数学建模是个小众的赛道,可能很多大学生不知道,简单来说:他能薅学分、保研加分、毕业好找工作(简历上写一辈子),尤其是基于GPT-4o模型,简直对他们是降维打击。
数学建模每年的比赛非常多,像国赛、美赛、深圳杯、华为杯这些含金量非常高的比赛,可以为保研加分。我们应该如何提高获奖几率呢?
使用【数学建模比赛助手】能有效减少各个环节的时间和精力投入,提高团队的整体效率和竞争力。
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- 用AI比赛助手降维打击数学建模:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_12683340.html
- 数学建模网盘资料包:链接: https://pan.baidu.com/s/1yzTgYZzpALifWRj5d9poZg?pwd=love
- 数学建模QQ群:260309929
1. 时间安排
比赛时间是在寒假,大家需要在异地完成比赛。建议大家全天开腾讯会议或者QQ群微信群的语音通话,保证沟通畅通(尤其是第一次组队的同学们,千万别不好意思交流)。
比赛的过程中要做一些睡眠、饮食不规律的行为,所以在比赛前两天要好好休息,保证充足的精神去比赛。
我们队的时间计划表如下,大家不管选什么题,都可以参照这个基本的思路:
在比赛过程中,团队的配合非常重要。我们要确保每个人都在忙碌地工作,以充分利用时间。举个例子,当其中一位队友去查找数据时,另一位队友可以查阅资料,形成自己的解题思路,而另一位队友则可以开始撰写论文的开头部分,如问题重述和问题分析等。
2. 数据收集
我们选择的这道题是需要自己去找数据完成建模的,主要搜集的数据是世界各国各地区奥运会相关的数据,这里分享几个我们队常用的网址:
数据查找网址:
- 中国国家统计局:https://data.stats.gov.cn/
- 美国城市数据网:http://www.city-data.com/
- 世界银行:https://data.worldbank.org.cn/
- 大数据导航网站:http://hao.199it.com/
文献搜集网址:
- 虫部落:https://search.chongbuluo.com/
- 谷歌镜像导航:https://ac.scmor.com/
- SCI-HUB:https://www.sci-hub.ren/
也可以使用GPT快速完成数据收集取样,或者手动收集,让GPT进行整理格式和清洗数据。用AI比赛助手降维打击数学建模: http://ai.notomato.cloud,然后在GPTs插件里面搜:数学建模比赛助手。
- 数据取样:自动从指定网址抽取所需数据,减少手动搜索和筛选时间。
- 数据探索:快速分析数据的分布、缺失值和异常值情况,为后续建模提供可靠基础。
- 数据预处理:自动处理缺失值、标准化数据,提高数据质量。
3. 模型构建
关于建模,现在的比赛越来越倾向于无法直接套用现有模型。相比于创建全新模型,对已有模型进行融合和修改才是上策。因此,我们必须掌握经典的预测、评价和优化类模型。对于建模的同学,数学功底要求相对严格,需要掌握高等数学、线性代数、概率论、微分几何等知识,并最好具备一定的编程能力。我们推荐掌握Matlab或Python,因为编程和建模往往是密不可分的。
对于编程方面,在比赛中时间十分有限,修改现有代码和调试比从头开始编写更现实。我们应该充分利用现有的函数和工具,偷懒是一种智慧。推荐掌握Python、Matlab、SPSS等编程工具,对算法也要有一定的了解,以在模型求解时加以应用。
在学习方面,我们推荐阅读《数学建模算法与应用》(司守奎)这本纸质书,并参加一些网络课程,如清风的建模课程。这些资源可以帮助我们提升建模能力和技术水平。
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- 挖掘建模:数学建模比赛助手能推荐并自动实现适当的算法或模型,对已有模型进行融合和修改,减少重复劳动。
- 模型评价:数学建模比赛助手提供了准确率、召回率、F1值等指标的即时反馈,优化模型选择。
4. 排版及润色
关于论文,它并不是一项简单的工作。论文手需要读懂编程代码和建模模型,并具备良好的语言组织能力和英语能力。
我们需要熟练掌握Word、LaTeX等软件,以便在最后的高压强度下进行翻译、排版和绘图。很多队伍对论文不重视,试图压缩写作时间,但这是大错特错的。
在美赛中,色彩统一、清晰美观的流程图、地图和图表(使用三线图)以及逻辑清晰、重点突出的摘要和关键词在某种程度上比其他方面更加重要。我们推荐使用Python中的Plotly作为绘图工具,Google翻译(ChatGPT也可以)结合Checker进行翻译和校对。
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- 论文撰写:数学建模比赛助手使用标准化的产出格式,快速生成符合要求的论文结构。
- 数据可视化:自动生成美观一致的图表,提升论文质量。
- 翻译和校对:数学建模比赛助手的翻译非常地道,确保语言准确性和流畅性。