声网编程挑战赛,来了就能拿奖金,还不快来参加!

各位好~
由声网主办的,一年一度的 RTE 2022 创新编程挑战赛来了! 🔗 传送门
为了鼓励 CSDN 更多有能力、有想法的开发者参与其中,我们特地发起本次活动,并准备了丰厚奖励。
诚邀所有创建个人社区、管理技术社区的博主,成为大赛 “领航员”,带领更多开发者参赛 ,一起瓜分 40000 元奖金池 !
参与规则
领航员
博主按提供的 🔗社区活动帖模板 在社区发布后,按要求格式在本帖下评论,即可成为领航员。
示例:我要成为领航员 - A社区 - 🔗社区活动帖。
个人社区现已限量开放申请:🔗立即申请
参赛团队
要求全部组队参赛,每个团队可为 1 - 5 人,1 人只能参与 1 个团队。
报名方式:
- 团队全员完成 🔗表单报名( ⚠️ 组队情况:选择已组队,填写团队名称;推荐人:填写 “ 领航员的社区名称” )
- 选择领航员,并在其活动帖下,按要求格式完成全员评论
- 扫码联系赛事小助手,领取到项目群,即为报名成功。
参赛方式:
- 按照大赛提交作品流程,团队提交参赛作品后,按要求在领航员的活动帖下评论: 已提交参赛作品。
- 待提交的作品通过声网审核,即为成功参赛。
注:具体报名、参赛的格式要求,见各领航员🔗社区活动帖下的评论区示例。
奖励设置
分享有奖
活动期间,点击本帖 “分享”按钮,为主活动帖带来更多访客的用户,CSDN 官方将取 TOP 3 ,每人奖励 CSDN 定制马克杯 1个
报名有奖
- 领航员:CSDN 官方,将按各领航员最终邀请到的报名团队数排名,奖励 TOP 10 领航员, 每人 CSDN 定制礼包 1份
- 参赛团队:8月5日前,报名的参赛团队达到 50个,所有参赛团队可瓜分 1500元 奖励金;达到 100个,可瓜分 2500元 奖励金
参赛有奖
- 领航员:领航下的参赛团队,每成功提交 1份 符合声网要求的参赛作品,领航员可获得 150元 奖励。(每个团队限获得 1次)
- 参赛团队:通过领航员报名的团队,成功提交 1份 符合声网要求的参赛作品,即可获得 600元 奖励(每个团队限获得 1次,限前 50 名)
时间安排
- 报名时间:2022-7-27 至 2022-8-20
- 提交作品时间:2022-8-20 至 2022-8-24
- 名单公布时间:2022-9-5 至 2022-9-9
- 奖励发放时间:2022-9-10 至 2022-9-14
Q&A
1. 领航员可以成为参赛团队的一员吗?
答:可以。
2. 1人可以在多个领航员处报名,加入多个参赛团队吗?
答:不可以,每人仅限在1个领航员处报名,加入 1个 参赛团队。
3. 奖励会如何发放?
答:会在奖励发放时间,统一发放给 获奖人/ 团队的队长 。届时将通过 私信/短信 告知 获奖人 / 团队,请注意查看,并提供相关信息。
相关推荐
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度?.docx
技术转移机构如何基于数据提升项目撮合精准度?
超扭滑模与快速终端滑模的永磁同步电机无感控制:理论、离散化实现与仿真研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文系统研究了超扭滑模控制(STSMC)与快速终端滑模控制(FTSMC)在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用,重点涵盖其理论基础、离散化实现方法及Simulink仿真验证。文章深入阐述了两种高阶滑模控制策略的设计原理,利用磁链无感观测技术实现转子位置与速度的精确估计,从而省去物理传感器,有效提升了系统的可靠性与鲁棒性。同时,提供了完整的Simulink仿真模型构建方案,包括控制器设计、关键参数整定及动态响应性能分析,充分验证了所提出的方法在零速与低速工况下的卓越控制性能和有效性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论基础知识及熟练掌握MATLAB/Simulink仿真技能的研究生、科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解高阶滑模控制在电机驱动系统中的设计思想与具体实现;②掌握基于滑模观测器的无感控制核心技术;③开展永磁同步电机高性能控制算法的理论研究、仿真验证与工程化探索。; 阅读建议:建议将文中详尽的理论推导与Simulink仿真模型相结合进行学习,重点关注滑模面的构建、抖振抑制策略的实施以及离散化处理的细节,有条件的研究者可进一步将算法移植到DSP等硬件平台进行实验验证,以深化对理论的理解并检验其实际应用效果。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统阐述了基于Matlab的多源动态最优潮流分布鲁棒优化方法,聚焦于IEEE118节点电力系统,旨在应对高比例可再生能源接入背景下源荷双重不确定性所带来的调度挑战。该方法深度融合分布鲁棒优化理论,通过构建能够抵御最坏情况概率分布的决策模型,有效提升了电力系统在复杂不确定性环境下的运行安全性、经济性与可靠性。研究不仅提供了完整的Matlab代码实现,便于结果复现与算法验证,还特别关注了含风电等新能源的现代电网低碳调度问题,为解决实际工程中的优化调度难题提供了强有力的理论支撑和技术工具。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网优化运行、能源系统规划等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究含高比例可再生能源接入的电力系统动态最优潮流问题;②掌握分布鲁棒优化在电力系统经济调度、低碳调度中的建模思想与求解方法;③利用IEEE118标准测试系统进行算法有效性验证与性能对比分析;④基于所提供的Matlab代码进行二次开发,探索新型不确定性优化理论在电力系统中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合电力系统最优潮流、不确定性优化理论(特别是分布鲁棒优化)的背景知识进行学习,重点关注模型的构建逻辑、目标函数与约束条件的设计原理,以及Matlab代码的具体实现细节。在学习过程中,应动手调试代码,尝试修改系统参数(如新能源出力波动范围、负荷水平等),以观察不同场景下优化结果的变化,从而深刻理解该方法的适应性、优势及其潜在的局限性。
车间调度基于GA、PSO、SA、ACO、TS优化算法的车间调度比较研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统性地比较了遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)、模拟退火(SA)、蚁群优化(ACO)和禁忌搜索(TS)五种智能优化算法在车间调度问题中的性能表现,并提供了基于Matlab的完整代码实现。研究聚焦于调度优化的核心目标——最小化完工时间(makespan),通过标准测试案例对各算法的收敛速度、求解精度和稳定性进行了深入对比分析,旨在为实际生产调度中算法的选择与改进提供科学依据。文中不仅详述了每种算法的设计思路与关键参数设置,还展示了其实现逻辑,便于读者理解、复现与拓展。; 适合人群:从事智能制造、工业工程、运筹优化等相关领域的研究人员,以及具备Matlab编程基础、希望将智能优化算法应用于实际调度问题的研究生和工程师。; 使用场景及目标:① 掌握主流智能优化算法在解决NP-hard车间调度问题上的具体应用与差异;② 学习如何利用Matlab实现并对比不同优化算法的性能;③ 为解决生产制造、物流配送等领域中的资源调度难题提供算法选型和技术参考。; 阅读建议:建议读者在阅读时重点关注各算法的Matlab实现代码和实验结果对比部分,动手运行代码以直观感受不同算法的寻优过程和效果差异。同时,可结合具体调度约束条件,尝试调整算法参数或融合多种算法思想,以深化对优化机理的理解。
3D人物伍子胥智能对话及反应动作报告
3D人物伍子胥智能对话及反应动作报告


