全国大学生数学建模竞赛B题关注的是利用数学方法和计算机技术解决实际问题，具体情境是碎纸片的拼接复原。这个问题涉及到图像处理、模式识别、优化算法等多个IT领域的知识。
1. **数学建模**：需要构建一个数学模型来描述碎纸片的特征和它们之间的关系。这可能包括碎片的边缘匹配、相似性度量等。例如，可以使用图像处理中的边缘检测算法（如Canny或Sobel算子）找出碎片的边界，然后通过特征点匹配（如SIFT或SURF）找到可能相邻的碎片。此外，可以运用图论的概念，将每个碎片视为图的一个节点，边的权重代表碎片间的匹配程度，进而使用最短路径算法（如Dijkstra或Floyd-Warshall）寻找最佳拼接序列。
2. **算法设计**：对于仅纵切的碎纸片（附件1、2），可以通过比较碎片上下边缘的相似性进行拼接。对于纵横切的碎片（附件3、4），则需要同时考虑横向和纵向的匹配，这可能需要更复杂的算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）来学习和识别碎片的特征，然后进行二维排列。此外，可以引入启发式搜索算法（如A*搜索）以降低计算复杂性。
3. **人工干预**：在某些情况下，自动算法可能无法完全解决问题，需要人为介入。比如，当碎片的特征不明显或者算法出现错误时，可以通过设计交互界面，让用户在特定时间节点介入，根据视觉判断辅助确定碎片的正确位置。
4. **双面打印文件**：处理双面打印的碎纸片（附件5）增加了额外的挑战。需要考虑碎片的正反两面，可以使用双层图模型，每层对应一面，同时优化两层的拼接。可能需要额外的标记或特征来区分两面，如颜色差异、文字方向等。
5. **结果表达**：复原结果的展示要求以图片和表格的形式呈现。图片能直观展示拼接后的结果，而表格则记录了碎片的顺序，方便验证和分析。对于无法确定位置的碎片，需要单独列出，这反映了模型的局限性和可能存在的不确定性。
解决这个问题需要综合运用数学建模、图像处理、机器学习、优化算法等多方面的IT技能，同时也考验参赛者的问题分析和实际应用能力。
