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简单建模论文权威发布_成人大专建筑工程毕业论文(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

简单建模论文

研究生论文盲审那些事儿大家好，好久没更新了，因为真的超级忙！最近忙到飞起的盲审和论文辅导，让我忍不住要来吐槽一下，不然真的要疯了！别过度解读你的论文结果亲爱的同学们，我知道你们对自己的论文有多热爱，但请别过度解读你的实证结果，好吗？比如，你发现X对Y有正向作用，这真的很不错，但为什么你要解释说X减少Y呢？还解释得那么理直气壮！另外，你为什么要扯到X对Z的作用？比如你消费贷体量与房价正相关，但你跟我扯消费贷对股票市场融资水平的影响，这就有点远了。虽然它们确实有点关系，但肯定不是你一个正向系数能简单说清楚的。𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ 提高毕业论文质量在教育部对毕业论文质量要求越来越高的今天，同学们能不能上点心？你直接给我一个模型及结果，多写几句话把结果解释一下会死吗？这很难吗？即便这个模型看起来很复杂，但它有现成的代码呢！你说说吧，你这跟个量化的简单建模作业有啥差别？这有点不认真了吧！多读读文献同学你好！有时候还是要多读读文献，加强对简单金融概念的理解。风险和风险承担力是两个不同的指标，有很大差别。你觉得提高了风险承担能力是好的，但在传统金融学理论里，你的结果其实是提高了风险。所以，你整篇论文说的故事其实都反了呢！𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ 好纠结，到底怎么给分。盲审的那些事儿今年突然盲审量上升了，导致我见识了大家论文物种的多样性。翻译也是很惊心动魄：price bubble = 价格泡泡，实体经济 = real body economy，开放 = openlization（这个着实有点新意了 [汗颜R][汗颜R][汗颜R]）。 𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ𐟙ƒ 哎～～～～虽然给的分都不高，但都让大家擦边答辩了！希望大家都能跟着盲审老师的意见好好改，好好改！争取顺利毕业！爱你们呦，棒棒的[微笑R][微笑R][飞吻R][飞吻R][赞R][赞R][赞R][赞R]

美赛必看！国赛大佬的实战技巧分享 𐟓㰟“㰟“㧾Ž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！𐟓ˆ

数学建模论文写作指南：美赛篇最近有不少朋友来问我关于数学建模论文怎么写的问题，其实大家普遍存在一些共性的困惑。今天我就来聊聊如何在美赛中脱颖而出，顺利进入第二轮评阅。 𐟌Ÿ 摘要部分首先，摘要大致可以分为三部分：开头段：简单介绍赛题背景，然后说一下你的模型主要思路和意义。三句话搞定，别拖沓。中间段：针对不同问题分段描述，一定要表达清楚你用的是什么模型、解决了什么问题、得到了什么结论。结尾段：这个可以写也可以不写，主要是为了调整摘要的版面。关键词：记住，关键词一定要写你主要的模型！ 𐟓š 文章整体情况排版：非常重要！一定要预留足够的时间！图表：美赛非常看重文章的整体美观性，建议图20张左右、表10个左右。 𐟎蠥›𞨡觔褻€么画？流程图：可以用visio、Edraw、PPT、word等，任选其一。数据分析图：推荐用origin。这些建议不仅适用于美赛，其他数学建模比赛如国赛、数维杯也可以参考和借鉴。希望大家都能在论文写作上取得好成绩！𐟓ˆ

如何写出一篇数学建模国赛获奖论文？写好数学建模论文可不是一件容易的事，尤其是要拿到国奖。下面我来分享一些心得，希望能帮到你们。摘要 𐟓Š 摘要部分一定要写好，主要包含三个方面：你解决了什么问题（一句话概括）你用了什么方法（不能太笼统，也不能太复杂）你得到了什么结果（简明扼要，公式要简单，必要时可以用小图表）问题重述 𐟓 问题重述和摘要差不多，也是三个关键点：你解决了什么问题（一句话）你用了什么方法（不能太笼统，也不能太复杂）你得到了什么结果（简明扼要，公式要简单，必要时可以用小图表）假设 𐟧‡设是论文的关键一步，需要下大功夫。假设要简明扼要、准确清楚。假设太多会让阅卷老师记不住，一般3~5条就够了。重要的假设要数学化，重视逻辑性，设计好符号，让人看起来清晰。建模 𐟛 ️ 建模部分要说明思路，简单的事情往往最重要。刚开始的原始想法也很重要。推导时，公式如果太长可以放在附录中。一般要求设计2~3个模型，一个简单的，再对模型进行改进，这样会更生动。求解 𐟔 模型求解要注意以下几点：模型的定性：线性或非线性；连续、离散或混合；时变或非时变。模型求解：利用现成的软件或者自己解出来，实际意义更清楚。讨论优缺点：优点要突出，缺点不回避。改变原题要求、重新建模可以在此进行。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语，提出一些新的思路，使问题更精确、也使模型得到进一步优化。模型改进 𐟓ˆ 最后是模型改进部分，参考文献格式要统一、规范。附录可以列出详细的结果和数据表格，但不要出错。主要结果数据应在正文中列出，不怕重复。检查答卷的主要三点：模型的正确性、合理性和创新性；结果的正确性和合理性；文字表述清晰、分析精辟、摘要精彩。总结 𐟓 写好数学建模论文需要花很多时间和精力，但只要按照这些步骤来，相信你们一定能写出一篇优秀的论文！如果有关于数学建模国赛的问题，大家可以私聊我或者留言哦！

硕士论文选题纠结？来看看我的纠结历程大家好，最近真是被硕士论文选题逼得头大。大家都知道要选个感兴趣的话题，但问题是我对啥都不太感兴趣…… 𐟘… 没人懂的选择困难症我总觉得，对未知的东西总是充满好奇，但一旦要深入研究，那种热情就瞬间熄灭了。每次看到别人在实验室里忙碌的身影，我都觉得他们好有毅力。不想做无聊的研究我绝对不想做那种重复性强的实验，比如微生物实验，虽然看起来高大上，但实际操作起来简直让人抓狂。每次失败都觉得自己像个小白鼠。模拟建模？还是实验？对模拟建模和数字孪生这些高科技的东西我也感兴趣，但一想到那些复杂的模型和算法，我就开始怀疑自己能不能搞定。毕竟，学这些东西的时候已经够痛苦了，写论文的时候估计会更惨不忍睹。 LCA？数据收集？最后剩下的选择就是LCA（生命周期评估）了。这个听起来还挺有意思的，主要是收集数据然后用软件计算一下。虽然听起来简单，但一年到头都在找数据会不会很无聊？而且虽然我和一个大能源公司合作，但感觉还是有点吃力。总结一下总之，我现在就是在纠结中度过每一天。希望能进一个积极向上的团队，开心地做毕业论文，难度适中，能学到东西又能锻炼自己。虽然我不考虑以后工作有没有用，但至少要让我这一年过得开心一点吧！ 𐟙 有没有同样纠结的小伙伴？一起来吐槽一下吧！

数学建模论文降重六大妙招，轻松搞定！写数学建模论文时，降重是个头疼的问题。别担心，我来给你支几招，保证你轻松搞定！长短句切换 𐟓 在参考别人的文献时，千万别直接复制粘贴。试试“增、删”法，把别人的句子改成自己的。如果原文是短句，加点修饰语拉长；如果是长句，保留重点，缩短。这样改出来的句子，查重软件也拿你没办法。语序颠倒 𐟔„ 这个方法特别适合那些没学好“把字句”“被字句”的小学生。其实在写论文时，这个方法也很管用！比如，把“苹果被小红吃了”改成“小红吃了苹果”，虽然意思没变，但查重软件可能会认为这是两句话。改词换句 𐟓 这个方法简单粗暴，打开你的新华词典，查一查近义词、反义词。比如，把“美丽”换成“漂亮”，把“重要”换成“关键”。虽然看起来不起眼，但效果杠杠的！中英文翻译 𐟌 这个方法虽然有点“奇葩”，但效果最好。不过要慎用，不然很容易露馅。比如，把“苹果”翻译成“apple”，再把“apple”翻译回“苹果”，虽然看起来像两句话，但查重软件可不会这么认为。图片表格转换法 𐟓Š 这个方法特别适合数学建模论文。知网等查重软件查不了图片，所以你可以把一些文字改成图表，然后以图片的形式插入。不过要注意，不要直接截图整段文字，这样很容易被抓住。改变参数或变量符号 𐟔⊦•𐥭楻𚦨ᨮ𚦖‡里有很多数学符号，所以在参考别人的论文时，最好换个参数符号。比如，把“x”换成“y”，把“a”换成“b”。这样改出来的句子，查重软件也会认为这是两句话。总之，写数学建模论文时，降重是个技术活，但只要掌握了这些方法，你就能轻松搞定！希望这些小技巧对你有帮助，祝你论文顺利通过！

美赛奖项全解析：从O奖到成功参赛奖嘿，大家好！今天我们来聊聊美国大学生数学建模竞赛（美赛）的各种奖项，特别是那些让你心跳加速的顶级奖项。准备好了吗？让我们开始吧！特等奖（Outstanding Winner，简称O奖）𐟏… 这个奖项可是美赛中的“奥斯卡”，难度之大，比例之低，简直让人望而却步。要拿到O奖，你的解决方案不仅要在创新性、准确性、完整性上达到极致，还得在论文写作上表现出色，逻辑性强，表达无误。简单来说，就是你得在各个方面都做到最好。特等奖提名（Finalist，简称F奖）𐟎–️ 虽然比O奖稍逊一筹，但F奖也是仅次于O奖的高荣誉。你的解决方案在创新性、科学性和实用性等方面都得表现出色。换句话说，你可能在某些方面与O奖还有差距，但已经非常接近了。一等奖（Meritorious Winner，简称M奖）𐟌Ÿ M奖的比例相对较高，大约在10%左右。这意味着你的解决方案已经相当不错，问题分析全面，模型构建合理且具有一定的创新性，论文质量也相当不错。拿到M奖，你已经是同龄人中的佼佼者了。二等奖（Honorable Mention，简称H奖）𐟏† H奖的比例更高一些，一般在30%左右。这是对参赛队伍努力和成果的肯定，表明你的解决方案基本符合要求，具备一定的分析和建模能力，论文表述也较为清晰。拿到H奖，你已经非常接近成功的大门了。成功参赛奖（Successful Participant）𐟎‰ 只要你成功提交了论文，就能获得这个奖项。这是对参赛队伍完成竞赛的一种基本认可，其成果具有特别突出的质量。即使没有拿到其他更高级的奖项，拿到这个奖项也是一种荣誉。希望这些信息能对你有所帮助！加油哦，期待你们在美赛中取得好成绩！𐟒ꀀ

英美加澳留学生材料工程辅导全攻略 𐟓š材料工程核心课程材料特性材料建模研究项目研究项目计划研究艺术高级生物材料高级工程合金高级结构陶瓷生物材料陶瓷和玻璃电陶瓷工程合金 𐟎“个人辅导服务 Ph.D.帝国理工学院材料科学博士 IELTS8.0，以第一作者身份在Acta Material发表论文两篇物理及化学领域理论知识和实验知识丰富擅长把复杂的物理问题和化学机理简单化 𐟓š研究专长高性能钛合金微观组织性能与调控金属塑性变性微观机理组织各向异性先进高强度材料的断裂行为与强度理论非晶合金的形变与断裂机制 𐟓š研究关键词材料科学基础分子化学基础物理固体物理物理化学理论力学材料力学金属学与热处理 𐟎“1对1定制化辅导涵盖考试、报告、项目、提案等课业帮助包括但不限于以下内容： Tutorial Editing Proofreading 𐟓š辅导范围高中阶段AP课程和大学本科生课程包括Chemistry和Physics 𐟓š辅导内容涵盖材料工程、project、quiz、留学生课程辅导、留学生考试辅导等全方位服务

毕业论文遇到导师骚扰？心态崩了！作为一个工科在读生，终于在第六学期迎来了毕业论文，没想到这竟然是我人生中最大的劫难。𐟘𑊊在一家非常有名的研究所，我拿到了一个非常有名的导师的题目。导师是个PhD，刚开始时，我对他毕恭毕敬，相敬如宾。他也对我非常友好，还给了我很多鼓励和赞美。𐟙 然而，事情并没有那么简单。后来，导师约我吃饭，并说了一些非常出格的话。我当时非常生气和惊慌，直接喷了他。导师也道歉了，我以为事情就此结束了。𐟘䊊没想到，导师后来把我的论文基础换了，导致我前面两个月做的部分全盘作废。整个人仿佛精神分裂，我在三周内按照新的基础重新搭了整篇论文的架构、建模，还给他科研小组做了一些事情。每周开两次会，纯纯挨批，把我的PPT从头批到尾。𐟘– 一开始我还真的以为是我做的不够好，后来直接对我不满，激情开麦说你这个态度是不是不想带学生，你不会清楚表达自己的需求不是我的问题。然后他又开始道歉，说我的内容做得很好，只需要再进行一些改进。𐟘ኊ我真的非常想按时毕业，已经投入了非常多的精力，同期没有比这个更好的题目了。不到万不得已真的不想换组换人，但精神状态真的已经被逼上梁山了。不知道是造了什么孽让我遇到此等绝代好人捏[doge]。𐟘䊊定位是瞎定的

数学建模初体验：从零开始到完成假期闲着没事，来复盘一下第一次参加数学建模的经历吧。这次建模比赛，我主要负责代码和作图，另外两位队友负责写作。下面说的都是真实情况，毕竟论文和实际情况还是有点差距的。数据预处理：洗掉非强对流天气 𐟌篸首先，我们需要清洗数据集，去掉那些非强对流天气的数据。一个简单的方法是根据降雨ZH值分布来判断。我们认为ZH值大于30的区域超过5%是强对流天气，清洗后数据集只剩大概10G。第一问：基于Transformer的动作预测 𐟤– 第一问我们是参考了一篇基于Transformer的动作预测论文，然后重新写了Dataset进行训练。虽然效果不太好评价，但至少看到了模糊效应，姑且算是合格吧。我们猜测模糊效应可能是因为随着时间的推移，预测的粒度越来越粗。比如第一帧可以预测A多云，B降雨，但第二帧AB都降雨，第三帧AB区附近降雨。第二问：集成GAN的应用 𐟎芧쬤𚌩—‘们读了相关论文后发现，需要集成GAN让模型学习分布而不是特征。虽然效果改善不明显，但至少尝试了一下新的方法。第三问：KDP和降雨量的相关性 𐟓Š 第三问我们计算了KDP和降雨量的相关性，发现存在相关性后，就直接用了第二问的模型。第四问：评价指标和数据融合 𐟌Ÿ 第四问我们找了FAR、POD、CSI三个指标，然后编了数据就交差了。数据融合的方法是综合利用1、3、7的不同高度观测数据。（我们的1、2、3问仅使用3KM高度的观测数据）总结这次数学建模虽然有些地方效果不尽如人意，但也学到了不少新知识。希望下次能做得更好！顺便提一句，南信大的气象学果然厉害，读的论文好多都是南信大的。希望这篇复盘能给大家一些参考和启发！

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