大模型的“5年高考3年模拟”数学题来了，还是加强强强版！微软、加州大学洛杉矶分校（UCLA）、华盛顿大学（UW）联合打造全新多模态数学推理基准数据集。名为“MathVista”。涵盖各种题型共6141个问题，来源于28个现有的多模态数据集和3个新标注的数据集。这下想要知道一个大模型数学水平怎么样，直接让它来做这份试卷。12个最新的大模型已经抢先体验了一把试题难度。一份112页的详细评测报告连同数据集一起发布。报告显示，面对MathVista中丰富的任务类型、推理方式和图像类型，即使是当前最先进的GPT-4V做起来都有“挫败感”，准确率为49.9%，和人类还有10.4%的差距。Bard排名第二，
2023年第十二届数学建模国际赛小美赛A题太阳黑子预测原题再现： 太阳黑子是太阳光球上的一种现象，表现为比周围区域暗的暂时斑点。它们是由抑制对流的磁通量浓度引起的表面温度降低区域。太阳黑子出现在活跃区域内，通常成对出现，磁极相反。它们的数量根据大约11年的太阳周期而变化。 单个太阳黑子或一组太阳黑子可能在任何地方持续几天到几个月，但最终会腐烂。太阳黑子在太阳表面移动时会膨胀和收缩，直径从16公里（10英里）[1]到16万公里（10万英里）。一些较大的太阳黑子不用望远镜就能从地球上看到。当它们第一次出现时，它们可能以每秒几百米的相对速度或自行运动。 太阳周期通常持续11年左右，从10年到1
铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，数维杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~来看看认证杯（D题）！完整内容可以在文章末尾领取！问题重述：在光学设备领域，当我们使用普通光学望远镜在弱光条件下观察远处目标时，光圈越大，望远镜中进入的光线就越多。望远镜的放大倍数越大，视野就越窄，图像就越暗。然而，放大倍数越高，目标就越大，观察到的细节就越多。为了在弱光条件下比较望远镜的适用性，蔡司公司采用了一种经验公式，称为黄昏系数，定义如下：TF=m×dTF=\sqrt{m\timesd}TF=m×d其中m为放大倍数，d为物镜直径（以毫米为单位）。黄昏系数是一个用于比较在低光条件下使
当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们来看看认证杯的A题！完整内容可以在文章末尾领取！Task1:请预测当前太阳周期和下一个太阳周期的开始和结束时间；时间序列分析：趋势（Trend）：表示数据长期上升或下降的方向。趋势可以通过拟合多项式或其他非线性函数来建模。在太阳活动中，趋势可能表示太阳黑子数量随时间的总体增加或减少趋势。季节性（Seasonality）：表示数据在特定时间范围内的周期性变化。太阳活动通常以约11年的周期性变化为主。残差（Residuals）：指的
铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，数维杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~来看看认证杯（C题）！完整内容可以在文章末尾领取！题目重述题目一：雪崩风险预测模型的建立雪崩是一种极具危险性的自然灾害，预测雪崩发生的风险对于采取预防措施至关重要。我们希望建立一个雪崩风险预测模型，以确定雪崩发生的可能性。请完成以下任务：确定参数：找到有用且易测量的参数，用于评估雪崩发生的风险。这些参数可以包括但不限于气温、陡坡度、积雪深度、植被覆盖、地形复杂性等。建立预测模型：使用选定的参数，建立一个机器学习模型，例如随机森林，以预测雪崩发生的可能性。确保模型能够适应不同环境条件和提供良好
导读：关于大学数学教材的吐槽似乎从来没停止过。有人慨叹：数学教材晦涩难懂。错！难懂，起码还可以读懂。数学教材你根本读不懂；也有人说：数学教材简直就是天书。数学教材有好有坏，这话不假，但更多情况下是适合与不适合。不知道怎么选择？这些国内外数百所高校的核心教材，畅销几十年的神作，赶快囤起来慢慢啃吧！基础👇优美的数学思维：问题求解与证明（原书第2版）作者：约翰·P.丹吉洛道格拉斯·B.韦斯特译者：汪荣贵、孙毅、张桂芸推荐语：让热爱数学的人体会到绝处逢生的喜悦，让讨厌数学的人从此爱上数学。以大量生动有趣的问题求解实例为背景，使用通俗易懂的语言，深入浅出地介绍优美的数学思维和严谨的证明方法。数学分析（原
铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，数维杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~完整内容可以在文章末尾领取！来看看认证杯（A题）！问题重述：太阳黑子是太阳光球上出现的暂时比周围区域更暗的斑点现象。它们是由于磁通量的浓集而引起的表面温度降低区域，抑制对流而形成的。太阳黑子通常出现在活跃区域内，通常成对出现，具有相反的磁极性。它们的数量根据大约11年的太阳周期而变化。我们需要预测太阳黑子，通常我们需要将结果在月度基础上进行平均。问题一、请预测当前太阳周期和下一个太阳周期的开始和结束时间；预测太阳周期的开始和结束时间通常是基于太阳黑子活动的观测数据。我们可以使用时间序列分析方
当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们来看看认证杯的D题！完整内容可以在文章末尾领取！题目重述标题：低光观察的黄昏系数问题陈述：黄昏系数，通常在光学行业中使用，存在一些限制，无法有效地评估双筒望远镜在低光条件下的表现。为了解决这一问题，我们旨在制定一个更强大的度量标准，称为“黄昏系数”，该系数考虑了人眼的视觉特性以及CMOS视频记录设备在昏暗光照条件下的感应特性。任务：人眼模型的黄昏系数：考虑人眼在昏暗光照下的视觉特性，提出一个适用于直接由人眼观察的双筒望远镜的黄昏
文章目录1.条件2.模型分类3.SPSS处理时间序列1.条件1.使用于具有时间、数值两种要素2.数据具有周期性可以使用时间序列分解2.模型分类叠加模型【Y=T+S+C+I】序列的季节波动变化越来越大，反映变动之间的关系发生变化乘积序列【Y=TSC*I】时间序列波动保持恒定，可以使用叠加模型3.SPSS处理时间序列数据预处理——开头结尾有缺失值，直接删掉即可定义时间变量：数据-定义日期和时间画序列图：分析-时间序列预测-序列图描述：【峰值、季节性\周期性、趋势】若具有季节性\周期性，则对序列分解：分析-时间序列预测-季节性分解。【模型类型：乘、加】【移动平均值：所有点相等(T为奇)、端点按0.5
问题重述信息技术和人工智能的迅速发展，特别关注大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在全球范围内的广泛应用，以ChatGPT为代表。这些模型在机器人导航、语音识别、图像识别、自然语言处理和智能推荐等领域表现出色，为人们提供了丰富、智能和便捷的体验。然而，随着这些技术的普及，也出现了一些潜在问题。首先，这些大型语言模型是基于文本训练的，而不同领域的语言和文化背景可能对生成的结果产生重要影响。其次，生成的文本可能存在语义偏见、逻辑不连贯和缺乏创造力的问题。最后，涉及隐私保护、版权保护以及学术不端行为等问题，特别是在学术领域可能存在使用AI生成论文导致的相关问题。因此，虽然
