Tagged: 人工智慧

2020「AI賦能、智創未來」第二屆「華為杯」中國研究生人工智能創新大賽 0

2020「AI賦能、智創未來」第二屆「華為杯」中國研究生人工智能創新大賽

2020「AI賦能、智創未來」第二屆「華為杯」中國研究生人工智能創新大賽
大賽報名時間2020年6月1日-7月20日。
冠軍獎金5萬。
大賽分為初賽和決賽二個階段,在各階段,參賽隊伍須按照要求按時、合規地提交參賽作品。團隊名稱、提交的作品材料中不得體現學校、學院或導師等影響比賽公平的信息。團隊信息以初賽報名信息為準。

2020中技社AI創意競賽 0

2020中技社AI創意競賽

2020中技社AI創意競賽
分為AI與藝術、AI與創新服務及AI與教育三項主題,期以鼓勵創新者運用AI結合創意與技術,加強台灣AI發展能量與環境。本(109)年度以AI與健康照護為競賽主題,範圍涵蓋醫療診斷、健康照護、衛生防疫、公共衛生等領域,期獎勵更多跨領域優秀人才,讓AI於相關領域之應用注入新思維。
報名期限至2020.09.15。

2020「盈趣杯」智能創新產品工業設計大賽 0

2020「盈趣杯」智能創新產品工業設計大賽

2020「盈趣杯」智能創新產品工業設計大賽
徵集:2020.6.1-2020.8.30。
為大力發展工業設計,發揮工業設計在“製造”向“智造”轉型的支撐作用,此次特舉辦2020年“盈趣杯”智能創新產品工業設計大賽,旨在通過創新設計促進、吸引更多的優秀設計人才關注智能電子產品的發展方向,並為提高人們的生活品質。

2020第十二屆「挑戰杯」中國大學生創業計畫競賽 0

2020第十二屆「挑戰杯」中國大學生創業計畫競賽

2020第十二屆「挑戰杯」中國大學生創業計畫競賽
大賽聚焦創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念和2020年決戰脫貧攻堅、決勝全面小康的目標,設置五個組別。
科技創新和未來產業:突出科技創新,在人工智能、網絡信息、生命科學、新材料、新能源等領域,結合實踐觀察設計項目。
鄉村振興和脫貧攻堅:圍繞實施鄉村振興戰略。

2020「高價值智能知本.高質量杭創未來」「市長杯」杭州高價值知識產權智能產品創新創意大賽 0

2020「高價值智能知本.高質量杭創未來」「市長杯」杭州高價值知識產權智能產品創新創意大賽

2020「高價值智能知本.高質量杭創未來」「市長杯」杭州高價值知識產權智能產品創新創意大賽
報名2020年7月31日前報送到大賽官網。
大賽設創新組和創意組兩類組別。
每組設金獎1項,獎金30萬;銀獎2項,獎金15萬/項;銅獎3項,獎金5萬/項;優秀獎10項,獎金2萬/項。
本次大賽賽程包括海選、複賽、決賽三個階段。

2020年山東省大學生新媒體藝術大賽 0

2020年山東省大學生新媒體藝術大賽

2020年山東省大學生新媒體藝術大賽
2020年6月-8月,作品提交,請在2020年8月25日前,提交參賽作品。
本賽事是第十二屆山東省大學生科技節的組成部分,面向全國全日制高校舉辦,全國所有在校大專生、高職生、本科生、研究生均可參賽。
作品要求由參賽選手獨立設計、開發完成的原創性作品,內容積極、健康向上,符合國家憲法和相關法律、法規。

2020 IoT大平台創意應用大賽 0

2020 IoT大平台創意應用大賽

2020 IoT大平台創意應用大賽
初賽2020/9/11(五)24:00前,於競賽網站填寫報名資料、並完成上傳參賽文件。
社會組冠軍獎金200000。
作品需應用在以可商轉創意為核心,以打造獨特創新資通訊技術結合智慧終端裝置,發展整合性智慧物聯網應用服務及提升管理效率、創造解決新方案,進而提升物聯網生態圈經濟效益。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.X光安檢圖像識別挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.X光安檢圖像識別挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.X光安檢圖像識別挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00;初賽名次公佈日期為 8 月 21 日 10:00。
本次大賽以訊飛看見智慧安檢提供的X光安檢圖像數據作為訓練樣本,參賽選手需基於提供的樣本構建模型,對X光安檢圖像中的違禁品進行檢測和分類。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多模態情感分析與識別挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多模態情感分析與識別挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多模態情感分析與識別挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00 ;初賽名次公佈日期為 8 月 21 日 10:00。
挑戰賽數據庫包括29名受試者在平和、開心、憤怒、傷心四種情緒干擾下的語音、面部表情、腦電、心電四種的生、心理和行為數據。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.腦PET圖像分析和疾病預測挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.腦PET圖像分析和疾病預測挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.腦PET圖像分析和疾病預測挑戰賽
初賽作品提交截止日期為8月20日17:00;初賽名次公佈日期為8月21日10:00。
腦PET全稱為腦部正電子發射計算機斷層顯像(brain positron emission tomography PET),是反映腦部病變的基因、分子、代謝及功能狀態的顯像。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.自然場景文字檢測挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.自然場景文字檢測挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.自然場景文字檢測挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00;初賽名次公佈日期為 8 月 21 日 10:00。
精確地檢測圖片中的文字是拍照翻譯的前提,同時也是一個難點問題,這是因為自然場景中的文字往往有著複雜的背景、多樣的形狀、顏色、大小、風格等特徵。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.溫室溫度預測挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.溫室溫度預測挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.溫室溫度預測挑戰賽
初賽作品提交截止日期為8月20日17:00;初賽名次公佈日期為8月21日 10:00。
溫室溫度調控需要對溫室溫度進行精準的預測,本次大賽提供了中國農業大學涿州實驗站的溫室溫度數據作為樣本,參賽選手需基於提供的樣本構建模型,預測溫室溫度變化情況。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.嬰兒啼哭聲識別挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.嬰兒啼哭聲識別挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.嬰兒啼哭聲識別挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00 ;初賽名次公佈日期為 8 月 21 日 10:00。
旨在判別嬰兒啼哭聲所傳遞的信息,本次挑戰賽設置了更具挑戰性的任務,相比其他競賽,本次競賽所提供的訓練數據更少,總體為低資源的競賽任務。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.事件抽取挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.事件抽取挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.事件抽取挑戰賽
初賽作品提交截止日期為8月20日17:00;初賽名次公佈日期為8月21日10:00。
本賽事任務旨在從通用新聞文本中抽取事件觸發詞、事件論元以及事件屬性。 在傳統的事件定義中,事件由事件觸發詞( Trigger) 和描述事件結構的元素 (Argument)構成。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.視頻廣告場景識別挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.視頻廣告場景識別挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.視頻廣告場景識別挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00;初賽名次公佈日期為 8 月 21 日 10:00。
視頻廣告是廣告營銷中的一種重要的廣告形式,當前的視頻廣告以貼片廣告 (前貼、後貼) 為主,貼片廣告和視頻的內容無關,營銷場景化較弱。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.語種識別挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.語種識別挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.語種識別挑戰賽
初賽 6 月 22 日 – 8 月 21 日。
初賽共有17種語言。
語種識別挑戰賽旨在增強多語種語言識別技術,本次挑戰賽設置了更具挑戰性的任務,相比其他競賽,本次競賽所提供的訓練數據更少、語言種類更多、混淆度更高,總體為更貼近真實使用場景的競賽任務。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多語種文本挖掘挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多語種文本挖掘挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.多語種文本挖掘挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日 17:00;初賽名次公佈日期為8月 21 日 10:00。
旨在加強語種間翻譯研究的交流、促進多語種機器翻譯技術的發展。本屆競賽將從機器翻譯的文本挖掘技術出發,期待參賽選手們能在這些任務上相互切磋、共同進步。

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.農業問答數據處理挑戰賽 0

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.農業問答數據處理挑戰賽

2020 iFLYTEK A.I. 開發者大賽.農業問答數據處理挑戰賽
初賽作品提交截止日期為 8 月 20 日;初賽名次公佈日期為8月21日。
本次比賽分為初賽和複賽兩個階段,初賽提供帶標註的訓練數據,即已進行標記切詞的回答數據;複賽提供比初賽多一倍的帶標註訓練數據。測試集為未標註的原始數據,即待標記切詞的回答數據。