10点前，必须提交到指定页面；

也就是你提交的pdf文件，创建时间和修改时间都必须早于北京时间1月28日9点！

pdf文件-右键-属性-常规里，就能看到这创建时间和修改时间：

不管你用word还是LaTeX写的论文，都必须在9点前生成最终要提交的pdf文件。而且在成功提交之前，打开都不要打开！！！

因为存在可能pdf阅读器会自动保存或其他修改等等，即使你没主动改，也可能造成修改时间晚于9点，造成比赛被取消资格。

也别在9点后生成新的pdf论文，万一和要提交的搞混了也白忙一场。

总有同学问：我生成的论文pdf晚于9点了，最后提交上去了，就一定会被取消资格吗？

只能说我没试过，所以不知道，真好奇的话你可以试试。

总结注意事项

A. 提交时，在网页界面填好你的队伍控制号码、顾问ID号码（这些都是报名后有的）以及选的赛题，别选错了。

B. 论文pdf文件，必须在北京时间1月28日的9:00前生成且不允许再改，必须在10:00之前提交。

C. 使用团队的控制号码作为pdf的文件名。例如：0000000.pdf。注意：论文文件的大小不得超过 20MB。

D. 团队 PDF 文件的第一页必须为摘要，后面依次为解决方案及任何参考文献和附录。

E. 只提交论文，不要发送程序、软件、数据库或其他文件，它们不会在评审过程中使用。

F. 学生、顾问或机构的名字不得出现在论文的任何页面上。

G. 仅接受PDF文件，每次提交只能提交一个解决方案。

二、选题攻略

新手推荐EF题，所需要的模型积累少，也好上手，但需要花时间美工和写作

C题，有数据，会数据分析可选，但竞争大，不易拿奖，有大数据分析/数字挖掘基础

可冲 ABD题，整体专业性较强，建议有专业功底的可以直接选，选的人少，竞争小，有功底，会编程可冲ABD题。

55%在模型创新点

35%在论文+绘图

10%在运气

如何选择适合的题目？

A题：

特点：对数学功底和建模能力要求超高，专业名词多，理解难度大，需要有一定的微积分能力。近两年常考机理分析与预估。

策略：多掌握机理分析、预估相关模型算法，像时间序列、遗传算法等。

真题：比如2018年涉及多跳HF无线电传播,全是电离层、最大可用频率等专业术语。近两年常考机理分析与预测,像2019年要分析龙生存机理,考虑气候、地理和生物特征;2020年预测鱼类未来五十年位置;2021年分析真菌繁殖在不同环境中的优劣。

B题：

特点：常出优化、图论和规划问题，如典型优化、NP类问题。常出回归或聚类分析和规划问题 。

策略：着重练习规划、优化、图论、选址规划等，积累多元分析、遗传、贪婪算法等算法。

真题：如2021年无人机澳大利亚大火救灾,涉及图论模型、规划模型等;2018年语言种类问题是图论选址问题;2017年车辆收费站问题是典型的优化问题,要考虑众多因素。

C题：

特点：侧重数据处理和统计识别，数据量相对更多且给定，考察数据挖掘和编程能力。

策略：掌握数据挖掘处理方法，包括预处理（处理异常值、缺失值）、后处理，模型和方法集中在统计、模式识别方向，学会用Python、SPSS等软件处理数据。

真题：2021年确认关于黄蜂传言问题,要在官网提前下载黄蜂数据加密包;2019年药物危机问题,官方提供了数据集让大家挖掘深层信息。

D题：

特点：多为运筹学或网络科学领域，近三年需用网络模型算法及可视化，编程要会Gephi等绘图工具。

策略：提前准备聚类分析、Markov链、Gephi可视化等，提升编程能力。

真题：2019年卢浮宫大逃亡赛题,考察图论规划;2020年和2021年分别涉及足球队伍合作策略评价和音乐特性演变,都偏重网络关系模式图运用和影响因素探讨。

E题：

特点：环境科学背景，集中在污染、资源、可持续发展等方面，多为评价预估类。对细节和写作要求高，新手易拿奖！！策略：新手可尝试！提前研究往年特点，熟悉O奖套路。建模方法有TOPSIS理想解法、模糊综合评价等。可从联合国数据中心等网站找数据。

真题：2019年生态服务评估加成本效益分析,2020年指数表征塑料污染,2021年有食品系统和成本效益模型。对细节和写作要求高,新手易拿奖但获M奖以上难,不容易脱颖而出。

F题：

特点：建模编程难度小，但考验模型应用适配度和写作结果分析。主要是政策问题，题目发挥空间大，平时要注意数据库的积累。

策略：运用层次分析法、概率论与数理统计和博弈论等建模方法。

真题：2019年“通用的,分散的,数字货币:可能吗”就探讨数字货币政策,需要参赛者开发一种符合要求的数字货币。

赛中如何快速确定选题？

01赛前准备阶段

（1）熟悉赛题类型

在比赛前,团队成员应该仔细研究每种类型的题目示例，了解其特点和要求。

（2）评估团队优势

考虑团队成员的专业背景、知识技能和兴趣爱好。如果团队成员有计算机科学专业背景,可能在处理C题(大数据)或者涉及算法编程的部分更有优势;如果有环境科学专业的成员,E题可能是一个比较好的选择。

考虑成员在数学分析、优化算法、文字撰写等方面的能力。比如擅长数学理论推导的团队可以尝试A、D题;擅长收集和分析实际数据,并根据数据提出合理建议的团队可以考虑B、C、E、F题。

（3）结合实事准备

深入探讨当下全球面临的重大问题和挑战，如气候变化、可持续发展、数据分析等，

探索快速发展的新兴领域和技术：例如人工智能、机器学习、区块链技术等。

关注影响深远的社会热点问题：如贫困、教育、医疗等。

考虑涉及多学科的题目：美赛鼓励跨学科题目的探索，学生可以尝试融合不同学科的知识和方法论，

强调实际应用和方案可执行性：美赛题目通常要求具有实际应用价值，需考虑所提方案的可行性和实用性。

02比赛选题阶段

（1）快速浏览题目(比赛开始后的前1-2小时)

在比赛开始后,下载题目,一小时内每个人阅读题目一遍并且独立翻译。

数模乐园会第一时间提供赛题翻译(数模乐园辅助报名成功后)

团队要迅速浏览所有题目,了解每个题目的大致内容、背景和要求。这个阶段不要深入研究,只是对题目有一个初步的印象。

注意题目中的关键词,例如“优化”“预测”“评估”等,这些关键词可以帮助你快速判断题目类型和难度。

每位成员独立阅读竞赛题目,记录初步思路,列出可能用到的模型和算法。

每人提交简要的思路记录,便于后续讨论,列可能用到的模型,算法

（2）初步筛选(比赛开始后的2-4小时)

根据团队的优势和兴趣,排除明显不适合的题目。比如,如果团队成员对数据挖掘和机器学习技术了解甚少,那么C题可能就不太合适。

考虑题目的可操作性。有些题目可能看起来很有意思,但是数据难以获取或者模型建立非常复杂,超出了团队的能力范围,也应该被排除。

开始查找相关的文献资料,了解该领域的研究现状和方法。可以通过学术数据库、专业书籍、互联网资源等渠道获取信息。

评估已有研究成果,初步排除不适合的题目。(也可以借鉴网上的一些赛题分析)

确定备选题目清单,标记不选的题目。

（3）深入研究(比赛开始后的4-12小时)

对于剩下的题目,团队成员要仔细阅读题目细节,包括数据要求、模型假设、结果呈现方式等。

团队成员分享各自的思路记录,查阅文献。讨论各个题目的可行性、创新性和兴趣点。

确定选题,小组讨论,评估备选题可行性,确定最终选题。

后天就开赛了，还没有报名的同学抓紧时间了，报名通道随时可能关闭。姐推荐使用数模乐园报名，操作流程简单，安全快捷只需要同学们填写自己的参赛信息后续就不要自己再操作了，更多的把时间留在备赛上，并且在报名成功后还会给大家发送备赛资料，赛题翻译，等全套备赛资料帮助大家提升获奖可能！！返回搜狐，查看更多