（1）相信自己：建模手压力很大，有建不出模型，没有完整思路的担心很正常，不过不用担心，模型只有完整和不完整，都可以解决问题，建议先提出一个简单模型，简化问题，在后面可以进一步使用创新算法，使论文有亮点，其次不用担心没有思路，可以到知网查文献，最不济还可以chatgpt，目前美赛应该是明文规定了可以使用AI，不过要进行说明；（5）检查代码和论文。c、时间：对大三同学来说，大三学年的每一次比赛都是最后

本文基于Iris数据集的Setosa与Versicolor二分类任务，围绕Quantum Boosting（QBoost）方法展开研究，通过数据预处理构建弱分类器，将集成问题转化为二次无约束二进制优化（QUBO）模型，并利用Kaiwu SDK模拟退火求解器求解，最终完成强分类器的构建与性能评估。：不同特征的数值范围差异大（如萼片长4.37.9cm，萼片宽2.04.4cm），直接用原始数据分类，模型

针对问题一，该问题要求利用多维度特征构建数学模型预测道路是否需要维护，并输出模型的准确率、召回率、F1值，分析各特征对预测结果的贡献程度。本文首先进行数据预处理，包括异常值修正、缺失值填充、类别特征编码和特征衍生，构建数据预处理模型。本文围绕道路路面维护需求综合预测问题，基于某地区真实道路检查数据集，通过数学建模与数据分析技术，构建了路面维护需求预测模型，实现对道路是否需要维护的精准预测，并在此基

随后，将就业效益和潜在效益作为衡量退耕还林对国家工业水平影响的指标，将经济效益和生物多样性作为衡量退耕还林对国民经济影响的指标，并在此基础上构建相关数学表达式。问题 1 属于预测类数学问题，就此类问题特征而言，即要求在观察历史数据变化规律基础上预测未来的值及预测值可能存在的区间，其重要前提假设是事物的过去能够在正常发展情况下延续到未来，符合时间序列分析特点。（3）附件中给出的是世界很多国家的数据，

究生培养、新立项课题、获奖级别等。转化与产出、科研伦理建设、去唯论文、提升科技人员收入等举措，创新体系建设的意见》等文件精神，各个科研院校的绩效评定政策也。量限制、单项分值、学科性差异、工龄与技术岗位级别、本科生与研。或研究团队，科研成果几乎都以团队合作的形式产出，绩效奖励在分。院推出了侧重课题横向到账经费的绩效评定计划，个人年度总绩效计。影响绩效方案制定的因素包括绩效分配到院总额、成果类型与数。

解答问题一，我们首先要像勤劳的探险家一样，收集“六小龙”及相关产业的地理区位、成立时间等数据。然后对这些数据进行清洗和整合，去除错误和重复数据，就像清理探险路上的障碍。接着运用空间统计方法，如核密度估计、莫兰指数，像绘制地图一样分析空间集聚性，确定“空间热区”；使用时间序列分析，如技术成熟度曲线，像回顾历史一样研究时间演化规律，找出“技术爆发期”。同时分析企业与高校、科研机构、产业链的空间耦合性，

模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过选择、交叉和变异操作，搜索全局最优解，适用于复杂优化问题。将问题分解为相互关联的子问题，逐步求解以获得最优解，适用于多阶段决策问题，如最短路径问题。利用随机抽样和统计分析，对复杂系统进行模拟，评估其行为和性能，常用于风险评估和数值计算。描述系统在不同状态之间的转移概率，预测系统的长期行为，应用于队列论、经济预测等领域。通过构建层次结构，将复杂决策问题分解，进行

室内温度 T1，并根据 T1 的值来调整当前的供回水设定温度 T0，以保证未来 4。测（即，基于当前 t 时刻的已知信息，预测 t+4 时刻的室内温度），与问题二的。预测的是 24 小时的供回水温度，根据这个温度控制机组的开关，效果不是很理。预测 4 小时之后的供回水设定温度，以便及时调整机组的使用量，进而达到降低。温度会保持接近 4 个小时后下降，在高电价时段降低供回水温度，在降低能耗的。为了降

它需要结合生理信号、语音、表情等多种数据源进行情感计算，难度较大，需要学生有跨学科的知识，包括心理学、计算机科学和生物医学，因此，适合计算机科学、心理学和医学等专业的学生。，与C题相比，它的难度相对较低，主要集中在教育学、数据分析和数字技术的应用，适合教育学、社会学、统计学和数据科学等专业的学生。题目要求建立教师数字胜任力的评价体系，运用德尔菲法、层次分析法等传统分析方法，并结合大数据技术进行量化

最后，我们可以将以上五个维度的综合得分进行加权求和，得到新技术投资与应用的整体评估得分： TotalScore=wTF​×TF+wEP​×EP+wQP​×QP+wCS​×CS+wMC​×MC 其中，wTF​、wEP​、wQP​、wCS​、wMC​ 分别是技术可行性、生产效率、产品质量、成本节约、市场竞争力的权重。技术可行性综合得分（TF）： TF=wTM​×TM+wTA​×TA+wTI​×TI 其