百度云开发者大赛,参与即可获奖,还有SDCC大会门票相送!

蓝染1991 2016-11-07 03:20:35
今天,随着云计算、大数据、人工智能等技术的深入应用,企业可以轻松使用深度学习技术,打造智能应用和服务,提升每一个行业的运营效率,打开每一个行业没有被开发的潜力;用户在数字时代可以更便捷地获取信息,找到个性化的需求。产业的多样化给互联网行业带来新的发展和挑战,作为迎接技术浪潮的开发者而言,通过平台、技术和商业模式的选择,实现着自身的梦想和价值。
我们希望通过百度云开发者大赛,汇集开发者的力量,共创产业新生态,通过我们的技术构建新的未来!


大赛日程:
大赛报名:10月28日-11月20日
作品提交:10月31日-11月25日
作品审核:11月26日-11月29日
作品颁奖:11月30日

参赛要求:
1、提交的作品必须是基于百度云语音,百度Paddle,百度IDL实现
2、参赛者形式不限,可以是个人、团队或者企业
3、参赛作品不限,选手开放命题(如社交聊天,智能家居,应用助手,图像识别,语音识别等),鼓励优秀的创新应用
4、作品提交时间:10月31日-11月25日
5、作品属性为面向企业级应用


评选规则:
创新应用(20%)参赛作品是否具有充分的创新性,与行业成熟方案相比较有差异化,有更好的产品表现。
商业前景(20%)参赛作品的能否创造较好的社会和市场效益,具有较为广阔和的商业前景。
资料完善度(20%)参赛作品配套的资料完善及易读性
功能完备(15%)参赛作品的最终主要功能可用,有坚实的技术能力,可以实际落地。
应用前景(15%)参赛作品的命题方向是否属于热门,匹配生态圈的发展诉求,行业关注内容,具有较大的行业关注度和影响力。
产品覆盖度 (10%)参赛作品的覆盖了百度多个产品领域能力,对整体方案竞争力有明显的提升。
评审方式:内部专家评审打分.


奖项设置:
钻石奖(1名):奖金50000元
金奖(1名):奖金20000元
银奖(2):奖金10000元
优秀创意奖(5):奖金2000元
基础奖:价值100元京东卡一张(提交符合参赛要求的作品即可获得),价值1400元的SDCC大会门票一张(11月18日前提交符合参赛要求的作品即得)

还等什么!
赶快报名参加吧!!!
——立即报名


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业余草 2016-12-01
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业余草 2016-11-30
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奖项设置: 钻石奖(1名):奖金50000元 金奖(1名):奖金20000元 银奖(2):奖金10000元 优秀创意奖(5):奖金2000元 基础奖:价值100元京东卡一张(提交符合参赛要求的作品即可获得),价值1400元的SDCC大会门票一张(11月18日前提交符合参赛要求的作品即得) 作品审核:11月26日-11月29日 作品颁奖:11月30日
GWLCGL520 2016-11-25
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开发者就靠参加这些大赛就可以吃喝一年
呆77845 2016-11-24
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企业级。。。。
细水长流- 2016-11-22
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MiMsmile 2016-11-21
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刚好昨天过期了
业余草 2016-11-17
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www.xttblog.com 已参与,
伊顺鸣 2016-11-14
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qq_36678782 2016-11-11
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这个挺不错的 赞赞
勤奋的小游侠 2016-11-10
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讨厌百度!!!!!有良心的it业者应该抵制这种做恶企业
Thomas__Young 2016-11-10
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我觉得这个比赛真心不错
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钱这么少,只能面向学生党~~~~
王志威丶 2016-11-09
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qq_35473726 2016-11-09
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围观群众,占个座
ljheee 2016-11-08
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提交的作品必须是基于百度云语音,百度Paddle,百度IDL实现
cattpon 2016-11-08
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learning~
qq_25655453 2016-11-08
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正在试用。。。。
line_us 2016-11-08
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作品属性为面向企业级应用
clever101 2016-11-08
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百度云SDK在哪里下载呢?
qq_25655453 2016-11-08
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内容概要:本文聚焦于氢燃料电池极化曲线参数的辨识与性能评估,采用人工蜂群算法(ABC)结合Matlab编程实现。研究基于Amphlett半经验模型构建质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化特性模型,通过优化算法对模型中的高维非线性参数进行全局辨识,旨在精确还原燃料电池的实际输出电压-电流关系。文中系统分析了人工蜂群算法在参数反演过程中的收敛性、敏感性与可辨识性,验证了其在多参数耦合、强非线性系统建模中的优越性能。同时,通过对辨识后的模型进行多维度性能评估,如残差分析、拟合优度检验与工况适应性测试,全面衡量模型精度与实用性,为燃料电池系统的设计、控制与优化提供可靠的理论依据与数据支撑。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事新能源、燃料电池、系统建模或智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握基于智能优化算法的复杂电化学系统参数辨识方法;② 学习利用Amphlett等半经验模型进行PEMFC建模与仿真;③ 理解人工蜂群算法在解决高维非线性优化问题中的应用技巧与性能分析方法;④ 实现燃料电池性能的精确评估与预测。; 阅读建议:本资源以Matlab代码实现为核心,强调算法应用与实践操作。学习者应在掌握基本电化学原理和优化算法概念的基础上,结合提供的代码进行调试与仿真,重点关注目标函数的构建、参数初始化范围的设定以及算法收敛过程的可视化分析,以深入理解参数辨识的内在机理。

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