学不断更新论文。 第四天:所有队员全力配合写作队员进行收尾工作,完成论文的各个部分,尤其是摘要! 美赛题目分析 MCM(本科生组): A题:连续型题目; B题:离散型题目; C题:数据处理题。 离散和连续主要是针对题目变量,与解题联系不大。A题和B题会相对灵活,需要一定的脑洞;A题可能会涉及到微分方程、物理学、预测和评价模型;B题可能会涉及到数学规划问题、图论、统计学。C题是对大量数据进行处理,可能会涉及到机器学习、分类模型、预测以及评价模型;21年美赛的C题,数据是提前给了的,需要大家注意! ICM(研究生组): D题:网络科学题目; B题:环境科学题目; C题:政策题。 D题可能会涉及到优化、图论、分类判别、关联分析以及一定量的数据处理;E题可能会涉及到综合评价、预测、分类判别等,重点偏向于指标的评估;F题可能会涉及到优化、评价分析、预测以及一定的人文。DEF题相对容易,往年来看选择的人会相对较多。 美赛论文结构 最后,我们来聊聊论文结构: 标题:概括全文;吸引读者;多用名词词组或动名词。 摘要:概括全文的缩影;传递信息;综述论文的主要内容、要旨、重点。 关键词:涉及领域、模型名字、方法名字。 引言:引入主题内容;限定研讨范围;说明论文目的;交代写作安排。 模型假设:目的不仅是为了使模型简单,更是有了这些假设更能体现出事物的本质联系。 模型建立:对模型作充分的解释。 模型求解:主要描述求解的算法、结果;算法描述可用流程图、伪代码等;结论展示多用图表。 结果:浓缩观察的事实;归纳实验的发现;分析研究的结果。 模型优缺点:分析建立模型有那些优缺点。 参考文献:按照参考文献格式撰写。 希望这些经验对大家有帮助!如果有更多问题,欢迎留言讨论哦!祝大家在美赛中取得好成绩!
美赛F奖心得分享:选题、备赛与完赛技巧 在上期分享之后,我又整理了一些当时参赛用的资料(见图6)。今天继续分享一些经验和心得。 ————————————— 选题策略 结合团队成员背景:理科和工科背景更适合MCM的三道题,而工科、商科和文科背景更适合ICM的三道题。比如,我们学校的社会学专业学姐在2020年美赛中拿了O奖,真是太厉害了! 根据往年题目确定备选题:在2021年美赛的前期杯赛中,我们团队结合成员背景和往年题目,确定了ICM的三道题作为备选题。等到赛题公布时,我们在D和E中纠结,最终选择了E题Re-optimizing Food Systems,因为这三个人都更熟悉这个题目(D题The Influence of Music对三个工科&商科男生来说确实有点挑战)。 ————————————— 备赛准备 提前收藏数据网站:比如图5中展示的一些网站,方便查找数据。 熟悉作图操作:掌握软件作图和在线网站作图技巧。 收集往年O奖论文:参考往年O奖的论文研究,并准备好论文模板(见图6)。 模拟训练:有时间的话,模拟几遍,磨合队友并培养默契。 ————————————— 完赛心得 大胆提出方案:美赛没有固定答案,大胆提出你的解题方案,并通过模型和评价证明其可行性,最后通过论文展示成果,其他就交给运气吧。 注重论文质量:尤其是摘要部分,反复修改,确保占满一页(显得美观)。 善用资源:很多模型都有现成的代码,你只需要修改参数即可,具体可以参考CSDN网站。 数据可视化:掌握好看的数据可视化技巧,可以收藏一些可视化网站,熟悉作图操作。 适当编数据:迫不得已时可以适当编数据,这个大家懂得都懂。 能线下就线下:2021年年初因为疫情,学校不让留校,所以我们寒假回家了,三天全程线上参赛,基本除了吃饭睡觉,大家全程坐在电脑前肝题,最后一天会议时间都超过23小时。 ————————————— 总结 以上就是我对2021年美赛的全部感想和经验分享啦。现在回想起看到成绩的那刻,仍然有些激动,运气很好,愿这份好运传递给后续参加美赛的小伙伴们~
美赛必看!国赛大佬的实战技巧分享 㰟㰟㧾赛报名已经开始啦!赶紧在比赛开始前给大家分享一些注意事项,需要的同学们赶紧收藏起来吧! 找队友和选题:别糊弄,也别语文建模 首先,糊弄和语文建模是不可取的。即使是很简单的步骤和算式也不能省略。如果只是照搬了某项研究的结果,把某个变量忽略掉或者给它一个很小的权重,一定要做好文献引用。 写论文的同时降重 在写论文的时候就要做好降重工作。到了后期,时间非常宝贵,三个人都在连夜改自己的部分。如果等到全部写完再降重,几乎是不可能的。所以在写论文的时候,就应该做好引用文献的重述。 及时沟通 和队友沟通不及时也是大忌。在开赛第一天,群内消息少于100条基本上就预定了陪跑。或者队内分工过于明确,导致写论文、建模、编程完全割裂开了。理想状态下应该是同步进行的。 做好问题之间的连缀和递进 每一问之间是有内在逻辑关系的,为同学们提供了一条比较清晰的思路。如果发现几个小问之间没什么关系,陪跑的可能性也很大,大概率是思路不对。 论文字数要够 美赛的论文应该看起来就让人觉得参赛选手下了很大的功夫,几位同学都三天三夜都没合眼,每一句话都是精雕细琢出来的。 找靠谱的队友 第一年参加建议跟着大二的学长(学长这个称呼可以指女也可以指男)做,因为大三的虽然经验丰富,但是愿意带萌新的又寥寥无几。大二/大三参加的话尽量找同一届的,会更熟络一些,沟通起来也没那么拘束。 怎么选队友? 可以通过对方在大一/大二的比赛中有没有得过奖来筛选靠谱的队友。得过奖的要让对方从头到尾地给另外两个人讲一下论文,讲不明白的多半是抱大腿蹭的奖。 希望这些技巧能帮到大家,祝大家在美赛中取得好成绩!
如何在一个月内拿下美赛M奖? 嘿,建模小白们!如果你是那种对数学建模一窍不通的人,别担心,我来给你支几招,帮你一个月内搞定美赛M奖。虽然这听起来有点疯狂,但也不是不可能。 论文手:提升英语和数学能力 首先,你得提升自己的英语水平,尤其是语法。毕竟,论文可是要用英语写的。你可以每天花点时间读读英语文章,或者看看《经济学人》之类的杂志。 接下来,精读往年的O奖、F奖论文,学习他们的写作风格和论文思路。你会发现,这些论文不仅文笔好,思路也很清晰。 最后,学习一下排版和Latex。这些看似不起眼的小技巧,在论文写作中可是大有用处。排版整齐、格式规范,能大大提升论文的专业度。 建模手:多看优秀论文 建模手是数学建模中的关键人物,负责确定做题思路、建立模型以及把握比赛进度。要想提高建模能力,你需要多看优秀论文。阅读往年的数学建模优秀论文,了解数学建模的思路和方法,学习别人的建模技巧和经验。 此外,整理一套属于自己的模型库也很重要。数学建模中常用的模型有很多,比如线性规划、动态规划、灰色预测、神经网络、元胞自动机等等。你可以根据自己的题目类型,整理一套包括模型原理、适用范围、求解方法、优缺点等的模型库。这样在比赛中就能快速选用合适的模型,而不是临时去查找和学习。 编程手:掌握编程语言和软件 𛊧苦需要掌握一些编程语言和软件,以及一些数据结构和算法,来实现建模手的思路和模型,并输出结果和图表。一般来说,数学建模比赛中最常用的编程语言是Matlab。它有强大的数学计算和作图功能,以及丰富的工具箱和函数。你需要学习Matlab的基本语法,以及如何解各种方程、做插值拟合、优化求解、画图等。可以参考一些网上的视频教程和书籍。 实战练习和复现是提高编程能力的最好方法。可以参考一些往年的数学建模题目和优秀论文,看懂别人的思路和代码,并尝试自己动手复现或改进。 最后的小建议 ✨ 为了方便大家更好地准备,我为大家准备了一些历届作品和建模课程资料。如果你有任何问题或意见,欢迎在评论区发表哦!码字不易,希望亲们可以点赞关注呀!我会继续分享更多干货! 祝大家好运!
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