我们需要对提供的文件信息进行分析，以提取相关知识点。文件信息显示这是一份关于“2018年美赛O奖论文集”的内容，旨在为2019年美赛（数学建模竞赛，Mathematical Contest in Modeling，简称MCM）参赛队伍提供参考资料。
美赛是一种国际性数学建模竞赛，对于参赛者来说，了解历年的优秀论文是非常有帮助的。这不仅能够提供一些建模问题的解决思路，还能展示如何撰写高质量的数学建模论文。
从标题“2018年美赛O奖论文集”中，我们可以得知这份资料集合了2018年获得最高荣誉O奖的论文。O奖代表最优解，是美赛中的最高荣誉。这些论文通常被认为在建模方法、问题分析、模型的构建、求解以及结果的合理性等方面都达到了极高的水平。
从描述中，我们知道这份论文集是专为2019年的参赛队伍准备的。内容的详细性说明了这些论文集能够为参赛者提供深入的案例学习材料。美赛通常涉及多个主题，包括但不限于应用数学、统计学、运筹学、计算机科学、经济学、环境科学、工程学等。这些领域的知识和技能往往需要参赛者在准备过程中进行跨学科的学习和应用。
关于标签“MCM 2018”，这是指2018年数学建模竞赛的标签。该标签能够让参赛者快速识别出该资料集的时效性和针对性。这表示论文集中的内容是针对2018年竞赛的题目和要求。
由于提供的【部分内容】是一些扫描错误的文本片段，而没有具体的论文内容，因此无法直接从这些内容中提取有关数学建模的专业知识点。但我们可以推测，这些论文涉及数学建模过程中的一系列步骤，如问题的识别和定义、模型的建立、假设的设置、符号的定义、模型的求解、算法的选择、结果的分析和模型的验证等。
数学建模竞赛的论文通常包含以下几个关键部分：
1. 问题的定义：清晰地说明所要解决的问题，并明确其限定条件和目标。
2. 模型的建立：构建数学模型来描述问题，并通过一系列合理的假设来简化模型。
3. 模型的求解：使用数学工具或编程算法求解模型，可能会涉及到数学分析、数值方法或者仿真技术。
4. 结果分析：对求解结果进行分析和讨论，包括模型的准确性和稳定性。
5. 结论与建议：根据模型结果，给出问题的解决方案和可能的改进建议。
6. 参考文献：列出在建模过程中参考的书籍、文章和其他资源。
7. 附录：提供额外的数据、图表、代码或其他辅助材料以支持正文中的模型和分析。
参赛者需要了解这些知识并运用到实际建模中，以此来提高解题的准确性和效率。同时，阅读O奖论文可以帮助参赛者理解如何清晰地表达数学思想，如何有效地组织论文结构，以及如何合理地运用图表和符号来增强论证的力度。
