RTE 2022 创新编程挑战赛 来了,来这儿报名参赛,一起瓜分现金奖励!

迷雾安全 创始者 2022-08-03 11:34:27

社区云2022-07-27 17:49:58

 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

 

为了鼓励更多有能力、有想法的开发者参与其中,CSDN 提供了额外奖励活动:🔗CSDN ✖️ 声网|RTE 2022 创新编程挑战赛 来袭,报名参赛可瓜分 4w 现金奖励!

我已申请担任“领航员”,在本社区带领大家,一起完成赛事挑战!

 

请大家在本帖下,按要求完成报名与参赛,将得到超丰厚奖励!

 

参与规则

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:

  1. 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” )
  2. 在本帖下,按要求格式完成全员评论 (👇见评论区示例)
  3. 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,需在本帖下回复 “已提交参赛作品”,提交的作品通过声网审核,即为成功参赛。

 

奖项设置

分享有奖

活动期间,前往🔗主活动帖 , 点击 “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

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

所有通过本帖,有效报名的参赛团队,每成功提交 1份 通过声网审核的参赛作品,即可获得 600元 参赛奖励(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

 

联系赛事小助手

扫码联系赛事小助手,提供推荐人(领航员的社区名称),领取项目群

( 注:奖励相关事项,请单独咨询赛事小助手,勿在项目群提及)

 

Q&A

1. 1人可以报名多个领航员,加入多个参赛团队吗?

答:不可以,每人仅限报名 1个领航员,加入 1个 参赛团队。

2. 团队奖励会如何发放?

答:会在奖励发放时间,统一发放至队长账户。我们将通过 私信/短信 告知获奖人/团队,请注意提供相关信息。

都看到这里了,请您评价后再走吧

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团队参赛,评论示例:

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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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