北京时间12月8日，2024丘奖总决赛在清华大学落下帷幕，共有60个项目从来自全球的2813支队伍中脱颖而出，在决赛舞台摘下荣誉奖项！
🌟2024丘奖获奖作品集已整理🌟
【需要可扫码免费领取】
以下整理了网上部分老师对丘奖作品的解析。
🏆生物金奖暨科学金奖作品解析
学校：北京师范大学附属实验中学
参赛学生：刘广羽
课题：Design, Optimization, and Mechanism Study of Antithrombotic Microstructure Surfaces on Mechanical Heart Valves Inspired by Shark-Skin Riblet
研究背景与挑战：①当心脏瓣膜病变影响正常血流时，需要进行瓣膜置换手术；②目前使用的双叶机械瓣虽能恢复血流功能，但易引发血栓；③机械瓣叶位于高速血流中央，产生流动阻碍，导致瓣叶附近血液剪应力过大，进而活化血小板并形成血栓；④鲨鱼鳞片上的微沟槽具有优异的减阻效果。
本项目的 研究目标将仿生鲨鱼鳞片微沟槽结构应用于心脏机械瓣叶，以缓解其对血流的阻碍作用，进而降低血栓风险。
该项目首次将仿生微沟槽应用于心脏机械瓣，提出了微沟槽对血液剪切力场影响的机制。 为解决每年数十万心脏机械瓣置换患者的血栓问题提供了新思路和新方法。 虽然课题的技术核心都是物理（力学）相关的，但是毋庸置疑最终解决的是一个意义重大，应用场景广阔的生物学问题。
数学金奖作品解析
学校：北京一零一中学
参赛学生：巩芸杉
课题：Optimizing Dart Throwing Strategies for the Elderly Based on Markov Decision Process
出人意料的是，今年的数学金奖是一个数学建模研究，而并非传统的纯数学。 课题从现实生活出发，以社区老人的体育活动为接入点， 用数学建模的方式设计了一套科学的投镖策略，旨在降低老年人的学习门槛。
该研究建立了基于马尔可夫决策过程的飞镖投掷策略模型，并利用在活动中采集到的老年人投掷数据，用最近邻方法估计出这些老人投掷飞镖的准确度，并利用二维正态分布的极坐标形式计算出了模型中的马尔可夫过程的转移概率。
在这个模型的基础上，他们提出了老年人开展飞镖运动的三种优化策略：策略一是帮助老人在运动中选择最合理的投掷目标；策略二是帮助老人选择适合自己比赛规则；策略三是帮助老人制定合理的训练方案。
🌟2024丘奖获奖作品集已整理🌟
【需要可扫码免费领取】
物理金奖作品解析
学校：南京外国语学校
参赛学生：彭子轩、周小希、张济帆
课题：Number Recognition by Listening—Traditional Acoustic Feature Analysis and Machine Learning Method for Estimating the Number of Balls in a Black Box
该项目探讨了使用非侵入性方法准确估算密封容器中物体数量的问题，并提出了一种基于声学分析和机器学习的新颖实用方法。
该方法 在行李安检、自动化生产线和制药行业等领域具有广泛的应用前景，为非侵入性物体计数提供了新的可能性。
研究设计了一个实验系统，通过左右振荡盒子来收集球碰撞的声音，并建立了多模态物理仿真模型来预测碰撞产生的声能。通过快速傅里叶变换（FFT）等声学特征提取方法分析声音信号，并利用卷积神经网络（CNN）训练预测模型，对梅尔频率倒谱系数（MFCC）、恒Q变换（CQT）和小波变换等音频数据进行处理。
研究结果表明，结合传统声学分析和机器学习方法，可以实现对黑箱中球数的准确可靠预测。 论文还讨论了模型过拟合问题，并提出了正则化、数据增强等潜在解决方案，以进一步提高模型的泛化能力。
化学金奖作品解析
学校：北京师范大学附属实验中学
参赛学生：孔繁淏
课题：Improving intracellular synthesis efficiency of GFP catenane through directed evolution
项目背景与挑战：蛋白质是生命体的重要功能分子，但需拓扑修饰以满足特定需求。绿色荧光蛋白（GFP）在分子生物学中至关重要，但传统修饰方法导致荧光强度损失和合成效率低下。
**该项目的创新之处在于引入定向进化方法，模拟自然进化机制，通过DNA重组和突变体库构建，实现靶向基因修饰。**定向进化的优势在于它能够快速、高效地筛选出具有特定优良特性的蛋白质分子，显著提高了蛋白质工程的效率和成功率。
主要结果：①筛选出适合连环蛋白转化的蛋白质，提高了细胞内合成效率。② 定向绿色荧光蛋白在生物医学和功能材料领域具有巨大应用价值，例如在疾病诊断、药物筛选和生物传感器等方面具有广泛的应用前景。
计算机金奖作品解析
学校：华润小径湾贝赛思国际学校
参赛学生：何坤朗
课题：LLM Mathematical Reasoning Grounded with Formal Verification
自从ChatGPT问世以来，大语言模型逐渐成为了一种新的研究范式。随着LLM推理能力方面的提升，它能够在数学等领域为用户带来帮助。但是LLM生成的解决方案常常包含不合逻辑的证明步骤，如使用错误的前提、跳过推理步骤或包含计算错误，导致答案既容易出错又缺乏合理性，即出现幻觉问题。
本项目 最大的创新之处在于将LLM与形式化定理证明（FTP）进行结合。 LLM能够基于FTP验证的证明来生成解决方案，从而减轻LLM的幻觉问题。从作者的实验可知，这一算法设计在在一系列数学竞赛问题准确性从总体上的46.7%显著提高到了65.8%。
大语言模型技术还在不断发展，相信未来还会有大量LLM相关的项目， 通过今年丘奖计算机金奖，我们可以体会到丘成桐中学科学奖是一个关注研究方法或者说科学本质的赛事， 我们需要关注计算机学科以及相关交叉学科的问题，以及在计算机方法上的创新和实践。
经济金融建模金奖作品解析
学校：上海美国学校浦西
参赛学生：李清璈
课题：Importing for Producing: The Net Effect of Carbon Regulation on Emission Reduction
本项目主要探讨了碳税政策对国内外二氧化碳排放变化的实际影响， 可以看的出来课题仍然以近期的时政为主，这也是经济金融建模这一学科的典型特征。
该研究发现，尽管碳税政策在国内有效减少了二氧化碳污染，但全球范围内的碳排放仍在增加。论文指出，随着碳税的实施，进口污染密集型产品的价值显著增加，尤其是当进口国实施碳税而出口国未实施时。这表明，碳税政策可能导致污染密集型产品的生产转移到监管宽松的国家，即所谓的“碳泄漏”现象。
进一步的分析显示，增加的碳密集型产品进口所带来的排放，超过了碳税减少的国内排放，导致全球净排放增加。研究还发现，高收入国家进口碳密集型产品的增长尤为显著。论文强调，为实现全球减排目标，需要建立更加协调的国际环境监管政策，以应对碳泄漏问题。
研究结论指出，单方面的气候政策可能因碳泄漏而削弱其有效性，因此各国需加强国际合作，共同制定全面的减排策略。通过实证研究， 论文为理解碳税政策的全球影响及制定更有效的气候政策提供了重要见解。
“高中阶段培养好奇心是非常重要的。”丘成桐老先生曾说。 今年丘奖总决赛的获奖项目是对丘老这句话最好的诠释，也是对于丘成桐科学奖初心最好的体现。
丘成桐科学奖是一个关注研究方法或者说科学本质的赛事， 总决赛各学科中的金奖作品的研究问题往往来自学生们的生活感悟以及细致观察，这些获奖项目给了我们很多启示，丘奖获奖项目无需过分追求前沿技术，我们更应关注生活， 学会提出更多更有意义更有趣的问题。期待2025年的丘成桐中学科学奖。
如果你想了解丘奖近几年的评审趋势
希望听到对今年获奖作品的权威解读
可以报名丘奖系列讲座👇
扫码回复 “丘奖讲座” 报名，还可领取2024丘奖决赛获奖论文
🌟2024丘奖获奖作品集已整理🌟