2024百度之星程序设计大赛启动

gibeonwu 2024-05-15 19:04:56

一、大赛简介

百度之星程序设计大赛,是一项旨在展示学生创新能力和编写程序、分析、解决问题能力的年度竞赛,从2005年至今已成功举办了19届,累计参赛选手三十余万名,覆盖数千所院校,成为中国最具知名度、最有影响力的程序设计大赛之一,大量优秀人才从中脱颖而出,被誉为国内程序员的“黄埔军校”和“造星工厂”,已入选“全国普通高校大学生竞赛排行榜”竞赛项目榜单。大赛是百度500万大模型人才培养计划的组成部分,长期致力于搭建一个以赛促教、以赛促学的程序设计和人工智能人才培养平台,推动中国互联网和AI领域人才成长。

  1. 初赛(省赛)奖项

1、3场初赛,每场分别按照全国各省级行政区(国外院校的选手全部纳入“海外赛区”统计)实际参赛人数的约5%、10%、15%比例(总计约30%)依次设置省赛金银铜奖(不分组别)。AC数为零的不予得奖。

2、社会人士可参与初赛排名及省级奖项角逐,但不进入总决赛名单。获得省赛铜奖及以上的社会人士,发邮件至 astar@baidu.com 有机会申请到决赛“打星”名额,组委会酌情遴选不超过50人。

3、三场初赛结束后,对成绩严格审核后统一发放电子版获奖证书。初赛获奖选手指导教师自动获得省赛优秀教练荣誉证书。

  1. 总决赛奖项

1、分别按照大学组、高中组、小星星组三个组别的参赛人数的大约10%、20%、30%比例(总计约60%)依次评出总决赛金银铜奖。同一选手在三个组别奖项中不可兼得。总决赛结束后,对成绩严格审核、去重后发放获奖证书。

2、成绩(不分组)排名第一的选手,获总冠军荣誉。

3、给予“打星”成绩优异的选手相关荣誉激励。

4、决赛获奖选手指导教师自动获得优秀教练荣誉证书。

5、价值数十万元的奖金/奖品。

  1. 组织奖项

1、根据各院校/指导老师/教练组织参赛情况,颁发相应的组织奖项。

2、上述教师有机会优先获得百度支持的教育部产学合作协同育人项目(编程竞赛实践基地类)。

二、日程安排 

  • 初赛(省赛)

共三场,可参加任意场次:

1. 第一场(线上):6月 2日(周日)14:00-17:00

2. 第二场(线上):6月16日(周日)14:00-17:00

3. 第三场(线上):6月30日(周日)14:00-17:00

  • 总决赛、颁奖

时间、地点:待定。

日程如有调整,将会另行通知。

三、报名指南(老师)

  1. 校内宣传/报名统计

需要在校内宣传、规划统计学生参赛数量/场次(报名截止日期:三场初赛/省赛任选6.2、6.16、6.30当日12点),确定指导老师信息(姓名、手机、电邮,报名必填项)。

  1. 确认公费/自费

申请本校统一缴费购买参赛邀请码发给学生,或通知学生自费参赛。

  1. 通知学生填写报名表

学生自费缴费 或 输入老师购买后分发的邀请码,完成报名流程(务必提前告知学生指导老师姓名、手机号、电邮--必填项,以免学生填错,每人只有一次修改报名信息机会)。

  1. 大赛官网:https://astar.baidu.com/#/program-design-match?tab=1(下载盖章版通知)
  2. 通知推文:https://mp.weixin.qq.com/s/L0wy8IFa4UH5O5jI0NJKgw
  3. 宣传海报:https://pan.baidu.com/s/1kIBqzb7eHn24CHbjtcp6xg?pwd=ojva 
  4. 报名页面:https://www.matiji.net/exam/contest/astar?id=5
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内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的电力系统机组组合优化调度方法,适用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点标准测试系统。该资源聚焦于电力系统中发电机组的优化调度问题,通过智能优化算法实现对机组启停、出力分配等决策的最优化,旨在降低运行成本、提升系统可靠性和经济性。文中系统阐述了从数学模型构建、多类型约束处理到优化算法设计与仿真实验验证的完整研究流程,并提供了可复现的Matlab代码,涵盖目标函数设定、约束条件建模及算法求解过程,适用于电力系统调度、能源优化等相关领域的科研与教学实践。; 适合人群:具备电力系统分析、运筹学基础及Matlab编程能力的高校学生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事电力系统优化、智能算法应用研究的研究生与青年学者。; 使用场景及目标:①用于电力系统机组组合(UC)问题的教学实验与课程设计;②支撑科研工作中对遗传算法、粒子群算法等智能优化算法在电力系统调度中应用的研究;③为含可再生能源接入的现代电网调度提供仿真平台与技术参考,助力低碳电力系统规划与运行。; 阅读建议:建议读者结合电力系统调度理论与优化建模知识,深入理解机组组合问题的数学本质与物理约束,再通过Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法收敛性、多目标权衡策略与不同测试系统间的性能对比,以实现理论与实践的深度融合。

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