研究生数学建模，研究生数学建模成绩
做任何事情之前都应当提前规划，尤其是考研这种讲究阶段性学习的考试，不同的时间段对应的任务都是不同的，所以需要拥有明确的规划。而每个人的学习能力不同，在规划方面一定会出现差异，如果一味地跟随某一个考生的规划去进行学习，也会让自己获得一些没有必要的压力。而如果选择了考研培训班课程，培训班往往会给出一个大概的规划，考生则可以自由进行适当的调整，确保自己的进度不落后于他人的同时又适合自己的学习速度，避免给自己造成无形的压力。 高途考研是一家不错的培训机构，有着严格的教学体系，教学资源，有着强化的师资团队，为更多的考生带来更多的学习力量，可以根据考生的需求进行特色化课程制定，可以进行一对一指导也可以进行，魔鬼式训练，封闭式练习，满足更多学生的考试需求，可以做到精细化管理，实现更多考生的考研梦想。机构在发展的过程中进行了全面创新，可以在教学体制改革这方面全面升华，拥有更强大的教学资源和教学力量，为学生考研提供质的飞跃。
2022华为杯研究生数学建模竞赛DS数模选题建议
开放性：F>E>A=D>B=C. 难度：A=D>B=C>E=F
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A题 移动场景超分辨定位问题
此题是物理+cv类题目，属于比较新颖的超分辨率图像检测类任务，这道题目的难点是如何结合信号与传统超分辨率算法，需要进行模拟仿真，处理连续傅里叶字典场景并设计低复杂度算法也是一个难点。建议相关专业同学选择，题目开放性适中，难度较难。
B题 方形件组批优化问题
这道题目本质上是订单组批问题与下料问题（也称切割填充问题），在之前的建模比赛中经常会出现。可以用运筹学的方法进行建模，需要一定的编程能力，在目标优化的过程中，需要写明约束条件和目标函数，可以使用lingo进行求解。建议数学、计算机相关专业同学选择，题目开放性较低，应该有最优解或最优解区间，难度适中。
C题 汽车制造涂装-总装缓存调序区调度优化问题
C题属于运筹学、优化调度问题，需要的编程能力较高，在题目中提到了较多约束，需要针对问题写出相应的目标函数和约束条件，可以使用lingo进行求解，适合数学、统计学等相关专业同学选择。题目开放性较低，应该有最优解或最优解区间，难度适中。
D题 PISA架构芯片资源排布问题
这道题目是中兴给的题目，应该是解决他们目前的一个痛点问题，题目比较硬核，最近一两年在各大建模赛事中陆续新加入了芯片类题目，迎合了国家的政策形势。此题需要对这类知识比较熟悉，适合通信等相关专业同学选择，获奖难度应该较低。题目也给出了很多的约束条件，需要针对问题写出相应的目标函数和约束条件，不建议非相关专业的同学选择。题目开放性适中，难度较难。
E题 草原放牧策略研究
这道题目是传统的数据分析、大数据类题目。在每次建模赛事中都会有的，也是热门的选题，针对第一问可以采用因子分析、相关性分析等方法，针对预测任务，由于是关于时间序列的问题，所以可以用ARIMA等时间序列算法，当然现在有很多新的模型，大家也可以在知云等论文网站中搜索，去找一些比较有创新点的算法。对于一些预测任务应该是存在最优解区间的，大家最后可以对对答案。题目开放，难度较易，但上限也很高。
F题 COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题
最近两年在国内赛事中也会出现的疫情政策题来啦，这道题目是为了解决对于大量、分散居家隔离人员实现统一化管理。具体来说，是为了解决疫情期间生活物资的科学管理问题，在全面提高疫情防控效率的同时，努力节约相关部门的人员投入与经费支出。这道题目由于涉及到图，可能需要采用聚类算法。在2020美赛中有道题目和此题类似，此题与E题类似，都是建模竞赛中的常规问题，有大量可以参考的论文模型。适合大部分同学选择，题目开放，难度较易。
E题的数据分析和F题的疫情分析很适合新手，可以使用语文建模（学渣的建议），言之有理即可。
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