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本次中青杯数学建模的赛题已正式出炉，无论是赛题难度还是认可度，该比赛都是仅次于数模国赛的独一档，可以用于国赛前的练手训练。考虑到大家解题实属不易，为了帮助大家取得好成绩，在国赛建模前打好基础，下面学长就赛题给出个人浅析，供大家参考！
从赛题难度来看，个人认为赛题难度从难到易依次为A>B>C。
首先是A题：人工智能视域下养老辅助系统的构建。该赛题涉及到在人工智能视域下构建养老辅助系统，需要考虑不同区域和需求下的老年人特点，利用人工智能技术进行系统优化；同时要结合人口分布、服务设施等因素，构建可持续、高效和人性化的养老体系；还需要讨论所建立模型的可行性，并提出可能的政策建议或行动，因此A 题的难度较大。
其次是B题：药物属性预测。该赛题涉及到对药物分子的分类，需要利用传统方法和图神经网络模型建立分类模型，并给出分类精度及结果分析；同时需要尝试给出一种新的药物分子分类方法，突破现有图神经网络模型在处理节点特征稀疏性和信息冗余图结构数据时的限制，并给出试验结果及分析讨论，因此B题难度适中。
然后是C题：“X疾病”在人群中的传播。该赛题涉及到“X 疾病”在人群中的传播，需要设计一个包括易感者、患者、康复者和死亡者四个群体的传染病传播模型，使用传染病传播动力学方程描述各群体之间的转变情况；分析疾病爆发后的传播速度和规模受到哪些因素的影响，以及如何调控才能有效控制病情传播；若采取干预措施，通过构建数学模型预测疾病的发展趋势；最后根据研究成果提出关于“X 疾病”到来前的相关建议，因此C题难度较小。
综上所述，问题 C 相对较为简单，适合有一定传染病学和数学建模基础的参赛队伍；问题 B 则难度适中，需要参赛队伍具备一定的数学和计算机知识；问题 A 难度较大，需要参赛队伍具备较强的人工智能技术应用能力、数学建模能力和对养老问题的深入理解。（本科生只能选B和A，建议选B；专科生建议选C）
因此，本次学长将会针对B题进行建模助力，具体助攻资料，请关注gzh“小何数模”！
下面是A-C题具体思路分析：
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