但重点不在模型多复杂，而在“处理图片”——你想啊，港口的图片里乱七八糟的，有机器、天空、地面，还有反光、阴影、下雨天的水痕，这些都容易让模型认错，得先给图片“做个大扫除”，比如裁掉没用的背景、调调亮度去掉阴影；另外，没残损的图片可能比有残损的多好多，要是模型光看这些“没问题”的图，最后可能就偷懒只认“没残损”，漏了真正有问题的，所以得想办法平衡数据，比如多复制点有残损的图，或者少用点没残损的图，这

dataset/├─ train/│ ├─ normal/ # 无残损（标签0）│ │ └─ ...│ └─ damaged/ # 有残损（标签1）│ └─ ...└─ val/ # 验证集，结构同上import os# 加载图片路径和标签# 无残损（标签0）# 有残损（标签1）# 读图片（OpenCV读的是BGR，转RGB）# 应用增强# 转成PyTorch的Tensor格式（通道在前：HWC→

具体做的时候，先画散点图、直方图看看数据分布，再用K-means聚成3类，或者按“实际赔付金额”分档——比如100块以下、100到500块、500块以上，每档里再按差额的分位数划界，比如每档里差额最小的5%算严重超额，这样既符合数据规律，又能满足业务占比要求。严重超额的样本只占3%，要是直接建模，模型很可能只认“合理诉求”，漏了严重超额的，所以得想办法处理——比如用SMOTE造点“严重超额”的假样

另外，没残损的图片可能比有残损的多好多，要是模型光看这些“没问题”的图，最后可能就偷懒只认“没残损”，漏了真正有问题的，所以得想办法平衡数据，比如多复制点有残损的图，或者少用点没残损的图，这才是这个问题的关键。严重超额的样本只占3%，要是直接建模，模型很可能只认“合理诉求”，漏了严重超额的，所以得想办法处理——比如用SMOTE造点“严重超额”的假样本，或者调模型的class weight，给严重超

竞赛里附件会晚给，但可以先写好代码框架（比如特征处理、分档函数），等数据来了改改列名就能用；所有步骤都要对应文件里的规则（比如索赔差额公式、占比约束），别自己造逻辑；问题1的分布图、问题2的特征重要性图、问题3的分类混淆矩阵，这些能让论文更充实，符合竞赛要求。B题不难，但“细”——把文件里的特征、规则吃透，代码一步一步来，拿分很稳；要是脱离文件瞎建模，再复杂也没用。

五大湖是世界上最大的淡水湖群，涉及美国和加拿大的多个利益相关者。该问题要求建立模型，管理五大湖的水位，满足生态、经济和社会需求。

目标函数：Sphere函数（球体函数），用于测试PSO优化性能% 数学表达式：f(x) = sum_{i=1}^D x_i^2，其中D为输入向量x的维度% 函数特性：连续、凸函数，全局最小值为0（位于x=[0,0,...,0]处）% 参数：% x：输入位置向量（1xD维，D为问题维度）% 返回值：% f：目标函数值（标量）% 计算x各维度分量的平方和（x1² + x2² + ... + xD²）e

问题一，我们使用了390名3至12个月婴儿及其母亲的相关数据，探讨了母亲的身体和心理指标对婴儿的行为特征和睡眠质量的影响。我们首先进行了描述性统计分析，通过绘制母亲年龄、教育程度、妊娠时间、整晚睡眠时间以及入睡方式等的分布图来了解数据的概括特征。然后，通过One-Hot编码处理婴儿行为特征和入睡方式，我们使用 随机森林模型来评估母亲的身体指标（如年龄、婚姻状况、教育程度等）和心理指标（如CBTS、

优化降维与尺度变换，添加清晰注释，区分自主实现与外部工具/开源代码，标注来源及修改内容，符合版权要求。Ø 优化降维与尺度变换，添加清晰注释，区分自主实现与外部工具/开源代码，标注来源及修改内容，符合版权要求。论文中的图表建议采用统一配色，使用流程图、伪代码强化模型可解释性，提前规划图表用途与尺寸，适配25页篇幅要求。做好数据预处理，缺数据可合规补充/模拟生成（注明来源/方法），严守美赛开放数据规范

B题第二个问题，要统计1-4月实时电价和日前电价（就是“预报的电价”）触地板价、天花板价的次数，看看这些触价在时间上咋分布（比如哪个时间段触得多），再分析“开停”状态（“开”是竞价成功，“停”是失败）和电价偏差（实时和日前的差）的关系。里的多尺度融合思路。（伪装物体检测），简单讲就是找那些跟背景混一块儿的东西——比如草丛里的虫子、树上的鸟，肉眼都难瞅见，得让模型找出来。咱接着唠这两个赛题，其实俩方