分享人：武汉大学Lynn学长，2019年建模国赛一等奖，2020年美赛A题F奖。

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如果想要O奖和F奖，需要信息充分的摘要，还有对问题本质的洞察，思路清晰，技术含量，建模过程要有说服力的检验。

优缺点分析，就是你不能光夸自己，模型不对的地方也要说出来。万一人家要用你这个模型，人家会注意这个问题。还需要有实际意义的结论，这也是一个加分点，也可以没有。

我之前看过一篇国赛分析，是一篇数据处理，好像和眼科病床有关。它需要有正态分布检验这种步骤。很多论文没有，拿上数据直接做，最后结果也不好说。但是做了正态分布检验的队，分数都不错。因为注意到这一点的论文，整体来说是比较符合章法的。

美赛和国赛的差异就是，获奖等级越高，评阅次数越多，美赛O奖和F奖肯定比国赛一等奖含金量高一点。我之前觉得美赛含金量低，是因为得奖率太高了。后面我仔细研读，才知道这些东西。

对于一般的奖项，美赛没有那么难。所以大家要有信心，比如M奖和H奖，比国赛要粗糙一些，不要太担心。

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