【赛程安排】
- 2023年11月24日6:00—2023年11月28日9:00
第一次参赛需要注意的几个点：
（1）亚太杯数学建模竞赛是英文试题，要上交的论文也是英文论文
（2）对于试题的翻译可以使用一些网站和软件（推荐的网站和软件在文末）
（3）提前1~2h上传论文：千万不要卡在最后的一两个小时内提交论文，否则有错误也来不及修改了
（4）论文是可以反复上传的，所以后面发现有错误的同学不用太慌，在规定的时间内再次上传即可。
（5）大约四天的时间，请大家合理安排时间
应该具备的能力
（1）建模思维
（2）编程能力
（3）论文写作水平
分工合作（推荐）：
每一个组绝对不是只负责自己的板块。
怎样做一名优秀的建模手？
负责建模的同学，需要在前期确定建模的思路和大纲方向，需要思路清晰明确，但是对于新手来说，第一次接触到赛题无疑是摸不着头脑的，很难给出较为合理的解决方案，因此，一个优秀的建模组需要在每场比赛中不断总结吸取经验，在竞赛后观看优秀获奖论文的思路和方法，不断总结出自己的一套流程。
那么，对于第一次参赛的同学要怎么办呢，第一次参赛无疑是艰难的，需要到网上查找各种相关的资料，同时确定了自己的大概模型后去各类比赛中寻找用过相似方法的论文，与代码组加以验证，敲定最终的建模方案。
同时，建模组在初期的思路给出后，代码组开始验证的这段时间内，建模组需要分担代码组的压力，需要对数据进行处理和掌握部分相关模型的代码，给代码组更多优化代码的时间。同时在最后书写论文时，建模组需要负责说明思路和方法，配合论文组对论文内容进行修正和改进，同时总结思路写出摘要。
怎样做一名优秀的代码组？
负责编程的同学，不仅要会写代码也要懂得会灵活运用已有的代码，不要硬着头皮去实现建模组的思路，要与建模组一起敲定最终的建模方案，团队协作是最重要的。
要用代码去验证建模组的模型是否合理，如果不合理要立即对模型做出合理的修改或者更换。剩下的时间，代码组是在编程的过程中是应该需要理解建模组的思路和代码实现的原理的，所以在论文中，要懂得分担论文组的压力，论文一定有自己熟悉的做题流程，我们代码组就负责将那一小题的论文完美结尾。
怎样做一名优秀的论文组？
负责论文的同学，前期在思路和建模结果还未敲定的情况下，单纯只写论文的话会造成代码组和建模组严重负荷。所以论文组应该在思路出来之前，可以先从问题重述入手，查找相关文献，做好一切后面需要冲刺写论文的准备。
最重要的是！！！一定要与队友有效沟通，尽量分摊队友的压力，协助建模，处理数据表格等。因此，论文组一定要熟练使用excel、word、ppt以及掌握流程图的制作，一旦所有思路出来，就可以拿上这些冲刺写作。写论文一定要在比赛前熟悉每个模型的专业术语以及解题大致过程，并对模型有所整理，这样在写论文的时候可以快速整理引用。
论文思路清晰，排版整洁美观十分重要。关于排版可以先整理出这次比赛所需要的模板，可以提前学习论文快速排版。论文永远都不是看似简单浮于表面文字的东西，需要前期的充实准备和清晰的表达能力。
对于建模的小白，
没有绝对适合的专业，只有绝对合适的队友！！！
国赛后：
经历了上次9月份的国赛，完美根据自身情况总结出此次亚太杯，我们团队给出的分工意见。
编辑
对于建模组来说：
前期需要和两个队友沟通，说明自己大概的思路和方法，同时需要和代码组商讨可行性，和论文组商讨书写论文的难度，同时，建模组的思路不是一成不变的，往往一场比赛打下来，会有更加新奇或者完善的思路，建模组需要掌握部分验证思路的能力，利用编程软件明确大致思路是否可行。同时建模组需要为代码组完善代码和论文组完善论文结构提供帮助，为代码组处理数据，为论文组说明思路和方法，同时查缺补漏，反复观看论文内容是否正确。
对于代码组来说：
前期应该积极与建模组沟通，意在选择合适的题目。建立自己擅长编程并适合问题解决方法的模型。可以提前准备属于自己的代码库。其次，建模组建立的模型并非就是代码组必须必须要实现的，在编程以及数据处理的过程中发现编程实现的难度过高或者不适合要及时与建模组沟通建立新的模型。
代码组不建议在花费很多时间在数据处理上，前期的时间应该多花在确认建模组建立的模型和编程实现上。在本次国赛中，我们团队前期的代码组负责模型的确认和编程的验证，中期将处理好的数据与编程实现结合解题，后期全身心投入到论文写作中，完成自己熟悉的论文模块，分担队友的压力。
对于论文组来说：
前期应该结合比赛要求，准备一下排版，书写问题重述，最重要的是，要了解一下论文提交的具体流程，以防后面来不及提交。与团队成员积极沟通，帮助处理数据、思路提取等，与建模组达到思路上的共通，即时整理书写论文。中期基本就是解一题写一题，做到思路清晰，写作尽可能具有条理性，建议多使用流程图。后期就是在论文差不多写完，就是开始写总的摘要（摘要一定要最后写），缝缺补漏，排版、制图等。
如何提高团队的各方面水平？
建模组：
要在赛前明确一些模型的适用性。同时对于各类题型用什么样的模型求解有着一定的了解
拥有数据处理的能力，对于Excel的掌握一定要足够熟练
拥有概括总结的能力，对于论文的思路结果一定要明确清晰，书写摘要。
对于每场建模后的优秀论文都要总结观看。
代码组：
要根据以往队伍适合的题目提前准备一些同质化的代码，
一定要会编程的验证和编程的实现
需要的数据格式和类型要提前和论文组沟通，拿到想要的数据就要进行编程验证。
编程验证成功后，说明代码是可以用到本题的，但是具体的结果是否是建模组想要的结果，还需要团队的商议，最终确认编程实现的代码。
论文组：
需要熟练使用Excel、Word、PPT等办公软件，学习论文排版（美赛和国赛排版有较大差异）、PPT制图，准备一两个流程图免费制作网站。
对于三个不同的位置，有哪些推荐的软件和方法？
建模组：
Excel数据透析表
Spsspro
知网
代码组：
matlab（最经常使用的数学建模编程软件）
lingo（比较局限，本人几乎不用，在解决线性规划问题有奇效）
Python（对python熟悉的同学可以直接上手python）
SPSS
Status
论文组：
1.DeepL（翻译软件）
2.有道翻译
3.谷歌翻译
4.流程图制作网站
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