背景: 纯经管小组，无双修，零经验，美赛一等奖。经验是真的(19)

1 系统应内嵌森林健康综合评价技术体系中所有关键环节的常见算法及模型，包括 森林健康评价指标体系、指标无量纲化处理、赋权方式、评价模型及分级标准，实现森 林健康评价过程自动化和结果可视化。泉城规划人已深切认识到，必须以手机信令大数据建设为切入点，通过建立大数据平台，推动信息资源共享，实现规划管理部门、规划编制部门、规划专家和公众之间的协同沟通，实现实时监控规划落实情况，满足多规融合、规划监测、公众参与等多方面需求，才能促进城市规划管理和规划编研更加科学、精准、高效，推动城市规划的变革，提供更好的服务和创新，规划现代城市的美好未来。

而且我经过对近二十多年竞赛题目的考点统计发现，前三类（规划类、评价类、预测类）是最常考的，出现的频率极其高。

上图是我对1993年----2016年二十多年来的题目考点进行了分析，然后我做了如下图的考点出现频率统计图：

这时候大家就会发现规划类、评价类、预测类模型是最常考的，出现频率极高。其次物理类模型考的频率也很高。

而且近几年赛题有如下发展趋势：

1. 对计算机能力提出了更高的要求：赛题的解决依赖计算机，题目的数据较多，手工计算不能完成，如2007年B题乘公交、看奥运。2012年A题葡萄酒的评价问题。2013年A题车道被占用对城市道路通行能力的影响（视频处理）2013年B题碎纸片的拼接复原问题（图象数据，数字图象处理）。

2. 赛题的开放性增大 解法的多样性，一道赛题可用多种解法。开放性还表现在对模型假设和对数据处理上。

3. 试题向数据处理方向发展。

4. 求解算法和各类现代算法的融合。

以上，是我对赛题考点做的一个分析以及赛题趋势做的一个分析。

最后，大家要是想要在国赛中拿奖，好好看看我上面总结的数学建模常用算法，争取对每一种算法都熟练于心，并且知道相似算法的适用范围等等。比如同样是预测类算法：有微分方程预测、差分方程预测、灰色模型预测、回归方程预测，这么多预测算法，那我们在碰到实际问题时该用哪一种呢？它们各自适用范围是什么呢？它们之间有什么异同点呢？这就是我们平时学习需要注意的问题。

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仅以2013年的一次讲课PPT作蓝本，简要解答一下，如有转载，请通知本人。

当一个搜索蜘蛛访问一个站点时，它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围。网络游戏对多数人来说就是“玩”，既然是“玩”，就少不了新鲜和好玩的东西，如果整天就是杀怪升级，任何人都会疲劳，在玩家即将疲劳的时候推出新鲜的东西，让他们有新的追求，自然会再次吸引他们的关注。

我的数学功底就不是很好，所以美帝一招手，我就给人家带路了。

一、首先，比赛要树立一个信念，那就是美赛比国赛简单。获得Meritorious Winners（一等奖）比你想象的容易，千万不能妄自菲薄。不过outstanding winners和finalist winners就不要想了，因为能获得这两个奖项的不是学霸就是学神，达到这个境界的是不会来看我这的答案的。

这是2012年参加美赛人员的名单（抱歉，2014年的懒得找了，去官网上下吧），名单很简单，一共3697组参赛，但是Outstanding Winners和Finalist Winners各自只有1%，而Meritorious Winners却有9%，比例基本就是这么确定的，所以同志们的成功率很大。国赛就不一样，这种比赛居然学校为了不打击一些学校参加的热情，搞出了学校名额限制这种事情。写得再烂的文章，只要在自己参赛学校中最好，也可以拿一等奖。 从这个角度讲，国赛和美赛的一等奖要说哪个含金量高，真是不好比较。为什么现在一些学校鼓励同志们参加各种比赛，虽然你是打酱油的，但是你参加增加了参赛队伍的基数啊，如果更多的同志是打地沟油的，你也能捞个Honorable Mentions呢。所以说，这个问题放在美赛这样的全球性比赛上，童鞋们你们有很大的机会啊。

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