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浙江大学(ZJU) - 数学建模竞赛试题

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本资料为浙江大学数学建模竞赛试题集锦，涵盖历年经典赛题，旨在培养学生解决实际问题的能力与团队协作精神。 浙江大学数学建模竞赛试题（内部使用）

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  • 浙江大学(ZJU) - 数学建模竞赛试题
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    本资料为浙江大学数学建模竞赛试题集锦，涵盖历年经典赛题，旨在培养学生解决实际问题的能力与团队协作精神。 浙江大学数学建模竞赛试题（内部使用）
     
  • rEFInd-ZJU：浙江大学的reEFInd主题
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    rEFInd-ZJU是专为浙江大学用户定制的主题版rEFInd引导管理器。它采用浙大元素设计，提供简洁美观的界面和强大的系统启动功能，方便校园师生使用与维护多系统环境。 #浙江大学rEFInd主题 这是一个用于基于UEFI系统的简单启动管理器的浙江大学学生版本的主题。 ## 使用方法 要使用此主题，请将其克隆到与 rEFInd efi 可执行文件相同的目录中（通常在Windows中的ESP为EFI/refind，在Linux中为boot/efi/EFI/refind）。然后，您需要在refind.conf文件末尾添加一行include rEFInd-ZJUtheme.conf。 为了给您的条目设置图标，请将图标配置添加到每个菜单项，这些菜单项指向您希望用于该条目的rEFInd-ZJUicons目录下的相应位置。这是一个示例配置： ``` menuentry Ubuntu { loader /EFI/ubuntu/grubx64.efi icon EFI/refind/rEFInd-ZJUicons/ubuntu.png } ```
     
  • 浙江工业大学2007年数学建模试题
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    简介：本题目为浙江工业大学于2007年发布的数学建模竞赛试题，旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力，涵盖优化、统计等多方面知识。 浙江工业大学数学建模2007年资料及简单的论文格式说明。
     
  • 2021-ZJU-机器学习: 浙江大学机器学习
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    2021-ZJU-机器学习是由浙江大学开设的一门课程，旨在教授学生掌握机器学习的基本理论与技术，并通过实际项目提升应用能力。 2016年，人工智能机器人AlphaGO击败了围棋世界冠军李世石，“人机大战”将AI推到了社会舆论的焦点上。那么什么是AI？它对人类有何影响？扮演什么角色呢？要解答这些问题，必须了解机器学习这一核心领域的工作原理。 浙江大学开设的这门《机器学习》课程全面细致地讲解了机器学习理论，并通过生动的故事和有趣的程序实践帮助同学们从数学、计算机科学以及人文哲学等多角度理解AI。此外，该课程涵盖了广泛的最新研究内容，如深度学习、增强学习、生成对抗网络（GAN）、RNN与LSTM模型及ALPHAGO的解析等。 同时，学生还将进行大约十个编程实验，并掌握流行的CAFFE、TENSORFLOW和PYTORCH等深度学习框架的应用。这不仅使学员能够深入理解理论知识，还能亲身体验AI技术的魅力。
     
  • 浙江大学试卷真题
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    《浙江大学试卷真题》汇集了浙江大学历年来的考试题目和答案解析，内容涵盖各个学科领域，旨在帮助学生更好地理解和掌握专业知识，提高应试能力。 数电模电的真题具有很高的参考价值。
     
  • 1998年全国大学生数学建模竞赛试题
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    1998年全国大学生数学建模竞赛试题涵盖了当年比赛中的四个题目，涉及实际问题的数学模型建立与求解，旨在考察参赛者的创新思维和团队合作能力。 数学建模是指将数学理论与方法应用于解决实际问题的过程。1998年全国大学生数学建模竞赛的题目包括了投资组合优化和灾情巡视路线优化两个方面。 在投资组合优化中，根据给定的资金及资产信息设计一种方案以最大化净收益并最小化总体风险。这属于典型的投资组合优化问题，可以通过线性规划或整数规划方法解决。需考虑多种因素如收益率、风险损失率以及交易费率等，并且要确保投资的多样性来分散风险。 对于灾情巡视路线优化，则需要设计一个最短总路程且各组均衡分配的巡视路径。这类问题可用图论和网络流理论解答，涉及的因素包括巡视路线长度、人员停留时间及汽车行驶速度等。此外还需考虑如何选择合适的巡视小组以确保效率与安全性。 数学建模的应用领域广泛，如投资组合优化中需综合考量多种资产特性制定出符合投资者需求的策略；在灾情巡视路线设计方面，则要利用图论和网络流理论解决实际问题中的挑战。这些实例展示了数学模型在处理现实世界难题时的重要作用。
     
  • 2006年全国大学生数学建模竞赛A题试题
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    2006年全国大学生数学建模竞赛A题是当年竞赛中的一道重要题目，旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力。该题目具有挑战性，要求学生具备扎实的数学基础和创新思维能力，鼓励跨学科合作与研究。 2006年全国大学生数学建模竞赛试题A题的内容如下： 由于您并未提供具体的题目内容或相关描述，我无法直接给出该特定问题的具体表述。如果您需要某个具体版本的详细信息或者有其他关于此主题的问题，请告知更多的细节以便我能更好地帮助到您。
     
  • 2024年江西省研究生数学建模竞赛试题.pdf
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    《2024年江西省研究生数学建模竞赛试题》包含了针对研究生水平设计的一系列复杂数学问题和模型构建挑战，旨在评估参赛者的分析能力、创新思维以及团队协作技巧。 ### 2024年江西省研究生数学建模竞赛题目解析 #### 一、背景与意义 随着市场竞争的日益激烈，招投标已成为企业获取项目的重要手段之一。为了帮助企业更好地参与竞标，提升中标率，数学建模成为了研究招投标策略的有效工具。本次2024年江西省研究生数学建模竞赛聚焦于“投标中的竞争策略问题”，旨在通过数学模型的构建来分析招投标机制，并为企业提供优化策略。 #### 二、核心问题概述 根据给定的部分内容，本次竞赛的核心问题可以归纳为三个主要方面： 1. **招投标机制分析**：选择一个具有代表性的招投标平台，对其机制进行深入分析，并构建相应的数学模型。在此基础上，评估该机制的公平性、效率及优势。 2. **投标优化策略**：基于第一步构建的数学模型，提出具体的投标优化策略，帮助企业在竞标过程中提高中标概率。 3. **规则体系设计**：设计一套更为合理、高效的规则体系，确保招投标过程既公平又高效。 #### 三、详细知识点解析 ##### 1. 招投标机制分析 - **招投标平台选择**：需要选取一个具有代表性的招投标平台作为研究对象。可以选择国家级或地方性的平台，考虑到江西省的背景，建议优先考虑地方性的平台，以便更贴近实际情况。 - **数学模型构建**：针对所选平台的招投标机制，构建数学模型。这一步骤需要深入了解平台的具体运作方式，包括但不限于投标流程、评分标准、中标规则等。常用的模型包括线性规划、动态规划、博弈论等。 - **机制评估** - **公平性分析**：评估不同规模的企业在招投标过程中的机会是否均等。 - **效率分析**：考察招投标流程的速度以及资源分配的合理性。 - **优势分析**：识别平台相对于其他平台的优势所在。 ##### 2. 投标优化策略 - **差异化竞争策略**：鼓励企业根据自身特点和优势，制定差异化的投标方案，以提高中标概率。 - **策略模拟**：利用构建的数学模型，模拟不同投标策略的效果，从而找出最优解。 - **案例分析**：结合实际案例，验证优化策略的有效性，并进一步调整和完善策略。 ##### 3. 规则体系设计 - **目标设定**：明确规则体系设计的目标，如提高公平性、增强透明度、减少时间成本等。 - **规则创新**：在现有规则的基础上，引入新的元素或方法，比如采用人工智能技术辅助决策、引入更多的评价维度等。 - **实施与反馈**：设计完成后，需在实践中测试新规则的效果，并根据反馈进行调整。 #### 四、总结 本次2024年江西省研究生数学建模竞赛围绕“投标中的竞争策略问题”展开，通过构建数学模型，不仅能够帮助企业更好地理解招投标机制，还能为其提供科学的决策依据，提高中标可能性。同时，通过对现有机制的优化和改进，有助于推动整个招投标行业的健康发展。对于参赛者而言，这不仅是一次学术上的挑战，更是将理论应用于实践的机会。
     
  • 2022年全国大学生数学建模竞赛试题.zip
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    该文件包含2022年全国大学生数学建模竞赛的完整试题集，涵盖A、B、C三道题目的赛题背景、具体要求及评分标准，为参赛者提供详尽的指导和参考。 2022年全国大学生数学建模竞赛题目涉及多个实际问题的解决方案设计与分析。参赛者需要运用数学工具、编程技能以及团队合作能力来解决这些挑战性的问题，旨在培养学生的创新思维和实践操作能力。比赛鼓励学生探索不同的方法和技术，并在规定的时间内提交高质量的研究报告。