2018年美赛c题获奖论文,美赛奖项等级

美赛的奖项有哪些?

1、O奖：*荣誉，代表参赛队伍在竞赛中表现出色，模型创新且解决问题能力强。F奖：特等奖提名，仅次于O奖，参赛队伍在竞赛中也有卓越表现。M奖：一等奖，参赛队伍在竞赛中展现出较强的建模和问题解决能力。H奖：二等奖，参赛队伍在竞赛中取得了一定的成绩，模型和解法有一定创新性。

美赛奖项等级

美赛奖项等级从高到低依次为：Outstanding Winner：这是美赛中的*荣誉，获奖比例极低，获奖队伍必须展现出卓越的数学建模能力和创新思维。Finalist：此奖项代表高水平的数学建模能力，获奖队伍的数学模型需具有创新性且能够解决复杂问题。

美赛共设置6个奖项等级，分别是Outstanding Winner（特等奖）、Finalist（特等奖提名）、Meritorious Winner（一等奖）、Honorable Mention（二等奖）、Successful Participant（成功参赛奖）和Unsuccessful Participant（未成功参赛）。这些奖项等级分别缩写为O奖、F奖、M奖、H奖、S奖和U奖。

美赛获奖等级的含金量如何？整体而言，S奖和H奖的含金量不高，因为获奖比例极高，与奖项等级不匹配。S奖，即成功参赛奖，直译为“成功参赛奖”，在中国翻译为三等奖。几乎每支参赛队伍都能拿到S奖，因为提交不跑题的论文就可以获得，而成功拿到S奖的比例高达64%-69%。

美赛奖项等级比例大致为：特等奖0.5%，特等奖候选提名1%，一等奖13%，二等奖30%，成功参与奖55%，不成功参与则没有奖项。具体来说：特等奖：这是美赛的*荣誉，获奖比例极低，通常只有总选手人数的0.5%。获得这一奖项的解决方案需要展现出极高的创新性和完整性，同时论文写作也要达到很高的水平。

奖项等级 特等奖 一等奖 二等奖 三等奖 *奖 详细解释 特等奖：这是美赛的*奖项，代表参赛作品在创新性、实用性、技术难度等方面表现出卓越的水平，是竞赛中的*荣誉。获得特等奖的作品通常具有极高的水准，受到了广泛的认可。

如何评价2018美赛C题?

美赛C题，我与队友们共同参与。初时选择A题，后调整至C题。C题虽基于大数据，却在数据筛选上易于处理。算法层面并不复杂，因此被指导老师誉为当年最简单的题目。然而，9号晚的补充中，section 7被命名为“total”，暗示我们应遵循其分类。分类细分为五类，我与队友将其中两类剔除。

然而，U奖则属于负面评价，会颁发给抄袭、违规或未按时提交论文的团队，具体数据并未详述。F奖的获得者是特等奖的有力竞争者，但晋级O奖的竞争极为艰难，数据显示，能进入F奖行列的队伍已是凤毛麟角。值得注意的是，美国本土队伍在美赛中的获奖率相对较高。

相较于本土队伍，美国参赛队伍的获奖率相对较高，例如在2018年的C题中，16支美国队伍中有14个获奖，D题的获奖率更是超过70%，AB题的获奖率也远超平均值。这主要是因为国内名校如清北浙大等倾向于参与国赛而非美赛，但美赛的竞争仍异常激烈，名校队伍的参与度高且获奖率极高。

美赛*O奖论文解析

解析*论文的方法如下： 数据清洗与分析：对数据进行筛选和主成分分析，识别关键因素，并去除小概率事件。利用熵权法确定综合权系数，建立药物传播模型。 模型建立：基于元胞自动机的药物传播模型，模拟阿片类药物和海洛因事件在五个州及其县之间的传播和特点，确定特定阿片类药物可能的起始使用位置。

最终，评委会指出，2023年美赛C题的*论文在数据处理、模型选择、不确定性分析以及结论可视化等方面展现出高度的专业性和创新性。通过深入解析这些成功案例，参赛者可以更好地理解如何在未来的比赛中获得更高奖项。

学习与借鉴的力量理解并利用前人的成就，如同站在巨人的肩膀上，能让我们在美赛的探索中看得更远。*的2021A题O奖论文是学习的起点，通过模拟训练时的精读，掌握一个O奖队伍的策略，便足以提升竞争力。

利用资源与模板 O奖论文模板：利用提供的O奖论文Word模板，作为写作参考。 学习资源：学习*论文、参加培训或研讨会，提升比赛水平。 保持创新与坚持 大胆创新：结合实际问题进行数学模型的创新，深入解析结果。 坚持不懈：无论结果如何，坚持和创造力都是比赛中最重要的品质。

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