2026年美赛ACDF题参考答案分享
本届竞赛共提供ACDF四个题目的相关助攻。共计提供4个赛题15篇竞赛论文，具体而言各赛题内容为
A题 提供jupyter代码+四套代码+四篇论文{每个售后群只有两篇}
C题 提供python matlab两种代码 +四套代码+四篇论文{每个售后群只有两篇}
D题 提供python matlab两种代码 +48套代码+三篇论文{每个售后群只有两篇}，BZD制作。
F题 提供python代码 使用TimeXer、iTransformer最顶尖的时序模型，由O奖导师亲自制作。
截至1.31日 6:00 四个题目对应的各自实现代码 数据 论文 均已更新，请在售后群群文件领取。
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下述内容 为部分论文摘要部分，
A题摘要
Abstract
With the rapid development of mobile technology, data-driven modeling and quantitative analysis are increasingly vital for understanding and optimizing smartphone battery performance. This work systematically explores mathematical modeling frameworks for smartphone battery power consumption, incorporating real-world usage behaviors, device constraints, and empirical data to support both scientific study and practical applications.
For Task 1, we focus on quantifying the relationship between smartphone battery percentage and elapsed time under realistic usage scenarios. The core modeling strategy involves decomposing power drain dynamics into interpretable state variables and expressing the state-of-charge (SOC) evolution through an ordinary differential equation (ODE), whose rate terms are inferred from structured variables using methods such as Lasso regression and parametric optimization. Rigorous procedures for data cleaning and cycle detection are implemented, with careful attention to regularization and parameter stability. The resulting mechanistic ODE model demonstrates close agreement with observed SOC trajectories after filtering abnormal values and allows for quantitative battery consumption prediction under varying conditions.
For Task 2, the model is extended to capture the multi-factor effects of application usage, hardware status, and system states on battery depletion, leveraging a linear power function and Monte Carlo simulation for flexible scenario analysis. Enhanced parameter tuning and sensitivity analysis are incorporated to address uncertainties and error propagation. Model validation shows that predicted battery depletion times agree well with empirical cycles, with low error by metrics such as RMSE.
For Task 3, we synthesize a comprehensive battery performance evaluation index that integrates physical battery properties, user behavior, and environmental impacts. A sensitivity-driven modeling strategy combines parametric scanning and simulation-based analysis to assess efficiency and longevity under representative scenarios. The developed index exhibits robust discrimination ability, attributing major variation in battery life to specific variables such as active screen state, and offers clear guidance for optimization and empirical validation in smartphone design and usage.
Taken together, this research provides a rigorous, interpretable set of models and evaluation tools for smartphone battery consumption and performance, enabling accurate quantitative assessment and actionable insight for users, manufacturers, and researchers.
Keywords: Multi-factor Effects; Mechanistic ODE Model; Monte Carlo Simulation; Lasso Regression; Battery Performance Evaluation
C题摘要
基于评委评分与粉丝投票反演的DWTS竞赛机制建模研究
摘要
《与星共舞》作为结合评委评分与粉丝投票判定选手命运的现实秀，其机制公平性及综合效果引发广泛关注。本文以节目全赛季数据为基础，系统重建关键隐含数据，探讨投票与评分融合机制的优化与改进。
针对问题一，根据淘汰结果和评委评分，构建逆向优化模型对各期粉丝投票额度进行估算，核心假设为分值与选手去留对应复现历史实际。结合最优化技术反推出分周粉丝份额，并以一致性指标量化模型拟合度和不确定性，确保反演具有唯一性和解释性。结果显示，所建模型在91.56%周次上准确复现实际淘汰，验证了估算方法的适用性和稳健性。
针对问题二，基于第一问所得投票估计，深入比较"排名法"与"百分比法"两种融合机制对淘汰名单及争议选手命运的影响，并扩展引入"评委选择淘汰"环节模拟新规则；关键步骤涵盖数据归一化与多规则判决机制设计，通过全面回溯多季案例分析两法分歧及公平性变化。分析结果表明，百分比法与实际一致性达94.7%，显著高于排名法，且更能保护粉丝支持度较高的选手，而加入评委选择机制后，"争议"选手被淘汰概率有一定上升，但关键案例如Bobby Bones仍难以改变。
针对问题三，以多元回归与方差分析系统量化舞伴经验、明星年龄、行业等特征对评委评分与粉丝投票的影响，重点考察变量间作用异同。模型控制多组个人及搭档属性，有效揭示硬实力与软标签对成绩的贡献，并经标准化系数分析区别评委和粉丝的偏好方向。结果显示，年龄为影响最大因素，舞伴经验对评委评分呈正效应，但对粉丝份额却为负，显示两者评价体系存在显著差异，行业中模特背景对得分影响负面，但国籍等变量作用不显著。
针对问题四，融合前述机制分析，提出"动态权重+安全网"的创新系统模型，通过分阶段调整粉丝与评委评分占比，并引入Judges Save保证技术型选手不被意外淘汰。所设系统支持早期以观众为主导、后期更重专业评判，实现公平性与娱乐性的双重提升。仿真结果表明，新体系在降低争议指数和提升综合一致性等多项关键指标上表现优越，建议节目可采纳该机制实现持续优化。
综上，所构建理论与实证框架不仅有力复现DWTS历史机制，还为复杂综艺评判体系的公平性优化、结构设计与影响因素甄别提供了可推广的方法与决策支持工具。
关键词：逆向优化；评分融合机制；回归分析；规则创新
D题摘要
基于动态决策模型的职业体育球队商业运营研究
摘要
随着职业体育竞技与商业价值的融合，球队在赛场表现与经济收益之间寻求动态平衡，如何科学调整管理杠杆以最大化利润和价值成为关键。本文围绕体育球队经营中的多维挑战，开展系统建模与策略分析，旨在为球队管理层提供理论与实践指导。
针对问题一，本研究构建了一个融合多目标优化与机器学习的动态决策模型，综合考虑球队竞技表现、球员人气及受伤风险等因素，采用随机森林与逻辑回归预测收入与赛季胜率，并以蒙特卡洛模拟进行表现估计。通过情景分析与参数调优实现利润与胜率的权衡，模型在解释性与预测能力间取得平衡。结果表明，在优化策略下，预计利润提升达36%，实现了商业收益与竞技成绩的有效兼顾。
针对问题二，为帮助球队管理层评估和调整整体球队结构，设计了基于主成分分析的综合价值评价体系，结合球员表现与商业价值构建综合指标，利用线性回归模型衡量薪资公平性，辅助合理调控薪资杠杆。模型有效处理数据异质性，保障解释性和决策支持的实用性。结果排序显示了球员综合价值排名，为薪资管理和人员配置提供依据。
针对问题三，基于前述商业及薪资模型，开展了联赛扩张影响的系统分析，重点评估新增球队地理位置对联盟竞争格局和成本收益的影响。利用定量模型量化不同城市的综合效应，揭示了扩张城市如Nashville带来的最大负面影响和San Francisco最为有利的位置特点。同时预测了扩张对薪资市场的膨胀效应，体现市场供需变化对球员薪资的显著推高。
针对问题四，进一步运用回归分析和单目标优化，估计扩张后球队门票需求函数及定价策略变化。模型综合考虑场馆容量、胜率、社交媒体人气等特征，针对不同扩张位置，模拟票价优化与收入最大化方案。结果显示在最高约束条件下，门票收入可达1.77亿，完善了球队应对扩张影响的定价策略。
针对问题五，提出结合竞技贡献与商业价值的不可替代性指数，构建动态收入损失预测模型，模拟关键球员受伤对球队上座率及赞助收入的影响。采用蒙特卡洛方法实现风险量化，反映伤病事件的随机性与时间衰减。结果表明，核心球星赛季报销情况下预计损失超过1900万美元，明确了伤病管理对运营韧性的重大影响。
综上所述，本文综合应用机器学习、多目标优化与统计建模方法，系统分析了职业球队在复杂商业环境中的动态管理问题，提出的模型与策略对提升球队盈利能力及适应联赛变化具有重要理论意义和实践价值。
关键词：动态决策模型；薪资公平性；联赛扩张；门票定价；伤病风险管理
F题摘要
摘要
近年来，生成式人工智能（Gen-AI）的跃进对未来职业结构及高等教育人才培养模式带来深刻影响，高校亟需据此调整专业布局和培养方案，以提升毕业生在新技术环境下的就业竞争力。本文聚焦于STEM、技工/职业教育和艺术三大类职业，系统分析Gen-AI发展下各领域岗位需求变化、驱动机制及高校应对策略。
针对问题一，本文选取互联网、电力、文化艺术行业三种职业作为代表，构建融合多元外源变量（如GDP、人口、失业率、AI能力与普及率）的iTransformer时序预测模型，系统模拟高等教育人才培养对应职业在Gen-AI影响下的招聘动态。模型侧重对岗位需求驱动因素的量化，以月度招聘量反映职业发展，结合AI能力发展及其在物理和虚拟岗位间的渗透度，分析AI普及对就业结构演变的内在机制。结果表明，AI能力与普及率的提升明显加速互联网等数字类岗位变动，对电力等传统行业与文化艺术岗位的影响呈现异质性。
针对问题二，在前述职业预测模型基础上，选取匹配的高等教育机构与专业，设定逻辑回归拟合AI影响趋势，定量分析不同专业扩招或缩减的合理性及其对毕业生就业能力的最大化作用。通过引入关键趋势参数，对专业调整、课程设置以及Gen-AI技能渗透教育等方面，提出针对性建议，并讨论不同专业适应未来职业市场的可能路径。结果显示，将AI发展趋势参数纳入人才培养决策，显著提升政策的适应性与前瞻性，支持针对性扩大新兴领域人才培养或对受较大冲击岗位提前转型。
针对问题三，进一步扩展单纯以岗位需求为主的评价框架，提出纳入伦理风险、创新潜力、福祉与经济弹性等多元评价指标，联合定性与定量分析完善政策评估。通过将相关变量嵌入多目标优化与时序预测模型，平衡多重现实需求，丰富建议方案，提升模型的领域通用性和可推广性。结果显示，考虑伦理与创新等指标后，建议方案从强调职业数量转向人才"质量"与社会责任，并能灵活迁移至不同类型高校与专业项目，为应对Gen-AI带来的不确定性和挑战提供科学决策工具。
综上，本文系统给出了针对Gen-AI环境下高校专业调整、就业预测与政策评估的建模范式，提出具有推广意义的数据分析流程和多目标决策工具，为高等教育在新技术变革浪潮中优化人才战略、提升毕业生核心竞争力及社会适应性提供了理论支撑与方法参考。
关键词：生成式人工智能；岗位需求；就业能力；iTransformer；逻辑回归；多目标优化
