本届算法大赛的赛题方向聚焦在汽车制造、装备制造、航空航天、能源等领域，赛题将主要围绕工业企业数字化转型升级中迫切需要变革的场景进行命题，鼓励选手脑洞大开，寻找新的创意和算法，帮助解决行业实际问题，寻找可落地的解决方案。
装备制造赛道：三菱电梯（基于曳引轮车床切削数据的加工过程特征模式辨识）能源赛道：电气风电 (基于振动信号的风电机组主轴承剩余寿命预测（RUL）)航空航天赛道：航天动力（加工工艺质量预测以及工艺优化）面向全社会开放，高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛。在58同城招聘中，对给定的用户、职位，需要预测用户点击职位的概率（CTR，职位点击数 / 职位曝光数）和点击职位后用户投递简历的概率（CVR，投递简历数 / 职位点击数），使用CTR和CVR对职位综合排序。
报名参赛者包括在校生（包含本硕博）和社会人员，在校生需提供学生证信息，用于报名阶段的身份校验。
竞赛奖金仅面向于在校生团队，非在校生团队可参与排名，可获得奖品，但不参与领取奖金。在校生团队中不允许有非在校人员，在最终公布获奖名单之前，举办方会线下核验排名靠前的在校生队伍中每个学生的身份信息，学生需提供有效身份证件（如身份证、学生证、护照等）。
比赛由“线上评分+线上分享”组成。线上评分环节采用AB榜形式，B榜结束后根据选手在B榜上的最佳成绩及代码审核结果作为最终成绩：B榜在校生队伍榜单中，排名前六名的队伍，每个队伍可领取奖金；B榜总榜单中，进入前十名的非在校生队伍，每个队伍可获得价值3000元的奖品，但不参与领取奖金。
同时，所有获奖团队的每位成员均可获得比赛荣誉证书。获奖在校生队伍和B榜总榜单中前十名在校生队伍的每位2022届校招毕业生均可进入58同城2022届校招绿色通道，无需参加笔试和初试，直接进入技术复试环节。
GigaDetection：
对象检测遇上千兆像素摄像
在过去的几十年里，成像技术见证了人工智能算法驱动的智能成像解决方案的出现。深度学习的最新发展从根本上提高了计算成像的能力。不幸的是，如何探索高性能成像的好处，以激发和推广更强大的计算机视觉解决方案尚未得到广泛研究。这个提议的挑战旨在将具有多对象的大场景理解的注意力带到计算机视觉社区。具体地，该轨道将与“相关联PANDA ” -千兆P ixel级哼声AN -centric VI d EO d甲taset（发表于2019 CVPR），用于大规模，长期的，并且多对象的可视化分析。PANDA 中的视频由千兆像素相机阵列捕获，涵盖了具有宽视场（~1km2 区域）和高分辨率细节（~千兆像素级/帧）的现实世界大规模场景。本专题的目的是吸引更多的研究者关注动态大场景多目标数据处理算法的研究，从而解决对千兆像素视频数据的检测等视觉任务。此挑战中的任务是多目标检测（针对行人和车辆）。给定一个静态的千兆像素图像，参与者需要检测两种类型的物体：行人和车辆。每个行人包括三个检测框，即可见边界框、全身边界框和头部边界框。对于每辆车，评估都需要可见的边界框。评估结果时将不考虑某些特殊情况（例如反射或阴影区域、人车极其拥挤的区域、遮挡严重的区域）。2021 年 6 月 25 日 - 2021 年 7 月 15 日2021 年 6 月 28 日 - 2021 年 7 月 19 日2021 年 7 月 20 日 - 2021 年 7 月 31 日
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