充实的经历&收获
美赛这个过程，确实逼着自己学了不少东西，excel本身，以及发现Ai确实能帮忙处理不少的了，也第一次发现原来自己熬通宵也能很精神（当然确实是伤身体的）
好的经验：
积极搜索同类型问题的论文，这一点很有帮助，了解别人对于同类型问题的应用方法和处理细节（可以先用关键字粗筛，再借助AI来辅助阅读）
AI确实是蛮强大的，已经能够理解数据处理等需求，可以请豆包直接来读论文
方法论
摈弃”碰运气“的思想，以结果为导向的时间规划真的非常重要：我觉得这次是前期有点太自信了，太相信自己的经验，期末考试的侥幸，加上前期没有充分准备，只是莫名自信，事情就比较难实现让人满意的结果。应当以结果为导向，反推每一阶段任务的大致时间：
积极主动：要想有好的结果，就要有主人翁意识，拒绝责任推脱，拒绝”我只是论文手，模型你负责“，积极主动非常重要，有想法就去学，去跟无论是不是组长，总是担起领导的责任，
不在前期纠缠细节，拒绝盲目的完美主义：：细节是在最后打磨的，不是在前期纠缠的，先定思路框架，再考量具体细节。完美主义要有优先顺序，比如首先在摘要上完美才是正道，摘要有问题取打磨其他，那真是值得反思
ABOUT TEAMWORK
关于多人讨论效率低：这可能就是会议的一个缩影，一方面，应该每个人单独思考后再进行讨论，提出可行的方案，不要总想着反驳，反驳要提出解决方案，
选团队成员很重要：组队选人，人的品质和能力都很重要，有的人很适合当朋友，但未必就适合一起工作，确认之前最好评估好个人品质，学习新东西的能力、工作产出（不仅仅是工作态度）
美赛本身的方法论
全队的完整赛前模拟，真的非常重要，每个人特点不同，很难将以前的经验直接套用
数据的发掘&量化落地才是是建模的核心：建模题应当都是这样，美赛C题更是如此，关键在于数据的发掘，数据的量化很重要，一直停留在上层的思路层面，没有实质进展，这是特别可怕的。
图片搜集：相关官网，视觉中国等图片平台都可以
排版的过程也是很耗时间的：美赛论文本身的排本等也是很耗时间的，比如图片大小的缩放，先后顺序调整等。
每个队员都应该看论文
存在问题
多次出现：这种时间跨度比较长，没有安排好时间就极容易变成重要且紧急，很容易大意，很容易感觉进度不错而松懈
想着某个部分很好处理，却一直忽视，直到最后多处叠加在一起十分繁琐
