2000-2022年地级市乡村振兴测算数据（30个指标） 时间：2000-2022年 来源：城市NJ、各地区NJ、地级市J 详细指标参看：https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/132217902

### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短，且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜销量分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值聚类算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各品类出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊相关系数分析蔬菜之间的相关性。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测蔬菜销售总量及各品类销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定各品类的最优定价。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最优解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜、时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌销量较大。 - 进行JB检验，验证销量是否符合正态分布。 - 皮尔逊相关性分析显示不同品类间的相关性。 - **补货决策与定价**： - 岭回归分析显示蔬菜销售总量与批发价、销售单价呈负相关。 - 计算加成率，确定合理定价范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量和批发价。 - 结合预测结果和损耗率，计算最优补货量和定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品。 - 运用ARIMA模型预测销量。 - 应用遗传算法确定最优定价。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好数据。 - 制定合理的补货和定价策略，满足顾客需求。 #### 四、结论 - 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货和定价策略。 - 通过构建预测模型和遗传算法优化，实现了蔬菜销量预测和定价策略的优化。 - 结合供应链管理和消费者行为分析，制定了更加灵活和高效的销售策略。 - 本研究不仅有助于提高超市的盈利能力，还能提升顾客满意度，促进超市长期稳定发展。

[免费]2023年数学建模国赛b题前三问Word完整版（自己团队写的，市面上找不到的） 代码用的是Python编写 各个步骤非常详细 快来看看吧 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [免费]2023年数学建模国赛b题前三问Word完整版（自己团队写的，市面上找不到的） 代码用的是Python编写 各个步骤非常详细 快来看看吧 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [免费]2023年数学建模国赛b题前三问Word完整版（自己团队写的，市面上找不到的） 代码用的是Python编写 各个步骤非常详细 快来看看吧

这时作者自己在24年电赛e题时使用的原版代码，里面的注释已经比较详细了，基本可以完美的滤波和识别。因为硬件之间的差异，我的硬件openmv在识别时有很大的噪音，为了去除噪音，我使用的各种滤波和识别的方法进行结合，使得硬件和环境在比较恶劣的情况下也可进行识别。

Based on python and vuejs 微信公众号采集 Python爬虫 公众号采集 公众号爬虫 公众号备份 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

兴趣点数据，2012年和2022年的，历年的POI数据已经很难收集了。

2024 北森题库 言语理解推理题……………………………………………………P1-99 资料分析题…………………………………………………………P99-264 图形推理题…………………………………………………………P264-352 言语理解推理题 1 高新科技成果转化为生产力，有一个客观的转化过程。从基础理论到技术研究，进而设计、开发、 研制出样品、样机，从试验或小批生产到建立经济规模的生产及相应的经营管理和销售服务,高科技 成果转化成为具有使用价值和经济效益的社会生产力，要经过许多环节，要做大量具体的转化工作。 其中，应特别注意的是必须切实解决经济规模生产的工艺问题。 对这段话最准确的复述是: A:高新科技成果转化为生产力要经许多环节和做大量具体的转化工作 B:解决经济规模生产的工艺问题是高新科技成果转化为生产力的首要任务 C:解决经济规模生产的工艺问题与设计、开发等问题同等重要 D:高新科技成果转化为生产力要做许多具体工作，主要包括解决经济规模生产的工艺问题 正确答案:D 解析:第一步，分析文段。首先提出"高新科技成果转化为生产力"有一个转化过程，接着详细介绍了 转化过程各个环节的转化 根据给定文件的信息，我们可以总结出以下几个相关的知识点： ### 知识点一：高新技术成果的转化过程 **定义与过程**： 高新技术成果的转化是指从基础理论研究阶段开始，经过技术开发、产品设计、样品试制、批量生产和市场推广等阶段，最终形成具有实际应用价值和社会经济效益的产品和服务的过程。这个过程复杂且漫长，需要跨过多个关键环节。 **转化过程的环节**： 1. **基础理论研究**：进行科学研究，发现新的原理和技术。 2. **技术开发**：将研究成果转化为可以应用的技术方案。 3. **产品设计与开发**：根据技术方案设计并开发出原型产品。 4. **样品试制**：制造少量产品样本进行性能测试。 5. **批量生产准备**：包括工艺流程优化、生产线建设等。 6. **建立经济规模生产**：实现大规模生产，降低成本。 7. **市场营销与服务**：产品的销售推广及售后服务。 **重点问题**：在上述转化过程中，特别需要注意的是如何解决经济规模生产的工艺问题。这不仅是技术上的挑战，也是实现产业化的关键。 ### 知识点二：中国四大传统节日的历史背景与特点 **春节**：作为中国最为古老的传统节日之一，春节的历史可以追溯到至少三千年前。它标志着新的一年的开始，在中国传统文化中占据着极其重要的地位。 **端午节**：起源于先秦时期，但真正形成独立的节日则是在汉魏时期。端午节与纪念屈原有关，传统习俗包括吃粽子、赛龙舟等。 **清明节**：最初是一个用来祭祀祖先的日子，后来逐渐演变为一个节日。清明节的起源与晋文公重耳和介子推的故事有关，但在唐朝时期才最终确立为正式的节日。 **中秋节**：相对于其他三个传统节日来说，中秋节的历史较短，大约在宋代才成为一个独立的节日。中秋节以团圆为主题，主要活动包括赏月、吃月饼等。 ### 知识点三：学习态度的重要性 **恐惧与畏难心态**：在学习新知识的过程中，人们常常会遇到困难和挑战，这种情况下容易产生恐惧和畏难的心理状态。正确的态度是勇敢面对这些挑战，而不是因为害怕失败而放弃学习。 **克服畏难心态的方法**：为了克服畏难心态，可以采取分步骤学习、设定小目标、寻求帮助和支持等方法来逐步克服困难，实现自我提升。 ### 知识点四：动植物遗体保存条件 **快速掩埋的重要性**：根据文中提供的信息，动植物遗体能够被较好保存的一个重要因素是它们能够在死亡后迅速被掩埋，尤其是在水体环境中。这是因为水体中的淤泥可以提供一个相对隔绝氧气的环境，有助于减缓遗体腐烂的速度。 **保存条件**：快速掩埋、低氧环境以及适宜的湿度和温度都是有利于动植物遗体长期保存的条件。这些条件在水体环境中较为常见，因此生长在水边或水中的动植物遗体更易被保存下来。 ### 知识点五：教育投资的合理分配 **受益方**：文中提出了“谁受益、谁出钱”的原则，并认为国家应当是教育的主要投资者。这是因为教育不仅对个人有益，更重要的是对整个社会和国家的发展有着深远的影响。 **教育投资的理由**： - 教育具有长期的经济效益，能够促进科技创新和社会进步。 - 教育是提高国民素质、增强国家竞争力的重要手段。 - 教育投资能够促进公平，缩小不同地区和个人之间的差距。 以上五个知识点分别涉及高新技术成果的转化、中国传统节日的历史背景、学习态度的重要性、动植物遗体保存的条件以及教育投资的合理分配等方面。通过对这些知识点的学习和理解，不仅可以增进我们对中国传统文化的认识，还能帮助我们在科技发展、个人成长以及社会责任等方面有所启发。

将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测，通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤，得到钢轨表面深度的变化值，并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示，通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域，从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用，可以达到的最大检测速度为1.5m/s，深度检测分辨力为0.2mm。

2024年上半年，中文大模型取得了显著的进展，国内外大模型之间的差距进一步缩小，国内开源模型表现突出，端侧小模型在部分任务中表现优异。SuperCLUE团队发布的基准测试报告详细评估了各类大模型的性能和发展趋势。 核心结论 国内外大模型差距缩小：OpenAI的GPT-4o模型依然表现最佳，但国内大模型已将差距缩小至5%以内。 国内开源模型崛起：Qwen2-72B-Instruct模型在SuperCLUE中登顶，超过了众多闭源模型。 各任务表现：GPT-4o在文科、理科和Hard任务中综合最佳，Claude-3.5在Hard任务表现突出，Qwen2-72B在文科任务表现优异。 端侧小模型表现惊艳：部分小尺寸模型表现好于上一代大模型，提升了落地可行性。 5. 优秀模型案例介绍 5.1 Qwen2-72B-Instruct 5.2 SenseChat5.0 简介：商汤科技的大模型，参数量高达6000亿。 适合应用：汽车、工业、金融、医疗等垂直专业场景。 5.3 山海大模型4.0 简介：云知声的大语言模型，参数量未公布。 适合应用：医疗、教育等垂直专业场景。 5.4 AndesGPT ### SuperCLUE中文大模型基准测评2024年上半年报告 #### 核心结论概览 2024年上半年，中文大模型领域的研究与发展取得了显著的进步。本报告旨在全面总结和评估这一时期内的关键技术成果与趋势变化。核心结论包括： 1. **国内外大模型之间的差距进一步缩小**：OpenAI的GPT-4o模型虽然仍然是全球表现最佳的大模型之一，但中国研发的大模型已经将差距缩小到5%以内。 2. **国内开源模型崭露头角**：Qwen2-72B-Instruct作为一款开源模型，在SuperCLUE基准测试中表现出色，超越了许多国内外闭源模型。 3. **各任务领域表现各异**：GPT-4o在文科、理科以及Hard任务中表现最优；Claude-3.5则在Hard任务中脱颖而出；而Qwen2-72B在文科任务方面有着卓越的表现。 4. **端侧小模型展现出惊人的能力**：部分小尺寸模型的性能甚至优于上一代大模型，这大大提高了它们在实际应用场景中的可行性。 #### 技术趋势分析 - **国内外大模型差距的缩小**：随着中国企业在人工智能领域投入不断加大，自主研发的技术能力不断提升，国内外大模型之间的性能差距正在逐步缩小。这种趋势表明，中国在人工智能领域的竞争力日益增强。 - **国内开源模型的崛起**：开源模型的兴起为中国乃至全球的人工智能开发者提供了更多的选择，有助于促进技术创新和知识共享。Qwen2-72B-Instruct的成功证明了开源模型不仅能够达到高质量标准，还能够在国际竞争中占据有利位置。 - **任务特异性表现差异**：不同模型在不同任务上的表现各有特点，反映出特定场景下的优势和局限性。例如，GPT-4o在综合性任务中表现出色，而Claude-3.5在Hard任务中更胜一筹，这些差异对于用户根据具体需求选择合适的模型至关重要。 - **端侧小模型的发展**：端侧小模型因其体积小巧、易于部署的特点，在资源受限的设备上展现出巨大的潜力。这类模型的发展不仅推动了人工智能技术的普及，也为边缘计算和物联网技术的应用开辟了新的可能。 #### 优秀模型案例介绍 - **Qwen2-72B-Instruct**：作为国内开源模型的代表，Qwen2-72B-Instruct在SuperCLUE基准测试中取得了优异的成绩。该模型通过深度学习技术训练而成，具备强大的语言理解和生成能力，适用于多种自然语言处理任务。 - **SenseChat5.0**：由商汤科技开发，是一款参数量高达6000亿的大模型。SenseChat5.0专为汽车、工业、金融和医疗等垂直专业场景设计，能够提供精准的专业咨询和服务。 - **山海大模型4.0**：云知声研发的一款大语言模型，虽然参数量未知，但在医疗和教育等垂直领域有着广泛的应用前景。 - **AndesGPT**：OPPO发布的这款模型在特定领域也展现出了不俗的能力。 #### 结论 2024年上半年的中文大模型发展呈现出多元化的趋势，不仅国内外差距缩小，而且国内开源模型展现出强大的竞争力。此外，端侧小模型的进步也预示着人工智能技术在未来更加广泛的实用化前景。随着技术的不断发展和完善，中文大模型将在更多领域发挥重要作用。

face-evolution二年制口腔正畸高级课程【注册版】