文件包括美赛常用数据网站、模型的分析与检验部分写作内容及例题讲解、简要列出美赛常用十大模型及30种算法、针对评价类问题的层次分析法和TOPSIS模型进行原理概括（包含计算公式）、步骤讲解、模型实现、例题解析及模型拓展。 数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法等。

AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

包括01数学建模概论、02初等模型、03种群模型、04线性规划、05网络模型和统筹模型、06层次分析法、07军事模型、09随机决策和随机服务的数学建模初等模型

pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

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