2025美赛赛前准备笔记(论文手)

赛前模拟反思

杂记

  1. 全程电话联系:论文手注意记录选择模型的过程&解决问题的考虑过程(比如观察出数据有什么样的特点,这个模型有什么优势,如果有影响可以离开,需要时再来)
  2. 人不在的时候及时共享进度
  3. (资料共享)模型确定后:推荐学习资料
  4. 最后反馈给论文手的结果不是 “讲解模型的过程”,而是 “解决题目问题的过程” :问题分析-解决问题的思路-模型选择的理由-(线上讲解)
  5. 拿到资料以后第一时间确认可用,有问题第一时间反馈
  6. 难点共识:不在次重点问题上浪费太多时间
  7. C题的数据处理很重要! 缺失数据,错误数据的修正,

论文手做哪些辅助工作:

  1. 刚拿到题目时:参与和记录讨论过程
  2. 确定题目后: 2.1共同撰写问题综述,明确问题(注意不遗漏、) 2.2查找同类型问题及其优秀论文:关注其中解决方法和论文撰写思路
  3. 辅助工作之余:及时推进论文写作(参考文献、摘要草稿,问题背景,符号说明等),并复现同类型范文中的结果、作图等

老师反馈:

本质上就是在“套模型”(综合现有方法,解决实际问题)

目的:更好地解决问题

需要模型手和论文手都对模型的各个环节、元素的深入理解

考虑更多因素?结合其他模型: 模型手注意记录完善模型的过程

论文:结合问题解释公式中内容,定义新的变量

个人学习


论文总体结构&笔记

Abstract

写作目的:使读者获得必要信息,突出贡献(新方法、新见解&特色),注意客观

结构

背景、使用模型&解决问题、解决问题的实际意义

针对题目每个小问题依次成成段(三段左右),介绍模型重点(方法丰富细讲方法/ 方法简单准确率等数据来补充)

小总结(第三部分可以没有)

Contents

1 Introductions

1.1background: (不要照搬题目论述,但题目中的专有名词不要更换,)

查阅现有的一些研究,一般写完正文后,根据正文内容及其参考资料写背景,作为这一领域的扩展,对赛题进行补充说明

1.2 question restatements:

// 可选 1.2+ literature review 文件总述(b栈收藏技巧)

1.3 our work 

注意:流程图里面不要大量使用缩写词,概念要具体、方法要明确,关键是让读者理解思想方法

2 Model Preparation

2.1Assumptions and Justifications 

目的:用合理假设,在数学上简化问题

  • 忽略非重要因素
  • 添加理想条件(有多种方法时,选择较简单且理论可行)

格式:假设内容-原因分析-假设的意义

2.2Notations

制表可以参考去年紫杉作图

// 只写重点变量,局部变量不考虑,Description要尽量简短,有单位写单位,控制在一行内

2.3 Data Exploration(cleaning)


分层:model和task可以交替分层

可以在不同问题中对同一概念重新定义

3 Name of Model 1(模型i的建立和求解,一般依次解决第i个问题)

//注意:作图一定要要素全面(明确横纵坐标等,指示要清楚)

//反映建模全过程的流程图

//按照具体的解决这个问题的步骤来划分子标题:

数据特点/ 要实现目标/ 哪种模型可以比较好的匹配我们的需求/ (存在可以优化的地方?为主模型建立其他辅助模型)

// 公式的标号是为了更方便地引用,没有引用的公式不需要标号,图表同理

4 Name of Model 2

(初步想法简述)

数据处理

模型建立(大问题拆成小问题)(细节详述:分析、考量、问题转化)

模型评估(测试集)

5 Name of Model 3

6 Sensitivity Analysis

结果的讨论分析要细致,模型不必要追求难的

7 Model Evaluation and Further Discussion

8 Conclusion                                                                                                                  

References

Appendices


其他注意事项:

一般最后留出半天来专门写摘要(注意,写其他部分时应预留出一面的空当,总体的排版,尤其是图片等,还得等到最后细调)

摘要中的黑体不要出现太多,最重点的标出来就行了


学姐分享

选题:

赛前已基本确定C、D中选

最终确定了C,有思路能实现最优先,选完已经中午

作图:

ppt也可以画好看的图,配色要均匀,相互配合

模型:

创新点:在原有模型上进行改良,参数慢慢试、慢慢调、拟合,

联系课内知识、创新方法,黑猫白猫都是好猫

模型的理解要深刻独到,理解模型的思想很重要,

选模型一定要适合,不应受学习内容的局限,要能讲出道理,出了问题知道怎么修正,

模型的性价比高好,满足建模需求最重要,

编程:matlab官方文档很好很方便

其他Tip:

多留几分历史版本

细心,模型完全跑通特别重要

预先心里应设定好几个阶段,DDL,同时抗压能力很重要

C题更要求数据处理,D题更看重过程追踪(模型选择参考)

建模手来完成摘要和建模部分的论文,可以便论文手来修改,

前期论文手去参与数据处理等工作,分工过于独立呈现不了好的、统一的作品

赛前准备:

要对彼此的工作有一定了解,几斤几两要有了解

编程:不仅是要固有模型跑通,可以复现别的论文

论文:

逻辑清晰,

学习学术语言,避免大白话

真实,但有语言上技巧(将近20% / 超过80%)

注意事项:

注意:网上的思路一般不太靠谱

Q:

为什么坚定地用BP神经网络?

A: 建模手觉得很适合,输入多,输出少,拟合效果好,经验之论


论文写作讲座笔记

基本

简洁:不要有废话

严谨:

不能有语法错误

避免中式英语

不能自吹自擂,避免主观

时态统一

易懂:

避免复杂的长难句

注意承接词&句:强化上下文关联性

提升

有创意:引用名言?

多用被动语态,动词名词化

This paper studies sth/ a study of sth is made

高级词:同义词/多用书面语,少用口语词

高手玩的是介词

With/ as/ albeit(尽管)

~希望对你有启发~ 

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