最新第三届全国大学生算法设计与编程挑战赛---K题 真假英雄 已AC

货品的最优分批、 排序方法及订单分拣分配的最优策略研究 【摘 要】 针对问题一： 本文首先处理附件一的信息， 得到订单与货品种类的二值数矩阵， 以批次中货品种类数量和被聚类的订单数为约束条件， 以最小批次数量为目标函数的 单目标规划模型， 求解此模型的算法基于贪心思想， 首先选择货品种类数最多的订单 作为第一批次的聚类父点， 为了表征第一批次的货品类别与未聚类的订单的货品类别 的差异， 本文建立了评价批次中的货品情况的聚合向量， 以及未聚类订单的订单向量 之间的向量差异评价算法， 优先选择聚类后不新增货品总量的订单， 然后选择差异度 较少的订单， 此时聚类向量的货品种类会开始增加， 当货品种类增加到最大货架数的 时候， 此批次结束， 然后从未聚类订单中再次选择最多货品种类的订单作为新批次的 聚类父点， 继续采用上述算法进行聚合， 直到所有订单都被归入相应批次中。 对此模 型进行求解， 最小批次数为 65， 而每一批次的货品种类数量均接近给定的最大货架数 200 个而不存在超出 200 个的情况。 针对问题二： 本问要求在第一问的分批条件下， 给出各批次中每一种货品的摆放 位置， 并且保

赛事链接：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-wd01 内容概要：赛题数据由训练集和测试集组成，具体情况如下： - 训练集：共有5070条数据，用于构建您的预测模型 - 测试集：共有1000条数据，用于验证预测模型的性能。 其中训练集数据包含有9个字段：性别、出生年份、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试、胰岛素释放实验、肱三头肌皮褶厚度、患有糖尿病标识（数据标签）。 在此基础上增加了两种训练策略的机器学习代码：官方的demo的ipynb代码和一个决策树实现的代码。 适用人群：初学数据挖掘、机器学习的新手 使用目标及场景：初学数据挖掘、机器学习，，提高实践技能 其他说明：学习交流。

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Matlab集成的c代码客观的 在这里，我们描述了在PhysioNet / Computing in Cardiology Challenge 2020 [1]中开发的算法。 2020年挑战赛的目标是从12导联心电图记录中识别临床诊断。 海报展示了我们在分类中使用的功能。 我们还基于简单的滤波方法测试了特征分类能力[2]。 算法 该算法分3个步骤：ECG预处理特征提取和分类。 我们的解决方案基于引导聚合（袋装）决策树。 信号预处理首先，我们从文件加载数据，我们以类似的方法为例。 在头文件中，我们将年龄和性别数据用作分类特征，并将增益和采样频率用于信号校准。 校准后，我们​​执行信号过滤。 我们使用中值滤波器来消除一些噪声，并使用截止频率= 1 Hz时的巴特沃思高通滤波器来消除等值线的浮动。 特征 在我们的算法中，我们基于PhysioNet-心血管信号工具箱[3]。 我们使用了以下功能： 全局电异质性（GEH功能）–例如示例代码，该组包含22个基于空间心室梯度矢量（SVG）的参数，例如SVG幅度，SVG仰角，SVG方位角等。 AF功能– ECG_Analysis_Tools中的AF_fe

把第一届中国高校密码挑战赛的比赛题目整合在一起，方便大家学习。

资源包含 * 1-3题的代码-基于jupyter notebook写的 * 赛题数据 * 借鉴的一些参考文文献 在我的博客里面其实已经将这些代码开源，数据也是，如果 特别提醒：建模思路已经第1-3问题已经在我的博客里面了 • 1.吸引顾客，稳定客源 • 2.发现竞争优势 • 3.游客满意度以及影响因素

作物引导拍照挑战赛【CV比赛】，通过图像里盆栽的位置可以对图像进行引导方向的识别，给出合理的引导方向。本次赛提供已对植株位置进行分类的图像数据，参赛选手需基于提供的样本构建模型，实现**对图片中植株的位置的分类**（正中、上、下、左、右、左上、左下、右上、右下、过大、过小）。 背景：随着计算机技术的发展，农业开始步入智能化领域。在农业智能化过程中，通过建立起农业病虫害识别模型摆脱传统的专家进行农业病虫害识别。但在农业病虫害识别模型中，由于使用拍摄工具的主体是人，而农业病虫害识别模型对于需要识别的图像具有一定规范性。由于没有对人在拍摄过程中进行规范性引导，导致了人在拍摄过程中随意拍摄图片，从而造成了实际的农业病虫害识别精度远远小于训练时的精度。为了使人拍摄的农作物图像能够达到农业病虫害识别模型输入的要求，提高实际的农业病虫害识别模型的精度，需要**建立起判断植株在图片中的位置的模型来辅助人进行图片拍摄**。在引导拍照过程中，**手机需要实时调用该模型**。为了在移动端得到较好的引导效果，模型的参数规模和速度都需要有相应的限制。人眼产生视觉暂留的阈值一般位于12~24Hz，而屏幕刷新频率的

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