年度最值得参与的大数据赛事第三届江苏大数据开发与应用大赛赛题正式发布啦

t15653212167_ 2022-10-14 10:22:56

年度最值得参与的大数据赛事第三届江苏大数据开发与应用大赛

(简称SEED)赛题正式发布啦

大赛简介

第三届江苏大数据开发与应用大赛(简称SEED大赛)是由江苏省工业和信息化厅、无锡市人民政府主办,旨在进一步汇聚核心产业高价值种子数据集,促进公共数据共享开放,吸引数字化产业人才落户以及助推数字经济高质量发展。前两届大赛累计吸引到了全球3041支队伍报名,收到了9111份参赛作品,获得了较高的关注度与知名度,成为了中国大数据领域具有影响力的综合赛事之一。

第三届SEED大赛已于8月在无锡正式启动,受到全球大数据领域人才的高度关注。本次大赛规模空前,赛题前沿,阵容豪华,奖金丰厚,等你接招!

大赛流程

报名时间:8月9日-10月下旬

初赛时间:2022年10月–11月

复赛时间:2022年11月-12月

总决赛时间:12月份

(具体时间以官方通知为准)

大赛赛题

探索数据与产业融合的创新发展

推进行业产业数字化转型

本届大赛设置3个算法赛道+1个创新创意赛道

分别为医疗卫生、智能制造、

能源管理、数字媒体四个赛道

医疗卫生赛道--人工智能在胃癌诊断中的应用

【赛题描述】

医疗卫生赛道围绕胃癌病理图像,通过参赛者开发的AI算法,辅助判断胃癌图像的T分期指标。大赛在此基础上公布病例的其它多维度的病理诊断信息,选手需进行多模态数据分析,构建智能模型,实现患者的胃癌总分期的准确预测。

【初赛】

本赛题提供一批病理数字切片,由专业医师给出癌症TNM分期指标的标注。选手需要使用计算机视觉相关技术,按照TNM分期指标中“T”指标对切片进行分类预测,辅助医生进行识别,提高病理诊断效率。

使用TNM分期进行肿瘤评估时,T0代表无证据表明存在原发肿瘤、T1~T4代表癌细胞的侵入程度逐渐加深。在初赛中,选手需对提供的切片进行侵入程度的分类预测,共分为五类,包括T0、T1、T2、T3、T4。

智能制造赛道--垃圾焚烧炉关键指标的智能预测

【赛题描述】

本赛题旨在通过锅炉传感器采集的多维度数据,深度分析挖掘数据间的联动关系从而预测锅炉的主蒸汽流量并同步辅助工艺人员进行关键指标的调整和优化。

【初赛】

依托锅炉传感器采集的多维脱敏数据(采集频率为秒级别),根据锅炉工况,进行多维特征处理并构造算法模型,预测未来30分钟的主蒸汽流量。

能源管理赛道--数据安全保护下的电力数据价值挖掘与实现

【赛题描述】

赛题以“电力+政府+隐私计算”为主题,依托大赛提供的电力与政务数据,在充分保护数据隐私安全的前提下,将电力数据与政务数据深度融合,充分挖掘数据价值。

【初赛】

初赛阶段,选手需要基于隐私计算技术搭建联邦学习框架(推荐使用FATE联邦学习集群框架),在本地构建联邦学习模型。联邦学习一方持有电力数据,另一方持有政务数据,二者数据需要做到互相不可见。选手基于构建好的联邦学习集群,依托两方数据,预测企业未来一个季度的税收。

数字媒体赛道--数字赋能中国青少年足球人才选拔与培养路径探索

【赛题描述】

本赛道聚焦我国当下足球发展现状,运用数字媒体技术,针对我国青少年足球人才提出选拔与培养方案,方案以青少年足球的复合型人才培养为目标,以提高青少年体质健康、运动技能和人格素养为愿景,在青少年足球人才全面发展的的基础上,提升足球全民参与度,共同助力中国足坛发展。

【初赛】

参赛团队依托大赛提供的青少年足球比赛视频,允许选手自行搜集外部数据,提交一份带有解说的创意视频,视频及解说体现青少年足球人才选拔与培养方案的整体思路,时长不超过三分钟,视频中外部素材的总时长不得超过一分钟,视频作品要求兼具内容实用性和美感。

赛事组织

 

大赛奖励

重磅资源扶持 巨额奖金加码

鼓励高校、资源企业、科研机构参赛

1.大赛共设奖金88万元,每个赛道各设一等奖1个,奖金8万元;二等奖2个,奖金4万元/个;三等奖3个,奖金1万元/个;优胜奖6个,奖金0.5万元/个。

2.获奖团队由大赛组委会颁发获奖证书、奖杯。

3.对于各赛道前20名获奖团队参赛者将获得江苏大数据联盟、国网江苏省电力有限公司、中国移动通信集团江苏有限公司以及中国联合网络通信有限公司江苏省分公司旗下企业人才推荐资格

4.大赛中涌现的优秀团队将有机会入驻无锡数据湖科技企业孵化器,享受专业孵化服务,加速项目落地。

5.符合要求的优胜者可享有一定的无锡人才引进政策。

报名通道

赛事详情请登陆大赛官网进行查看

http://www.jseedata.co

登陆MARS大数据服务平台进行报名

http://www.marsbigdata.com

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内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的风光储能微电网日前经济调度模型,创新性地引入需求响应机制,以实现系统运行成本最小化为目标。该模型综合考虑风力发电、光伏发电、储能系统及可调节负荷的运行特性,构建了包含电力供需平衡、设备出力能力、储能容量约束在内的完整数学模型,并通过Python编程实现PSO算法求解,有效提升了新能源消纳水平并降低了购电成本与运行费用。研究不仅实现了多能源协调优化调度,还为高比例可再生能源接入背景下的微电网经济运行提供了可行的技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的科研人员、研究生及从事新能源微电网优化调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究含高比例可再生能源的微电网经济调度问题;②掌握粒子群算法在电力系统优化中的建模与应用方法;③开展计及需求响应的多能源协同调度仿真分析,探索用户侧灵活性资源参与系统优化的潜力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及PSO参数设置,可进一步拓展至其他智能优化算法对比分析,或引入碳排放、电压稳定性等多目标优化维度进行深化研究。
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