xx杯中国大学生智能设计竞赛参赛指南手册范本docWord文件下载.docx
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并将作品刻录成光盘后交至本校大赛通信教师,此后等待专家组进行网络评审选出决赛队伍。
5.决赛:
初步定于20xx年7月中下旬在南开大学举行,进行现场作品展示、测试和答辩。
详情见竞赛网站和大赛报名网站的通知。
6.重要时间节点
20xx年3月31日前
学生组队并邀请指导教师,在大赛xxx的报名系统中线上报名,通信教师汇总本校《参赛队伍报名表》、《参赛队伍汇总表》、《网络评审专家汇总表》和《通信教师登记表》,纸质版加盖学校公章后邮寄至大赛秘书处,
20xx.4.1~20xx.4.7
各高校通信教师邮寄本校参赛队伍报名表至南开大学,将本校队伍初赛报名费汇款至指定账户
20xx.4.14
竞赛网站()和报名网站()同时公布初赛队伍名单
20xx.4.15~20xx.5.31
参赛队伍设计并在报名网站()中提交初赛作品
20xx.6.1~20xx.6.20
专家组对初赛作品进行评审
20xx.6.21
竞赛网站()和报名xxx(/aidc/20xx)同时公布决赛队伍名单
20xx.6.16~7中下旬
决赛队伍修改完善参赛作品
20xx.6.30前
各高校通信教师将本校队伍决赛报名费汇款至指定账户
20xx.7中下旬
决赛队伍到南开大学参加决赛
二.指导教师参赛流程
1.指导教师必须是参赛队伍所在高校在职教师。
2.指导教师对所指导队伍中学生的有效性和参赛作品的有效性进行检查,不合规定的学生禁止参赛,不合规定的作品禁止参赛。
3.指导教师可以指导学生选题,设计方案论证,但具体的硬件制作、软件编程、系统调试、设计报告或学术论文必须由参赛学生独立完成。
4.指导教师负责参赛作品的原创性。
5.有效管理指导的学生团队按竞赛通知及时提交参赛资料。
三.高校通信教师参赛流程
1.各高校通信教师负责本校范围内的竞赛组织、选拔等工作,并对本校范围内参赛队伍及指导教师的真实性负责。
2.各高校通信教师将本校参赛队伍纸质《报名表》收集并盖章后,汇同以下资料:
《20xx年第七届“xx杯”中国大学生智能设计竞赛高校通信教师登记表》(见本指南附件四)
《20xx年第七届“xx杯”中国大学生智能设计竞赛高校参赛队伍汇总表》(见本指南附件五)
《20xx年第七届“xx杯”中国大学生智能设计竞赛网络评审专家汇总表》(见本指南附件六)
一并于20xx年4月7日前统一邮寄至大赛承办方南开大学,电子版发送至xxx。
报名费统一缴费的学校,需在4月7日前,将本校初赛报名费(每支队伍200元人民币)统一汇款到指定账户中,否则视为自动放弃参赛。
各参赛队单独缴费的赛队,可直接在报名xxx上缴费。
决赛名单公布之后,各高校通信教师需在6月30日前,将本校所有入围决赛的队伍,按决赛报名费400元人民币/参赛队伍统一汇款到指定账号,否则视为自动放弃参赛。
3.各校通信教师应在初赛截止日20xx年5月31日前提醒参赛队将作品资料上传至大赛xxx的报名系统中。
4.各高校通信教师推荐不少于3名的本校网评专家,并汇总到《20xx年第七届“xx杯”中国大学生智能设计竞赛网络评审专家汇总表》。
5.各高校应从培养和选拔创新人才的角度出发,对获奖学生在奖学金评定、保送研究生等方面予以优先考虑。
6.禁止参赛高校等弄虚作假。
对违反国家有关法律、法规以及大赛章程的行为,组委会将取消相关奖项,并依照有关规定进行处罚。
四.参赛选题与作品要求
1.本次竞赛采用两种选题方式:
自主命题和指定选题。
2.自主命题方式
(1)采用开放式,但须围绕“智能机器人”、“可穿戴设备”、“人机对话”等与智能技术密切相关的主题。
专家组将对参赛作品进行主题审核,如果参赛队伍所报题目与上述主题无关或其内容违反赛事精神和章程,组委会有权要求参赛队伍进行修改或取消其参赛资格。
竞赛只接受防御性的题目,不接受任何具有攻击性质或与国家有关法律、法规相违背的题目。
(2)参赛作品可以是软件或硬件。
(3)参赛作品要体现一定的智能性、创新性和实用性。
(4)竞赛现场为选手提供Windows和Linux平台,若参赛作品需要其它平台,请选手自带。
(5)凡已公开发布并已获得商业价值的产品不得参赛;
凡有知识产权纠纷的作品不得参赛;
与企业合作即将对外发布的产品不得参赛。
(6)选手所提交的作品应该是在本届参赛期间所完成的内容。
评审时,专家只会对这部分内容进行评价。
3.指定选题方式
指定选题共9个,均为竞赛赞助方从实际出发拟定的与智能技术密切相关的题目,所有指定命题都与业界需求直接相关又能体现出智能特色,在一定程度上体现了业界对智能技术的需求。
鼓励各参赛队伍积极选择此方式参赛。
指定命题如下:
(A类:
社交媒体应用;
B类:
xxx智能应用;
C类:
计算机视觉、自然语言处理及其它)
类别
序号
题目
题目描述
要求
具体规格说明
作品格式
评选标准
A
1
社交媒体的事件检测
对社交媒体中的爆发性事件实现自然语言理解、语义识别、事件关键词识别和跟踪、事件内容和相关人物的聚类
1.能够实现社交媒体中爆发性事件的检测和跟踪
2.对事件内容、人物进行聚类,根据不同的方面描述事件的发展和演化
3.能够展示检测和跟踪结果(通过可视化工具对事件的演化进行描述)
1.典型场景应用说明
2.关键技术分析
1.设计论文
2.算法原型
3.原型系统
1.方案设计清晰明确,算法优秀,效率高。
2.事件的识别率高,支持交互式展示。
2
社交地点分类
在社交媒体中,用户之间会有互动,用户也往往会在其xxx过的地点进行签到。
通过用户带时间的签到信息,用户之间的互动,用户之间的社交网络以及少量的带标注样本,对用户签到过的地点进行分类,例如餐厅、商店等。
1.对社交数据进行抓取和分析,包括用户的关系网络,社交行为数据,签到数据,以及某些地点的类别数据
2.对多种数据信息进行混合建模,得出准确的分类模型
3.对未标注的地点进行分类,并分析实验结果
1.提供典型场景的解决方案
2.提供算法说明与性能评估
参考数据集:
微博API接口()
2.如方法新颖,有创新思想和参考价值,作为加分项。
3.评价指标:
分类正确率
B
3
xxx旅游翻译助手
通过xxx拍图(印刷体)进行OCR,对相应的文本信息进行翻译
1.图片OCR,接近实时的文档分析
2.对某一类问题(如菜单)进行翻译(如中翻英)
3.对翻译结果使用xxx进行展示
1.提供典型场景的解决方案
2.提供算法说明与性能评估
2.能够实时的展示结果。
(实测数据需要考虑现实内容,具体训练和测试样例要同步提交)
4
通过geo-tag照片研究环境变化
通过对某一景区的游览照片的分析来判断近年来环境的变化。
1.从Filckr等网站获取带有时间和地点信息的照片(参考mappingtheworld’sphotos论文)
2.将同一地点的照片按时间排序以后(例如天安门前)观察环境的变化。
总体变化和季节性变化。
1.收集的数据量是否能够支持分析
2.主要以中国城市为主
3.变化和发现
5
预测出租车目的地和抵达时间
类似滴滴打车xxx软件需要根据每个出租车的起点和中间的一段路程,来预测终点和抵达终点所需的时长,从而可以动态调度出租车资源。
1.收集出租车GPS轨迹数据
2.地图匹配得到起点和终点
3.通过起点和路程的GPS轨迹预测终点位置
4.预测抵达终点位置的时长
1.提供建模算法
2.提供算法评估结果
1.设计方案书
2.算法流程图
3.原型系统
4.方案简单可行。
5.预测精度高。
C
6
物体自动识别系统(life-longlearning,neverendinglearning)
只考虑识别一类物体,比如鼠标。
给定一张物体图片(可以只含有一个物体),系统判断该物体是不是目标物体(比如鼠标),用户以语音对话的方式把结果(正确或错误)反馈给系统,系统根据用户反馈更新识别模型。
系统通过用户不断的反馈变得越来越智能。
关键技术分析
1.方案设计清晰明确。
2.能够实施的展示结果。
3.训练数据,测试数据需要同步提交。
7
自动对话系统
构建一个能够和人闲聊的对话机器人,该机器人对用户输入的任何中文文本,能够给出语句通顺、语法正确、符合上下文语义的回复,同时尽可能地保证回复的多样性和趣味性。
数据:
参赛者可以自己在网络上爬取数据(互联网上的任何闲聊数据),或者请人编写常用的聊天数据,或使用我们发布微博-回复数据Noah_NRM_Data/
参考方法:
参赛者可以采用基于基于规则或者机器学习的方法来构建对话机器人,至于机器学习的方法可以采用基于匹配或者生成的策略来进行回复的查找或生成;
相关任务参考:
参见xx诺亚方舟实验室在NTCIR上组织的短文本对话比赛
;
8
英文电子邮件写作助手
设计一个outlook插件,在用户输入英文的同时,能自动建议若干个提示,提示可以是下一个词,下两个词,下三个词,以及一句完整的英文。
提示的结果可以有多个,并且提示的结果可以根据用户的使用情况进行调整,使得排在前面的提示结果被用户选用的可能性大。
1)3到5
- 配套讲稿:
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