为帮助同学们科学备赛、熟练掌握建模实战技巧，进一步培养和提升数学建模能力，数理学院联合计算机与人工智能学院于10月22 日下午15:00在数理学院3B302教室成功举办“扬帆逐梦，智汇同行——研究生数学建模竞赛经验分享会”。活动凭借实用的备赛指导价值，吸引了众多学生积极参与，现场交流提问踊跃，学术探讨氛围十分浓烈。本次分享会特别邀请到三位在多项国家级、省级建模赛事中斩获优异成绩的同学代表担任主讲嘉宾，为在场同学提供了极具针对性的备赛参考经验。

首先，24 级数学专业研究生胥倩同学带来精彩分享。胥倩提出 “黄金三角” 组队法，建议组建包含建模手、编程手与写作手的互补团队 —— 建模手负责将问题转译为数学语言，编程手承担算法落地与结果验证工作，写作手则专注学术表达与建模逻辑梳理。她强调选题需兼顾兴趣与可行性，先判断题目类型，再通过检索资源评估落地可能性；同时分享了优化、预测等竞赛高频模型及实用创新路径，提醒同学们避免为创新而创新，确保方法与问题适配。此外，她指出论文采用图表叙事方式，逻辑呈现更清晰；而且赛后要重点复盘团队协作机制与个人技能短板，为后续备赛积累经验。这场干货满满的分享，为在场同学提供了极具价值的备赛指引。

紧接着，24级应用统计专业研究生章舒皓同学结合华为杯、MathorCup 等赛事经验，先简要介绍备赛重点，包括筛选优质比赛、组建团队、学习核心算法及提前准备论文模板。随后聚焦论文科学性与严谨性，以实例拆解关键：摘要需凝练建模思路与创新点，数据可视化要直观呈现分析结果，逻辑结构需清晰有序。章舒皓特别提醒：“一篇好的建模论文，不仅要模型合理，更要语言严谨、表达规范”，强调文本需去口语化、图表标注 “表上图下”。整场分享干货满满，为同学们备赛提供了清晰指引。

分享会最后，23 级计算机科学与技术专业研究生程鑫因特殊情况以线上形式参与，围绕“人工智能工具在建模竞赛中的合理使用”展开主题分享。他重点介绍了 Python 与 Matlab 在竞赛中的实用价值，详细讲解如何借助这两款工具高效完成数据处理与模型求解，还现场演示了 AI 辅助下的模型生成与优化全流程，直观呈现 AI 工具对建模效率的提升作用。程鑫的分享不仅提供了 AI 与建模结合的实操方法，更打破了传统建模思路的局限，引发了现场同学对 “AI 赋能数学建模” 的全新思考，为大家探索竞赛新路径提供了重要启发。

本次经验分享会的举办，不仅为同学们清晰梳理了华为杯、MathorCup 等核心赛事的备赛路径，更让大家系统学习到丰富的竞赛经验与实用方法。未来，数理学院将持续加强竞赛指导与资源支持，进一步为同学们搭建成长平台，激励大家在学科竞赛的舞台上扬帆逐梦，智汇同行，以扎实本领突破自我，在建模实践中绽放光彩！