2020年美赛特等奖论文.rar

2017年美赛特等奖论文及标题加翻译（全部）。
2017年美赛特等奖论文及标题加翻译（全部），包括A,B,C,D,E,F所有标题美赛论文。

2016年建模美赛O奖论文集(全部）ABCDEF题O奖论文合集往年的在其他的帖子

2019年美国大先生数学建模竞赛（MCM）B题特等奖论文一篇,无水印。
2019MCMProblemB:SendintheDrones:DevelopinganAerialDisasterReliefResponseSystem1908286.pdf

2016-MCM-A-42221特等奖论文翻译（中英文对比版）.pdf

亚太地区大先生数学建模竞赛（AsiaandPacificMathematicalContestinModeling）是由亚太地区大先生数学建模竞赛组委会、数学家（原校苑数模）共同举办的一次亚太地区大先生学科类竞赛，本次竞赛时间为4天，参赛对象为全日制在校大先生，参赛队由1-3名大先生组成。
竞赛的试题及试题材料均为英文，要求先生答题也应为英文书写，是美国大先生数学建模竞赛之后，又一级别为国际级的数学建模赛事，也是美国大先生数学建模竞赛开赛前的一个大型赛事。

2019年美赛D题O奖论文合集，包括7篇O奖优秀论文

本书是《ACM图灵奖--计算机发展史的缩影》一书的姊妹篇。
IEEE计算机先驱奖已经颁发了20届，共有108位计算机科学技术工作者获奖，其中有22位也是图灵奖的获得者。
IEEE计算机先驱奖兼顾的范围较广，并打破了东西方的界限，有一批前苏联和东欧国家的学者入围。
这都有利于读者更全面地了解世界各国计算机发展的情况。
在系统设计与开发，尤其是在硬件方面为计算机科学技术的发展作出卓越贡献的学者均被包括在内。
本书对于我国年轻的计算机工作者及所有对计算机发展史感兴味的读者来说都是一本难得的收藏之作。

参加美赛的同学可以好好学习下，总共32篇，6种题型都有,A题5篇，B题5篇，C题5篇，D题6篇，E题7篇，F题4篇，本人花钱购买，还有的是本人整理

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。