各二级学院：
为加强数据科学与大数据技术及其相关专业建设，培养我校学生大数据与人工智能技能、数据科学思维、实践能力和协作能力，提升我校大学生大数据与人工智能方面创新创业能力，以适应大数据与人工智能技术应用领域快速增长的人才需求。经研究，决定举办2023年铜陵学院大数据与人工智能应用竞赛暨安徽省大数据与人工智能应用竞赛网络赛。
现将有关事项通知如下：
一、大赛组织
本次竞赛由教务处主办，数学与计算机学院承办。
二、参赛对象
我校全日制本科在校生，鼓励跨专业组队参赛。比赛以团队为单位，每支参赛队队员不超过3人。
三、参赛报名
1、竞赛报名： http://www.ahjsjjy.com/Login
教师用户和学生用户都可以报名。具体使用手册见附件一（登录注册和省赛报名）。比赛以队为参赛基础，每支参赛队由1-3名参赛学生（队员）和1-2名指导教师（也可无指导教师）组成。
2、报名日期：即日起-9月20 日。
四、竞赛内容
本次竞赛设大数据赛道和人工智能赛道两个赛道。
（1）大数据赛道
① 参赛选手在指定时间内参加网络赛，通过网络赛的队伍方可晋级现场赛。
② 在现场赛阶段，对于软件组，每支参赛队伍会被分配三台计算机，参赛队根据题目要求在规定时间内完成竞赛内容，随后由裁判根据各队的答题情况和评分标准评定成绩；对于创意组，由裁判根据各队答辩时呈现的作品水平与答辩情况评定成绩。
（2）人工智能赛道
① 参赛选手在指定时间内参加网络赛，通过网络赛的队伍方可晋级现场赛。
② 在现场赛阶段，参赛队根据题目要求在规定时间内完成竞赛内容，随后由裁判根据各队的答题情况和评分标准评定成绩。
五、竞赛赛题
（一）大数据赛道
本赛道分为软件组和创意组。
（1）软件组竞赛内容分为大数据平台部署与参数优化、大数据预处理、大数据分析、大数据可视化以及综合应用，具体包括：
大数据平台部署与参数优化：参赛选手根据题目要求完成大数据平台的部署，包括但不限于Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark、Zookeeper、echart、Flink、Flume、Storm等，并能够根据要求对部署的平台参数进行调整以及测试平台可用性，对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转。
大数据预处理：参赛选手根据题目要求对给定的数据（数据可能不完整、不一致、重复、含噪音等）进行预处理，使得数据准确、完整、一致、可用，并能够对数据格式进行转换。
大数据分析：参赛选手根据题目要求在已搭建好的大数据平台上进行数据的分析。
大数据可视化：参赛选手根据题目要求对给定数据进行可视化展示，并能对可视化结果进行解释说明。
综合应用：对给定的数据集，参赛选手综合应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，求解一个给定的问题。
（2）创意组竞赛内容 要求参赛作品须围绕大数据与人工智能核心技术，探索有具体落地场景的技术应用创意方案，如大数据与人工智能技术在工业、农业、医疗、文化、教育、金融、交通、公共安全、日常生活、公益等行业领域的应用探索。
竞赛采用开放命题，参赛作品须使用大数据与人工智能相关技术。参赛者应充分发挥创新能力，自由探索应用场景并自行获取相关数据，最终提交具有原创性并能够进行可视化应用展示的参赛作品。
（二）人工智能赛道
本赛道分为软件组和硬件组。
（1）软件组竞赛内容分为人工智能基础环境搭建部署、样本数据预处理、传统机器学习算法设计及应用、深度学习算法设计及应用、人工智能技术综合应用，具体包括：
人工智能基础环境搭建部署：参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于Sklearn、OpenCV。
样本数据预处理：对给定的样本数据（图片、文本或者数值数据），检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域，标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。
传统机器学习算法设计及应用：典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等，根据题目或场景，通过选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型，实现分类、聚类算法并解决问题。
深度学习算法设计及应用：包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景，通过选用深度学习相关算法，实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。
人工智能技术综合应用：给定现实场景和数据集，综合运用人工智能相关技术解决给定问题。
（2）硬件组竞赛内容分为国产AI边缘计算平台开发环境的使用、离线数据AI算法处理、在线数据AI算法处理、AI交互以及综合分析，具体包括：
国产AI边缘计算平台开发环境的使用：国产操作系统的基本使用；相关第三方库（Anaconda、Sklearn、OpenCV、PyTorch、Tensorflow等）的基本使用。
离线数据AI算法处理：对视频、文本或语音等离线数据，利用指定算法或模型按要求进行处理并展示。考核功能包括视频中图像处理、物体检测识别、文本分类、中文分词、语音唤醒等。
在线数据AI算法处理：利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，利用指定算法或模型按要求进行处理并展示。考核功能包括视觉测量、语音识别等。
AI交互：利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，按照要求实现特定功能的人机交互。
综合分析：总结分析能力，文档写作能力。能够从内存占用、运行时间、准确率等多方面指标对指定算法进行定量测试比较，并按照要求形成测试报告。
六、竞赛要求
软件组：
参赛队必须在指定的位置就坐和操作指定的计算机。
参赛队员可以携带诸如书、手册、程序清单等参考资料。
参赛队员不能携带任何可用计算机处理的软件或数据(不允许任何私人携带的U盘、磁盘或计算器)。
参赛队员不能携带任何类型的通讯工具，包括无线电接收器、移动电话。
在竞赛中，参赛队员根据题目要求完成相关工作，参赛队员不得和竞赛组委会指定工作人员以外的人员交谈，现场工作人员只能回答和处理与平台系统相关的问题。
参赛队员出现妨碍比赛正常进行的行为，诸如擅自移动赛场中的设备，未经授权修改比赛软硬件，干扰他人比赛等，取消其参赛资格。
竞赛的预定时间为4小时，但当竞赛进行一定时间后，竞赛专家组可以因为出现不可预见的事件而调整比赛时间长度，一旦比赛时间长度发生改变，将会以及时并且统一的方式通告所有参赛队员。
创意组：
初赛作品评审选用网评的方式进行。
七、竞赛时间、地点和环境
（一）大数据赛道
软件组：
时间安排：9 月 24 日上午 8:00--12:00
比赛地点：逸夫楼506机房。
参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台。
操作系统：CentOS
编程语言：Python、Java
Python语言开发环境采用PyCharm，Java语言开发环境采用Eclipse。
创意组：
作品提交日期 9 月 11日--9月24 日，作品通过报名系统提交，模板见附件2。
（二）人工智能赛道
软件组：
时间安排：9 月 23 日上午 8:00--12:00
比赛地点：逸夫楼506机房。
参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台。
操作系统：CentOS
编程语言：Python、Java
Python语言开发环境采用PyCharm，Java语言开发环境采用Eclipse。
硬件组：
时间安排：9 月 23 日下午 14:00--18:00
比赛地点：逸夫楼506机房。
参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台（或自带）。
硬件平台：国产AI边缘计算平台
操作系统：国产操作系统
编程语言：Python3、C++
八、联系信息
钱老师 联系电话：18356278360
王老师 联系电话：15056812999
汪老师 联系电话：13705621869
大赛交流QQ群：所有参赛队员必须加入QQ群（781737093），相关比赛通知将通过QQ群及时发布。
九、奖项设定
以有效参赛学生数量为基数，依据参赛成绩排序，设置一等奖、二等奖、三等奖若干名。
教务处 数学与计算机学院
2023年9月13日
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