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人工智能/數據科學比賽匯總 2019.2

twohappy / 1791人閱讀

摘要：內容來自，人工智能數據科學比賽整理平臺。消費者人群畫像信用智能評分月日月中國移動福建公司提供年月份的樣本數據脫敏，包括客戶的各類通信支出欠費情況出行情況消費場所社交個人興趣等豐富的多維度數據。

內容來自 DataSciComp，人工智能/數據科學比賽整理平臺。
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第二屆中國“高分杯”美麗鄉(xiāng)村大賽

1月23日 - 3月5日, 2019 // Host by 點石 // Prize: 85000RMB

Note: 要求參賽隊利用深度學習等智能算法自動識別出所給圖像對應的農作物，包括玉米、大豆、水稻三種農作物區(qū)塊和其他區(qū)塊共四種區(qū)塊，根據參賽團隊對場景的識別準確度和時效性進行評分。

“默克”杯逆合成反應預測大賽

2019-01-21 至 2019-04-12 // Host by Kesci // Prize: ￥50,000 + ￥20,000 GPU資源

Note: 基于給定的化學反應數據建立模型，從而可對任給定的反應試劑和反應產物數據，模型輸出該化學反應的反應物。

智能盤點—鋼筋數量AI識別

1月10日-4月, 2019 // Host by DataFountain // Prize: ￥1,000,000

Note: 本賽題基于廣聯(lián)達公司提供的鋼筋進場現場的圖片和標注，希望參賽者綜合運用計算機視覺和機器學習/深度學習等技術，實現拍照即可完成鋼筋點根任務，大幅度提升建筑行業(yè)關鍵物料的進場效率和盤點準確性，將建筑工人從這項極其枯燥繁重的工作中解脫出來。

海上風場SCADA數據缺失智能修復

1月10日-4月, 2019 // Host by DataFountain // Prize: ￥1,000,000

Note: 本賽題使用的數據來源于實際海上風電場運營期間產生的遠程監(jiān)控數據（也稱SCADA數據），包含機組運行狀態(tài)密切相關的傳感器數據和報警信息等，每隔一定時間周期（大約為7秒）記錄一次。該數據主要用于機組的運行狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷分析以及機組性能優(yōu)化等方面。

消費者人群畫像—信用智能評分

1月10日-4月, 2019 // Host by DataFountain // Prize: ￥1,000,000

Note: 中國移動福建公司提供2018年x月份的樣本數據（脫敏），包括客戶的各類通信支出、欠費情況、出行情況、消費場所、社交、個人興趣等豐富的多維度數據。

文化傳承—漢字書法多場景識別

1月10日-4月, 2019 // Host by DataFountain // Prize: ￥1,000,000

Note: 首批提供的數據集為包含多種背景、多種字體的書法圖片及對應的label，使參賽團隊在挑戰(zhàn)之余感受中國傳統(tǒng)文化。

大數據醫(yī)療——肝癌影像AI診斷

1月10日-4月, 2019 // Host by DataFountain // Prize: ￥1,000,000

Note: 賽題共包含數據近7600例肝癌病例影像，其中3600例作為訓練，3974例作為測試。影像數據層厚分布為0.6mm-7.5mm。

津南數字制造算法挑戰(zhàn)賽【賽場二】

2月15日-5月16日, 2019 // Host by 天池 // Prize: ￥300,000

Note: 2019津南數字制造算法挑戰(zhàn)賽，賽場二以物流貨物限制品監(jiān)測為課題，要求選手針對給出的限制品種類，利用X光圖像及標注數據，研究開發(fā)高效的計算機視覺算法，監(jiān)測圖像是否包含危險品及其大致位置。通過自動化監(jiān)測包裹攜帶品算法，降低漏檢風險及誤報率，提升危險品管理效率。

短視頻內容理解與推薦競賽

1月10日-4月22日, 2019 // Host by Biendata & ICME2019 & 字節(jié)跳動 // Prize: $20,000

Note: 本次競賽提供多模態(tài)的短視頻內容特征，包括視覺特征、文本特征和音頻特征，同時提供了脫敏后的用戶點擊、喜愛、關注等交互行為數據。參賽者需要通過一個視頻及用戶交互行為數據集對用戶興趣進行建模，然后預測該用戶在另一視頻數據集上的點擊行為。

AI Competition for the Legends of the Three Kingdoms Game (三國殺))

Now - April 03, 2019 // Host by GECCO 2019 // Prize: NaN

Note: In this competition, we offer a programming-language-free competition system, where agent receive and send data according to the JSON format. Thus, competition teams can develop AI algorithms via any programming language with a JSON parser support.

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