用AI比赛助手降维打击数学建模，比赛过程详细介绍，这保研不就稳了吗

本文主要是介绍用AI比赛助手降维打击数学建模，比赛过程详细介绍，这保研不就稳了吗，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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。

AI工具分享（数据建模比赛助手）： http://ai.notomato.cloud，然后在GPTs插件里面搜：数学建模比赛助手
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。