分类： 赛事资讯

HiMCM竞赛不仅考察数学与编程能力，更注重 团队协作、创新思维与学术表达。通过系统学习、模拟实战与科学分工，学生能在14天内高效完成高质量论文，显著提升申请理工科项目的竞争力。

一、参加HiMCM竞赛需要具备哪些知识和技能？

1.数学知识

掌握 高中数学核心内容（代数、几何、三角函数、概率统计）。

熟悉 数学建模常用方法，如：线性规划、非线性规划、微分方程模型等。

2.编程技能

能够使用至少一种编程语言进行数据处理、模型求解和结果可视化。

实践建议：

代码模板库：提前准备常见模型的代码框架（如线性回归、蒙特卡洛模拟）。

开源项目：通过GitHub学习他人建模代码（如Kaggle竞赛项目）。

3.论文写作能力

结构清晰：遵循标准学术论文格式（摘要、引言、模型假设、方法、结果分析、结论）。

逻辑严谨：每一步推导需有数学依据，避免跳跃式表述。

图表规范：

图表需有标题、坐标轴标签、图例。

使用LaTeX排版（推荐Overleaf平台）。

4.团队协作能力

在竞赛过程中，团队成员要密切配合，分工明确，相互支持。

二、如何进行赛前学习？

1.理论基础：

学习《数学建模》教材，掌握经典案例（如交通流量模型、人口增长模型）。

观看B站/YouTube的建模教学视频。

2.实战训练：

模拟竞赛：

自行组队完成历年真题（如2018-2023年O奖题目）。

论文研读：

分析HiMCM官网发布的 O奖/F奖论文，重点关注：

模型创新性（如引入机器学习优化传统模型）。

结果验证方法（如灵敏度分析、对比实验）。

论文结构（摘要是否清晰、图表是否直观）。

三、备赛时间规划

阶段	时间	任务
基础夯实	赛前3-6个月	学习数学建模理论，掌握Python/MATLAB基础。
专项突破	赛前2个月	重点练习数据处理、模型求解与论文写作。
模拟冲刺	赛前1个月	完成2-3次全流程模拟赛，优化团队协作流程。
考前查漏	赛前1周	复习历年真题，检查代码模板与论文框架。

四、常见问题与避坑指南

Q：文科生能参赛吗？
A：可以！经济类/环境类题目需社科思维，写作手角色对文科生优势明显。

Q：AI工具能用吗？
A：允许使用AI辅助文献检索、格式排版，但核心建模需自主完成。需提交 AI使用报告，说明工具名称与用途。

Q：如何应对时间压力？
A：赛前模拟时严格计时，预留3天修改论文，避免最后一天系统崩溃。

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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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HiMCM，即美国高中生数学建模竞赛，是全球最具影响力的中学生数学建模赛事之一。这项竞赛不仅考验参赛者的数学能力，还要求他们具备编程、数据分析以及全英文论文撰写的技能。由于其高含金量和对学术背景的显著助力，HiMCM成为了众多学子梦寐以求的目标。然而，要想在HiMCM中脱颖而出并非易事。

一、竞赛概况与特点

HiMCM是一项面向9至12年级学生的国际性数学建模竞赛，由美国数学及其应用联合会(COMAP)主办。

竞赛要求团队在14天内从两道开放性赛题中选择一道，通过建立数学模型、编程实现、数据分析和撰写全英文论文来解决实际问题。该竞赛强调团队合作，通常由1-4人组队，并需要配备一名指导老师。

赛题涉及经济、环境、能源等多个领域，具有很强的跨学科性。

二、获奖比例与评审标准

奖项等级	占比
Outstanding（特等奖）	不超过参赛队伍总数的1%
Finalist（特等奖提名奖）	不超过参赛队伍总数的7%
Meritorious（一等奖）	约占参赛队伍总数的12%-13%
Honorable Mention（二等奖）	约占参赛队伍总数的31%-33%
Successful Participant（参与奖）	约占参赛队伍总数的46%

HiMCM采用“相对评价”而非“绝对标准”，这意味着即使团队的表现非常出色，如果当年整体参赛水平较高，也可能无法获得高级别奖项。

评审过程中，评委会会重点关注以下几个方面：

模型构建：包括假设的科学性、模型是否匹配问题、数据清洗的严谨性等。

摘要的完整性与规范性：摘要必须精炼概括“问题-方法-结论”。

问题分析与解决过程：评估团队对问题的解读准确性、解决思路清晰度等。

模型的稳定性与实用性：考虑模型在不同条件下的表现及其实用价值。

论文写作质量：结构合理、逻辑连贯、语言准确流畅、图表恰当美观。

三、冲击O奖的核心难点

冲击HiMCM的O奖并非仅仅依赖于扎实的数学基础或编程技巧，还需要具备以下能力：

问题抽象能力：将现实问题转化为数学语言的能力。

数据处理与编程能力：掌握Python、MATLAB等工具处理海量数据并验证模型。

论文写作规范：全英文撰写不超过25页的论文，要求逻辑严密且图表专业。

创新性与跨学科整合：如用生态模型解决经济问题，或引入AI优化传统算法。

四、备战建议

为了提高获奖概率，参赛团队可以采取以下策略：

合理的团队构成：推荐3-4人的“黄金配置”，涵盖建模、编程、写作、数据四大职能。

强化备赛重点：加强微积分、统计学、优化算法等数学基础；通过完成Kaggle项目积累编程经验；限时完成往年赛题进行模拟训练。

时间管理：制定详细的时间计划表，预留足够时间进行论文润色和格式调整。

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HiMCM的获奖经历在许多高校的录取中被高度认可，特别是在理工科方面，许多名校如MIT、斯坦福等均将此视为申请者的“标配”。25年HiMCM宣布一项重大调整，那么HiMCM新规核心内容是什么？2025年获奖率会发生什么变化？

一、新规核心内容解析

1.AI工具使用强制申报

强制提交AI使用报告：参赛队伍需单独说明是否使用大型语言模型（如ChatGPT、Copilot）或其他AI工具，明确工具名称、使用目的（如辅助编程、文本生成、数据分析）。

学术诚信要求：

允许辅助：AI可用于文献检索、格式排版、基础数据处理等非核心环节。

禁止依赖：核心建模过程、算法设计、结论推导必须由学生独立完成。评委将重点审查论文原创性，若发现“AI堆砌”或直接生成整篇论文，可能取消资格。

验证与留存证据：建议团队保留AI工具的使用记录（如聊天记录、代码版本），以备评委质询。

2.跨校组队与团队协作规范

跨校组队优势：跨校队伍因能力组合更优，获奖率可能比同校队高15%。

禁止外部讨论：严禁与队外人员（包括指导老师）讨论赛题内容或寻求解题帮助。

社交媒体禁令：不得将解题思路上传至社交媒体，违者直接取消参赛资格。

3.文献与数据规范升级

三级文献标注：数据来源需标注到三级文献（如原始研究论文、权威数据库、政府报告）。

引用格式标准化：严格遵循学术引用规范（如APA、MLA），避免格式错误导致扣分。

二、获奖率预测与选题策略

1.2025年获奖率预估

O奖（Outstanding）：维持约1%，但总参赛队数或减少20%（部分学校难组3人强队）。

跨校队伍优势：跨校队因能力互补，获奖率比同校队高15%（例如，理工+社科混合团队可覆盖Problem A/B的多维度需求）。

2.选题策略调整

Problem A（理工题）：

适合团队：跨校编程高手+数学建模能手（需处理大数据/复杂算法）。

Problem B（社科题）：

适合团队：同校文科+理科混编队（如经济+统计+英语专业学生）。

三、高频疑问解答

Q1：单人参赛是否可行？

理论允许：HiMCM允许1人参赛，但历史数据显示单人获奖率极低（2018年仅1例O奖）。

实践建议：不建议尝试，因工作量过大（需独自完成建模、编程、写作，且缺乏分工协作效率）。

Q2：如何证明未获导师帮助？

证据留存：

代码版本历史：如通过GitHub提交记录。

写作草稿迭代：如使用Google Docs版本历史。

Q3：跨校组队是否需要统一时区？

非必须：跨校组队无需统一时区，但时差＞6小时的团队需额外增加15%缓冲时间（实测数据）。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）是一项极具挑战性的团队竞赛，要求参赛者在有限时间内解决复杂的实际问题。如果你对数学、计算机或学术写作有浓厚的兴趣，并希望在这一赛事中取得优异的成绩，现在正是参与的好时机。

一、赛前准备：如何高效备战HiMCM？

1. 团队组建

①成员选择：技能互补是关键

人数建议：组建一个由3-4名成员组成的团队，确保团队在以下方面技能互补：

数学建模：擅长数学分析的同学负责模型构建。

编程实现：有编程基础的同学负责将模型转化为可执行的程序。

写作能力：写作能力强的同学负责论文撰写。

数据可视化：有数据处理和可视化能力的同学负责数据分析和结果展示。

②分工明确：各司其职，协同合作

明确职责：为每位成员分配主要职责，例如：

建模负责人：负责选择和构建数学模型。

编程负责人：负责模型的编程实现和结果验证。

写作负责人：负责论文的整体结构和撰写。

数据负责人：负责数据收集、分析和可视化。

2. 知识储备

①数学建模知识：掌握核心模型和方法

学习内容：

基础模型：如线性回归、逻辑回归等。

高级模型：如优化算法（线性规划、非线性规划）、微分方程模型、时间序列分析（ARIMA模型）、灰色预测模型等。

②编程能力提升：熟练掌握工具

编程语言：至少熟练掌握一种编程语言，如Python或Matlab。

重点技能：

数据处理：能够进行数据清洗、转换和分析。

模型求解：能够实现数学模型的求解算法。

结果可视化：能够生成清晰、直观的图表和图形。

③英语写作能力：提升学术写作水平

训练内容：

语言表达：学习如何用准确、简洁的英语表达复杂的思想。

论文结构：掌握学术论文的标准结构，如引言、文献综述、方法论、结果分析、结论等。

文献引用：学习如何正确引用文献，避免抄袭。

3.模拟训练

选择历年真题进行练习

练习内容：

按照竞赛要求和时间限制，完成从问题分析、模型构建、求解到论文撰写的全过程。

重点关注解题思路、模型选择和论文结构。

二、赛中规划：如何高效完成比赛？

1. 选题阶段

①仔细分析题目

理解问题：

认真阅读题目，理解问题背景、要求和限制条件。

关注题目中的关键词和关键数据。

评估题目：

分析题目的类型（如优化问题、预测问题等）和难度。

评估团队的能力和优势，选择一个既能激发团队热情，又能充分发挥团队优势的题目。

②团队讨论决策

多角度分析：

团队成员从不同角度分析题目，例如建模难度、数据可获得性、编程复杂度等。

权衡利弊：

讨论每个题目的优缺点，并考虑团队的资源限制。

达成共识：

充分听取每个成员的意见和建议，最终达成共识，确定选题。

2. 解题与建模阶段

问题分析

明确目标：

深入理解题目所描述的实际问题，明确问题的关键要素和目标。

转化问题：

将实际问题转化为数学问题，确定需要解决的具体数学问题和目标。

模型构建

选择模型：

根据问题的特点和要求，选择合适的数学模型，例如线性规划模型、微分方程模型、回归模型等。

假设与简化：

对模型进行合理的假设和简化，以便于求解。

构建模型：

构建出能够反映问题本质的数学模型。

编程实现

模型转化：

使用编程语言将模型转化为计算机程序。

数据处理：

进行数据处理，包括数据清洗、转换和分析。

模型求解：

实现模型的求解算法，并对结果进行验证，确保程序的正确性和稳定性。

结果验证：

验证结果的合理性和准确性，并根据需要进行调整和优化。

3. 论文撰写阶段

团队分工合作

明确分工：安排成员负责不同的部分。

协同写作：

团队成员之间保持密切沟通，确保论文的连贯性和一致性。

反复修改完善

初稿完成：

完成论文初稿后，团队成员要对论文进行多次修改和完善。

检查内容：

检查论文的结构、内容、语言等方面的问题。

提出建议：

团队成员之间互相提出修改意见和建议，不断优化论文质量。

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在当今竞争激烈的教育环境中，如何帮助学生提升综合能力、扩展知识视野、培养跨学科素养，成为了教育者和家长们的重要课题。HiMCM数学建模竞赛正是这样一个平台，它融合了数学、计算机、英语等多学科知识，为学生未来的专业选择和深造研究提供了良好的基础。

一、选题阶段：避免“假创新”与“无根基”

误区1：盲目追求热点

现象：部分团队为彰显创新性，选择前沿领域（如量子计算、元宇宙），但因缺乏基础研究导致模型漏洞频出。

解决方案：

优先选择可量化分析的实际问题：如城市交通流量优化、教育资源分配、医疗资源调度等，这类问题数据易获取且模型验证路径清晰。

结合课程与兴趣：参考AP/IB/A-Level课程中的实际案例，确保选题与已有知识体系衔接。

误区2：过度依赖文献

现象：直接套用经典模型（如VRP车辆路径算法、线性回归）导致原创性不足，评委易识别“模板化”思路。

解决方案：

基于经典模型进行改进

结合现实数据：通过本地调研或开放数据集（如政府公开数据）调整模型参数，体现针对性。

二、建模过程：平衡“复杂性”与“可行性”

误区1：模型过于复杂

现象：为追求技术深度强行引入复杂算法，但因时间不足导致模型无法收敛或结果不可解释。

解决方案：

遵循“简单模型优先”原则：优先使用基础数学工具（如线性规划、统计回归），仅在必要时引入复杂算法（如需预测时使用LSTM）。

分阶段验证：先构建简化模型验证核心逻辑，再逐步增加复杂度（例如：从静态模型扩展到动态模型）。

误区2：数据验证缺失

现象：直接使用网络公开数据集（如Kaggle）时，未验证数据分布的合理性，导致模型结果失真。

解决方案：

数据预处理与检验：

缺失值处理；

统计检验；

数据来源标注。

三、论文写作：规避“低级错误”与“表达陷阱”

误区1：摘要信息缺失

现象：摘要仅描述建模步骤，未提及核心结论与社会价值，导致评委快速淘汰。

解决方案：

摘要四要素结构：

1. 1. 1. 问题重述：简明扼要说明选题背景。
      2. 方法创新：突出模型改进点。
      3. 结果验证：量化结果。
      4. 社会价值：关联实际意义。

误区2：图表滥用

现象：过多使用3D图表、复杂配色或冗余信息，干扰读者理解。

解决方案：

图表设计原则：

直观极简：优先使用柱状图、折线图、散点图，避免3D透视。

标题即结论：在图表标题中直接标注关键发现。

误区3：格式违规

现象：提交格式不正确（如字体不统一、行距错误）、嵌入字体不显示，导致论文评分扣分。

解决方案：

排版工具推荐：

LaTeX：建议使用LaTeX排版。

兼容性检查：通过Adobe Acrobat Pro导出PDF，避免字体嵌入问题。

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HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）作为一项以解决实际问题为核心的国际赛事，其跨学科性与量化分析能力要求，与IB、AP、A-Level等国际课程体系形成高度互补。以下是具体衔接与赋能路径：

一、IB课程体系的深度衔接

HiMCM的建模过程与IB数学课程的“数学建模项目”高度契合。例如：

IB数学AA：强调理论推导与数学证明，适合在HiMCM中构建严谨的数学模型（如微分方程预测生态变化）。

IB数学AI：侧重实际应用与数据处理，适合HiMCM中利用统计学或机器学习方法分析社会问题。

拓展论文（EE）与知识论（TOK）：HiMCM的全英文论文撰写可直接转化为IB EE的学术训练。

二、AP/A-Level学科的强化应用

1.AP课程的量化能力迁移

AP微积分/统计学：HiMCM中常见微分方程建模或回归分析，需熟练应用AP微积分中的导数/积分计算及统计学中的假设检验。

AP计算机科学原理（CSA）：Python编程在HiMCM中的数据可视化（Matplotlib）、算法实现（如蒙特卡洛模拟）直接对应AP CSA的编程实践要求。

2.A-Level课程的专业深度整合

A-Level数学/进阶数学：HiMCM中复杂的线性规划、优化模型（如物流调度）需调用A-Level数学中的矩阵运算与微积分知识。

A-Level物理/化学：工程类赛题（如桥梁承重设计）可通过A-Level物理的力学分析与材料科学知识进行量化建模。

三、跨学科项目的赋能路径

1.IB课程的IA（内部评估）与EPQ（拓展项目）

对于选修 IB 环境系统与社会（ESS）、AP 环境科学的学生，HiMCM 赛题（如生态保护、气候变化影响评估）可作为课程项目的延伸，助力完成 IA（内部评估）或 EPQ（拓展项目）的深度研究。

2.AP课程的Capstone项目与科研衔接

HiMCM的团队协作与论文写作能力可直接迁移至AP Capstone项目的“研究设计”与“学术写作”阶段；

对于计划申请STEM专业的学生，HiMCM的建模经验可作为AP Research的补充。

四、竞赛与课程协同的备赛策略

1.时间规划与资源整合

IB学生：将HiMCM备赛与IB课程进度同步；

AP学生：结合AP统计学/CSA的学期项目，提前训练HiMCM所需的数据处理与编程技能。

2.导师资源与培训支持

利用课程教师或竞赛辅导机构的跨学科指导。

3.申请加分

在申请文书或面试中，通过HiMCM案例展示“量化分析能力→跨学科思维→解决实际问题”的完整逻辑链条。

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HiMCM作为全球三大中学生数学建模竞赛之一，由美国数学及其应用联合会（COMAP）主办，已有25年办赛历史。这项面向全球高中生的学术赛事每年吸引来自20余个国家的近千支队伍参赛，累计参赛人数突破4万人，其学术含金量获得英美加新等国家顶尖院校及国内985高校的广泛认可。

区别于传统数学竞赛，HiMCM采用团队合作模式，要求4人组队在14天内完成从问题分析、模型构建到论文撰写的完整科研流程。2025年最新赛程已确定为11月6日-19日，参赛者可通过COMAP官网注册报名。

一、HiMCM赛事收获详解

（一）短期升学优势

HiMCM奖项设置分为五个等级：O奖（特等奖）≤1%、F奖（提名奖）≤7%、M奖（一等奖）约14%、H奖（二等奖）约30%、S奖（成功参赛奖）。

据历年数据统计，获得M奖及以上奖项的参赛者，在美本TOP30院校录取中具有显著优势，特别是在数学、工程、计算机等专业申请中，相关建模经历已成为重要加分项。

（二）长期能力培养

学术研究能力：通过"模型假设-建立-求解-验证"的完整流程，培养科学研究的系统思维

跨学科应用：近年赛题涵盖物流优化（仓库布局）、交通管理（铁人三项赛事规划）、文保安全（美术馆布防）等现实议题

团队协作机制：典型分工包括模型构建（需数学建模能力）、算法实现（需Python/Matlab编程）、论文撰写（需学术英语写作）

数据处理能力：涉及三维曲面拟合、支持向量机等高级数据分析技术

二、参赛常见问题权威解答

组队要求：需在校教师担任指导，禁止家长参与。建议跨年级组队（初三至高三），最优组合为数学建模+编程+写作能力互补

成果呈现：论文限25页（不含代码附录），需采用COMAP官方模板，建议配置Latex专业排版

数据使用：部分赛题提供基础数据集，允许使用公开数据源补充

时间规划：建议提前1学年准备，至少完成2轮模拟训练。

三、成都国际学校考生高效备赛策略建议

对于成都备考HiMCM（美国高中生数学建模竞赛）的同学来说，这不仅是一次数学应用能力的深度检验，更是拓展国际视野、提升自我、站上国际舞台大放异彩的绝佳机遇。

我们位于成都的专业校区，深耕数学竞赛培训领域多年，拥有一支经验丰富、专业过硬的师资队伍。凭借多年的教学沉淀和对竞赛的深入理解，我们为成都的考生们提供全方位、系统化的HiMCM备考支持，助力大家在竞赛中崭露头角。

（一）能力培养路径

数学基础：概率统计、线性代数、微分方程核心模块

编程技能：Python数值计算（Numpy/Pandas）、可视化（Matplotlib/Seaborn）

论文写作：学术英语表达、数据可视化呈现、文献引用规范

（二）获奖团队配置

O奖团队配置为：数学建模（2人，分别负责理论推导和实际应用）+编程实现（1人，主攻算法优化）+论文统筹（1人，协调写作与可视化呈现）。

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每年，HiMCM都吸引着近千支队伍参加，他们争夺的仅为1%的“Outstanding Winner”（O奖）特等奖。那么HiMCM有没有标准答案？新手冲刺HiMCM竞赛O奖有哪些策略？

一、HiMCM有没有标准答案？

1.现实导向性​​

题目源自能源管理、公共卫生、交通优化等真实场景，参赛队伍要从两个选题中任选一个。

2.开放性设计​​

无标准答案框架，鼓励创新解法。

3.评分标准

赛事组委会的评审更感兴趣的是参赛队伍解决问题的方法，所以即使是不太完整的解决方案也能提交，评委会根据上述的0个维度去评判你所在的队伍是否具备某个奖项的获奖资格。

二、新手冲刺HiMCM竞赛O奖有哪些策略？

1.组建优质团队

团队规模

官方建议：官方建议团队人数为1至4人，但考虑到任务的复杂性和工作量，3至4人是最理想的选择。

能力互补

多样化能力：选择队友时，应注重能力互补，而不是选择同质化能力的队友。一个优秀的HiMCM团队应包括以下能力的成员：

建模能力：擅长数学建模，能够将实际问题转化为数学模型。

算法能力：熟悉各种算法，能够进行数据分析和模型优化。

理工科背景：具备扎实的理工科知识，能够理解和应用相关理论。

英文写作能力：能够撰写逻辑清晰、结构完整的英文论文。

团队协作能力：擅长沟通与协作，能够在高压环境下高效工作。

2.时间规划

赛前准备

充分准备：在比赛前的几个月内，进行充分的准备，包括学习相关知识、熟悉常用工具和软件等。

赛程安排（14天）

1.第1-3天：

选题与文献调研：选择合适的题目，至少阅读10篇相关论文，了解当前研究动态。

制定假设清单与模型框架：根据文献调研结果，制定假设清单，并初步构建模型框架。

2.第4-10天：

模型构建与敏感性分析：进行详细的模型构建，并进行敏感性分析，验证模型的稳定性和可靠性。

每日同步进度：每天进行进度同步，确保团队成员之间的信息畅通。

3.第11-13天：

论文撰写与审核：开始撰写论文，确保论文结构清晰、逻辑严谨。同时，进行多次审核，检查论文的准确性和完整性。

4.第14天：

最终检查与上传：再次检查论文的内容和格式，确保没有错误。然后，将论文压缩并上传至指定平台。

3.进行大量真题训练

提前模拟：在比赛前，进行大量的真题训练和模拟练习，熟悉比赛流程和题型。

分析总结：每次模拟练习后，进行详细的分析和总结，找出不足之处，并加以改进。

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