统一地理，保留缺口
50州和华盛顿特区387个MSA候选中，210城具备完整14项输入，177城因所选输入缺失而排除。数据来自 Census ACS、NCES CCD/EDGE、IMLS 与 EPA；学校数只包含符合筛选的运营普通公立高中或混合年级学校。
A PLACE TO GROW2026 HiMCM Problem A: The City Showdown:
古有孟母三迁，今天在延续历史......
2026 HiMCM Problem A: The City Showdown:
Modeling the Best City to Live In
从住房、教育到健康环境，探索210个美国都会区。
先体验随机排名界面，再逐步探索反馈学习。
210 / 387
输入完整的都会区 / 候选范围
14
实际因子 · 以2024年资料为主
27
个人微调参数 · 保留共同起点
DEMO
随机演示版本 · 不含评价含义
EXPLORE THE POSSIBILITIES
研究演示找到值得进一步了解的城市
进入研究演示
排名与个人训练在研究访问范围内提供。请输入研究口令。
当前分数随机生成，仅供体验排名界面。COI展示许可待批；获准后再切换相应结果。城市的14项因子仍是官方统计值。
随着更多用户自愿提供评分与比较，我们有望建立不依赖外部参考评分、反映参与者喜好的排名。城市因子仍来自公开统计；反馈功能尚待开放。
DEMO TOP 10
随机演示榜 · 前10名
仅展示随机排序效果，请勿据此判断城市优劣。
随机演示排名，点击城市查看详情。
210 个城市随机演示 / 100
| 名次 | 都会区 | 分数 | 个人变化 |
|---|
MAKE IT PERSONAL
01 评分 / 比较 → 02 保存 → 03 微调下一步，加入你的判断。
当前仅开放随机排名展示；真实反馈保存与个人训练尚未开放。
YOUR PERSONAL MODEL
微调参数，重新认识排名。
使用你保存的评分和比较，结合原147城训练参考，只更新27个输出层参数。所有城市由新的同一函数重新计算。
尚未进入研究演示
没有反馈时沿用共享排名。
训练目标下降只说明对已有反馈的拟合；尚未验证真实偏好泛化效果。当前超参数为研究默认值；随机演示版不运行此训练。
READ THE MODEL, TOO数字的背后，
数字的背后，
有方法，也有边界。
排名是继续了解城市的入口。相差很小的分数，不代表生活体验存在实质差距。
小型网络，可复核的起点
3个14→8→1全连接网络取平均。147城训练、31城验证、32城测试；输入尺度仅在训练集拟合。v01后续测试MAE 3.8084，OLS基线3.7606；神经网络未在全部指标领先。
个人与共享，分别追溯
个人副本记录共享起点。共享更新只读取自愿提供的原始反馈，按用户去重、平衡并考虑时效，先保存候选、验证后受控切换。模拟记录排除；线上自动更新默认关闭。
代理评价，不是共同认可
训练参考由COI县级儿童机会分数聚合而来，覆盖0—17岁，与部分输入共享ACS信息。区域平均掩盖社区差异；现有输入不直接支持气候、私立学校、治安或真实校园体验的评分能力。
U.S. Census / ACS ↗NCES / CCD ↗IMLS / Libraries ↗EPA / Air quality ↗COI / Reference ↗
本地COI参考研究来源：diversitydatakids.org，©2025 Boston University。当前随机展示不使用COI分数、派生标签、模型预测或训练权重；许可申请已提交，自动回执不等于批准。原研究模型的结构和离线验证结果见方法说明，不是当前随机榜单的效果。