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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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数据分析侠A的成长故事

数据分析侠A的成长故事面包君 同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期作为一很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,...

中国34省未来发展趋势深度分析

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一、浙江:  1、中国最富裕的省份,发展最平衡的省份,毫无疑问是除直辖市外中国能最早实现现代化的省份。该省总体实力肯定不是中国最高,但发展水平肯定是最高,...都是沿海的地区,都有较长的海岸线,都较多

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毕业五年总结(转载的别人帖子,挺励志)

以下都是转载: ...应该也是我知行上最后一总结帖了吧,以后总结就写evernote自己看着玩了 归档  ----------------------------------------------------------分隔符---------------------

五十六中华民族

五十六中华民族 汉族 壮族 苗族 回族 藏族 土家族 布衣族 白族 侗族 水族 仡老族 满族 瑶族 彝族 蒙古族哈尼族 哈萨克族 傣族 黎族 傈僳族 佤族 畲族 高山族 拉祜族 朝鲜族 东乡族 纳西族 景颇族柯尔克孜族 土族 ...

c语言项目开发实例

十个c语言案例 (1)贪吃蛇 (2)五子棋游戏 (3)电话薄管理系统 (4)计算器 (5)万年历 (6)电子表 (7)客户端和服务器通信 (8)潜艇大战游戏 (9)鼠标器程序 (10)手机通讯录系统

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2019年数模美赛D题一等奖论文中文版本与最终版本,这里面卢浮宫的疏散方法可以修改为任意一篇快速疏散论文,搞数模竞赛的同学可以进行下载学习。

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关于2020年数模美赛c题的,题目,数据,文献资料,一些代码,以及思路和感想。其中在感想部分谈及了C题两种解答方法的对比(评论处理方法,另一种是我们老师带的另外几队拿了H奖的)。我们对这次论文交的比较匆忙,摘要是在最后一点时间里赶出来的,文章很多细节部分都有些问题,特别是问题分析部分忘记放上去就交了,有点尴尬。本来对这次结果不抱太大希望,后来却拿了m奖(虽然对于拿o奖,f奖的大佬们来说这不算什么),但对于失误较多的我们来说已经比较满意了。希望我的分享能对美赛有兴趣的同学起到一些帮助。

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本文为2019年美赛A题特等奖论文中文版,好不容易找到的资源分享给大家,供大家学习。

美赛2019年C题优秀论文原文和中文翻译

内含6片MCM2019年C题优秀论文原文和保留原格式的中文翻译 例 近年来,过量服用已成为美国意外死亡的主要原因,处方类阿片和海洛因是该 类别中最重的违法者。尽管许多人需要阿片类药物来控制其慢性和严重疼痛,但 这些疗法的普遍后果是滥用,成瘾以及升级为更糟的物质。存在多种打击毒品传 播的策略,例如教育,康复和执法。然而,鉴于阿片类药物在美国社会的新普 及,因此有必要针对性地制定战略。 我们开发了一种模型,可以可靠且准确地预测阿片类药物在俄亥俄州,宾 夕法尼亚州,弗吉尼亚州,西弗吉尼亚州和肯塔基州之间的扩散。为此,我们: ● 通过将阿片类药物成瘾视为一种在邻居之间确定性传播的疾病,并假设 其传播可以采用马尔可夫模型来模拟,从而可视化该区域内2010年至2016 年间阿片类药物的运动和传播。这将使我们能够找到一个过渡矩阵,以告 诉每个县彼此之间的影响。我们还将县之间的距离纳入该矩阵。 ● 接下来,我们对整个数据集中的社会经济因素的影响进行了建模,并将 这些变化与该县阿片类药物的使用随时间的增长或收缩的方式相关联。 ● 然后,我们以两种方式组合模型-线性和并行方式。我们用它来估计 毒品 问题发源地的震中。 ● 最后,我们进行了多次模拟并预测了未来的毒品问题,从而从不同的角 度开发了多种策略来应对这种流行病,并从对阿片类药物传播影响最大的 变量中进行选择。 我们的模型将非法使用阿片类药物视为一种疾病,当特定地区的更多人患 有阿片类药物时,这种情况会更频发。这使我们能够对其进行设计,以便将来可 以推广到更大的区域。通过可视化这种传播,我们能够目睹预测的阿片类药物在 主要道路上和沿主要道路的传播比简单邻接所能预测的更长。以这种方式联系在 一起的县既包括震中县,也包括脆弱县。 为了评估我们的外部模型,我们给了它来自所有县的前两年的药物报告数 据,然后将其传播到2016年。我们的预测存在人均10 -5 药物报告的错误。在评估 我们的内部模型时,我们意识到尽管社会经济因素高度相关,但它们无法准确预 测阿片类药物的滥用。

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