本主题提供了根据中国大学生数学建模竞赛（国赛）整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。

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2019ZJU_夏季研究 任务是按照论文中的说明重述论文并重做实验。 描述 在教授的指导下，使用Tensorflow实施时空多图卷积网络，以预测乘车需求。 使用的软件包和方法：Tensorflow（1.14），LSTM（单向，三层），GCN（Chevb-net） 纸： 文献评论 本文提出了一种新颖的深度学习模型，称为时空多图卷积网络（ST-MGCN），用于更好地进行区域级乘车需求预测。 而且，该网络更多地关注于遥远区域之间的非欧几里德成对相关性，而不是像许多先前的研究那样关注欧几里德相关性。 这项研究中的挑战来自复杂的时空相关性。 一方面，在不同区域之间观察到复杂的依赖性。 另一方面，不同的时间观测值之间也存在非线性相关性。 为了解决这些挑战，团队首先将非欧几里得相关性（如邻域，功能相似性和区域之间的运输连通性）编码为多个图形。 然后，对于每张图，研究人员使用上下文门控的递归神经网络，

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将8个彩灯共阴极接地，阴极分别为EP1C3的8个I/O输出变化的电平，来控制彩灯的点亮，流水灯分不同的时段，指示灯有不同的显示模式，开始时刻LED流水灯从左到右依次点亮，第二时间段LED流水灯从右到左依次熄灭，第三时间段LED流水灯从中间向两边依次点亮，第四时间段LED流水灯从两边向中间依次熄灭，第五时间段LED流水灯由1,4点亮，然后2,5点亮……以此类推，最后完成一次循环又回到开始时刻，进入第二轮循环，来实现LED流水灯的控制实验。

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 编写程序，将某一个输入的位数不确定的正整数按照标准的三位分节格式输出  如当用户输入82668634时，程序应该输出82,668,634。  程序运行结果如下： a) 输入：82668634 b) 输出：82,668,634