4月國內大數據賽事資訊|獎金近100000000元

Category: 研究生申請 Date: 2019年4月28日上午10:32

隨著人工智能的火熱發展，越來越多的公司開始舉辦大數據比賽，題目類型也越來越豐富，近期的比賽尤其多，短視頻、自動駕駛、區塊鏈、目標檢測等題材越來越多。下面是截止到4月還在進行中的比賽，大家選擇性參加，作為入門初學，比賽是非常好的檢驗方式，本號會定期發布各種賽事資訊，歡迎關注，整理不易，大家多多分享轉發。后附學習資料。

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鏈接：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList.htm?spm=5176.100065.5490697.1.67f667b79Hk3vr

01）阿里巴巴優酷視頻增強和超分辨率挑戰賽?￥230000

比賽要求通過訓練樣本對視頻增強和超分模型進行建模，對測試集中的低分辨率視頻樣本預測高分辨率視頻。其中，高分辨率視頻來自優酷高清媒資庫，優酷擁有視頻的知識產權。低分辨率視頻的生成模型是模擬實際業務中的噪聲模式。因此，解決此問題對視頻產業有重要的貢獻。為了更好的研究該問題，優酷將建立業界最大、最具有廣泛性的視頻超分和增強數據集，數據集將包括10000+視頻對，包括不同內容品類，不同難度、不同業務場景下的噪聲模型等等。第一批1000個視頻數據集供本次比賽使用；比賽結束后，公開約2000個視頻；剩余7000個視頻也將逐步公開。

02）第十四屆中國研究生電子設計學術活動￥20000

基于CH2201開發平臺和配套的端側簡易開發SDK，面向物聯網行業應用，靈活配置所需外部傳感器或者外設，實現端云一體的IoT應用敏捷開發。

03）2019 Future Food Challenge?￥11w

Use the training data set to develop an?unsupervised?algorithm which identifies news items in the test set relating to the same food safety incident and assigns the same Event-ID to such group. You may use the same Event-IDs that have been used in the training set but this is optional as we are looking for an unsupervised method. For predicted not-relevant news items assign the Event-ID “0”. For the prediction of the category (relevant – not relevant) of an individual news item you may use a supervised method obtained from the training set.

04）“數智教育”數據可視化創新大賽?￥20w

完成教育數據的清洗處理工作，完成數據分析的指標體系開發，指標開發范圍需包括但不僅限于以下三塊：1、學生域數據分析。2、課程域數據分析。3、群體域數據分析。

05）2019未來科技城-智能城市建設合伙人大賽?￥850w

大賽以智能城市為主題，以物聯網技術為基礎，選題圍繞城市綜合治理、智能產業服務、科技旅游、大型賽事/活動智能管理4個方面，邀請參賽企業、團隊和個人利用物聯網、人工智能、圖像識別、5G、高精定位、AR、邊緣計算、大數據等技術，為打造“全時空感知－全要素聯動－全周期迭代”的智能城市提供創新解決方案，推動城市治理水平提升和智能城市產業發展。

06）IJCAI-19 阿里巴巴人工智能對抗算法學術活動￥28w

本次比賽包括以下三個任務：無目標攻擊: 生成對抗樣本，使模型識別錯誤。目標攻擊: 生成對抗樣本，使模型識別到指定的錯誤類別。模型防御: 構建能夠正確識別對抗樣本的模型。

07）津南數字制造算法挑戰賽【賽場二】￥30w

包裹X光限制品監測作為日常包裹物流行業及安防行業的重要環節，承擔著防止易燃易爆等危險品進入貨運渠道，管理刀具等特殊貨運物品，監測毒品等國家重點違禁品偷運等工作。隨著線上購物的普及和快速發展，線上物流包裹數量已經遠超人工可以處理的范圍，給物流包裹監管帶來了巨大挑戰。

本次比賽著眼于此，邀請選手針對給出的限制品種類，利用X光圖像及標注數據，研究開發高效的計算機視覺算法，監測圖像是否包含危險品及其大致位置。通過自動化監測包裹攜帶品算法，降低漏檢風險及誤報率，提升危險品管理效率。本次比賽是一次未來物流及安防行業的有益嘗試，對行業未來發展有著不可估量的價值。

DataFountain

鏈接：http://www.datafountain.cn/#/competitions

01）基于虛擬仿真環境下的自動駕駛交通標志識別?￥100,000

2019年，天津開發區整合優質資源，舉辦2019“泰達·華博杯”華僑華人創新創業大賽。大賽以雙創服務實體經濟為總體要求，積極整合龍頭企業、科研機構、高校院所、創新平臺等優勢資源，暢通需求企業與技術成果的互通渠道，激發創業者創造活力和創新創業熱情，賽事貫穿全年，打造“永不落幕的創新大賽”。

賽事將圍繞新一代信息技術、智能裝備、節能環保、生物醫藥等重點產業領域，征集有技術需求的企業作為大賽出題單位，遴選技術特點強、社會效益高、展示效果好、成果可期待的技術需求的作為大賽賽題。針對技術需求，在全球范圍內征集具有創新能力、成功案例的技術持有方，向技術需求方提供需求解決方案。

AI Challenger

鏈接：https://challenger.ai/competitions

暫無比賽

華為大數據平臺

鏈接：https://developer.huawei.com/consumer/cn/devservice/activity/devStarAI/list

01）ARVR應用創新大賽￥32w

選手需基于智能手機終端或VR顯示設備，圍繞AR/VR技術自主選擇作品主題進行應用創新。參賽期間華為將提供必要的技術支持協助參賽者接入華為開放能力。作品可自主選題，自行設計應用，也可在現有原型條件下創新。

01）算法精英大賽￥ 690000

賽題一：華為視頻會員用戶流失預警

會員的流失是影響視頻收入的關鍵因素，發展一個新會員比挽留已有會員的代價高幾倍，因為，對已有會員的維護挽留，對潛在流失用戶提前進行運營干預維挽是視頻運營工作中的重要工作。會員已流失的定義為：會員到期后7天內不再續費。

賽題二：華為賬號用戶人口屬性預測

嘗試解決的問題：對于手機設備廠商，獲取當前手機用戶的人口屬性信息（demographics）非常困難，當前華為手機3.5億用戶中，大概只有5000用戶的性別和年齡信息，如何基于用戶的手機及使用偏好準確地預測其人口屬性信息是提升個性化體驗、構建精準用戶畫像的基礎

賽題三：華為PPS CTR預測

任務描述：基于用戶對廣告任務的歷史行為和廣告任務屬性，選擇合適的算法預測用戶在特定上下文下對某個廣告任務的點擊概率。

嘗試解決的問題：提高廣告點擊轉化率預估的準確性

難點：廣告任務相對可推用戶數量非常少；有行為的廣告任務較少，數據非常稀疏；廣告任務在投放周期的不同階段轉化率差異較大；存在誤點擊噪音數據；有效特征識別困難

02）人工智能校園創新大賽￥ 540000

選手可參加AI應用或AI硬件中任一賽道，同一作品不可重復參加兩個賽道評選，具體賽題如下：

1.AI創新應用

選手需要在手機終端用戶可體驗的應用領域進行結合AI的創新，例如教育、出行、娛樂、辦公等領域，建議優先結合華為HIAI Engine能力（華為已經封裝好終端應用可以直接調用的多項AI能力，包括CV、NLP、語音等方面能力），最后提交的作品形態應該是一款APP。

2.AI智能硬件創新

選手可以針對個人消費者領域的智能硬件進行結合AI的創新，例如智能家居、智能穿戴等領域，建議優先結合華為HIAI foundation（NPU芯片計算能力）能力，并使用華為HiKey開發板作為主體功能承載。

03)華為閱讀科幻文學大賽￥ 200000

超短篇小說：字數范圍 1000 -5000字

短篇小說：字數范圍 5000 -20000字

短中篇小說：字數范圍 20000 -50000字

訊飛AI開發者大賽

鏈接：http://challenge.xfyun.cn/aicompetition#competition

暫無比賽

DataCastle

鏈接：http://www.dcjingsai.com/

01）2019 MiiX-阿希區塊鏈黑客馬拉松開發者大賽（線上+線下雙賽）杭州站??￥80000

一、基于阿希鏈擴展應用開發方向：開發適配于阿希鏈 Asch主網的冷錢包、熱錢包、瀏覽器應用、區塊鏈隨機數、預言機、跨鏈等；

二、基于阿希鏈開發區塊鏈dapp應用開發方向：基于 Asch 區塊鏈平臺，運用區塊鏈技術，開發創新功能及dapp應用。涵蓋公益、消費、物流、游戲、醫療、教育、政務、社交、交通出行、商品溯源、實物資產、版權等領域等場景。

02）2019年（第九屆）陽澄湖創客大賽“漕湖杯”西南區分站賽??￥830000

參賽者提交符合相城“3+2”主導產業發展規劃、有較高創新水平和較強市場競爭力、有較好的潛在經濟效益和社會效益、易于形成新興產業的高新技術成果，且具有核心技術、完全知識產權、高附加值的創新項目。

03）國際大數據分析學術活動??￥50000

次比賽基于3500家上市公司全量信息，描述公司在財務、法務、股權、經營狀況、輿論等方面的屬性特征，共設計兩個任務，兩個任務將單獨進行排名。

團隊可以報名一個或兩個任務。

1.企業投資價值評估參賽者可參照企業的年報、財物信息、經營信息、資產信息、稅務信息，知識產權等企業綜合信息對企業投資情況進行打分，為投資者提供投資依據。

2.法律訴訟類型預測參賽者可根據企業的法院公告、裁判文書、動產抵押、司法凍結、行政處罰、欠稅信息、開庭公告等法務信息預測企業未來一段時間可能收到的法律訴訟類型，為企業規避法律風險。

04）地球物候的深度學習預測???￥實習機會

使用植被指數的過往數據記錄來預測未來幾期的植被指數。

從初賽到決賽，我們將使用地球不同地區的數據時間序列來挑戰大家的模型泛化能力。選手需要設計出能夠具備時間-空間上預測能力的深度學習算法。

05）首屆中國心電智能大賽??￥989000

1）參賽隊伍對大賽提供的標準化心電信號采集數據采用人工智能算法進行疾病識別和分類；比賽提供標準訓練數據集，供參賽選手訓練算法模型；提供標準測試數據集，供參賽選手提交評測結果參與排名；學術活動所用的心電數據均已采取脫敏化處理，包括訓練集和測試集數據，訓練集數據包含疾病診斷標注。（2）除了初賽階段，參賽隊伍需在各自專屬計算服務器上提交算法程序，并在線上進行心電數據的訓練及驗證，最終提交源代碼、可執行文件（如模型文件和相關支撐文件）和運行說明，由大賽組委會評估算法性能；（3）大賽組委會將通過程序客觀公正地計算各學術活動隊伍的準確率和性能，綜合得到學術活動分數成績進行排名并確定晉級隊伍。決賽階段將通過學術活動分數結合技術方案答辯評選最終的學術活動排名。

04）國際大數據分析學術活動?￥0w

本次比賽基于3500家上市公司全量信息，描述公司在財務、法務、股權、經營狀況、輿論等方面的屬性特征，共設計兩個任務，兩個任務將單獨進行排名。

團隊可以報名一個或兩個任務。

05）地球物候的深度學習預測?￥0w

使用植被指數的過往數據記錄來預測未來幾期的植被指數。

從初賽到決賽，我們將使用地球不同地區的數據時間序列來挑戰大家的模型泛化能力。選手需要設計出能夠具備時間-空間上預測能力的深度學習算法。

06）TOP高校創新科技大賽￥100w

1.人臉識別

人臉識別算法已經被廣泛應用于人們日常生活的方方面面，比如機場的人臉匹配、身份證的人證合一檢測、手機的登陸系統等等。在實際應用場景中，由于人的表情、角度、光線等的不同，同時由于存在著偽造的人臉攻擊等因素，人臉識別算法依然存在著很多的挑戰。本任務旨在設計實現人臉識別算法，對任兩張人臉圖片進行比對，判斷是否為同一人。

2.自然場景下的文字識別

自然場景下的文字識別技術已經在多個領域有了較為廣泛的應用，同時也成為計算機視覺的重要研究方向。自然場景下，文字圖像和背景差異巨大，同時又有復雜的光線，字體尺寸和多樣的布局。如何能準確的定位和識別自然場景中的文字已經成為目前文字識別領域的一個挑戰。快速定位和準確識別自然場景中的文本是本次任務的核心。

3.人體關鍵點檢測

體感游戲基于人體行為識別技術，通過人體關鍵節點的組合和追蹤來識別人的運動和行為。通過對人體姿態的定位于識別，可以為游戲，短視頻等提供新的交互方式。人體姿態的主要獲得途徑有兩個：一個是通過深度攝像機獲得深度信息，如 3D 結構光和 TOF(Time of Flight) 相機；另一個是直接使用 RGB 圖像估計人體關鍵節點。人體關鍵點檢測任務側重于為 2D 圖像視頻流提供持續人體關鍵點輸出，從而實現人體姿態估計。

4.人像精細分割

隨著手機硬件平臺和人工智能技術的飛速發展，目前的智能手機基本都可以實現后置雙攝像頭和前置單攝像頭對人像拍照時的背景虛化。在虛化的方法上，后置通過雙攝像頭來計算景深從而實現前景人像的分割，進而對背景虛化；而前置則直接對單幀圖像進行人像分割的方式來虛化背景。這兩種方式來帶的虛化效果是顯著的，但是也存在很多弊端，無論哪種分割方式，都難以實現對人像發絲的精細分割，這導致了最終人像頭部邊緣的虛化效果不是很理想。隨著用戶對手機相機拍照功能要求的逐年升級，為了達到單反相機級別的背景虛化效果，需要能夠實現人像的精細分割，尤其是發絲邊緣。這樣不僅可以實現更加精確的背景虛化，同時也為人像照片換背景提供了技術支持，而這些可以進一步增強用戶的使用體驗。

5.AI創意賽

創意賽為自選課題，內容要求與AI、圖像或通信相關，主要以基于OPPO手機的App形式完成，也可以基于無人機、機器人、虛擬現實等多種平臺進行創意設計。

百度點石

https://dianshi.baidu.com/competition

01）Context-AwareMulti-Modal Transportation Recommendation?$45000

The competition consists of two tasks with the detail below.

Task 1: Recommend the most appropriate transport mode

This first challenge will address the context-aware multi-modal transportation recommendation problem. Given a user u?an OD pair and the situational context, it is requested to recommend the most proper transport mode m?∈? M?for user u?to travel between the OD pair od.

Task 2: Open research/application challenge

The published dataset has great potential to be applied in various research tasks and applications. The second task will be an open challenge based on the published dataset. A research/application proposal is required to explain:

1)?????The proposed research/application topic, including the aim of the research/application, the context and the justification.

2)?????The general methodology and expected resources and conditions to complete the research/application. A demo/video to help explain the final output is encouraged to submit.

3)?????The importance of your research/application topic.

Biendata

鏈接：https://biendata.com/

01）2019 搜狐校園算法大賽?￥75,000

給定若干文章，目標是判斷文章的核心實體以及對核心實體的情感態度。每篇文章識別最多三個核心實體，并分別判斷文章對上述核心實體的情感傾向（積極、中立、消極三種）。

JDATA

鏈接：https://jdata.jd.com/html/list.html

01）用戶對品類下店鋪的購買預測￥125,000

大賽基于用戶、商家、商品等多方面數據信息，通過數據挖掘技術和機器學習算法，預測購買用戶及所購買的商品，為精準營銷提供高質量的目標群體。

02）JD-AR & ARCore by Google 消費應用創新大賽?￥290,000

由JD-AR & ARCore by Google 聯手打造，面向國內外開發者，致力于尋找消費購物領域創新的 AR 應用。

ATEC螞蟻開發者大賽

鏈接：https://dc.cloud.alipay.com/index#/home

01）區塊鏈創新大賽 ?￥1800w

本次大賽對參賽選題沒有限制，前提是必須符合國家對區塊鏈及應用的法律法規。鼓勵參賽團隊開拓思路勇于創新，可以包括但不限于以下方向：1）供應鏈協作、跨境貿易、物流、供應鏈金融、小微融資和跨境貿融等；2）司法存證、版權保護和合同等；3）產品溯源和數據營銷等；4）安全計算、數據審計和金融風控等；5）區塊鏈開發工具：區塊鏈健康監控、區塊鏈瀏覽器、合約安全分析、區塊鏈開發IDE等。

02）NLP之問題相似度計算?￥50,000

問題相似度計算，即給定客服里用戶描述的兩句話，用算法來判斷是否表示了相同的語義。

03）數據挖掘之支付風險異常識別?￥50,000

基于移動互聯網的線下支付、保險、理財等新金融業務快速發展，互聯網金融行業不斷突破創新。與此同時，潛伏在網絡暗處的黑產勢力也不斷升級，并威脅著整個行業，其中以信息泄露導致電子賬戶安全最為嚴重，并且愈演愈烈之趨勢。黑客竊取的用戶信息包括社保號碼、地址、信用卡信息等，并利用這些泄露信息嘗試登陸盜取賬號資金或盜刷銀行卡，直接導致銀行和第三方支付公司的用戶蒙受大量經濟損失。2017年6月1日，網絡安全領域首部《中華人民共和國網絡安全法》正式施行，新法的頒布將讓廣大網絡用戶在虛擬的世界中有法可依。目前螞蟻金服平臺上每天有上億筆交易，螞蟻金服的風控系統在過去幾年利用這些數據采用深度學習、在線學習、強化學習等人工智能技術來高效準確地對每筆交易都做出實時風險評估。螞蟻金服一直以安全作為生命線，打造了基于大數據機器學習算法和生物核身的智能風控體系，把資損率保持在百萬分之0.5以內，處于行業絕對領先水平。

Kesci

鏈接：https://www.kesci.com/apps/home/competition

01）“默克”杯逆合成反應預測大賽 ?￥70000

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

2019語言與智能技術學術活動

http://lic2019.ccf.org.cn/

01）機器閱讀理解?￥100000

對于給定問題q及其對應的文本形式的候選文檔集合D=d1, d2, ..., dn，要求參評閱讀理解系統自動對問題及候選文檔進行分析，輸出能夠滿足問題的文本答案a。目標是a能夠正確、完整、簡潔地回答問題q。

02）知識驅動對話?￥100000

給定對話目標g及相關知識信息M=f1,f2,...,fn。要求參評的對話系統輸出適用于當前對話序列H=u1,u2,...,ut-1的機器回復ut 使得對話自然流暢、信息豐富而且符合對話目標的規劃。在對話過程中，機器處于主動狀態，引導用戶從一個話題聊到另一個話題。因此，對話系統為機器設定了一個對話目標，g 為“START->TOPIC_A->TOPIC_B”, 表示從冷啟動狀態主動聊到話題A，然后進一步聊到話題B，提供的相關知識信息包括：話題A的知識信息，話題B的知識信息，話題A和話題B的關聯信息。

03）信息抽取?￥100000

給定schema約束集合及句子sent，其中schema定義了關系P以及其對應的主體S和客體O的類別，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:創始人，O_TYPE:人物）等。任務要求參評系統自動地對句子進行分析，輸出句子中所有滿足schema約束的SPO三元組知識Triples=[(S1, P1, O1), (S2, P2, O2)…]。

輸入/輸出:

(1) 輸入:schema約束集合及句子sent

(2) 輸出:句子sent中包含的符合給定schema約束的三元組知識Triples

愛奇藝AI學術活動平臺

http://challenge.ai.iqiyi.com/

01）2019 iQIYI Celebrity Video Identification Challenge ?$6,000

This is a challenge of multi-modal person identification. It is based on a dataset of vast amount of video clips from iQIYI variety shows, movie, short video and TV dramas.

FlyAI-更多比賽

www.flyai.com

01）200種鳥類圖像分類

Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) 是一個圖像數據集，包含200種鳥類（主要是北美洲）的照片。分類數量：200 圖片數量：6,033 標注：邊界框，分割，屬性

02）3981個中文文字圖像識別

本數據集為3981個中文文字的圖片數據集，圖片已經剪裁完成，每個文字有多種不同字體下提取的圖片。

03）用戶商場評價情感分析

此數據集涵蓋了24 萬家餐館，54 萬用戶，440 萬條評論/評分數據。每條數據包含用戶對餐館的四個維度的評分（總體，環境，口味，服務），評分為從1到5的整數。該數據集適合做推薦系統、情感/觀點/評論傾向性分析

04）美國點評網站Yelp評價預測賽

該數據集包含美國15萬用戶對18萬家企業的100萬條點評，涵蓋超過140萬個商業屬性，包括營業時間，停車位，便利性和環境等等。每條數據包括企業名稱，位置，屬性和類別

05）人臉關鍵點檢測(五點)

這些圖片是用亞馬遜機械土耳其人手工標注的，以精確定位眼睛、鼻子和嘴。最終的數據集包括40000個圖像，其中主要面部組件的注釋高度準確、詳細和一致。

06）測測星座文本分類

首次由測測星座提供文本分類數據，致力于發掘在當下的AI時代為娛樂產業賦能升級的最佳解決方案。目前測測已經發展成為中國最大的移動星座社區，積累了近千萬的個人檔案數據，構建了全閉環、高頻率、語音化的在線咨詢服務場。

2019未來杯高校AI挑戰賽

https://ai.futurelab.tv/

01）圖像-發現超新星?￥100000

02）語音-跨設備說話人識別?￥100000

03）智慧城市賽道——房產租金預測?￥100000

線上比賽要求參賽選手根據給定的數據集，建立模型，預測房屋租金。

04）智慧互娛賽道——漫畫人臉識別?￥100000

平安產險數字科技冠軍賽

https://powerattack.gobrand.top/problem

設計保險概念產品

2019「友盟杯」數據分析大賽

http://www.woshipm.com/active/2150195.html

運營數據分析

騰訊廣告算法大賽

https://algo.qq.com/

01）廣告算法大賽?$42000

騰訊效果廣告采用的是GSP（Generalized Second-Price）競價機制，廣告的實際曝光取決于廣告的流量覆蓋大小和在競爭廣告中的相對競爭力水平。其中廣告的流量覆蓋取決于廣告的人群定向（匹配對應特征的用戶數量）、廣告素材尺寸（匹配的廣告位）以及投放時段、預算等設置項。而影響廣告競爭力的主要有出價、廣告質量等因素（如pctr/pcvr等），以及對用戶體驗的控制策略。通常來說，基本競爭力可以用ecpm = 1000 * cpc_bid * pctr = 1000 * cpa_bid * pctr * pcvr (cpc, cpa分別代表按點擊付費模式和按轉化付費模式)。綜上，前者決定廣告能參與競爭的次數以及競爭對象，后者決定在每次競爭中的勝出概率。二者最終決定廣告每天的曝光量。

本次學術活動將提供歷史n天的曝光廣告的數據（特定流量上采樣），包括對應每次曝光的流量特征（用戶屬性和廣告位等時空信息）以及曝光廣告的設置和競爭力分數；測試集是新的一批廣告設置（有完全新的廣告id，也有老的廣告id修改了設置），要求預估這批廣告的日曝光。（出于業務數據安全保證的考慮，所有數據均為脫敏處理后的數據。）

2019年AIIA杯人工智能大賽

https://ai.dimpt.com/#/

01）5G網絡應用專項賽 ?￥10000000+