2022年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛,参赛感言

〖A〗、年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛参赛感言：团队合作的力量 紧密协作：从12月起至5月中旬，我们三人小组紧密合作，共同面对挑战，最终取得了银奖的佳绩。这段经历深刻体现了团队合作的重要性。 共同学习：在比赛过程中，我们相互学习，共同进步。

〖B〗、赛时，初赛的突发状况让我们在时间紧迫中摸索前行。我们选择B题并遇到数据处理的难题，通过资料查询和专家指导，我们明确了方向，选择了Stacking集成学习。尤其是找到MathorCup的[公式] 模板，让论文排版有了质的飞跃。

〖C〗、年MathorCup高校数学建模挑战赛的大数据竞赛落下帷幕，我们的团队在历经初赛、复赛和金银铜答辩后，凭借团结协作和辛勤付出，斩获银奖。这段历程中，团队成员共同成长，收获颇丰。在此，我将从赛前准备、比赛过程和赛后反思三个方面，分享我们的参赛经历和一些宝贵经验。

数学建模常用算法——传染病模型(一)SI模型

〖A〗、数学建模常用算法——传染病模型（一）SI模型详解尽管我们通常专注于算法的话题，但考虑到近期同学们在传染病传播问题上的需求，今天我们将探索一下传染病模型。这些模型旨在分析疾病的传播速度、范围和动力学机制，以支持防控策略的制定。常见的传染病模型包括SI、SIS、SIR、SIRS和SEIR模型。

〖B〗、在传染病研究的数学模型领域，有三个经典模型犹如舞台上的三重奏，分别为SI、SIS和SIR，它们分别描绘了疾病传播的不同阶段和特性。SI模型：易感与感染的碰撞在SI模型中，社会被简化为两个角色——易感者（Susceptible）和感染者（Infectious）。

〖C〗、常见的传染病模型包括 SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR 模型，其中“S”、“E”、“I”、“R”分别代表易感者、暴露者、患病者、康复者。SIS模型适用于那些容易反复发作的疾病，如细菌性痢疾等治愈后免疫力较低的疾病。

〖D〗、常见的传染病模型包括SI、SIS、SIR、SIRS以及SEIR模型。其中，S表示易感者，E表示暴露者，I表示患病者，R表示康复者。SEIR模型适用于存在易感者、暴露者、患病者和康复者四类人群，且有潜伏期、治愈后获得终身免疫的疾病，如带状疱疹。

〖E〗、常见的传染病模型按照具体的传染病的特点可分为SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR模型。

〖F〗、深入探索：数学建模中的传染病巨头——SEIR模型详解 传染病模型的世界中，SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR这五位“居民”各具特色。让我们再次聚焦在SEIR模型，它就像传染病传播的精密罗盘，适用于那些存在易感、暴露、患病和康复四阶段的疾病，比如带状疱疹，它有潜伏期，治愈后可获得终身免疫。

基于SIR模型的新型冠状病毒动力学建模与参数辨识(附Python代码)_百度知...

SIR模型是描述传染病传播的常见数学模型，将人群分为易感、感染和移除三类。易感人群容易受到感染，感染人群会传播疾病，移除人群则不再参与传播过程。模型通过常微分方程组描述三类人群随时间的变化。模型参数包括传染率和恢复率，我们通过优化算法确定这些参数。

优点：SIR模型和Logistic模型在研究传染病传播速度、空间范围、动力学机理等方面具有应用价值。不足：在实际应用中应考虑更多因素，如人群流动、年龄分布、疾病易感性等。推广：通过改进模型，考虑更多社会和生物学因素，以揭示传染病动力学特性和流行规律，为疾病防控提供科学依据。

前沿解读:人类流动的建模及其应用

〖A〗、人类流动的建模主要应用于理解个体与群体流动规律，并在流行病传播、自动驾驶等领域发挥重要作用。个体流动的微观世界建模 随机游走模型：模拟个体在空间中的随机移动，有助于理解个体行为的基本模式。 连续时间随机游走模型：在随机游走的基础上考虑时间因素，更准确地描述个体行为的时空特征。

〖B〗、更重要的是，其中蕴含的人类学习与推理过程的相似性，以及在工程上的效率优化。面对复杂智慧任务和新的世界模型子空间，探索建立一般性方法论成为建模学研究的前沿方向。

〖C〗、在2023年的年度盛事FBEC2023——未来商业生态链接大会暨第八届金陀螺奖的全球3D技术应用论坛上，景致三维的掌舵人谢一凡董事长以“空间计算驱动万亿级3D建模市场的崛起”为主题，发表了极具前瞻性的演讲。大会以“合力共生·韧者行远”为主题，聚焦科技前沿，探讨了AI、元宇宙、XR等领域的革新力量。

〖D〗、王耀南认为AI研究与应用过程中，既要掌握前沿技术，深入理解体系架构，又要为各行各业赋能。吕卫锋指出，随着AI发展，虚拟现实技术需求发生变化，更加关注智能化的虚实融合环境。胡国平介绍，AI在自然语言理解上仍存在挑战，需要通过学习和反馈提升性能。