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2018年美赛C题的额外数据。

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简介:
经过整理,2018年美国数学奥林匹克竞赛(MUSA)的补充数据,来源于官方网站提取的包含160万条记录的信息,由于其原始格式不兼容,导致在Excel中无法直接打开。为了便于分析,我们利用编程技术对这些数据进行了筛选处理,最终成功地提取出2010年至2015年期间来自四个州的详细数据,总计超过一万条记录。

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客服
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  • 2018学竞C
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    该文档包含了2018年度美国数学竞赛中关于C题目的详细数据和分析结果,为参赛者提供参考与学习。 附件中的“ProblemCData.xlsx”文件提供了1960年至2009年间的数据,包含4个州在能源生产与消费以及一些人口和经济方面的605项变量信息。
  • 2018学建模竞C附加
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    本资料为2018年美国大学生数学建模竞赛C题的相关附加数据集,涵盖各类表格、图表和文献引用,旨在帮助参赛者深入研究与分析。 2018年美赛附加数据是从官网获取的共计约160万条记录的数据集,由于Excel无法打开这些文件,我使用程序筛选出了2010年至2015年间四个州的相关数据,最终保留了大约一万条有效信息。
  • 2018学竞C思路
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    本篇文章详细解析了2018年美国数学竞赛中的C题目,并分享了解题过程中的关键思维和技巧,适合数学爱好者及参赛者参考学习。 2018年美赛C题的思路整理包括评价和预测两个阶段的具体使用方法与模型。
  • 2018学竞C思路详解
    优质
    本文深入解析了2018年美国数学竞赛中的C题目,并详细阐述了解题过程和策略。适合对数学竞赛感兴趣的学生及教师参考学习。 2018年美赛C题的思路分享,内容严谨科学,适合学科竞赛参考使用,请自行完成论文撰写。
  • 2018学竞E代码与
    优质
    本资料为2018年美国数学竞赛E题的相关资源,包括详细的解题代码和所需数据集,适用于参赛选手及数学爱好者研究学习。 2018年美国数学建模竞赛E题的数据及解决方案主要采用了聚类算法以及神经网络等机器学习方法进行求解。
  • 2018学竞C前两问模型与处理
    优质
    本文探讨了2018年美国数学竞赛中C题目的前两个问题,详细介绍了建立该问题所需的基础数学模型及有效数据处理方法。通过案例分析和理论讲解,帮助读者理解和解决这类复杂应用型题目。 2018年美赛C题模型、数据处理及源代码
  • 2019学竞C
    优质
    本资料包含2019年美国数学竞赛中的C题相关数据与分析,适用于参赛者、教师及数学爱好者进行研究和学习。 2019年美赛C题数据包括以下内容: - 分析证据接收的年份; - 证据被扣押所在的州; - 证据被扣押所在的县; - 表示该州的FIPS代码; - 表示该县的FIPS代码; - 组合后的州和县FIPS代码; - 在分析中识别出的物质名称; - 物质在该县中的总数(仅限于所指示的物质); - 该县所有已鉴定物质的总数量; - 同一州内所有已鉴定物质的总数量。
  • 2021学竞C
    优质
    本资料提供2021年度美国数学竞赛中C题的相关数据和分析,为学习者研究比赛题目及解决方案提供了宝贵的参考信息。 这段文字描述的内容包括美赛C题的题目以及相关的Excel表格。