⑴ 数学建模常用十大算法和五大模型总结
在数学建模竞赛中，了解和掌握这些关键算法和模型将大大提高解决问题的能力。以下是整理的数学建模中常用的十大算法和五大模型，供你按顺序学习和应用。
首先是十大算法：
1. 蒙特卡罗算法，用于解决随机性问题。
2. 数据处理算法，包括拟合、估计和插值，对数据清洗和分析至关重要。
3. 规划类问题，涉及线性、整数、多元和二次规划，适用于资源分配和决策。
4. 图论算法，用于解决网络和路径相关问题。
5. 计算机算法，如动态规划、回溯搜索等，用于求解最优化问题。
6. 非经典优化算法，如模拟退火、神经网络和遗传算法，用于处理复杂优化问题。
7. 网格算法和穷举法，用于搜索空间较大的问题。
8. 连续离散化方法，用于处理连续和离散问题的转换。
9. 数值分析算法，解决数值计算中的精度和稳定性问题。
10. 图像处理算法，适用于处理视觉数据。
接下来是五大常用模型：
1. 预测模型，包括神经网络、灰色预测、线性回归、时间序列和马尔科夫模型等。
2. 评价模型，涵盖了模糊综合评价、层次分析、聚类分析等多种评估方法。
3. 优化模型，涉及规划模型、排队论、神经网络优化算法等，帮助你找到最优解。
4. 分类模型，如决策树、逻辑回归和随机森林，用于数据分类任务。
5. 统计分析模型，包括均值T检验、方差分析等，用于数据的描述和推断。
这些工具和模型是数学建模竞赛中的基础知识，深入理解和熟练运用将使你在解决问题时更加得心应手。祝你在学习和竞赛中取得好成绩！
⑵ 计算机中常用的系统软件采用了什么算法
调度算法
1.先来先服务算法（FCFS）：按照作业的先后次序进行调度
最简单的调度算法，对于短作业不利（平均周转时间延长），非抢占式
处理过程：
（1）按照作业提交的先后次序，分配CPU执行；
（2）当前作业占用CPU，直到执行完或阻塞（如申请I/O）让出CPU；
（3）作业被唤醒后（如I/O执行完成），不立即恢复执行，等待当前作业让出CPU后才可恢复执行。
2.短作业优先算法（SJF）：按照作业的长短顺序进行调度，短作业优先
⑶ 有哪些常见的计算机视觉算法
在人工智能的璀璨星河中，计算机视觉如同明亮的北极星，引领着技术的前行。它赋予计算机洞察世界的能力，通过一系列强大的算法，解锁了从基本图像处理到深度理解的无限可能。今天，让我们深入探讨几种在计算机视觉领域熠熠生辉的关键算法，见证它们如何塑造我们的智能世界。
图像分类是计算机视觉的入门课程，它将图像精确地分类到预设的类别中，如同赋予机器一双慧眼，辨别世间万物。
CNN以生物视觉系统为灵感，通过层层卷积与池化操作，自动捕捉图像的特征，它在物体识别、场景理解等领域展现了卓越性能，如同视觉世界的专家。
目标检测不仅识别物体，更精确地标记其位置，Faster R-CNN通过RPN和CNN的协同工作，实现了目标定位的高效与精确，是自动驾驶、安防监控中的得力助手。
YOLO，快速与精准并存的猎手，通过单一神经网络的魔法，实时捕捉目标，让实时分析和监控如行云流水般流畅。
图像分割如同为图像穿上隐形衣，U-Net以对称结构揭示了从局部到整体的视觉奥秘，医学图像分析中的细胞分割、器官定位，都得益于它的精细操作。
Mask R-CNN则在此基础上更进一步，生成像素级的掩码，将实例分割提升至全新的层次，为场景理解和交互式编辑带来革命性的变革。
SIFT和ORB，是图像世界中的密码解读者，SIFT通过关键点检测和不变性描述符，破解图像间的相似性，而ORB的结合旋转不变性，为移动设备上的AR应用提供了强大支持。
总结来说，计算机视觉算法的进化，如同一把钥匙，解锁了视觉信息的深层含义，无论是基础的分类，还是高级的定位和理解，每一款算法都在各自领域独领风骚。未来，随着技术的不断迭代，计算机视觉算法将更为强大，应用领域将更加广泛，引领我们进入一个前所未有的视觉智能新时代。