2023年亚太杯数学建模竞赛

有需要的赶紧上车 差2个人了 保2冲1

亚太跨校证书上有自己的学校名及自己的名字的证书

其余的我不做评价，我就拿一个东西来说明亚太2等奖是不是较为容易

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论文示例缩略图

   竞赛信息
   2023年第十三届亚太地区大学生数学建模竞赛(以下简称“竞赛”)是北京图象图形学学会主办的亚太地区大学生学科类竞赛，竞赛由亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织，欢迎各高等院校按照竞赛章程及有关规定组织同学报名参赛。

   2022年第十二届亚太地区大学生数学建模竞赛共有9700支队伍969所高校2万7千多名学生报名参赛。参赛高校覆盖北京大学、清华大学、浙江大学、同济大学、上海交通大学、复旦大学、四川大学、大连理工大学等全部的39所985高校和114所211高校。

   除中国大陆高校外，本次参赛队伍还有来自美国的加州大学伯克利分校、约翰斯霍普金斯大学、纽约大学；英国的密德萨斯大学、牛津大学、利物浦大学、诺丁汉大学、爱丁堡大学；德国的亚琛工业大学、 北黑森应用技术大学；俄罗斯的圣彼得堡国立建筑大学；澳大利亚的墨尔本大学、悉尼大学；马来西亚的马来亚大学；日本的東北大学；法国的巴黎先贤祠-阿萨斯大学；澳门地区的澳门城市大学、澳门科技大学、澳门理工学院、澳门大学；香港地区的北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、香港中文大学、香港科技大学、香港理工大学；中外合作的宁波诺丁汉大学、深圳北理莫斯科大学、西安交通利物浦大学等高校。

   目前竞赛具有较高的国际影响力，在国内高校中是作为美赛热身赛、保研加分、综合测评加分、创新奖学金等评定竞赛之一。

  【组织机构】
  主办单位：北京图象图形学学会、亚太地区大学生数学建模竞赛组委会

  【赛程安排】
  注册截止日期：北京时间2023年11月22日（星期三）
  竞赛开始时间：北京时间2023年11月23日（星期四）上午6点
  竞赛结束时间：北京时间2023年11月27日（星期一）上午9点
  提交论文截止日期：北京时间2023年11月27日（星期一）上午9点
  承诺书及附件提交截止日期：北京时间2023年11月27日上午9点
  公布结果阶段：2024年1月30日之前

  【报名福利】
  建模协会、社团专属福利：
  ● 依据组织报名人数可获得对应组织经费

  ● 推荐志愿者加入全国高校数模社团联合群，共同学习交流，不定期组织相关活动

  ● 亚太赛组委会官方专访及后期报道

  ● 数学建模基础、进阶、提升版对应课程

  ● 各大比赛获奖者分享课程

  【奖项设置】
  本次竞赛设置等级奖和优秀组织奖、优秀指导教师奖。等级奖设置比例如下。

  “亚太杯”创新奖：6支（每题2支），奖金1000元/队+“创新奖”奖杯+亚太赛周边奖励+优秀论文集出版
  一等奖：5%，证书
  二等奖：15%，证书
  三等奖：25%，证书
  成功参赛奖：成功提交论文
  其它奖励政策：参见《 亚太地区大学生数学建模竞赛奖励细则》（可从官方主页下载）。
  注：以上证书包含纸质版+电子版

  优秀组织奖：根据参赛队伍数评定
  优秀指导老师奖：根据参赛队伍数及获奖情况综合评定

  【参赛对象】
  普通高校全日制在校生（本科生、专科生、研究生）以1~3人为一队，允许跨校、跨年级、跨专业组队参赛。跨校组队的同学先从队长所在学校入口报名，队员在报名的时候填写自己的所在学校；证书每人一张，显示自己所在的学校。

比赛期间不发表任何对于亚太题目的见解

import openpyxl


def dataGet():
    file2 = openpyxl.load_workbook('森林覆盖率.xlsx')
    file2training = file2.get_sheet_by_name('Sheet1')

    data_all = []
    for line in file2training.iter_rows(min_row=1, max_row=60, min_col=2, max_col=2):
        data = []
        for d in line:
            data.append(d.value)
        data_all.append(data[0])

    return data_all
data_all = dataGet()

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
ytic = MultipleLocator(10)
xtic = MultipleLocator(1)
fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = plt.subplot(1,1,1)
plt.grid()
label = [str(i) for i in range(1962, 2022)]


line1, =plt.plot(data_all, linestyle='-',color='black')  # coral
ax.yaxis.set_major_locator(ytic)
ax.xaxis.set_major_locator(xtic)
ax.set_ylim(bottom=0)
ax.set_xlim(left=0)
import numpy as np
plt.xticks(np.arange(len(label)), np.arange(len(label)), rotation=60)
plt.xticks(range(len(label)), label)

plt.xlabel('Year',size=10)
plt.ylabel("Forest coverage",size=10)
plt.title('Forest coverage rate')
plt.show()

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