附件中收集了一辆新能源电动汽车在过去 10 个月的行驶数据，其中包含车辆数据（数据采集时间、车辆状态、充电状态、车速、累计里程、总电压、总电流、SOC、DC-DC 档位、绝缘电阻）、电机数据（驱动电机控制器温度、驱动电机转速、驱动电机转矩、驱动电机温度、电机控制器输入电压、电机控制器直流母线电流）以及电池数据（电池单体电压最高值、电池单体电压最低值、最高温度值、最低温度值）等数据。随着全球对环境保

", "target": "洛赞曾经看到安妮在她的头发上戴着一条红色缎带，并称这对她来说太“年轻化”，这位骄傲的小姐回答说：“我的队伍中的人总是年轻”。训练数据文件中，每一行为一条训练数据，每一条训练数据为json格式，ID 字段为数据ID，source字：段为待纠正文本，target字段为纠正后的文本。任务二：根据赛题的描述，请分析问题，并对比业界主流的解决问题方案， 提出你的解决问题的思路，并

光伏发电、经济预测、海洋研究、烟草预测、宠物行业、饮食健康、居民健康、旅游攻略、养老问题、残骸定位、交通问题、物流问题、神经网络、奥运问题等领域。每篇论文 更新内容包含 完整论文+1-2种实现方案+讲解视频+改写思路。以下14篇论文(一对一论文外)均为同一资料，一份资料14篇论文【6篇数模转统计论文，8篇数模论文(提供选题方向)】基于LightGBM框架的多疾病预测模型在精准医疗中的统计研究一一以

朱诺面临的主要问题包括游客数量的过度增长、自然景点（如门登霍尔冰川）的退缩、基础设施压力、居民的生活成本等。对于多目标规划的解法，这里主要介绍两类：传统的多目标解法和智能优化算法，其中智能优化算法目前是国际上比较流行的多目标规划的求解方法，算法已经被Matlab集成。理论依据 ：若规划问题的某一目标可以给出一个可供选择的范围，则该目标就可以作为约束条件而被排除出目标组，进入约束条件组中。通过这些措

问题四涉及到术后满意度，根据附件的给出的结果，我们发现该结果类似于点差问卷，，因此大家可以对这一部分进行一下问卷信度和问卷效度检验，这样可以使我们问题四的数据处理方式非常的完备。问题一，判断新药组和原有药物组是否存在显著差异，对于显著差异，每个队伍的想法都应该不太一样，这里仅仅提个个人建议，仅供参考。对于问题一的另一个设问，建立的数学模型，对患者术中、术后 24h 的不良反应进行预判。问题二，问题

任务1：可以考虑使用机器学习和数据分析技术，结合老年人的健康数据、行为数据以及环境数据，设计一个个性化的养老辅助系统。2. 构建高效养老体系：结合智能养老辅助系统，考虑人口分布、服务设施数量、交通和经济水平等因素，构建一个可持续、高效和人性化的养老体系。3. 新方法突破：提出一种新的药物分子分类方法，解决现有图神经网络模型在处理具有节点特征稀疏性和信息冗余的图结构数据时的挑战。- 任务3：研究现有

对于bcd虽然是三问，但是我们可以看作是一个大的预测模型的三个步骤，分别对应模型的建立，模型的求解，模型的验证。问题b要求我们建立两个或者两个以上的预测模型，这里这种问法对我们是最有利的，多种模型可以很有效的扩充我们的正文篇幅，对于可以使用的模型，我这里比较推荐的是时间序列预测，灰色预测，多元线性回归也是可以这些基础的预测模型。对于问题二，简单的分析，我们可以直接进行相关性分析，分析各因素之间的线

对于数据类型的题目，首先就是应该进行数据预处理，这里由于每一问题都涉及不同的数据集，因此对于该问题的数据预处理。对销售金额进行预测：使用历史销售数据构建2个不同类型的时间序列预测模型，分别对 A3、A4香烟品牌的销售金额进行数据预测，目标为表中最后空白项。对未来销量进行预测：使用历史销售数据构建2个不同类型的时间序列预测模型，分别对 A1、A2香烟品牌的未来销量进行数据预测，目标为表中最后空白项。

问题二扩展为多车辆协同优化问题，建立多车型多商品车辆路径问题（MC-HFVRP）模型，将四种垃圾类型分解为独立的子问题分别求解，充分考虑各车型的载重限制、容积限制和单位运输成本差异，通过问题分解策略避免了车型间的复杂耦合，实现了总运输成本最小化和资源配置优化。本研究提出的分层求解策略和两阶段协同优化方法有效解决了城市垃圾分类运输的复杂约束问题，通过问题分解和启发式算法相结合的技术路线，在保证求解效

在STR图谱中，每一个主峰代表一个等位基因，其size表示该STR等位基因的DNA片段长度，不同size对应不同的等位基因，height是峰高，反映该等位基因的DNA量，可用于判断样本是否为混合样本。根据附件1（混合STR图谱数据）和附件2（不同混合比例的STR图谱数据），以及附件3（各个贡献者的基因型数据），我们的任务是推断混合STR图谱中每个贡献者的基因型。表格中 第一行为基因Name 下面的