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:本文系统研究了交直流混合微电网中互联变换器采用的归一化下垂控制策略的内在机理,深入剖析了系统中存在的频率与电压耦合特性、功率再分配的边界条件,以及在孤岛运行模式下遭遇多重扰动时的动态响应规律。通过构建Simulink仿真模型,全面验证了该控制策略在实现交直流子系统间功率精确协调分配、维持系统频率与母线电压稳定方面的有效性。研究不仅揭示了不同运行工况和扰动场景下系统的动态特性与恢复能力,还重点探讨了控制参数对系统鲁棒性和稳定性的关键影响,阐明了归一化下垂控制在提升微电网自治运行能力和应对复杂工况方面的核心作用与技术优势。; 适合人群:具备电力系统、微电网或电力电子等相关专业背景,从事新能源并网、分布式能源系统控制、智能电网技术研发工作的工程师、研究人员及高校相关专业的研究生。; 使用场景及目标:①深入理解交直流混合微电网中互联变换器的协同控制原理与功率平衡机制;②掌握归一化下垂控制策略的设计方法、参数整定原则及其对系统小信号与大信号稳定性的影响;③学习并实践利用Simulink进行复杂微电网系统的动态建模、多工况仿真与多扰动响应分析,为新型微电网控制器的设计、优化与工程应用提供坚实的理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源强调理论分析与仿真实践的高度结合,读者应在透彻理解控制理论与系统建模原理的基础上,亲自动手复现文中的Simulink仿真模型,通过调整控制参数、设置不同的负载投切与故障扰动场景,深入探究控制策略的动态响应过程、稳定边界与鲁棒性表现,从而获得深刻的认知。
内容概要:本文针对风力涡轮机对雷达探测造成的杂波干扰问题,研究了利用数字相控阵雷达进行杂波抑制的方法,并提供了基于Matlab的代码实现。通过数字波束成形技术,相控阵雷达能够灵活调整发射与接收波束的方向,从而增强目标回波信号的同时有效抑制来自风力涡轮机的强杂波干扰。文中系统阐述了雷达信号建模、风力涡轮机杂波特性的数学描述、数字波束成形算法的设计与优化过程,并通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性。该研究为解决风电场周边雷达探测性能下降问题提供了理论依据和技术路径,具有较强的工程应用前景。; 适合人群:具备一定雷达信号处理或数字信号处理基础,从事相关领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于雷达系统设计中以提高在复杂电磁环境下的目标检测与跟踪能力;②用于教学与科研工作中作为案例分析,深入理解数字相控阵雷达的工作原理、波束成形机制及其在实际工程中的应用价值;③为风电场附近雷达站的抗干扰设计提供技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,深入理解算法实现细节,同时配合文中理论推导,掌握信号模型构建、杂波抑制策略设计及仿真验证的全流程,以全面提升在雷达信号处理领域的综合能力。

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