对于问题二，即通过BMI分组确定男胎最佳NIPT时点以最小化风险，我们使用K-means聚类算法和决策树算法对BMI进行分组（聚类数k依据碎石图确定），定义Y染色体浓度≥4%为“达标”，以90的孕妇能够达标的时间周作为最佳的NIPT点。最终我们得到了详细的BMI分组，并对风险进行了评估。本研究创新性地将AI姿态识别、运动生物力学和机器学习相结合，建立了从动作分析到成绩预测再到训练指导的完整技术链条

基于该新增内容，个人建议参赛作品如过多使用ai可在最后提交前在知网进行AIGC检测(尽量别使用paperbye等网站检测，这种网站AIGC率偏低，容易产生错误引导)。同时，建模过程、论文写作尽量参与，该ai新规定下，大家仍可参考ait提供思路、使用ai辅助代码生成等工作。基于AI的大环境，各数模竞赛均为AI的使用做出了明确规范(美赛的AI使用报告、国赛的AIGC检测等)。若论文中使用了AIGC技术

基于第一问量化的因素及其关联关系，构建科学合理的AI发展能力评估模型，对美国、中国、英国、德国、韩国、日本、法国、加拿大、阿联酋、印度十个国家进行评估，给出2025年AI竞争力排名。聚焦于十个国家，基于其2016-2025年的发展战略、资源投入趋势和技术发展轨迹，结合第二问构建的评估模型，预测2026-2035年间这十个国家AI竞争力排名的变化。Q2：构建评价模型，评估10国（美国、中国、英国、德

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本平台提供基础功率预测功能，可以根据设备型号、场站位置、场站装机等参数，实现全国任意位置的风电和光伏功率预测，预测时长可以达到360 小时。内容：基于美国国家可再生能源实验室（NREL）的SAM PVWatts模型，结合226个地点的地理特征和2017–2018年的ECMWF NWP数据，生成的合成光伏发电数据。内容：包含德国120个光伏和273个风电站点的合成发电数据，结合ICON-EU NWP

2024年国赛已经来到了最后一天，有必要去给大家讲解一下，我们不需要过多的去关注模型的结果，因为模型的结果的分值设定项最多不到20分。具体的结果如下所示。到了最后一天，大家或多或少都一两问的结果无法进行求解，而我们也给出了很多的结果，我的建议是大家可以进行欲盖弥章，我们将使用我们的结果会让我们的结果发生百分之五以内的变化。对于C题而言，要了解C题的答案构造，才能更好的欲盖弥彰，我们格局附件1-1

模型重复、论文相似在所难免。数模社提供作品最多也就是几百支队伍可以看到，现在95%的队伍都使用AI，也就意味着有3000支队伍都在参考AI给出的模型。Ø2024年国赛，对于双目标优化模型求解算法，在无AI时代智能算法、NSGA-II（非显性排序遗传算法II）、MOPSO（多目标粒子群优化）等看起来高大上的模型。MathorCup妈杯大数据竞赛，题目简单【国赛难度的0.5】，比赛时长一周，获奖率高(

预测往往是智能供应链的决策基础，它可以让管理者提前预知各地的需求，从而将库存提前放在靠近需求的仓库中，此时的预测任务为：根据历史一段时间的需求量，预测各仓库中各商品未来需求，“预测维度”即为不同商家在各仓库中存放的各种商品每天的数量。然而，在实际的电商供应链预测任务中，常常会出现多种不同的问题。使用附件 1-4 中的数据，预测出各商家在各仓库的商品 2023-05-16 至 2023-05-30

MathorCup妈杯大数据竞赛，题目简单【国赛难度的0.5】，比赛时长一周，获奖率高(50%)，可以看做2025年下半年最容易获奖的中文数模竞赛，本文将为大家带来B题超详细解题思路，以帮助大家尽快梳理B题解题。5、一般来说“合理诉求”的运单索赔差额相对密集，“严重超额”的运单索赔差额相对稀疏，且不同类型的运单索赔差额密集程度之间存在明显差别。1、一般来说，“严重超额”的运单占比不会太高（通常小于