1.Summary（摘要）（⭐⭐⭐⭐⭐）
摘要是重中之重，美赛第一轮筛选就是通过摘要，不看文章主体，筛选出S奖，摘要总体采用总分结构，尽量精简（后期会出摘要写法教程哦）
2.Introduction（简介）
包括
2.1Problem Background(问题背景)
2.2Restatement of the Problem（问题重述）
2.3Our work（流程图）（⭐⭐⭐）
最重要的当属Our work了，直接制作出全文的流程图，评委可以对全文的模型和结构有初步的了解，可以提前准备~
3.Assumption（假设）
这里要注意一点，美赛不光要写出模型的假设还要解释一下假设的原因哦~
4.Notations（符号说明）
采用三线表，列出模型中的重要符号，并加上简单的解释
5.Data Preprocessing（数据预处理）（⭐⭐⭐）
包括
5.1Data collection（数据收集）
5.2Correction of Anomalous Values（异常值检验）
5.3Filling Missing Data（缺失值填补）
5.4Data Transformation（数据转换）
数据清洗部分，有时间会更新详细方法~
6.XX Model（XX 模型）（⭐⭐⭐⭐⭐）
论文主体，对于每一问建立了什么模型，建立的过程中遇到了什么问题，如何解决优化的，都要写出来。
要注意，建模比赛建模才是关键，尽管画图很重要，但模型不好，画出花来也拿不了好奖，说不定第一轮筛选摘要就被pass了
7.Sensitivity Analysis（灵敏度分析）（⭐⭐⭐⭐⭐）
这也是美赛不可缺少的部分，灵敏度和鲁棒性分析，可以检验模型的好坏和稳定性，是对模型整体检验的一个重要指标。
8.Model Assessment（模型评估）
8.1Strengths（模型优点）
8.2Weaknesses（模型缺点）
此部分，优点要比缺点多，优点尽量写自己的改进方法的优点，缺点尽量写那种不可避免的缺点。
9.Reference（文献引用）
10.Letter/Memo（新建/备忘录）（⭐⭐⭐）
美赛大部分最后都会要求写一封信之类的，也是变相的总结一下全文的内容和成果，可以提前看一下往年优秀论文这部分的排版，可以提前准备相应的模板~
11.Appendices（附录）
美赛没有对附录有严格的要求，但因为全文有25页的限制，所以条件允许的情况下可以放一页。
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