在美国的本科申请中，尤其是针对理工科专业的学生，获奖经历往往成为打开名校大门的关键因素。美国高中生数学建模竞赛（HiMCM）就是这样一个备受瞩目的赛事，已经成为了名校申请中不可或缺的“黄金敲门砖”。
一、HiMCM论文提交要求
文件格式
文件类型：必须以Adobe PDF格式提交。
字体大小：至少为12磅可读字体。
页面限制：总共不超过25页，包括摘要、目录（如果使用）、正文、参考文献和附录。
文件命名
文件名：应使用团队控制编号作为文件名，例如1234.pdf。
邮件主题：发送的电子邮件主题栏应标注出队伍的控制号码，例如“Team 1234”。
其他注意事项
标识信息：除了团队控制编号外，解决方案中不应包含任何识别信息，如学生姓名、指导教师姓名或学校名称。
程序和数据：不要在提交的文件中包含程序代码、软件、数据库和其他非PDF文件，因为它们不会被评审使用。
AI使用报告：新增要求，在25页解决方案之后附加AI使用报告，说明使用的LLM或其他AI工具，包括使用的模型和目的。这部分没有页数限制，不计入25页内。
二、HiMCM获奖文章具有哪些特点？
1. 问题分析：深度拆解与跨学科融合
精准定位目标：获奖文章能够准确识别题目中的核心目标，如优化、预测等，并将其与现实背景相结合，进行分层拆解。
跨学科思维：文章不仅局限于纯数学框架，还会引入其他学科的知识和方法。例如，在交通规划问题中，可能会结合经济学成本分析或物理学流体模型，体现跨学科的思维模式。
2. 模型构建：科学严谨与创新改进
“主模型 + 子模型”架构：获奖文章通常采用这种结构，主模型用于解决主要问题，子模型用于验证数据的可靠性或提供补充分析。
模型选择贴合问题特性：根据问题的具体需求选择合适的模型。例如，预测类问题可能使用机器学习模型，动态系统问题可能使用微分方程。
创新性改进：在经典模型的基础上进行适应性改造。例如，在回归模型中加入空间自相关因子，以更好地反映现实情况。
3. 数据与验证：多元处理与全面验证
数据来源广泛：数据不仅来自题目给定，还会结合公开数据集，确保数据的全面性和可靠性。
规范的数据预处理：包括缺失值插值、异常值检测等，并通过箱线图等可视化方法呈现数据。
全面的验证环节：包括交叉验证、现实案例对比等，关键参数通过敏感性分析（如龙卷风图）测试模型的鲁棒性，并明确模型的局限性。
4. 结论与写作：落地建议与学术规范
结论聚焦政策导向：将数学结果转化为可执行的方案，提供切实可行的建议。
严格的学术框架：文章严格遵循学术写作规范，包括摘要、问题重述、模型构建等部分。
清晰的表达与可视化：使用流程图、表格等可视化工具清晰地呈现逻辑和结果，关键结论突出呈现。
完整的参考文献与代码附录：提供完整的参考文献和代码附录，确保文章的完整性和可追溯性。
5. 时间管理与团队合作
合理的时间安排：HiMCM竞赛时间紧凑，获奖团队通常会制定详细的时间计划，确保每个阶段的任务都能按时完成。
有效的团队合作：团队成员分工明确，协作紧密，充分发挥每个成员的优势，共同完成竞赛任务。
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