2024年第十七届成图大赛电子类国赛（国赛真题）.zip

1997-2019年各省教育经费面板数据.xlsx

2024年第四届高校大数据挑战赛是一项面向高等教育机构在校学生和教师的竞赛活动，旨在激发学生和教师利用大数据技术解决实际问题的兴趣和能力。挑战赛的赛题通常会结合当下大数据领域内的前沿技术、热门话题以及实际应用场景，要求参赛者通过数据收集、清洗、分析和解释来提出解决问题的方案或模型。 赛题的设计往往涉及多个方面，包括但不限于数据分析、机器学习、人工智能、网络数据挖掘、文本分析、图形图像处理等。这些问题的提出往往贴近现实生活，既考察参赛者对大数据理论的掌握程度，又考验他们将理论知识与实际问题结合的能力。此外，赛题通常要求参赛者具备跨学科的知识结构，能够综合运用统计学、计算机科学、经济学、社会学等多学科的知识来分析问题。 在赛题的准备阶段，组织者会提供一系列的资料，包括数据集、问题背景、相关研究文献等，以便参赛者能够更好地理解问题，并在此基础上进行创新。比赛期间，参赛者需要在规定的时间内提交他们的解决方案，这通常包括数据分析报告、模型构建过程、实验结果以及对结果的解释说明。 挑战赛不仅是一次知识和技能的竞赛，更是一次学习和交流的平台。它为参与者提供了一个展示自己能力的机会，也为高校之间的交流合作搭建了桥梁。通过这样的竞赛，学生和教师能够更好地了解大数据领域的最新发展动态，从而推动教育教学的改革和学术研究的深入。 此外，高校大数据挑战赛还可能与产业界紧密合作，邀请企业专家担任评委，甚至提供一些实际的行业数据和问题，这使得比赛更具有实用性和针对性。通过与产业界的结合，参赛者不仅能够获得实际工作经验，还可能与企业建立联系，为将来的就业或研究合作打下基础。 2024年第四届高校大数据挑战赛是一次集中展示大数据技术在解决复杂问题中应用能力的盛会，它不仅为高校师生提供了一个检验和提升自身能力的舞台，也为大数据技术的发展与应用贡献了新鲜的思考和创意。

在数模领域，"数模03年优秀论文"指的是2003年国际或国内数学建模竞赛中获得优异成绩的参赛论文。这些论文通常展示了当年参赛者们在解决实际问题时应用数学模型的创新性和深度。数学建模是一个跨学科的过程，它将抽象的数学工具应用于现实世界的问题，以便理解和预测现象。以下将详细探讨这个主题中的关键知识点： 1. **数学模型的构建**：数学模型是用数学语言描述真实世界问题的一种方式。在数模竞赛中，参赛者需要根据给定的题目，选择合适的数学工具（如微积分、线性代数、概率统计等）构建模型，以解释和解决实际问题。 2. **问题理解与假设**：在建立模型前，理解问题的本质至关重要。参赛者需明确问题的目标，确定研究范围，并做出合理的简化假设，以使模型更易于处理。 3. **数据收集与分析**：在构建模型时，数据的收集和分析是关键步骤。这可能涉及查找相关的统计数据、实验数据或观察结果，通过数据分析为模型提供支持。 4. **模型求解**：模型一旦建立，就需要进行求解，这可能涉及数值计算、解析解法或者数值模拟。常用的工具有MATLAB、LINGO、SPSS等。 5. **模型验证与优化**：模型求解后，需要与实际情况对比验证其合理性，可能通过敏感性分析、误差分析等方法。若模型效果不佳，可能需要调整假设或改进模型结构。 6. **模型的应用与解释**：模型的结果需能解释实际问题，并提出可行的解决方案。这一步要求模型结果具有实际意义，能够指导决策。 7. **论文写作**：优秀的数模论文应清晰地阐述建模过程，包括问题背景、模型构建、求解方法、结果分析以及模型的局限性。良好的论据展示和逻辑推理是评价论文质量的重要标准。 8. **团队合作**：数模比赛通常由三人团队完成，团队协作能力是成功的关键。成员间需分工明确，共同讨论和解决问题。 9. **创新性**：优秀的论文往往体现出独特的解决问题的视角，或是引入了新的数学工具或方法，或是对传统模型进行了改进。 10. **历年竞赛题目**：回顾03年的建模题目，我们可以发现当年社会关注的热点问题，如环境问题、经济政策、工程技术等。了解这些题目可以帮助我们理解当年社会需求，同时为未来参赛者提供启示。 通过对这些知识点的深入理解和实践，无论是参赛者还是对数学建模感兴趣的读者，都能提升自己的问题解决能力和数学应用技巧。

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 全国大学生数学建模竞赛是一项旨在培养大学生创新能力和团队合作精神的赛事。2003年的题目聚焦于SARS（严重急性呼吸综合征）的传播建模，这是一个涉及传染病动力学的实际问题。以下是根据题目和部分内容提炼的相关知识点： 1. **传染病模型**： - 建立数学模型来理解和预测传染病的传播是公共卫生领域的重要工具。SARS模型需要考虑关键参数，如初始病例数(N0)，传染率(K)，和传染期限(L)。模型通常包括易感者(S)，感染者(I)，康复者(R)等状态，形成SIR模型。 - 附件1中的模型基于指数增长假设，并通过参数K和L来描述传染速率和传染期。在实际情况中，模型还需要考虑隔离措施、病人的活动模式以及人口流动性等因素。 2. **数据分析与预测**： - 数据收集对于评估模型的准确性至关重要。模型需要根据真实数据进行拟合，例如香港和广东的疫情数据，以便调整参数K和L，更准确地预测疫情走势。 - 隔离措施的效果可以通过改变K值体现，反映了社会应对措施对传染概率的影响。提前或延迟隔离可以模拟对疫情传播的影响。 3. **经济影响模型**： - 疫情不仅对健康产生影响，还对经济产生深远影响。参赛者需要收集相关经济数据，比如SARS对特定行业或市场的影响，构建数学模型来预测这些影响的持续时间和规模。 4. **科普文章写作**： - 撰写通俗易懂的文章，阐述传染病模型的重要性，有助于公众理解科学防控策略的价值，提高公众的卫生意识和危机应对能力。 5. **优化问题**： - 本题虽未直接提及，但实际建模过程中可能涉及优化问题，如隔离政策的最优时间点、资源配置的优化（医疗资源、人力等），这些都可以转化为数学优化问题求解。 6. **其他应用技术**： - 虽然不在本题范围内，但提到的技术如CNN、LSTM等深度学习模型在预测和识别任务中有广泛应用，如交通流预测、信号处理等，而图像处理技术在医疗影像分析等领域也有广泛使用。 通过这样的数学建模竞赛，学生能够运用数学工具解决实际问题，锻炼数据分析、模型构建和解决问题的能力，同时提高团队协作和科研素养。

应用新的温度补偿方法研制了100. 450 MHz五次泛音温度补偿晶体振荡器，该振荡器由450 kHz陶瓷振荡器，100 MHz五次泛音晶体振荡器，混频器，晶体滤波器组成。450 kHz陶瓷振荡器的输出频率与100 MHz晶体振荡器的输出频率混频，滤波，取其和频。直接利用450 kHz陶瓷振荡器输出频率对100 MHz晶体振荡器进行温度补偿。实验结果表明，在。 -700C该振荡器的频率－温度稳定度＜17X 10-，初步测量相位噪声为一119 dBc)1 kHz.

本文在分析高 PAPR形成的原因及常用的解决方法的基础上,提出了一种新的基于信号压扩的算法。通过处理后的信号与原信号在时域和频域的对比证明了本文提出的算法的正确性,并通过与其它方法的比较体现了本文算法的优势。

提出了一种适用于我国东南沿海的、简单有效的云检测算法，该算法能够实现对MODIS白天图像的自动云检测。对检测结果进行准确性估计表明，总体的云像元检测精度和无云像元检测精度均达到95％以上。

本研究专注于分析和总结不同自然表面及云层的光谱特性，并提出了一种基于光谱分析的MODIS云检测算法。MODIS是中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的缩写，由美国宇航局（NASA）发射的地球观测卫星搭载，用以监测地球环境和变化。MODIS具有36个波段，覆盖可见光、近红外和热红外等区域，广泛应用于气候研究、资源探测、环境监测等多个领域。 文章首先概述了遥感影像中云对信息获取的影响，指出云是遥感信号传播的障碍物，会造成遥感数据利用率和精度的下降，因此云检测对于提高遥感数据的应用价值具有重要意义。目前，MODIS数据的云检测算法主要分为基于可见光反射率、基于近红外反射率和基于热红外通道亮温及亮温差的算法。尽管已有的算法取得了一定成果，但还没有一种算法能够适用于所有类型云的检测。 在本研究中，作者基于对不同地物及云层光谱特性的分析，提出了一个通用的多光谱云检测算法。该算法结合了MODIS影像的不同波段，特别是中红外6通道（1.64μm）和中红外26通道（1.38μm），利用云层在这些波段的特定光谱特性来识别云。 1. 反射光谱特性分析 1.1 云的反射光谱特性 云层在太阳光照射下，其反射率在可见光和近红外波段较高。由于云对太阳光的散射作用，反射率随波长增加而逐渐减小。特别是在中红外波段，由于大气水汽的影响，低层云的辐射难以到达传感器，而高层冰云（如卷云）由于其湿度低，具有较高的反射率。 1.2 植物的反射光谱特性 植物的反射光谱特性在可见光和近红外波段表现得较为明显。由于叶绿素的吸收作用，在蓝波段和红波段，叶绿素强烈吸收辐射能，形成吸收谷；而在这两个波段之间，由于吸收较少，形成绿色反射峰。在近红外波段，叶的反射及透射率较高，吸收较少。 1.3 土壤的反射光谱特性 土壤对太阳光的反射和吸收特性不同，不存在透射现象。土壤的反射率在不同波段存在波动，自然状态下的土地表面反射曲线呈现特定的“峰-谷”形态。 2. 多光谱云检测算法研究 本研究提出的多光谱云检测算法主要基于可见光通道（0.67μm）、中红外6通道（1.64μm）和中红外26通道（1.38μm）的组合。该算法能够有效地在不同地表覆盖条件下识别云层。例如，利用中红外通道内由于水汽吸收导致的地面辐射衰减现象，可以区分地表和高云系的卷云，因为卷云在这一通道的反射率较高。 3. 结论与应用 通过研究，证明了所提出的多光谱云检测算法在不同地表上具有良好的通用性和有效性。该算法能够为遥感影像处理提供准确的云覆盖信息，有助于提升遥感数据的利用率和质量。此外，该算法的研究成果不仅为云检测领域提供了新的方法，也为其他遥感应用中的目标识别、数据分类提供了理论和实践指导。 文章还提到，目前多数基于MODIS数据的多光谱云检测算法已经比较成熟并开始实际应用。然而，本研究提出的算法依然有其独特之处，特别是在不同下垫面上的通用性，有望在遥感数据处理的实践中得到更广泛的应用。随着技术的进步和算法的不断改进，相信未来能够开发出更加高效准确的云检测算法，为地球空间信息的获取提供有力支持。

【正文】 公历和农历是世界范围内广泛使用的两种历法系统。公历，也称为阳历或者西历，主要基于地球绕太阳公转的周期，即回归年，是目前国际上通用的历法标准。农历，又称为阴历或者农历，是一种传统历法，主要以月亮的周期，即朔望月为基本单位。它在中国和一些亚洲国家有着悠久的使用历史，不仅体现了农耕社会对季节变化的依赖，也蕴含了深厚的文化意义。 公历农历对照表是一项重要的参考工具，它能够帮助人们了解并对比这两种历法中的日期对应关系。由于月亮绕地球一周大约是29.5天，所以农历的一个月称为一个朔望月，大约29.5天，这样一年会比公历少约11天左右。为了弥补这种差异，农历引入了闰月的概念，通过19年置7个闰月来调整阴阳历的年周期，确保四季与农历的对齐。 具体到这份《公农历(阴阳历)对照表(1900年-2100年).xlsx》，它提供了长达200年的公历和农历的详细对照数据。这意味着，无论是查询过去某个特定日期对应的农历日期，还是规划未来某个日期的节日和庆典，这份表格都能提供准确的信息。 在使用这份对照表时，需要注意的是，由于农历有闰月的情况，所以某个公历的年份中可能会有13个月的情况。此外，公历和农历的年份开头，即年首，是不完全对应的。公历的新年总是从1月1日开始，而农历的新年则根据月亮的朔日而定，称为春节，通常在公历的1月21日到2月20日之间变动。 农历每月的初一称为朔日，是看不到月亮的那一天。从朔日开始，到下一个朔日之前，为农历的一个月。一个月分为三部分：上旬、中旬和下旬，分别对应月亮从新月、上弦月到满月再到下弦月的四个阶段。在中国，传统的农历节日如春节、清明节、端午节、中秋节等都是以农历为基准来确定的。 另外，农历的命名也有一定的规律，通常使用十二地支（子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥）与十个天干（甲乙丙丁戊己庚辛壬癸）相结合，形成六十甲子的循环，每一年都会有一个干支名称。而每月也有特定的称谓，如正月、二月、三月等，这是按照农历十二月的顺序来命名的。 除了日常生活的使用，公历农历对照表在农业种植、中医治疗、天文学观测等领域也有重要应用。农业上，人们根据农历安排耕种和收获；中医则根据农历来辨识人体经络气血运行的时间，结合自然界的节气来制定治疗方案；天文学中，农历日期对于观测月亮、行星等天体的运行周期同样具有参考价值。 这份对照表的编制和使用，不仅体现了人们对时间的精细划分和记录，还反映了人与自然环境相协调的生活哲学。它帮助人们在快节奏的现代生活中，依然能够把握住传统节律，继承并发扬传统文化。 【】