2021美赛题目翻译完整版

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2021年美赛题目大全

题目A: 真菌

简介：挑选两种特性，对生产者链进行模拟（？）

题目B: 野火

简介：建立一种模型，并在知乎上评论《如何评价维多利亚的CFA》。并且预测你的模型有多有用，争取在知乎上有人能提问《如何评论xxx的模型》，还有俩，懒得说了

题目C: 蜜蜂

2021美赛题目集体思路

问题A：真菌

碳循环描述了整个地球化学循环中碳交换过程，是地球生命的重要组成部分。碳循环的一部分包括化合物的分解，使碳得以更新并以其他形式使用。该过程的这一部分的关键组成部分是植物材料和木质纤维的分解。

分解木质纤维的一些关键因素是菌类。最近关于真菌通过木材分解的研究文章的作者确定了决定分解速率的真菌性状，并指出了某些性状之间的联系[ 1 ]。 尤其是，生长缓慢的真菌菌株在存在湿度和温度方面的环境变化的情况下趋于更好地存活和生长，而生长较快的菌株对相同变化的抵抗力较弱。您可以在第3页的下面找到本文的提要。

这些研究人员研究了与不同真菌相关的大量性状，以及它们在地垫（死植物材料）和木质纤维分解中的作用。对于此MCM问题，您应仅关注真菌的两个特征：真菌的生长速率和真菌对水分的耐受性。您的主要目标是为给定土地上的木质纤维分解建模，并在存在多种类型的真菌分解同一区域中的木质纤维的情况下进行建模。

当您探索感兴趣的两个性状，生长速率和耐湿性以及分解速率之间的关系时，可能会出现一些问题，包括：使用这两个性状，不同的真菌如何在固定的斑块中相互作用并分解地面凋落物。 在不同环境中的土地？ 在这些不同的环境中，随着条件的变化，分解将如何随着时间的推移而受到影响？ 在给定环境中，环境变化和环境变化的变化如何影响分解方面的长期动态以及真菌之间的竞争？ 给定生长速率，对分解速率的估算如图1所示。给定相对湿度，给出分解速率的估算，如图2所示。

需求：您的论文应该探索并解决以下方面。

建立一个数学模型，描述在存在多种真菌的情况下通过真菌活动导致的枯枝落叶和木质纤维的分解。

在您的模型中，合并不同真菌种类之间的相互作用，这些真菌具有不同的生长速率和不同的耐湿性，如图1和2所示。

提供对模型的分析并描述不同类型真菌之间的相互作用。相互作用的动力学特性和描述应包括短期和长期趋势。您的分析应检查对环境快速波动的敏感性，并应确定不断变化的大气趋势的总体影响，以评估当地天气模式变化的影响。

包括对每种物种以及可能持续存在的物种组合的相对优缺点的预测，并针对干旱，半干旱，温带，树木和热带雨林等不同环境进行预测。

描述系统真菌群落的多样性如何影响地面垃圾分类的系统整体效率。 在局部环境中存在不同程度的可变性时，预测生物多样性的重要性和作用。

研究论文摘要

有机物质的分解是碳循环的关键组成部分。碳循环的大规模建模以及全球气候模型正在变得更加完善，并纳入了更多的小规模细节。一个重要的细节是微生物和真菌群落与有机物质腐烂有关的速率。本文的重点是与不同类型真菌相关的不同腐烂速率。

该论文的作者探索了真菌的几种不同特性，以确定木材分解的影响。他们通过测量将不同类型的真菌引入木块后损失的质量来做到这一点。研究人员检查了与每种真菌相关的大量不同性状，并试图确定这些性状在木块分解中的作用。

例如，一个重要特征是菌丝延伸率。菌丝是真菌的分枝细胞，构成真菌的纤丝和结构，不同种类的菌丝在真菌的生命周期中起着不同的作用。菌丝延伸率本质上是真菌的生长速度。另一个特征是在给定的体积内菌丝的密度。

这两个特征与真菌的许多特性有关。例如，研究发现，如果菌丝延伸率越大（生长越快），真菌更容易更快地分解木材。同样，如果细丝越密集，则木材的分解速度越慢。此外，这两个特征也与真菌对不同的环境条件的反应有关。

特别是研究人员发现，能够更好地适应各种湿度条件的真菌也倾向于分解木材的速度较慢。生长快且胜过其他真菌的真菌倾向于更快地分解木材。MCM ProblemA语句中的图1和图2显示了这些关系。

木质材料分解为多个阶段，研究文章中检验的真菌与木本材料在其腐烂周期的中期最相关。对于其他衰减阶段，结果可能有所不同。出于此建模练习的目的，您可以专注于中间阶段的结果，并假定它与分解的其他阶段一致。另一个考虑因素是，局部环境条件可能在一个区域内变化很大，并且也会影响整体动态。

您的总页数不超过 25 页的 PDF 解决方案应包括:

一页的汇总表。

目录。

您的完整解决方案。

参考文献列表。

本届赛事的新注意事项：ICM 大赛现在有 25 页的限制。您提交的所有内容都计入 25 页的限制：摘要表、目录、解决方案正文、图片和表格、一页文档、参考列表以及任何附录。

词汇表：

生物多样性：从广义上说，世界上生活的多样性。在较小的规模上，某一特定生境或生态系统中的多种生物。

碳循环：碳在有机体和环境之间交换的连续过程（或一系列过程），然后在整个地球上重复使用。

竞争排名：在相似条件下，一种真菌在一系列成对试验中胜过其他真菌的能力的量度。

地球生物圈：地球的岩石圈（地壳和上地幔）、水圈（地球表面的所有水）和大气层（地球周围的气体包层）。

真菌（复数：真菌）：真核生物（细胞核包在核膜内的细胞）有机体中的任何成员。例如酵母、霉菌和蘑菇。

地球化学循环：元素在地球生物圈之间交换的各种途径和步骤。

菌丝：在真菌群落中形成细丝的细胞。菌丝延伸率：真菌的生长速度。

水分生态位宽度：半个真菌群落能保持其最快生长速率的最大和最小湿度水平之间的差异。

耐湿性：真菌的竞争地位与其水分生态位宽度之间的差异。

B题：扑灭野火

背景：澳大利亚2019-2020年火灾季节，各州都发生了毁灭性的野火，新南威尔士州和维多利亚州东部的野火影响最为严重。野火发生在严重干旱和持续热浪期间，气候变化加剧了这一情况。图1显示了该地区2019年10月1日至2020年1月7日的野火热点，黄色表示10月1日至1月6日的火灾，红色表示2020年1月7日的活跃火灾。

消防员使用无人机进行监视和态势感知（SSA）已有数年；SSA无人机携带高清和热成像摄像机以及遥测传感器，用于监测和报告前线人员可穿戴设备的数据。可穿戴设备可以用作个人定位信标或更复杂的环境监视器。SSA无人机帮助监控不断变化的形势，使紧急行动中心（EOC）能够最佳地指导现役机组人员，以实现最佳效果和最大安全性。

双向无线电通信允许“地面部队”的前锋队向紧急行动中心提供状态报告，并允许紧急行动中心直接向前锋队发出命令。部署人员携带在VHF/UHF波段工作的手持式双向无线电。手持无线电的射程受到发射功率低的限制，通常最大功率为5瓦，主要由农村地区的距离和物理地形或城市地区的“建筑地形”决定；天气对对VHF/UHF信号影响不大。

一台5瓦的无线电在平坦、无障碍的地面上的标称射程为5公里，但在市区则下降到2公里。中继器，自动重播高功率信号的收发机，可以扩大无线电范围。位于前线和EOC之间的中继器可以将无线电信号从前线中继到EOC，也可以从EOC中继到前线。中继器的射程也由距离和地形决定，但远大于功率较低的手持无线电。

最近，搭载中继器的悬停无人机被用来大幅扩大前线低功率无线电的射程。一个10瓦的中继器，重1.3公斤，由一架悬停在远高于地面的无人机携带，可以达到20公里的射程。Akme公司的原型机WileE–15.2X混合动力无人机在配备无线电中继器或视频和遥测功能时，预计成本约为10000美元（澳元）。测试表明这种无人机具有表1所列的能力。

要求：您的顾问团队已被聘用：

创建一个模型，以确定 SSA 无人机和无线电中继无人机的最佳数量和组合，以便为维多利亚州国家消防局（CFA）拟议的新部门“快速丛林火反应”购买。您的模型应该平衡能力和安全性与经济性，并考虑观测和通信任务的需求和地形。您的模型还应将火灾事件的大小和频率作为参数。

说明您的模型如何适应未来十年极端火灾事件不断变化的可能性。假设无人机系统的成本保持不变，预计设备成本会增加多少。

确定一个模型，用于优化悬停 VHF/UHF 无线电中继无人机在不同地形上不同大小火力的位置（如图 2：维多利亚州东部地形图所示）。请注意，海拔范围从海岸的海平面到维多利亚州的博公山1986米。

准备一份由您的模型支持的一到两页并带注释的预算申请，以便 CFA 提交给维多利亚州政府。

注意：MCM 竞赛现在有 25 页的限制。您提交的所有内容均计入 25 页的限制（摘要表、目录、参考列表和任何附录）。

词汇表

“地面部队”前锋队：成语“地面部队”指的是在行动地点的人员。在消防工作中，这些团队处于控制火灾事件的第一线；他们对迅速变化的形势有直接的、关键的了解。

预算请求：预算申请是为组织内的项目或部门寻求成本、费用和/或运营管理费用资金的商业信函。附加说明的预算请求为每个请求的项目提供理由或理由。

国家消防局（CFA）：澳大利亚维多利亚州大部分地区负责灭火、救援和应对其他事故和危险的志愿消防队

应急运行中心（EOC）：应急相关行动和活动的中央指挥和控制点，以及启动和部署资源（人员或设备）的请求。移动 EOC 可以部署在紧急情况现场附近。

中继器：一种无人值守的无线电收发机，在附近频率（±600kHz（0.6MHz）的甚高频和±5MHz 的超高频）或相邻信道上以高功率自动重播接收到的信号。

态势感知：对事件的当前元素的感知，理解它们的意义，并将它们的状态推断到不久的将来；换句话说，就是对您周围发生的事情的认识和理解。

监控：系统地收集和分析数据，并将这些数据分享给能够根据这些信息采取行动的其他人.

收发器：既能发射又能接收的收音机。

超高频：超高频，无线电频率从 300 兆赫到 3000 兆赫。

甚高频：非常高的频率，无线电频率从 30 兆赫到 300 兆赫。

问题C：确认有关黄蜂的嗡嗡声

2019 年 9 月，在加拿大不列颠哥伦比亚省的温哥华岛上发现了胡蜂（Vespa mandarinia， 又称亚洲大黄蜂）的殖民地。鸟巢很快被摧毁，但这一事件的消息迅速传遍了整个地区。从那时起，在邻近的华盛顿州已经发生了几次确认的害虫目击事件，以及许多错误目击 事件。下图图 1 显示了有关侦查，大黄蜂监视和公共目击的地图。

胡蜂（Vespa mandarinia）是世界上最大的黄蜂种类，其巢的出现令人震惊。此外，大黄蜂是欧洲蜜蜂的掠食者，入侵并破坏它们的巢穴。少量的黄蜂能够在短时间内摧毁整个欧洲蜜蜂群落。同时，它们是被认为是农业中其他害虫的贪婪的掠食者。

大黄蜂的生命周期与其他许多黄蜂相似。受精后的蜂后在春天出现，并开始一个新的群体。秋天，新蜂后离开巢，在土里过冬，等待春天的到来。一只新蜂后的筑巢距离估计为30公里。有关亚洲大黄蜂的更多详细信息，请参见问题附件，也可以在网上找到。

由于胡蜂对当地蜜蜂种群的潜在严重影响，胡蜂的存在会引起很大的焦虑。华盛顿州已经建立了求助热线和一个网站，供人们报告这些黄蜂的目击情况。根据这些来自公众的报告，该洲必须决定如何优先分配有限的资源，以进行后续调查。虽然一些报告已被确定为胡蜂，但许多其他目击者已证明是其他类型的昆虫。

这个问题的主要问题是“我们如何解释公共报告提供的数据？以及“在政府机构提供资源有限的情况下，我们可以采用什么策略来优先考虑这些公开报告，以便进行进一步的调查？”

你的论文应该探讨和解决以下几个方面：

解决并讨论这种有害生物在一段时间内的传播是否可以预测，以及准确度如何。

大多数报道的目击事件都把其他黄蜂误认为是胡蜂。仅使用提供的数据集文件和（可能）提供的图像文件来创建、分析和讨论一个预测错误分类可能性的模型。

利用你的模型讨论你的分类分析如何导致优先调查最有可能是正面目击的报告。

说明随着时间的推移，如果有其他新报告，如何更新模型，以及更新的频率。

利用你的模型，有什么证据可以证明华盛顿州已经消灭了这种有害生物？

问题 C 的一般准则

除了上面列出的具体要求，请记住这是一个统计建模练习。提交资料应遵循与数据使用有关的最佳做法。这些期望的一些例子包括但不限于：

定义您使用的所有指标和成本函数。

参数的任何估计应包括区间估计。

任何结果应包括对结果拟合优度的估计。

应明确说明所有假设，尤其是与数据或错误相关的分布。

应检查与数据相关的所有假设，并检查与这些假设相关的技术的稳健性。

应明确说明与方法或技术相关的所有假设。

附件

我们为这个问题提供以下四种材料。提供的数据文件包含您应该用于此问题的唯一数据。

2021MCM_ProblemC_Vespamandarinia.pdf

来自宾夕法尼亚州立大学分校的背景信息，描述了这种昆虫。

2021MCM_ProblemC_DataSet.xlsx

具有以下字段的4440个目击报告的电子表格：

GlobalID：每个观察记录的唯一标签。

Detection Date：探测的报告日期。

Notes：报告提交人提供的意见。这可以是公众的成员，也可以偶尔是州雇员。

Lab Status：由国家农业部分析后对视力进行官方分类。阳性ID意味着它被确认为亚洲巨蜂。否定ID意味着它被排除在外。未处理意味着它尚未被分类。未经核实意味着由于缺乏信息，没有作出任何决定。

Lab Comments：州昆虫学实验室分析后添加到记录中的内容。

Submission Date：向国家提交报告的日期。此日期可以在检测日期之后显著。

Latitude (of sighting)：这些数据在转换报告提供的地址后由国家提供。

Longitude (of sighting)：这些数据是由国家在转换报告提供的地址后提供的。

一个带有3305张图片的rar文件，与目击报告一起提交。

可从以下网址下载662MB文件：

http://www.comapmath.com/MCMICM/2021MCM_ProblemC_Files.rar

打开文件需要一个密码：Af6SP7rdm33PxPJmDb4wZq7cw

2021MCM ProblemC_Images_by_GlobalID.xlsx

用以下字段将图像映射到瞄准镜的电子表格：

FileName：rar文件夹中图像的名称。

GlobalID：每个观察记录的唯一标签。 这在两个电子表格中是一致的。

FileType：图像以.jpg、.pdf、.png、.jfif、八进制流、xml打开格式或.zip文件的形式到达。视频以.mp4或快速时间文件的形式到达。

参考资料

华盛顿州农业部。2020亚洲巨型大黄蜂公共仪表板。

D题：音乐的影响

音乐自古以来就是人类社会的一部分，是文化遗产的重要组成部分。为了理解音乐在人类集体经验中所扮演的角色，我们被要求开发一种量化音乐演进的方法。当艺术家创作一首新的音乐时，有许多因素可以影响他们，包括他们与生俱来的独创性，当前的社会或政治事件， 获得新乐器或工具的机会，或者其他个人经历。我们的目标是了解和衡量以前制作的音乐对新音乐和音乐艺术家的影响。

一些艺术家可以列出十几个甚至更多的影响了他们自己的音乐作品艺术家。也有人建议，影响可以通过歌曲特征(如结构、节奏或歌词)之间的相似程度来衡量。音乐有时会有革命性的变化，以提供新的声音或节奏，例如当新的流派出现时，或者现有流派的再创造(例如古典、 流行/摇滚、爵士乐等)。这可以归因于一系列的小变化，艺术家的合作努力，一系列有影响力的艺术家，或者社会内部的转变。

许多歌曲都有相似的旋律，许多艺术家对音乐流派的重大转变做出了贡献。有时，这些变化 是由于一位艺术家影响了另一位艺术家。有时，它是对外部事件(如重大世界事件或技术进步)的响应而出现的变化。通过考虑歌曲的网络和它们的音乐特征，我们可以开始捕捉到音乐艺术家对彼此的影响。也许，我们还可以更好地理解音乐是如何随着时间的推移在社会中 演变的。

您的团队受综合集体音乐协会(the Integrative Collective Music，ICM)委托来开发一种衡量音乐影响力的模型。这个问题要求你考察艺术家和流派的进化和革命趋势。为此，ICM 向您的团队提供了几个数据集：

“Influence_Data”（这些数据是从网站http://AllMusic.com收集来的）代表艺人自己报道的音乐影响者和追随者，以及行业专家的意见。这些数据包含5854名艺术家在过去90年中的影响力和追随者。

“full_music_data”(这些数据来自 Spotify 的 API)提供了 16 个变量条目，包括舞蹈性、节奏、响度和音调等音乐特征，以及针对 98,340 首歌曲的 artist_name 和 artist_id。这些数据用于创建两个汇总数据集，包括:

a. 艺术家的平均值“data_by_artist”，

b. 表示跨年“data_by_year”。

注意：这些文件中提供的数据是较大数据集的子集。这些文件包含的数据是您用于求解此问题的唯一数据。

为了执行这一具有挑战性的项目，ICM 协会要求您的团队通过对音乐艺术家的影响来探索音乐的演变，具体做法如下：

使用 Influence_Data 数据集或其中的一部分创建音乐影响力的(多个)定向网络，其中影响者连接到追随者。开发参数来捕捉这个网络中的‘music influence’。通过创建定向影响者网络的子网络来探索音乐影响力的子集。描述此子网。在这个子网络中，你的‘music influence’指标揭示了什么？

使用 FULL_MUSIC_DATA 和/或音乐特征的两个汇总数据集(具有艺术家和年份)来开发音乐相似性度量模型。用你的衡量标准，流派内的艺术家比流派间的艺术家更相似吗？

比较流派之间和流派内部的相似之处和影响。流派的区别是什么？流派是如何随着时间的推移而变化的？有些流派与其他流派有关联吗？

说明 DATA_ENAFSONCE 数据集中报告的相似性数据是否表明识别出的影响者实际上影响了各自的艺术家。“有影响力的人”真的会影响追随者创作的音乐吗？是某些音乐特征比其他特征更具“感染力”，还是它们在影响某个特定艺术家的音乐方面都扮演着相似的角色？

从这些数据中找出音乐演进过程中是否有可能革命性(重大飞跃)的特征？在您的网络

中，哪些艺术家代表变革者(重大变革的影响者)？

分析一种流派中随着时间发生的音乐演变的影响过程。您的团队能否确定能够揭示动态影响者的指标，并解释流派或艺术家如何随着时间的推移而变化？

你的工作如何表达音乐在时间或环境中对文化的影响？或者，如何在网络中识别社会、政治或技术变化(如互联网)的影响？

请给 ICM 协会写一份一页的文档，说明使用你的方法来理解音乐通过网络的影响的价值。考虑到这两个问题数据集的内容仅限于某些流派，以及随后对这两个数据集共有的艺术家的 限制，随着更多或更丰富的数据，您的工作或解决方案将如何改变？建议进一步研究音乐及 其对文化的影响。

ICM 协会是一个涉及音乐、历史、社会科学、技术和数学领域的跨学科和多样化的团体，期待着您的最终报告。

音乐的特征:

danceability:：根据音乐元素(包括节奏、节奏稳定性、节拍强度和整体规律性)的组合来衡量一条赛道是否适合跳舞的指标。值为 0.为 0 最不适合跳舞，值为 1.0 最适合跳舞。(浮点数)

energy:一种表示对强度和活动性的感知的量度。值为 0.0 表示最不强烈/充满活力，值为 1.0 表示最强烈/充满活力。通常，充满活力的曲目给人的感觉是快速、响亮和嘈杂。例如，死亡金属的能量很高，而巴赫的前奏曲在音阶上得分很低。影响这一属性的感知特征包括动态范围、感知响度、音色、起始率和总熵。(浮点数)

Valence：描述一首曲目所传达的音乐积极程度的一种衡量标准。值 0.0 表示最负，值 1.0 表示最正。高价的曲目听起来更积极(如高兴、欢快、欢快)，而低价的曲目听起来更消极(如悲 伤、沮丧、愤怒)。(浮点数)

tempo: 曲目的总体估计速度，以每分钟节拍(BPM)为单位。在音乐术语中，节奏是给定乐曲的速度或节奏，直接从平均拍子时长得出。(浮点)

loudness: 音轨的整体响度，以分贝(DB)为单位。值的典型范围在-60 到 0 db 之间。响度值是整个音轨的平均值，对于比较音轨的相对响度很有用。响度是声音的性质，它是物理强度(振幅)的主要关联。

mode: 曲目的模态(大调或小调)、旋律内容来源的音阶类型的指示。主要由 1 表示，次要为0。

key:估计的音轨的整体数值。为使用标准音调等级记法映射到音调的整数。例如，0=C，1=C?/D?，2=D，依此类推。如果未检测到 key 值，则的值设定为-1。(整数)

人声类型:

acousticness: 音轨是否是声学的置信度测量(没有技术增强或电子放大)。值 1.0 表示音轨的可信度很高。(浮点型)

instrumentalness: 预测曲目是否不包含人声。在这种情况下，“噢”和“啊”的声音被视为器乐。说唱或有声歌曲显然是“有声的”。器乐度值越接近 1.0，曲目中不包含声音内容的可能性就越大。高于 0.5 的值用于表示乐器音轨，但随着该值接近 1.0，置信度会更高。(浮点型)

liveness: 检测曲目中是否有观众。活跃度值越高，表示实时执行曲目的概率越高。如果值大于 0.8，则表示音轨处于活动状态的可能性很大。(浮点数)

speechiness:检测音轨中是否存在口语单词。越是专门的演讲——比如录音(例如脱口秀、有声读物、诗歌)，属性值越接近 1.0。大于 0.66 的值描述可能完全由口语单词组成的曲目。介于 0.33 和 0.66 之间的值描述可能同时包含音乐和语音的曲目(分段或分层)，包括说唱音

乐等情况。低于 0.33 的值很可能表示音乐和其他非语音轨道。(浮点数)

explicit:检测曲目中的显式歌词(TRUE(1)=是，是；FALSE(0)=否，不是或未知)。(布尔值)

描述：

duration_ms: 音轨的持续时间，以毫秒为单位。(整数)

popularity:这条音轨的受欢迎程度。该值将介于 0 和 100 之间，其中 100 是最受欢迎的。人气是通过算法计算的，并且在很大程度上是基于曲目已经播放的总次数和这些播放的最近 程度。一般来说，现在播放频率较高的歌曲会比过去播放频率较高的歌曲更受欢迎。

重复的曲目(例如，来自单曲和专辑的相同曲目)是独立评级的。艺术家和专辑的受欢迎程度 是从曲目受欢迎程度定量推导出来的。(整数)(布尔值)

year: 发行曲目的年份。(1921 年至 2020 年的整数)

release_date: 发行曲目的日期大多采用 yyyy-mm-dd 的格式，但是日期的精度可能会有所不同，有些只是以 yyyy 给出。

song_title (censored): 曲目的名称。(字符串) 歌曲标题中任何潜在的明确单词已经被程序删除。

count:特定艺术家的歌曲数量在 full_music_data.csv 文件中表示。

E题：粮食供应系统的再优化

近期的的各种事件表明，全球粮食体系即使在世界上公认的服务良好的地区也是十分脆弱的。这些不稳定在一定程度上是我们当前由庞大的国家和国际粮食生产者和分销商组成的全球体系造成的。这种粮食系统允许以相对廉价和高效的方式生产和分配粮食，这说明目前的模式优先考虑效率和盈利能力。

尽管这一系统效率很高并且世界上生产的粮食足以养活每个人，但联合国估计全世界有

8.21 亿人还在遭受饥饿[1][2]。粮食无保障的人，即那些无法获得足够的，自己负担得起的营养食物的人，他们生活在每个大洲、每个国家和每个社区。而且，即使在富裕国家，也会出现粮食匮乏（即没有足够数量的食物和营养物质）的地区。此外，目前的食品系统留下了巨大的环境影响，占温室气体排放量的29%……。在造成了高达 80%的生物多样性损失，80%的森林砍伐，70%的淡水使用[3]。随着我们的全球人口持续增长，同时近几十年来对环境肆无忌惮的利用带来了对人类的惩罚，因此，在维持甚至改善我们的环境健康的同时，生产更多粮食的需求从未像现在一样迫切。因此，对我们目前的食品体系进行全面评估似乎合理和迫切需要的。

国际食品管理委员会(The International Comestibles Management，ICM)向您的团队提出挑战，要求通过开发一个模型来重新构想和确定食品系统的优先顺序。虽然 ICM 委员会让您的团队决定这些系统的哪些方面应该成为您建模活动的重点，但您应该提供一个足够健壮的食品系统模型，该模型能够进行调整，以针对不同级别的效率、盈利能力、可持续性 或公平性进行优化。

无论你关注的是全球还是局部，食物系统都是复杂的。您应该考虑的一些问题包括但不限于：

如果食品系统为了公平和可持续发展而优化，会发生什么？这一制度与目前的制度有何 不同？这样的制度需要多长时间才能实施？

改变食物系统的优先供给顺序有什么好处和代价？这会在什么时候发生？发达国家和 发展中国家之间的这些收益和成本有何不同？

如果你已经开发了你的食品系统模型，请至少将你的模型应用于一个发达国家和一个发 展中国家，以支持你的观点。

讨论您的模型的可扩展性(对较大或较小的食品系统)和适应性(对其他地区)。

F题：给高等教育以“体检”

对于一个国家来说，拥有一个健康、可持续的高等教育体系意味着什么？什么问题很重要？是成本、机会、公平、资金、学位的价值、教育质量、研究水平、世界上最聪明的人才的思想交流这些要素的一部分或是全部？还是其他的一些因素？

高等教育系统是一个国家努力在小学和中学教育之外进一步教育公民的重要组成部分，因此，作为一个行业本身以及作为为了国家经济发展而培训和受过教育的公民的来源，高等教育系统都具有价值。环顾世界各地，从德国到美国，从日本到澳大利亚，我们看到各国的高等教育方式多种多样，每个国家不仅培养自己的学生，而且每年都吸引大量的国际学生。每个国家的高等教育系统都有其长处和短处，在当前疫情大流行的形势进行进行必要调整之后，各国都需要反思其高等教育体系中哪些是有效的，哪些可以做得更好。然而，改变往往是困难的。推进任何系统所需的体制变革需要在较长一段时间内实施政策，以实现更健康和可持续的系统。

在本问题中，您需要开发一个模型，在国家层面上衡量和评估高等教育系统的健康状况，为 一个给定国家的高等教育系统确定一个健康和可持续的状态，并提出和分析一套政策，将一个国家从目前的状态迁移到你提出的健康和可持续的状态。

具体来说，要求您:

开发并验证一个模型或一套模型，使您能够评估任何国家高等教育系统的健康状况；

将你的模型应用到几个国家，然后根据你的分析选择一个高等教育系统有改进空间的国家；

为你选择的国家的系统提出一个可实现的、合理的蓝图，以支持一个健康和可持续的高等教育系统；

使用您的模型来衡量您选择的国家的当前系统和您提出的健康的、可持续的系统的健康状况；

提出目标明确的政策和实施时间表，以支持从当前状态迁移到您建议的状态；

使用您的模型来确定和/或评估您的政策的有效性；

以及考虑到改变现实是十分困难的，讨论在过渡期间和最后阶段实施你的计划对学生、教师、学校、社区和国家的现实影响。

名词解释

高等教育Higher Education (post-secondary education, third-level, or tertiary education)：正规学习的最后一个可选阶段，在完成所要求的(很多是中级)教育水平之后进行。

可持续系统 Sustainable System：随着时间推移能依然保持其有效性的系统。

系统的健康性 System Health：衡量一个组织或系统围绕一个共同蓝图，有效执行该蓝图，并通过创新和创造性思维进行自我更新的能力。

高等教育系统 System of Higher Education:由高等教育机构(学院、大学等)组成的组织结构。以及教育学生超越中学水平所需的人员和基础设施。

温馨提示：

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