全网通报|2024年美国大学生数学建模竞赛作弊后果提醒！！！

距离2024年美赛已经过去两天了，大家也进展到比赛的关键时刻，为了不让我们的努力前功尽弃，数乐君为大家整理有关美赛违规注意事项和一些 会被判定为作弊 的情况以及 防止DW的基本要素 ，希望你能派上用场。

01

什么是DW事件？

官方定义：Disqualified – W：

1.COMAP确定该论文，全部或部分已共享或发布，或者发现一个或多个团队成员已通过交互式网站或电子媒体获得了帮助。

2.在竞赛期间，严格禁止在任何地方发布或共享问题陈述的全部或任何部分，你的解决方案或部分解决方案。

3.也禁止获取任何其他人的解决方案的全部或任何部分。

4.竞赛规则禁止在团队成员之外寻求帮助，也禁止通过任何媒介获得帮助。

5.COMAP在比赛期间持续监视Internet，包括正在公开讨论比赛解决方案的网站和社交媒体。

简单来说，DW就是主办方认为参赛队伍存在作弊行为。

02

参加美赛防止DW攻略

1.引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料)必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中均明确列出。

论文需要包含标注的来源，逐字记录的文本或从Internet提取的信息，团队成员使用来自外部来源的所有信息、想法、数据、算法等必须记录原始来源，并正确引用。

目前只有国赛和美赛是设置查重的，所以论文需要在保持在一定的查重率内，国赛一般不超过25%，美赛可以作为参考。

2.比赛期间，严禁在互联网或任何地方发布或共享你们的论文和思路解析

在竞赛期间，严格禁止在任何地方发布或共享问题陈述的全部或任何部分，你的解决方案或部分解决方案。也禁止获取任何其他人的解决方案的全部或任何部分。

3. 竞赛规则禁止在团队成员之外寻求帮助，也禁止通过任何媒介获得帮助。

（包括指导教师）涉及赛题讨论、思路分享，抄袭、代做、辅导等有关的问题。这里要着重说一下思路分享和代做，这两个真的是害人害己，每年专门会有很多之前拿过奖的同学或违规机构来以营利目的帮助参赛者作弊，这一点严重干扰了竞赛的正常规则，也让数学建模竞赛发展失去了本身的定位和初衷，影响力当代大学生创新能力的提升，想必不久将来，会出台新的政策来严厉打击竞赛这种乱现。

COMAP在比赛期间持续监视Internet，包括正在公开讨论比赛解决方案的网站和社交媒体。

4. 遵守参赛规则进行参赛

1）MCM / ICM竞赛现在有25页的限制。整篇参赛论文不得超过25页，包括摘要页、论文正文、参考文献列表、目录、注释、附录、代码和任何赛题的特定要求。

2）除团队控制编号（Control Number）外，参赛论文中不得出现可识别参赛学生，指导教师，所在学校的任何信息。

3）论文必须以Adobe PDF电子文件形式提交，用英文写作，为易读字体，字号至少为12号。论文主体部分必须在问题说明中指定的页数限制内。

不完整的论文，或者没有完全解答的论文也可以提交，评审组的鉴定完全根据论文使用的方法和手段，评审结果不是分数，而是级别。

5.正确提交论文

不要使用“超大附件”或“云附件”功能，使用团队的控制编号作为文件附件的名称。例如：2012345.pdf。

论文发送后，邮件显示发送成功即代表COMAP已经收到你提交的解决方案。

官方要求提交 Adobe pdf格式，其实wps另存为pdf格式也可以

在电子邮件的主题行中，输入团队的控制号码。例如：2012345。每封电子邮件限制一个团队解决方案文件。(严禁一次传多个文件)

注意：附件必须小于17MB。不要使用诸如Google Docs之类的云服务。您的电子邮件必须包含Adobe PDF附件。不要使用任何邮箱提供商提供的云或其他形式的大文件解决方案！

解决方案的每个页面都必须在页面顶部包含团队控制编号和页面编号。在每个页面上使用页面标题-例如：Team # 204321, Page 6 of 13。

03

论文查重网址推荐

网址：https://cx.cnki.net

知网学术不端系统的数据库包含博士和硕士学位论文、期刊和会议论文、专利、网页数据、图书等文献资源。

官方明确通知

本届与往年不同美赛官方明确是指出可以使用人工智能工具和模型语言，这一举措，将会使参赛过程更加便捷，提高参赛效率，不过对于正确使用人工智能也给出了明确需求:

2024美赛使用AI具体要求:

1、在报告中清楚说明使用 LLMs 或其他AI工具的情况，包括使用了哪个模型以及用途。请使用内联引文和参考文献部分。在您的 25 页解决方案之后，附上"人工智能使用报告”(以下所述)。
2、验证由语言模型生成的内容和任何引用的准确性有效性和适当性，并纠正任何错误或不一致之处。

3、提供引用和参考文献，遵循提供的指导方针请仔细检查引用以确保其准确性并正确引用。
4、由于 LLMS 可能会从其他来源复制大量文本请留意可能存在的抄袭风险检查原始来源以确保您没有剽窃他人的作品
引用和参考文献说明:
请仔细考虑如何记录和引用团队选择使用的任何工具。许多样式指南开始纳入AI工具的引用和参考政策。请使用内联引文，并在您的25页解决方案的参考文献部分列出所有使用的 AI工具。
无论团队是否选择使用AI工具，主要解决方案报告仍限制在25页。如果团队选择利用 AI，在报告结束后添加一个名为"人工智能使用报告"的新章节。这个新章节没有页数限制，并且不计入25 页解决方案的范围之内

美赛论文需要避开的坑

1.是否写成中式英语:"seeing in Figure 1"?字体是否新罗马?
2.图片，表格是否编号，是否做题注，题注位置没有做到表上图下·
3.公式是否编号!
4.Word中的图表那个边框有没有去掉,

5.Excel画出的默认图有没有改成好看的,
6.句子是否存在语病?大量的一逗到底?
7.在甩出了一段公式之后，有没有做必要的说明，很久没有出现的符号再次出现有没有给予读者必要的提示:
8.参考文献格式是否规范?是否存在未翻译的中文?
9.问题重述是否复制粘贴原文?
10.摘要是否超过一页?
11.摘要是否放上兄余的图表?
12.从外界获得的图标、数据是否标注了交叉引用(latex:\cite# word:引用-交叉引用)，水印是否去掉?
13.三线表是否规范:
14.多项式拟合是否有道理?
15.对少于1000个数据使用Neural Network，这会导致过拟合·

16.是否对分类问题使用Matlab的神经网络回归工具箱:
17.图片，表格是否编号，是否做题注，题注位置没有做到表上图下·
18.Copy他人成品论文时，是否对其中出现的专业概念做出解释?
19.是否存在兄余的 推导/运算 过程?
20.对于模型没有假设的部分是否存在严谨可靠的证明?21.是否对分类问题使用Matlab的神经网络回归工具箱22.灰色预测模型是否滥用?
23.AHP的专家系统是否找到论文根据?
24.是否做了robust的检测?
25,运用方法中间的重要的运行结果是否列出?例如图论的距离矩阵，AHP的成对比较矩阵。
26.对模型运行的结果能否得出结论\联系常识做出解释,
27.排版是否美观?是否有大段的留白?
28.是否直接挂程序运行截

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