【CSP】CSP-XL 2025辽宁复赛真题-第二题, 积分（points）

原创 于 2025-12-29 15:57:45 发布 · 219 阅读 · 0 ·
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本文提供了一份编程竞赛试题的部分参考答案，包含9道选择题的答案示例（ABBBB、CCDBC、BBACA）。特别说明其中第2题为函数式交互题，改编自ARC070F竞赛题，难度较高，要求选手独立完成。所有答案仅供参考，最终以官方公布为准。
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对于任意一维索引mid，转换为二维坐标，行号：row=mid/n，列号：col=mid%n。2、这个题目的特性是，每行的第一个元素 > 上一行的最后一个怨怒是，说明所有行是严格递增拼接的，使用上面的解法时间复杂度是O(m+n)，如果使用二分查找时间复杂度是O(log(mn))。m×n的矩阵，每行中的整数从左到右递增排列，每行第一个整数大于前一行的最后一个整数。给定矩阵和target，如果target在矩阵中，返回true，否则返回false。// 取余 → 得到“在该行中的偏移”→ 向下走（排除这一行）；
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在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
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AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
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