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人工智能/数据科学比赛汇总 2019.2

twohappy / 1782人阅读

摘要:内容来自,人工智能数据科学比赛整理平台。消费者人群画像信用智能评分月日月中国移动福建公司提供年月份的样本数据脱敏,包括客户的各类通信支出欠费情况出行情况消费场所社交个人兴趣等丰富的多维度数据。

内容来自 DataSciComp,人工智能/数据科学比赛整理平台。

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第二届中国“高分杯”美丽乡村大赛

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

Note: 要求参赛队利用深度学习等智能算法自动识别出所给图像对应的农作物,包括玉米、大豆、水稻三种农作物区块和其他区块共四种区块,根据参赛团队对场景的识别准确度和时效性进行评分。

“默克”杯逆合成反应预测大赛

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

Note: 基于给定的化学反应数据建立模型,从而可对任给定的反应试剂和反应产物数据,模型输出该化学反应的反应物。

智能盘点—钢筋数量AI识别

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

Note: 本赛题基于广联达公司提供的钢筋进场现场的图片和标注,希望参赛者综合运用计算机视觉和机器学习/深度学习等技术,实现拍照即可完成钢筋点根任务,大幅度提升建筑行业关键物料的进场效率和盘点准确性,将建筑工人从这项极其枯燥繁重的工作中解脱出来。

海上风场SCADA数据缺失智能修复

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

Note: 本赛题使用的数据来源于实际海上风电场运营期间产生的远程监控数据(也称SCADA数据),包含机组运行状态密切相关的传感器数据和报警信息等,每隔一定时间周期(大约为7秒)记录一次。该数据主要用于机组的运行状态监控、故障诊断分析以及机组性能优化等方面。

消费者人群画像—信用智能评分

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

Note: 中国移动福建公司提供2018年x月份的样本数据(脱敏),包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据。

文化传承—汉字书法多场景识别

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

Note: 首批提供的数据集为包含多种背景、多种字体的书法图片及对应的label,使参赛团队在挑战之余感受中国传统文化。

大数据医疗——肝癌影像AI诊断

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

Note: 赛题共包含数据近7600例肝癌病例影像,其中3600例作为训练,3974例作为测试。影像数据层厚分布为0.6mm-7.5mm。

津南数字制造算法挑战赛【赛场二】

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

Note: 2019津南数字制造算法挑战赛,赛场二以物流货物限制品监测为课题,要求选手针对给出的限制品种类,利用X光图像及标注数据,研究开发高效的计算机视觉算法,监测图像是否包含危险品及其大致位置。通过自动化监测包裹携带品算法,降低漏检风险及误报率,提升危险品管理效率。

短视频内容理解与推荐竞赛

1月10日-4月22日, 2019 // Host by Biendata & ICME2019 & 字节跳动 // Prize: $20,000

Note: 本次竞赛提供多模态的短视频内容特征,包括视觉特征、文本特征和音频特征,同时提供了脱敏后的用户点击、喜爱、关注等交互行为数据。参赛者需要通过一个视频及用户交互行为数据集对用户兴趣进行建模,然后预测该用户在另一视频数据集上的点击行为。

AI Competition for the Legends of the Three Kingdoms Game (三国杀))

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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