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2018年美赛B题 问题B：多少种语言？ 附有5篇优秀O奖论文 包括原题以及原题的翻译 背景：目前地球上约有6,900种语言。世界上大约一半的人口声称以下十种语言中的一种（按大 多数发言者的顺序）作为母语：普通话（包括标准中文），西班牙语，英语，印地语，阿拉伯 语，孟加拉语，葡萄牙语，俄语，旁遮普语和日语。然而，世界上大多数人口也使用第二语言。 在考虑特定语言（母语使用者加上第二或第三语言等语言发言人）的发言人总数时，语言及其 顺序将从提供的母语列表中更改。由于各种影响，语言的发言人总数可能会随着时间的推移而 增加或减少，包括但不限于政府在一个国家使用和/或推广的语言，语言用于学校，社会压力， 文化群体的移民和同化，以及与说其他语言的国家的移民和移民。

包含美赛2018年C题的所有优秀论文及其中文翻译 例： We first build CAFE, a novel framework for Characterization, Analysis, Forecast and Evaluation on the energy profile (EP) of a state. We constitute EP with 20 items in a multifaceted manner selected and aggregated from the 605 variables in the provided data. We utilize the Gaussian Process Regression (GPR) model to characterize the basic evolving trends, strong fluctuations and random noise level of different EP time series in each state from 1960 to 2009. We combine Gray Relational Analysis and Kendall Rank to measure the similarity of EPs among states in value and tendency respectively, and use both Pearson Correlation Coefficient and Partial Relational Coefficient to unveil outer influential factors on the similarity. 中文翻译： 我们首先构建CAFE，这是一种用于状态能量表征（EP）的表征，分析，预测和评估的新颖框架。我们从提供的数据中的605个变量中选择并汇总了20个项目，构成了一个多方面的EP。我们利用高斯过程回归（GPR）模型来描述1960年至2009年每个州不同EP时间序列的基本演变趋势，强烈波动和随机噪声水平。我们结合使用了灰色关联分析和Kendall Rank 来衡量EP的相似性在价值和趋势状态之间进行区分，并同时使用Pearson相关系数和偏关系系数揭示相似性的外部影响因素

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The attached data file “ProblemCData.xlsx” provides us with 50 years (1960-2009) of data in 605 variables on energy production and consumption along with some demographic and economic information of the four states respectively.

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