美赛规则，注意要转化为中国时间，可以通过辅助机构来报名。
与国赛论文相比，不同的美赛论文写作风格差别较大。
看目录总结框架。
Summary Sheet 摘要
国赛摘要讲解，以下布局是最常见的，和国赛的摘要完全一致：什么问题、什么模型，什么结论。以下布局是比较清晰的。
另一种常见的摘要布局，使用表达前后顺序的词语开头，再介绍求解每个问题的模型和得到的结论。
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Title&KeyWords
不是很重要，有的论文甚至没写，但还是建议加上！
Title（借鉴国赛）
基于所使用的主要模型或方法作为标题（Based on）
直接使用赛题所给的题目或者要研究的问题作为标题
在美赛中，还有一种标题的写法：简短有新意（E题&F题）
KeyWords
英语词组有时候很长，3-6个即可。
Contents
到底放不放目录，要看各比赛每年的官方规则文件。目录可以快速生成。
1 Introduction（引言）
大部分优秀论文包含两到三个小部分，下面是四个常见小部分，可以根据需要保留（最多写三个）。
Problem Background（问题背景）
这个小部分可以总结所给问题背景，也可以加上自己查到的相关资料，不要直接照搬题目。
小技巧:美赛的问题比国赛要更开放，大家写这个部分时可以结合你对于赛题的理解，要将这个背景介绍有侧重的往自己研究的方向去靠。例如，某个现实问题往往会涉及到经济、社会、生态、文化等各个层面，如果你的模型主要针对该问题对经济造成的影响，那么你的背景介绍就侧重于对经济层面的影响来写。
问题背景和问题重述可以合并，且是必须要写的
Restatement of the Problem（问题重述）
用自己的话来总结下题目问我们的问题。通用模板：
Considering the background information and restrictedconditions identified in the problem statement, we need tosolve the following problems:
Problem l
Problem 2
Problem 3
注意，这部分也可以和问题背景合并在一起，作为第一个小部分（和国赛类似），根据需要调整。
Literature Review（文献综述）【AI工具】
总结以前的学者针对这个问题已经做的研究，美赛中写这个的很少，因为很难，但如果写了，也是一个亮点。
注意：这种文献综述本身就是一种文体。
写作特点：某某建立了某某模型或者用某某方法研究了这个问题；某某学者通过研究这个问题得到了某某结论
技巧：找的文章和论文所用模型或者得到的结论相互呼应。
Our Work
大部分论文都会有，主要介绍论文的分析思路与建模的框架，有点像国赛论文中的问题分析。也有一些论文把这部分叫做Overview of Our Work。
很多论文都画图介绍了思路。
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2 Assumptions and Justifications
这一部分相当于模型假设（assumptions），justifications是正当理由的意思，论证假设的合理性，美赛对合理性的要求很高，要引起注意。
3 Notations
对应国赛论文中的符号说明，也有论文称为symbols。
第一列都是symbols，
第二列Description/Definition，
第三列符号如果没有单位可以用短横线“-”代替。
Glossary
这一部分很少见到，对专业名词或者模糊概念进行定义，帮助读者理解。如果要写的话，可以和Notations合并为一个大的部分，可以命名为“Notations and Glossary”，写作时再把这个大部分分成两个小部分（用二级标题的方式）分别写即可。
4&5&6 The name of model 1，2，3
在国赛中，下一个部分应该是模型的建立和求解，美赛也是，美赛与国赛在此有两点差异：排版布局和标题的命名方式。
(1)这部分的布局一般有右侧这两种方案，国赛中用的较多的是上面的这种布局(所有问题都放在一个大标题内)，而在美赛中用的较多的则是下面的这种布局(每个问题单独构造一个大标题)。
(2)标题的命名方法不同。国赛这部分的命名非常直接，就像上图一样，一般直接命名为"问题一二三模型的建立和求解";而美赛的命名方式五花八门，有些论文使用建立的模型的名称命名;有些使用论文要解决的问题命名;也有些论文使用和国赛一样简单粗暴的方式命名。我们后面会看到很多具体的例子。注意:这个差异是相对的，我这里只是总结的大多数论文的做法，没有对错之分，大家根据自己的写作风格来决定使用哪种布局和命名方法。
以模型的名称命名，美赛常见
以要解决的问题命名
123的求解
所有模型在一个大标题下，这种布局少见。
Data Description（不常见）
有论文直接称为The Data，或者 Data Analysis。 Data Description翻译过来就是数据描述。注意，这部分内容不是必须的，大家根据自己的需要来进行添加。如果自己收集了数据或者题目给了数据的话，可以先对数据进行一个简单的介绍，或者将数据可视化，然后再从图形中得到一些直观的结论。这里给大家一些相关的术语的翻译:
·Data Collection(数据的收集)
·Data Pre-processing(数据预处理)/Data Cleaning(数据清洗)
·Data Visualization(数据可视化)
·Descriptive Statistical Analysis of the Data(数据的描述性统计分析)
这部分内容在论文中的位置也比较灵活，我们可以将这个内容放到模型的建立与求解中，也有部分论文放在了引言部分，还有的论文将这个内容放到"Model Preparation模型准备"这个部分，这种见得比较少，我们之前在国赛论文框架中介绍过模型准备的写法。特别的，如果做的是美赛C题(C题一般是数据分析类型的题目)，我们可以把这个部分单独作为一个大的部分。
7 Sensitivity Analysis（重要）
就是灵敏性分析或者灵敏度分析。
在前面讲解的国赛论文的框架中，我介绍过怎么写模型的分析和检验这个部分，我这里就不重复讲解了。
在这个部分中，我介绍了灵敏度分析、误差分析和稳定性检验的写法，其中稳定性检验和灵敏度分析非常类似，因此大家要掌握的就是前面两种分析的写法。
在美赛的写作中，写的最多的就是灵敏度分析，因此这里我们的标题就直接取得是SensitivityAnalysis;如果你既要写灵敏度分析，又要写误差分析，那 么你可以把标题改成:Sensitivity Analysis and Error Analysis.
注意:
误差分析一般翻译为:ErrorAnalysis
稳定性检验的别称较多，还可以称为稳健型检验或稳健型分析，因此它的翻译也较多,可翻译为:Stability Test、 Robustness Test或者Robustness Analysis
8 Model Evaluation and Further Discussion
对应国赛论文中模型的评价、改进和推广部分，具体同国赛。
(1) Strengths
这里写论文或者模型的优点
(2) Weaknesses
这里写缺点，缺点写的个数一般要比优点少
(3) Further Discussion
进行进一步的讨论，这里可以写模型的改进和拓展。
模型改进:Model Improvements
模型拓展:Model Extensions
(这里单词写的都是复数形式，如果你只写了一点就改成单数形式)
另外，本部分的标题需要根据内容进行调整，例如:如果你没有写进一步讨论的话，就直接把标题写成模型的评价Model Evaluation。
9 Conclusion
国赛几乎无，但美赛有。
就是论文中心思想的重申、研究结果或者主要观点的归纳，也可以是某些启示性的解释或者考虑，所以有些论文把 "Model Evaluation and Further Discussion"的内容放到了结论部分，灵活调整。
摘要简洁，也放不下所有结论，一般都是放数值；我们的工作，放一些方法模型，画图，方法比摘要更加具体，不需要下任何结论；结论简单一提方法，重点在于结论的总结和归纳。
Reference
美赛中，参考文献不要用中文。如果真是中文的，就自己翻译一下。
千万不能用到中文，暴露信息！！！
附录算进页数，有些论文就没有附录，官方也没有一定要提交，如果页数不够，就放一些重要代码和计算过程、复杂推导等。
Article
文章不要写太过专业的话，要让你的读者读懂。
Letter
注意书信格式。
Memo
备忘录
