LPL2019春季赛数据.sql文件优化

这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术，考察了考生对这些技术的理解和应用能力，是国家级考试比赛的宝贵参考资料。

Matlab特征点代码：利用挤压激励和残余网络进行反欺骗。这个存储库包含了重现我们在Interspeech 2019论文中核心结果的代码。如果您发现这些代码对您有帮助，请引用@article{lai2019assert，标题={ASSERT: 挤压激励和残余网络进行反欺骗}，作者={Lai, Cheng-I and Chen, Nanxin and Villalba, Jes{\'u}s and Dehak, Najim}，期刊={arXiv预印本arXiv:1904.01120}，年={2019}}。摘要：我们将提交我们的挤压激励和残余网络（ASSERT）系统文件至JHU，参加ASVspoof 2019挑战赛。自ASVspoof挑战赛开展以来，反欺骗问题越来越受到关注，ASVspoof 2019专注于应对文本到语音、语音转换和重播等三种主要攻击类型。ASSERT基于前期关于深度神经网络（DNN）的研究。

图像导入和缩放：导入数据集，调整图像大小，归一化像素值。 模型构建：部署 EfficientNetB7 模型，记录模型信息。 相似度向量数据集：创建特征向量数据集，通过神经网络处理每个图像。 相似性度量：计算 Jaccard 和余弦相似度，搜索最佳匹配。 可选项：微调模型，裁剪图像。

SQL竞赛最终赛试题

2019年条形码数据库总计1084868条数据，已验证导入数据库无乱码。搜索“五粮液”可找到321个条码数据，搜索“海飞丝”可找到225个条码数据，数据包含条码编号、商品名称、容量、单位、产地等信息。

美赛概览： 96 小时团队建模竞赛，解决实际问题，提交建模报告。 备赛心得： 熟悉规则、抓住关键、分工合作、多实践。 往年试题： 可在官网（http://www.comap.com/undergraduate/contests/mcm/）查询。

根据2019年5月最新的行政区划数据整理，提供了三级联动SQL数据文件，包含名称、级别和上下级关系字段。

2024年美国数学建模竞赛（简称美赛）的ABCDEF题目翻译内容

2019年国赛C题数据分析二等奖作品——论文+代码 银行的借贷是中小微企业发展的命脉，为了帮助银行科学地对中小微企业确定信贷决策，从财务维度、客户维度、信誉维度、内部业务维度四个方面分析，以决策树模型、聚类分析为基础建立了多变量信用风险判别模型。 针对问题一：通过查阅文献资料，首先在四个维度的基础上，确立了对于信贷风险分析具有决定性作用的7个指标：销售净利率、成本费用收益率、负数税额比率、有效发票率、营业额增长率。借助主成分分析法确定了其中较为重要的因素，并对附件1中的123家企业的信贷风险进行了量化评分，后根据评分采用聚类分析，将企业的信贷风险的等级划分为5类：高风险、较高风险、中风险、较低风险、低风险。根据信贷风险的不同等级在总企业中的占比，进行了不同等级企业的贷款额度粗划分。运用目标规划模型，确定以银行所获最大利润为目标函数，并运用拟合，得到贷款年利率与客户流失率之间的函数关系，最终确定了不同等级对应的贷款年利率，得到相应的贷款政策。 针对问题二：应用决策树对附件2中的302个企业进行信誉等级评估和是否违约预测，并将预测值转化为信贷风险的评价参量，在问题一的模型基础上进一步完善了信用风险评估。