数学建模

田里的水稻

LPC_激光点云定位(LSLAM)-正态分布变换(NDT)**FA：**formulas and algorithm，LSLAM：lidar simultaneous localization and mapping，**NDT：**normal distributions transform

2026年美赛C题思路分享及数学推导评分标准分为三个阶段：阶段一（1~2赛季）：排名法评委的排名 + 粉丝的排名 = 选手最终的排名，而选手最终的排名越高，意味着表现越差，越应该被淘汰；

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FA_规划和控制(PC)-快速探索随机树(RRT)FA：formulas and algorithm，PC：planning and control，RRT：Rapidly-exploring Random Tree

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LPC_激光点云定位(LSLAM)-(IPC)LPC：localization planning and control，LSLAM：lidar slam，ICP：iterative closest point

城市化进程与审美水平的动力学几年来，我最大的感触是城市审美滑坡，不光是同质化的仿古街，淀粉肠，臭豆腐，冰糖葫芦，烤冷面，铁板鱿鱼，大肉串…在上海街头也很少再见女生精致的妆，薄丝套装也消失了，却遍地丑陋的淡黄色厚光腿神器，我并不觉得这是年轻和唯我的自由，毕竟这些东西本身说明这就是他们的追求，这是审美的下滑，过年回安阳和东北，更加深了这印象。

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FA_规划和控制(PC)-瑞德斯.谢普路径规划(RSPP))FA：formulas and algorithm，PC：planning and control，RSPP：Reeds-Shepp Path Planning

【2024年数学建模美赛E题】O奖得主完整论文+代码（可直接用）！目前已经更新E题的完整解题，包括数据、代码、结果与论文，完整论文请看文章最后~ 以下是E题的参考论文。

灿灿数模（加更版）

2026美赛数学建模ABCDEF题选题建议与分析咱先唠明白：MCM和ICM这六道题，没有绝对的“超难”或“超简单”，关键看你专业靠不靠谱、对题目里的场景熟不熟——专业沾边了，再绕的点也能啃下来；要是完全不搭边，就算题目本身不难，也容易卡壳。下面咱一个个掰扯，都是大白话，不整那些虚的。

零基础全面掌握层次分析法（AHP）：Python实现+论文加分全攻略在数学建模、学术研究、企业决策中，我们经常面临多准则抉择的难题：比如企业选择合作伙伴要权衡成本、服务、响应速度，产品选型要对比价格、性能、维护成本，项目评估要考量风险、收益、周期……这时，层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）就是破解这类问题的“利器”——它能将模糊的定性判断转化为精准的定量计算，让决策更严谨、更有依据。

数学建模核心模型算法全解：评价模型、预测模型及分类模型等在数学建模竞赛及各类科研与工程实践中，面对一个具体问题，从纷繁复杂的数据中提炼规律、做出预测或进行评价，其核心环节在于模型的选择与构建。

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FA_规划和控制(PC)-动态窗口(DWA)FA：formulas and algorithm，PC：planning and control，DWA：Dynamic Window Approach

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FA_规划和控制(PC)-A*(规划01)FA：formulas and algorithm，PC：planning and controlA * 是一种启发式搜索算法，结合了 Dijkstra 算法（保证最优）和贪心算法（搜索高效）的优点，核心思想是：

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FA_规划和控制(PC)-D*规划FA：formulas and algorithm, PC：planning and control D*（D-Star）是一种经典的增量式启发式路径规划算法，专门针对动态环境设计 —— 也就是环境中障碍物可能随时变化的场景，这也是它和 A最核心的区别（A更适合静态环境）。下面我会从基础概念到代码实现，一步步帮你彻底理解 D*。

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FA_融合和滤波(FF)-联邦滤波(FKF)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and fitting, FKF：Federated Kalman Filter‌

芯片SIPI设计

地平面不连续性对100G PAM4以太网信号完整性的影响马年大吉，恭祝新春快乐地回流是采用串并转换器（SerDes，Serializer/Deserializer）电路进行高速串行数据传输的关键环节，这类电路采用差分信号传输方式。信号通过印刷电路板（PCB）上的走线传输，而地回流路径对确定走线的特性阻抗至关重要。地回流是指与走线上信号电流方向相反的电流。

【February 组队学习【数学建模导论】~】跳过绪论，分为教程实践心得小记教程链接🔗教程实践本章当中主要学习几何模型的相关知识三角函数四点共圆圆锥曲线都回来了

从云到本地：智能体与工作流在 openJiuwen 中的导入导出设计与工程实践如果你已经开始搭建自己的智能体平台，那我默认你已经经历过一个阶段：在云上把 Agent 跑通，把工作流调顺。

数据科学与大数据专业重要的不是学习数据科学与大数据技术专业的小伙伴们注意啦！现在最关键的可能不是学什么，而是如何打破信息差！尤其对二本、三本的同学来说，如果只跟着学校老师的节奏走，毕业后可能会发现学的和行业需求差了一大截。想要少走弯路、提升竞争力，下面这些经验可要收好啦！ - 1️⃣ 数学是基础，必须扎牢大数据的核心离不开数学。统计学、微积分、高等数学这些课一定要认真学，如果数学底子不扎实，后面学起来会越来越吃力。 2️⃣ 学会自己找资源有些课程如果老师讲得一般，不必完全依赖课堂。可以去B站、中国大学MOOC、CDA网校、Cours

Deepoc低幻觉数学大模型，赋能发动机行业数智化升级发动机作为高端装备的“动力心脏”，广泛应用于汽车、航空航天、工程机械、船舶等关键领域，其研发制造水平直接决定装备性能与核心竞争力。当前，发动机行业正面临“研发周期长、试验成本高、性能优化难、全链路协同弱”的四大核心痛点，传统模式依赖工程师经验迭代，难以破解高雷诺数湍流、多物理场耦合、极端工况适配等复杂数学难题，严重制约高效、节能、可靠发动机的落地进程。Deepoc低幻觉数学大模型凭借0.58%的超低谬误率、精密符号推理与海量数据处理能力，深度融入发动机研发、生产、测试、运维全链条，推动行业从“经验驱动”向

低幻觉+强推理！Deepoc数学大模型重构教育领域数智化新生态在教育数字化转型的浪潮中，数学学科的教学与学习始终面临“个性化不足、答疑不精准、学情分析浅层化”的痛点。传统教育工具要么局限于题库匹配的机械答疑，要么因AI幻觉输出错误解题思路，难以满足师生对精准性、逻辑性、个性化的核心需求。Deepoc低幻觉数学大模型凭借超低谬误率、可追溯的推理链条、灵活的场景适配能力，为数学教育带来从“知识灌输”到“能力培养”的变革，重塑教、学、练、评全流程的数智化新范式。