chgpt可以搞数学建模（数学建模可以用c语言编程吗）

如何评价2024美赛d题?

1、对于如何评价2024年美国大学生数学建模竞赛（美赛）的D题，首先需要明确的是，赛题类型分为MCM（Mathematical Contest In Modeling）和ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling）。D题属于ICM，涵盖运筹学、网络科学、环境科学和政策等四个方向。

2、最后一天：检查报告，确保逻辑正确、数据准确，提交前做最后的润色。通过以上策略，我们能够有效地解决2024年美赛D题，并在规定时间内提交高质量的解决方案。

3、在选题方面，建议根据题目类型选择。优化类问题对新手友好度较低，因此除非有经验基础，不建议选择。相反，评价类和数据类题目则提供了更灵活的发挥空间。在论文撰写方面，摘要是关键，需确保内容准确、专业、逻辑清晰。排版和内容的充实同样重要，图表的使用可以有效提升论文的吸引力。

大模型画的饼,自动驾驶能消化么?

大模型为自动驾驶画出来的这张饼，很诱人。但能不能消化其实是另外一回事儿。 “现在说gpt上车都是噱头，车端还没有运转大模型的硬件条件。”贺翔说道。 理论上，大模型需要高规格的硬件配置，包含高性能计算能力、大容量内存和低时延等特点，但车载设备的硬件条件相对有限，无法提供足够的计算资源支撑大模型运行。

这次画的饼主要是朝向了两个方向，马斯克早在推特上做了预告，秘密宏图第三篇章的第一个饼画得比较大：一条可通向未来完全可持续能源之路。而另一个饼则是去年三月就画给投资者的，第三篇章的重点战略是将公司“规模”扩大到“极致”。只是，去年三月的马斯克还没沉迷于推特。

如此大的电池包，不仅极大地推升了整车的购车成本，对于整车布置和整车质量都是一个很大的负担。没有底层技术上的创新，光靠配置的堆叠肯定无法构建自己的核心竞争力。至于新势力最该关注的自动驾驶，FF91也没有太多可以分享的地方。

而无论是2016年提出5万美元的“平民神车”，或者是至今没投产的电动卡车，甚至是一直以来宣传的“完全自动驾驶”，都仿佛消失了一般。可以说，马斯克之前在特斯拉公开活动上大肆宣传的几款产品几乎没有商业化，到现在都还没上市，或者说已经完全被抛弃了。因而，马斯克大多数时候都是“雷声大、雨点小”。

从商业车自动驾驶来看，他们虽然在具体方式上有不一样之处，但基本都是“技术+运营”的模式下的变种。

如何评价2024五一数学建模竞赛?

1、准备2024各大数学建模竞赛的建议包括推荐的工具、论文研读学习方法、算法与模型学习、摘要表述及可视化展示。工具推荐包括谷歌学术、数据搜集整理工具、辅助写作工具如ChatGPT、翻译工具deepl+ChatGpt、流程图制作工具visio等。

2、难度评估：中等难度。问题涉及数学建模和优化算法，需要设计最优的切割路径方案。适合机械制造、工业工程、应用数学等专业的同学，具有较高开放度。可能用到的算法包括动态规划、贪心算法、遗传算法等。钢板切割问题是一个经典的优化问题，在工业生产中具有重要应用。

3、年五一杯数学建模竞赛进阶思路与尾声建议：进阶思路：深化模型构建：在初步建立模型的基础上，进一步细化模型参数，考虑更多影响因素，以提高模型的准确性和实用性。尝试使用不同的数学方法或算法来优化模型，如机器学习、深度学习等，以探索更优的解决方案。

4、小国赛因其赛题风格与高教社杯国赛相似，但难度适中、获奖率高，成为数学建模新手和有一定经验同学的优先选择。通过数维杯，参赛者能够积累宝贵经验，提高自身在国赛中的竞争力，相当于获得了一张半入场券。目前，数维杯在国内高校中具有较高影响力，是保研、综合测评、创新奖学金等评定的重要竞赛之一。

5、在数学建模竞赛中，寻找突破点至关重要。本文以2024年五一杯（B题）为例，提供深入的数学建模进阶思路与完整代码解析，旨在帮助参赛者全面理解解决复杂问题的策略。本文将重点放在一个具体的交通网络案例上，指导如何在特定网络结构下优化交通流量分配，以提高网络的鲁棒性和可达性。

6、竞赛包括选择题、填空题和解答题，难度从易到难，涵盖数据分析、优化建模、微分方程建模等数学建模各个方面。竞赛形式为团体赛，每支队伍由不超过3名学生组成，需在规定时间内完成题目并提交答案。