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              1. <em id="usmhs"><ol id="usmhs"></ol></em>
                1. <div id="usmhs"></div>
                  1. <legend id="usmhs"><form id="usmhs"></form></legend>
                          1. <div id="ek0og"></div>
                            <div id="ek0og"><tr id="ek0og"><object id="ek0og"></object></tr></div>

                          2. <em id="ek0og"></em>

                            <dfn id="uqdk8"></dfn>

                            <div id="uqdk8"></div>

                          3. <div id="uqdk8"></div>
                            <sup id="auvui"></sup>
                            <div id="auvui"><tr id="auvui"><kbd id="auvui"></kbd></tr></div>

                            1. <em id="auvui"><ol id="auvui"></ol></em>

                                1. <div id="auvui"></div>

                                    <div id="osoaw"><ol id="osoaw"></ol></div><dd id="osoaw"></dd>
                                      <dd id="osoaw"><tr id="osoaw"></tr></dd>

                                      <dd id="osoaw"><legend id="osoaw"></legend></dd>

                                        1. <sup id="yfiuy"></sup>
                                        2. <dl id="yfiuy"><ins id="yfiuy"></ins></dl>
                                          <dl id="yfiuy"><menu id="yfiuy"></menu></dl>
                                          <div id="yfiuy"><s id="yfiuy"></s></div>
                                          <dl id="k511r"></dl><optgroup id="k511r"></optgroup>
                                          <sup id="k511r"></sup>
                                        3. <progress id="k511r"></progress>
                                          <dl id="k511r"><ins id="k511r"></ins></dl>
                                        4. <sup id="jxfeb"><menu id="jxfeb"></menu></sup>
                                          <li id="jxfeb"></li>
                                        5. <li id="jxfeb"></li>
                                          <li id="jxfeb"></li>
                                          <sup id="jxfeb"><ins id="jxfeb"></ins></sup>
                                        6. <sup id="jmi06"></sup>
                                        7. <div id="jmi06"><tr id="jmi06"></tr></div>
                                        8. <dl id="hqc0d"><ins id="hqc0d"></ins></dl>
                                        9. <dl id="rixhw"></dl>
                                          <div id="rixhw"><tr id="rixhw"><object id="rixhw"></object></tr></div>
                                        10. <dl id="rixhw"><ins id="rixhw"><thead id="rixhw"></thead></ins></dl>
                                        11. <dl id="rixhw"><ins id="rixhw"></ins></dl><dl id="rixhw"><ins id="rixhw"><thead id="rixhw"></thead></ins></dl>
                                        12. <li id="rixhw"></li>
                                          <div id="rixhw"><s id="rixhw"></s></div><li id="rixhw"><s id="rixhw"></s></li>
                                        13. <div id="5zohc"><s id="5zohc"></s></div>
                                          <dl id="5zohc"><ins id="5zohc"><thead id="5zohc"></thead></ins></dl>
                                          <dl id="5zohc"><ins id="5zohc"><thead id="5zohc"></thead></ins></dl><li id="5zohc"><s id="5zohc"></s></li>
                                        14. <li id="5zohc"></li>
                                        15. <li id="0mezq"></li>
                                        16. <div id="0mezq"><tr id="0mezq"><strong id="0mezq"></strong></tr></div>
                                          <div id="0mezq"></div><li id="0mezq"><tr id="0mezq"></tr></li>
                                          <li id="0mezq"><tr id="0mezq"></tr></li>
                                        17. <sup id="0mezq"><ins id="0mezq"></ins></sup>
                                        18. <li id="0mezq"><ins id="0mezq"></ins></li>
                                        19. <div id="ugihw"><tr id="ugihw"></tr></div>
                                          <dl id="ugihw"></dl>
                                          <dl id="ugihw"><ins id="ugihw"><thead id="ugihw"></thead></ins></dl>
                                        20. <li id="ugihw"></li>
                                        21. <dl id="ugihw"></dl>
                                          <li id="igdvu"></li>
                                        22. <label id="igdvu"><tbody id="igdvu"></tbody></label>
                                          <li id="igdvu"></li>
                                          <dl id="igdvu"><ins id="igdvu"><thead id="igdvu"></thead></ins></dl>
                                          <div id="qc91r"><tr id="qc91r"></tr></div>
                                        23. <dl id="qc91r"></dl>
                                        24. <code id="qc91r"></code>
                                        25. <div id="qc91r"></div>
                                          <div id="wssbt"><tr id="wssbt"></tr></div>
                                        26. <li id="wssbt"></li><menuitem id="wssbt"><ruby id="wssbt"></ruby></menuitem>
                                          <div id="wssbt"><tr id="wssbt"></tr></div>
                                          <dl id="wssbt"><ins id="wssbt"><thead id="wssbt"></thead></ins></dl>
                                        27. <sup id="wssbt"><menu id="wssbt"></menu></sup>
                                          <dl id="wssbt"></dl>
                                        28. <li id="bisqg"></li>
                                        29. <dl id="bisqg"><menu id="bisqg"><small id="bisqg"></small></menu></dl>
                                        30. <menuitem id="2ul1s"></menuitem>
                                        31. <div id="2ul1s"><tr id="2ul1s"></tr></div>
                                          <div id="2ul1s"></div>
                                          <dl id="2ul1s"><ins id="2ul1s"></ins></dl>
                                        32. <dl id="2ul1s"><ins id="2ul1s"><small id="2ul1s"></small></ins></dl><dl id="2ul1s"></dl>
                                          <dl id="2ul1s"><menu id="2ul1s"><td id="2ul1s"></td></menu></dl>
                                        33. <dl id="2ul1s"><ins id="2ul1s"><td id="2ul1s"></td></ins></dl>
                                          <dl id="2ul1s"><ins id="2ul1s"></ins></dl>
                                          <dl id="eyeur"></dl>
                                        34. <li id="eyeur"></li>
                                          <li id="eyeur"></li>
                                          <dl id="eyeur"></dl>
                                        35. <li id="eyeur"></li>
                                        36. <li id="eyeur"><s id="eyeur"></s></li>
                                          <dl id="eyeur"><menu id="eyeur"><thead id="eyeur"></thead></menu></dl>
                                          <sup id="eyeur"><ins id="eyeur"></ins></sup>
                                          <dl id="eyeur"></dl>
                                          <dl id="pk26s"></dl>
                                        37. <li id="pk26s"><s id="pk26s"></s></li>
                                          <li id="pk26s"><span id="pk26s"></span></li><dl id="pk26s"><tr id="pk26s"></tr></dl>
                                          <li id="pk26s"><s id="pk26s"></s></li>
                                        38. <dl id="pk26s"></dl>
                                        39. <li id="pk26s"><s id="pk26s"></s></li><dl id="pk26s"><ins id="pk26s"></ins></dl>
                                        40. <dl id="pk26s"><ins id="pk26s"></ins></dl>
                                        41. <center id="2uyw8"></center>
                                          <optgroup id="2uyw8"></optgroup><center id="2uyw8"></center>
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                                          <div id="3w8s6"></div>
                                        42. <div id="3w8s6"><tr id="3w8s6"></tr></div>
                                          <sup id="3w8s6"><ins id="3w8s6"></ins></sup>
                                          <dl id="3w8s6"></dl>
                                        43. <sup id="3wew1"><noscript id="3wew1"></noscript></sup>
                                        44. <div id="3wew1"><tr id="3wew1"><ruby id="3wew1"></ruby></tr></div> <li id="3wew1"></li>
                                          <div id="3wew1"></div>
                                        45. <code id="a6emm"><small id="a6emm"></small></code>
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                                                                14. <sup id="usnjy"><bdo id="usnjy"></bdo></sup>
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                                                                  CCF BDCI 2018即將開賽,火熱報名中!

                                                                  閱讀量:941
                                                                  2018-10-16

                                                                  如果你對大數據和人工智能充滿憧憬

                                                                  如果你對編程算法略有研究

                                                                  如果你想快速學習數據科學技術

                                                                  如果你想要拿offer和獎金到手軟

                                                                  如果你想給自己的實力一個權威證明

                                                                  2018年只剩下2個月

                                                                  你只有一場大數據競賽值得參加

                                                                  CCF BDCI 2018

                                                                  你不可不知的最強賽事

                                                                  你不能再錯過的數據英雄夢想

                                                                  大賽介紹

                                                                  2018 CCF大數據與計算智能大賽(CCF BDCI 2018 ),由中國計算機學會(CCF)主辦,教育部高等學校計算機類專業教學指導委員會、沈陽市人民政府指導。經過五年舉辦,累計吸引來自25個國家、1000余所科高校、1200余家企事業單位、80余所科研機構,已成為最具影響力的大數據賽事品牌之一。

                                                                  CCF BDCI 2018立足國際化、產業化、普及化,將聯合200余位專家院士、70余家合作單位,面向互聯網、金融、通信、電商等方向,面向全球大數據及人工智能人才,發布算法賽、系統賽、方案賽、開放賽多道賽題。數據驅動,智見未來!

                                                                  大賽賽程

                                                                  # 不要等到下一秒再開始 #

                                                                  全新賽道體驗滿滿誠意

                                                                  CCF BDCI 2018 分2個獨立賽道

                                                                  可選擇多個賽道多個題目研究

                                                                  【第一賽道】

                                                                  算法題、方案題共6道,由優秀企業組織出題

                                                                  賽題發布:8月29日

                                                                  數據發布:9月5日

                                                                  報名截止:10月18日

                                                                  大賽初賽:9月5日-10月21日

                                                                  大賽復賽:10月25日-11月11日

                                                                  【第二賽道】

                                                                  系統題、算法題、開放題共6道,由CCF專家聯合企業共同出題

                                                                  賽題&數據發布:9月25日

                                                                  報名截止:11月8日

                                                                  大賽初賽:9月25日-11月11日

                                                                  【決賽嘉年華】

                                                                  中國·沈陽,11月24日-11月25日

                                                                  與頂尖大咖一決高下

                                                                  參與年度大數據及AI領域最權威賽事

                                                                  賽題發布

                                                                  每一道都想報名!


                                                                  第一賽道

                                                                  01

                                                                  賽題名稱:《 自動駕駛三維點云分割 》

                                                                  出題單位:阿里巴巴集團

                                                                  技術方向: 目標提取, 無人駕駛

                                                                  賽題背景:自動駕駛離不開對車輛周圍環境中的車輛、行人和自行車等物體的三維感知。三維激光點云是實現三維感知不可或缺的數據源,本賽題要求對場景三維點云進行分割,這是實現三維感知的非常重要的一個環節。

                                                                  任務描述:賽題要求參賽者給出測試數據中每個點的類別預測,共同探索針對自動駕駛的高效三維點云分割方案。

                                                                  數據特色:面向自動駕駛的三維點云標注數據非常稀有,本賽題提供超過80000幀三維點云數據幀,標注成了八個類別:自行車,三輪車,小車,大車,行人,人群,未知障礙物和背景,為自動駕駛提供感知層次的信息。

                                                                  02

                                                                  賽題名稱:《面向電信行業存量用戶的智能套餐個性化匹配模型》

                                                                  出題單位:聯通研究院

                                                                  技術方向:數據挖掘、分類預測

                                                                  賽題背景:電信運營商推出大量的電信套餐用以滿足用戶的差異化需求,面對種類繁多的套餐,如何選擇最合適的一款對于運營商和用戶來說都至關重要,個性化推薦能夠在用戶沒有明確目的的時候幫助他們發現感興趣的新內容。

                                                                  任務描述:此題利用已有的用戶屬性(如個人基本信息、用戶畫像信息等)、終端屬性(如終端品牌等)、業務屬性、消費習慣及偏好分匹配用戶最合適的套餐,對用戶進行推送,完成后續個性化服務。

                                                                  數據特色:提供用戶真實業務行為(已脫敏)。

                                                                  03

                                                                  賽題名稱:《基金間的相關性預測》

                                                                  出題單位:宜信大數據

                                                                  技術方向:相關性預測,機器學習

                                                                  賽題背景:指旺財富是宜信財富旗下平臺,為高速成長的新銳中產人群提供基于目標的財富規劃和咨詢服務。基金作為投資理財的一個重要工具,是指旺財富關注的投資品種之一。而研究基金的特征和性質,則是形成正確投資規劃的一個必要步驟,也是指旺財富投資研究團隊正在進行的工作。

                                                                  任務描述:參賽者需要根據給出的基金凈值、基金業績比較基準、對應指數行情、基金間相關性等數據,構建模型、算法進行訓練。然后針對我們提供的測試樣本,通過您的算法或模型預測出之后一段時間內基金間的相關性情況。

                                                                  數據特色:賽題數據包括一批公募基金的復權凈值收益率,各只基金對應的業績比較基準的收益率,基金間的相關性數據,同時期的重要市場指數收益率等。

                                                                  04

                                                                  賽題名稱:《汽車行業用戶觀點主題及情感識別》

                                                                  出題單位:艾普深瞳

                                                                  技術方向: 情感識別、自然語言處理

                                                                  賽題背景:汽車廠商需要了解自身產品是否能夠滿足消費者的需求,但傳統的調研手段因為樣本量小、效率低等缺陷已經無法滿足當前快速發展的市場環境。因此,汽車廠商需要一種快速、準確的方式來了解消費者需求。

                                                                  任務描述:參賽隊伍需要對文本內容中的討論主題和情感信息來分析評論用戶對所討論主題的偏好。討論主題可以從文本中匹配,也可能需要根據上下文提煉。

                                                                  數據特色:數據為用戶在汽車論壇中對汽車相關內容的討論或評價。

                                                                  05

                                                                  賽題名稱:《供應鏈需求預測》

                                                                  出題單位:執御

                                                                  技術方向:數據挖掘、定論預測

                                                                  賽題背景:在大數據和人工智能技術快速發展的新時代背景下,運用大數據分析和算法技術,精準預測遠期的商品銷售,為供應鏈提供數據基礎,建立出海企業全球化供應鏈方案提供技術支持。

                                                                  任務描述:考慮商品在制造,國際航運,海關清關,商品入倉的供應鏈過程,實際的產品準備時長不同,將問題簡化為統一在45天內完成,供應鏈預測目標市場為沙特阿拉伯,預測45天后5周每周(week1~week5)的銷量。

                                                                  數據特色:數據來源于平臺沙特阿拉伯市場的歷史數據積累,數據時間跨度為2017年3月1日至2018年3月16日數據。

                                                                  06

                                                                  賽題名稱:《互聯網金融平臺用戶評價觀點提取》

                                                                  出題單位:中科天璣 & 中科院計算技術研究所

                                                                  技術方向:信息抽取,自然語言處理

                                                                  賽題背景:近年來互聯網金融野蠻發展,大大小小的網貸、理財平臺如雨后春筍般涌現,但平臺有良莠,一大批問題平臺紛紛關閉、跑路,對于普通投資者來說很難來判斷。如果能夠借助機器學習的手段從海量的用戶評論數據中提取出用戶對于這個平臺的評價,對投資者來說很有幫助。

                                                                  任務描述:參賽者根據用戶評論數據進行分析,提取用戶對于平臺的評價或印象,要求相同或相似評價進行聚合處理。同時,分析新聞事件對用戶評論觀點隨時間變化的影響。

                                                                  數據特色:評論數據來源于爬取的互聯網金融平臺評論數據,共14萬條,每一條包括:評論ID,評論內容,評論時間,平臺名稱,用戶名稱等。新聞數據來源于網頁、微信、BBS、手機app、論壇、電子報等。

                                                                  ---------------------------------------------------------------------------

                                                                  第二賽道

                                                                  01

                                                                  賽題名稱:《基于視頻的可移動物體實例分割》

                                                                  出題單位:百度

                                                                  賽題背景:自動駕駛是當前科研和產業界非常重要的項目,而環境感知是自動駕駛眾多關鍵技術之一,此賽題的目的是推動在環境感知問題中計算機視覺和機器學習算法的科研水平,可以讓自動駕駛相關的應用都有所受益,包括但是不限于2D/3D場景解析、定位、遷移學習和駕駛仿真。

                                                                  任務描述:賽題要求參賽者為自動駕駛開發新穎獨特的算法和框架,任務的目的是評估當前先進的基于視頻的物體分割算法。

                                                                  數據特色:用于當前賽題的數據集開放了近九萬幀具備可移動物體實例標注的視頻圖像。

                                                                  難度與挑戰:

                                                                  1、 缺乏公開的視頻上精細標注的數據集

                                                                  2、 ApolloScape具備更高的場景復雜度

                                                                  3、 ApolloScape具備更為多樣性的光照條件,晴天,陰天,背光,以及立交橋下兩級分化的光照效果等。

                                                                  賽題賽程:

                                                                  賽題&數據發布:

                                                                  2018年9月26日12:00:00

                                                                  可查看賽題信息,開放報名組隊;可下載賽題數據,開放作品評測

                                                                  大賽初賽-A榜:

                                                                  2018年9月26日12:00:00-2018年11月8日23:59:59

                                                                  可持續報名,作品實時評測

                                                                  大賽初賽-B榜:

                                                                  2018年11月9日12:00:00-2018年11月11日23:59:59

                                                                  作品定時評測

                                                                  決賽入圍審核:

                                                                  2018年11月12日00:00:01-2018年11月15日23:59:59

                                                                  反作弊工作展開,復核后每道題Top5入圍決賽

                                                                  大賽決賽:

                                                                  2018年11月24日-2018年11月25日

                                                                  數據科學家論壇,答辯評審,頒獎典

                                                                  02

                                                                  賽題名稱:《視頻中人體姿態識別》

                                                                  出題單位:零點有數

                                                                  賽題背景:姿態識別的應用場景不僅包括關鍵點定位,如圖形(Graphics),增強顯示(Augmented Reality, AR),人機交互(Human-Computer Interaction,HCI),還包括 3D 目標識別的很多方面。因此在行為識別、人機交互、游戲、動畫等領域有著廣闊的應用前景。例如游戲領域的體感類游戲; 安全領域的家庭監控,通過監控識別出特殊的人體姿態,以便及時作出響應。

                                                                  任務描述:賽題提供6段不同場景下的視頻(視頻源來自于互聯網某視頻類網站),要求參賽者針對提供的視頻進行姿態識別。

                                                                  難度與挑戰:

                                                                  1、 背景復雜多變

                                                                  2、 人體的肢體運動比較靈活

                                                                  3、 視角的變化

                                                                  4、 衣著的變化

                                                                  賽題賽程:

                                                                  賽題&數據發布:

                                                                  2018年9月26日12:00:00

                                                                  可查看賽題信息,開放報名組隊;可下載賽題數據,開放作品評測

                                                                  大賽初賽:

                                                                  2018年9月26日12:00:00-2018年11月11日23:59:59

                                                                  可持續報名并提交作品,初賽后專家集中評測

                                                                  決賽入圍審核:

                                                                  2018年11月12日00:00:01-2018年11月15日23:59:59

                                                                  反作弊工作展開,復核后每道題Top5入圍決賽

                                                                  大賽決賽:

                                                                  2018年11月24日-2018年11月25日

                                                                  數據科學家論壇,答辯評審,頒獎典禮

                                                                  03

                                                                  賽題名稱:《基于GPU服務器的圖數據三角形計數算法設計與性能優化》

                                                                  出題單位:北京費馬科技

                                                                  賽題背景:大數據時代,對關聯(圖)數據的處理被廣泛應用于社交網絡、智能交通、移動網絡等領域。對圖數據的三角形計數被廣泛應用于圖數據的特征描繪(如聚集系數、聯通度等)、社區結構檢索、子圖匹配、生物網絡等應用。

                                                                  賽題任務:在給定服務器平臺,以及數據集上實現三角形計數(Triangle Counting,TC)算法,調試并獲得最高的性能。三角形的定義是一個包含三個頂點的子圖,其中頂點兩兩相連。例如,以下的無向圖中包含2個三角形。

                                                                  注:算法應著重討論簡單無向圖的情形,即將重邊(multi-edge)看成一條邊,同時應不考慮loop(頂點指向自己的邊)。如在上圖中,若存在頂點1到3的兩條邊,則應忽略其中一條,這樣,結果仍然是找到2個三角形。在本賽題的數據集中,也應將有向圖看成是無向圖。

                                                                  賽題賽程:

                                                                  賽題&數據發布:

                                                                  2018年9月26日12:00:00

                                                                  可查看賽題信息,開放報名組隊;可下載賽題數據,開放作品評測

                                                                  大賽預賽:

                                                                  2018年9月26日12:00:00-2018年10月14日23:59:59

                                                                  可持續報名并提交作品,每周一將會對前一周提交作品進行統一評測,并更新排行榜,滿足作品要求即可提前進入正式比賽

                                                                  大賽正式比賽:

                                                                  2018年10月15日12:00:00-2018年11月11日23:59:59

                                                                  報名截止,可持續提交作品,每周一將會對前一周提交作品進行統一評測,并更新排行榜

                                                                  決賽入圍審核:

                                                                  2018年11月12日00:00:01-2018年11月15日23:59:59

                                                                  反作弊工作展開,復核后正式比賽最后一周排行榜Top5入圍決賽

                                                                  大賽決賽:

                                                                  2018年11月24日-2018年11月25日

                                                                  數據科學家論壇,答辯評審,頒獎典禮

                                                                  04

                                                                  賽題名稱:《大規模分布式多路Join查詢優化》

                                                                  出題單位:深鑒科技

                                                                  賽題背景:大數據時代,各行各業大數據分析處理需求不斷增長,作為大數據分析應用中最為常用的技術之一,大數據查詢分析吸引了學術界和工業界的廣泛關注。在大數據查詢分析技術中,多路Join查詢在許多大數據分析場景中扮演著重要的角色。然而,在大數據分布式存儲模式下,已有的單機多路Join查詢算法并不適用,因此,需要研究高效的分布式多路Join查詢算法。本賽題旨在基于大數據分布式計算引擎Apache Spark,對分布式多路Join算法進行優化,進而提升分布式多路Join查詢的性能。

                                                                  任務描述:本賽題中每個數據集分別包含兩個具體的多路Join查詢分析任務。通過不同的查詢任務來綜合評價選手們設計的分布式多路Join查詢算法。

                                                                  (1)基于TPC-DS的多路Join查詢任務

                                                                  基于TPC-DS的多路Join查詢任務包含Query17和Query25,這兩個查詢任務均為涉及到8張表的多路Join查詢。Query 17和Query25對應的SQL語句可查看附錄。

                                                                  (2)基于LiveJournal數據集的多路Join查詢任務

                                                                  LiveJournal數據集只包含一張好友關系表,因此相關的所有多路Join查詢任務都是self-join。另外,由于LiveJournal的好友關系表是有向的,故所有的多路Join查詢任務也都是有向的。基于LiveJournal數據集的兩個多路Join查詢任務如下所示:

                                                                  查詢任務一:列舉出LiveJournal社交網絡中所有的有向四邊形(directed rectangle)。該查詢是一個四路Join查詢,其對應的查詢結構如圖1(a)所示。圖中的頂點表示LiveJournal中用戶ID,該結構的含義:構成循環好友關系的四用戶對(a-b-c-d-a)。

                                                                        查詢任務二:列舉出LiveJournal社交網絡中如圖1(b)所示的結構。該查詢是一個七路Join查詢,該結構的含義:給定兩組構成循環好友關系的三用戶對(a-b-c-a與f-d-e-f),其中一組中的某用戶和另外一組中的某用戶是好友關系,如c和d。

                                                                  難度與挑戰:

                                                                  與單機多路Join查詢相比,大規模分布式多路Join查詢與優化具有更高的技術挑戰性,不僅需要考慮Join過程中的計算開銷,還需要考慮計算節點間的數據傳輸與通信開銷。

                                                                  賽題賽程

                                                                  賽題&數據發布:

                                                                  2018年9月26日12:00:00

                                                                  可查看賽題信息,開放報名組隊;可下載賽題數據,開放作品評測

                                                                  大賽初賽:

                                                                  2018年9月26日12:00:00-2018年11月11日23:59:59

                                                                  可持續報名并提交作品,每周一將會對前一周提交作品進行統一評測,并更新排行榜

                                                                  決賽入圍審核:

                                                                  2018年11月12日00:00:01-2018年11月15日23:59:59

                                                                  反作弊工作展開,復核后初賽最后一周排行榜Top5入圍決賽

                                                                  大賽決賽:

                                                                  2018年11月24日-2018年11月25日

                                                                  數據科學家論壇,答辯評審,頒獎典禮


                                                                  截止目前,大賽已吸引來自573家企事業單位、445所高校的8147人參賽,成為2018年最值得參與的大數據競賽之一!

                                                                  現邀請各研究院、高校老師共同合作,將教學與BDCI結合,為學子創造更多實踐機會,將大賽推向新高度。

                                                                  組委會將邀請相關企業高管和CCF知名專家走進高校,為學生講解大數據和人工智能技術、行業發展現狀及賽題。

                                                                  同時會為高校任課老師單獨開放大數據訓練習題私密鏈接(包含數據集),供學生進行實踐練習。

                                                                  合作形式

                                                                  授課教師將CCF BDCI 以班級大作業形式布置給班級學生,鼓勵學生組隊配合完成賽事挑戰。

                                                                  合作權益

                                                                  1、 單所高校超過三位教師報名,我們會邀請相關企業高管和CCF知名專家前往該校進行賽事宣講,對學生進行大數據知識及技能培訓、行業分享、問題答疑等。

                                                                  2、 大賽組委會將高校列為支持單位,并享受相關權益,并為高校頒發優秀組織獎項,與隊伍指導教師建立長期合作關系。

                                                                  3、 大賽組委會與高校建立高校獎勵機制,通過排行榜篩選出高校優秀隊伍進行獎勵。

                                                                  4、 大賽組委會為高校提供校招企業,或提供培訓保障學生就業。

                                                                  5、 大賽組委會鼓勵以實驗室命名的形式報名參賽,獲獎后組委會會給與額外的獎勵。

                                                                  6、 大賽組委會為高校排名優異隊伍辦理CCF會員。

                                                                  7、 大賽組委會為高校提供宣傳物料支持。

                                                                  8、 贈送決賽頒獎&晚宴參會名額。

                                                                  參賽報名鏈接:https://www.datafountain.cn/competitions?utm_source=18mcfa1&utm_dedium=WeChat&utm_campaign=bdci2018

                                                                  高校合作聯系人:17611210220 李老師


                                                                  北京赛车平台 广西十一选五开奖结果走势图百度 陕西快乐10分走势图统计报表 qq新11选5 车牌50选1技巧 黑龙江11选5前三有走势 欢乐生肖是什么彩票 棒球最强的变化球 北京快乐8历史记录 天津十一选五开奖号 北京赛车冷热图 出尽特玛与连码 快速时时彩计划网 深圳风采号码 竞彩qq群 港澳赌王