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Part I
1. 如何开题2. 如何进行问题的分析和数据的获取
Part II
3. 挖掘情境中数学模式的两种方法4. 连续模型的使用范围、建立和求解方法5. 从连续模型到离散模型&离散模型的常见类型及其研究方法
Part III
6. 确定性与不确定性7. 以支持向量机为例谈机器学习的本质8. 以神经网络为例谈深度学习的本质
Part IV
Part V
11. 问题重述与基本假设部分的检查表12. 符号约定部分的检查表
Part VI
13. 模型建立部分的检查表14. 模型求解部分的检查表15. 模型分析部分和参考文献部分的检查表16. 数学建模论文摘要的写作建议
Part VII
17. 从高中数学体会数学概貌和数学建模18. 感性认知如何驱动理性认知
Part VIII
19. 我们应该抱着什么心态去学习数学与科学20. 新生代青年在变革时代中的机会与责任
来自: 遇见数学 > 《待分类》
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