20210526 | 竞赛资讯汇总
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2021-05-29 20:55
一、DiDi SIGSPATIAL 2021 GISCUP预估到达时间(Estimated Time of Arrival)在很多应用场景中扮演者至关重要的角色。例如,在网约车订单分配、价格预估、行程中间预估、路线决策等各个场景。精准的到达时间预估可以帮助平台提升效率,提高用户体验,方便平台和用户做更优的决策。然而,到达时间本身会收到路线长度、路段通行能力、道路等级、实时路况、红绿灯个数相位等因素的影响。其中路线长度,道路信息,红绿灯信息等相对静态,而实时路况等信息相对动态且易变。此外,到达时间本身有很强的时间周期性,相同的路线在工作日与周末,平峰期与高峰期的表现差异较大。综上因素,预估到达时间具有很高的技术难度和挑战。
滴滴作为全球领先的一站式出行平台之一,拥有海量的订单数据和实时历史路况特征,基于这些海量的样本数据,我们可以很方便的构建机器学习模型算法来建模优化预估达到时间问题,提升预测精度。2021.4.23 比赛上线,开放注册,开放数据下载。
2021.4.30 – 2021.8.9(UTC时间23:59)提交阶段。选手需要提交测试集的预测结果。
2021.8.2(UTC时间23:59) : 公布B榜成绩(B榜成绩公布后还可以提交预测结果到8月9号)。
2021.8.2(UTC时间23:59) 组队时间截止。
2021.8.31(UTC时间23:5) 公布比赛结果。前5名的队伍都需提交一份训练代码及注释、可复现最高分的预测模型,以及一份ACM格式的论文,不多于4页,用英文撰写。
2021.9.15(UTC时间23:59) 论文提交截止时间。现金奖励
总奖金:25,000 美元
决赛冠军团队(第一名) 10,000 美元
决赛亚军团队(第二名-第三名):5,000 美元
决赛季军团队(第四名-第五名):2,500 美元校招直通车
“未来杯”于2018年首次面向国内外高校在读学生推出,作为国内外高校在人工智能领域认知度较高的竞赛平台之一,始终致力于实现大数据与人工智能技术及应用在高校的普及。“未来杯”通过和国内外最优秀的伙伴开展合作,普及智能科学与技术知识,提高高校学子采用智能科学理论与技术解决实际问题的能力,培养学生的创新意识、团队合作精神以及实践能力,让高校学子充分了解实际企业需求及未来科技发展方向,从而帮助企业培养、选拔并推荐大数据与人工智能领域的优秀人才。本届大赛由STEERTECH科技平台主办,中软国际教育科技集团全程战略支持、并联合AI TIME(清华)、ICAN国际联盟作为全程战略合作伙伴、华为NAIE网络人工智能平台作为技术支持战略合作伙伴,同时邀请清华大学、北京大学等高校人工智能领域专家对大赛进行指导。2021“未来杯AI高校挑战赛”将开设“AI技术挑战赛”与“AI学术联赛”两大赛道,前者通过企业命题,真实数据集提升高校学子技术创新能力与解决行业实际问题的能力;后者通过对人工智能技术未来发展的预计,推动选手对人工智能前沿技术领域的探索及其技术在更多应用场景的实现。除赛季当期的高校在校生外,自报名正式开启之日起,毕业不超过1年的前学生,也有资格参与2021赛季的竞赛角逐。申请实名认证时,选手需要根据自身实际情况,选择认证类型为“在校学生”或“社会人员”现金奖励(前10名):总奖金:100,000元
决赛冠军团队(第一名):30,000元
决赛亚军团队(第二名):20,000元
决赛季军团队(第三名):15,000元
决赛优秀团队(第四名~第十名):5,000元
- 实践机会:
比赛排名前30名的团队,将获得:
1)北京智源人工智能研究院技术面试直通资格
2)获奖团队人员如有华为NAIE部门入职/实习倾向,简历可直接内部投递
大赛将提供客户基本信息,还款记录,以及其贷款购买的设备工况信息,鼓励选手采用先进的机器学习模型来预测某客户群体中的每位客户未来三个月是否会逾期。
在此给定数据的条件下,选手需要进行适当数据预处理(比如对缺失值的合理填充,根据需求进行数据清洗),设计合理的模型框架,结合业务知识或特征工程创造特征,并采取一定措施评估模型的鲁棒性。挖掘机破碎模式识别赛题旨在根据C端数据判断给定时间段内挖掘机的工作模式(工作模式1/工作模式2)。初赛、决赛任务均为进行上述两种模式的判断。决赛将在初赛基础上为选手补充训练样本,以提高模型精度。一等奖:¥81,800(1个)
二等奖:¥51,800(1个)
三等奖:¥31,800(1个)
四等奖:¥13,180(1个)
五等奖:¥6,180(1个)
优秀奖:¥3,180(3个)
排名前10%的团队可获得三一直通面试机会 + 三一集团高管与专家沟通交流机会大规模天线是5G通信系统最重要的标志性技术之一。对于物理层来说,MIMO则是基本的支撑技术;对于MIMO来说,信道状态信息的有效及准确地反馈又是必不可少的关键问题。在3GPP国际标准化组织框架的讨论内,当前是通过CSI 参考信号设计及CSI反馈机制完成。在CSI反馈设计中,主要是根据信道稀疏化表征对CSI进行压缩,依赖矢量量化、码本设计的方式来实现信道特征的提取与反馈。这类反馈方式从目前的实践来看已经被证明是较为有效的,但是由于其核心思想是基于信息抽取、码本反馈的方式,传统的CSI反馈技术在压缩在一步是有信道信息损失的,即其所反馈的目标信息实际上是有损信道信息。我们希望在物理层得到更大的突破,带来全新的CSI反馈机制和更高的重构精度,其中一个重要的方面就是希望在压缩和还原尽可能的做到更高的压缩率以及更少的信息损失。报名阶段:2021年4月26日~2021年6月20日
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