技术与公益的结合，正成为营造公益生态、提供长期价值的有效方式。云开发技术由于具备低门槛、高效率等特点，近年来在公益项目中得到了更普遍的应用。

腾讯云联合微信、腾讯技术公益举办公益编程挑战赛，以云开发为技术平台，以社会公益为主题，招募开发者参赛，挖掘具有应用潜力和社会价值的项目进行孵化培育，用技术为公益助力。

习近平总书记提出，“中国要强盛、要复兴，就一定要大力发展科学技术，努力成为世界主要科学中心和创新高地”。当前，全球科技创新进入空前密集活跃的时期，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图。以人工智能、移动通信、区块链等为代表的新一代信息技术加速突破应用，融合机器人、数字化的先进制造技术正在加速推进制造业向智能化、绿色化转型。

        为把握智能化时代新机遇，勇担科技自立自强的历史使命，进一步巩固中国高铁作为科技创新龙头产业地位，打造高端装备原创技术策源地，中车株洲电力机车研究所有限公司联合株洲经济开发区管委会共同组织开展首届“沉香挑战杯”智能技术创新应用大赛。

赛题介绍

2022 腾讯千帆河洛SSP（场景连接）&vika维格 企业效能挑战赛是由腾讯千帆河洛SSP（场景连接）和vika维格表联合打造的首届面向各企事业人员、开发者、团队的赛事。

大赛参赛者使用 vika维格表搭建完整的工作场景，并通过腾讯千帆河洛SSP（场景连接）来实现场景中的数据流转，包括问卷数据归档、票据信息识别等，从而减少重复性工作，提升办公效率。期望与您建立多维连接，探索办公「轻」体验！

问题匹配（Question Matching）任务旨在判断两个自然问句之间的语义是否等价，是自然语言处理领域一个重要研究方向。问题匹配同时也具有很高的商业价值，在信息检索、智能客服等领域发挥重要作用。
近年来，神经网络模型虽然在一些标准的问题匹配评测集合上已经取得与人类相仿甚至超越人类的准确性，但是在处理真实应用场景问题时，这些模型鲁棒性较差，在非常简单（人类很容易判断）的问题上无法做出正确判断，造成了极差的产品体验和经济损失，如下表所示。

当前大多数问题匹配任务在与训练集同分布的测试集上进行测试，夸大了模型能力，缺乏对模型细粒度优势和劣势的评测。因此，本次评测关注问题匹配模型在真实应用场景中的鲁棒性，从词汇、句法、语用等多个维度检测模型的能力, 发现模型的不足之处，推动语义匹配技术的发展。本次评测集中的样本均来自于搜索问答和对话型问答两个场景，难度大，考察点丰富，覆盖了真实应用中诸多难以解决的问题。

本次竞赛主要基于千言数据集，采用的数据集包括了哈尔滨工业大学（深圳）的LCQMC和BQ数据集、OPPO的小布对话短文本数据集、谷歌PAWS数据集，以及百度的DuQM数据集。本次评测，训练集由LCQMC、BQ、小布对话短文本、PAWS数据集组成，测试集由DuQM、小布对话短文本数据集组成，从词汇、句法、语用3大维度评估模型，期望从多个维度、多个领域的角度评价模型的鲁棒性，进一步提升问题匹配技术的研究水平。

选手可根据提供的十个工业产业及两个农业产品任选其一，对本地“十强产业”及两大农业产品的未来数字化建设提出切实可行的方案。

“十强”产业部分，选手可根据 附件1 的转型要求及产业任务清单，并结合行业本身的现状及发展难点来设计方案，可从展智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化研发、精益化管理等方面来设计方案，要能体现数字产业化和产业数字化。

两大特色农业产品部分，选手可根据 附件2 中的基本信息，从产业链的各个方面，例如地域性品牌设计包装，标准化生产模式，质量把控，物流配送，全国性营销及推广等来设计发展方案，要体现与大数据，物联网等数字技术相结合。

长三角数据开放创新应用大赛旨在通过搭建数据开放创新应用平台，激发全社会对开放数据开发利用的热情，为开放数据的价值实现打造标杆示范，在推进长三角一体化发展中积极发挥数字先行作用。大赛秉承数据“共享、共建、共治”的理念，以“开放、安全、价值”为原则，整合办赛资源，共同打造全社会参与、全流程服务的开放数据赛事体系。

大赛以“释放数据活力、共建数字社会”为主题，通过整合来自政府和企事业单位的开放数据，形成丰富多样、涵盖面广泛的数据资源池，并作为比赛数据提供给各参赛团队进行创新应用和设计。大赛拟围绕长三角一体化、金融安全、碳中和、共同富裕等领域公开征集项目，发掘城市数据资源潜能。

本次长三角数据开放创新应用大赛方案设置4个赛道，分别为：长三角一体化、金融安全、碳中和、共同富裕。

长三角数据开放创新应用大赛旨在通过搭建数据开放创新应用平台，激发全社会对开放数据开发利用的热情，为开放数据的价值实现打造标杆示范，在推进长三角一体化发展中积极发挥数字先行作用。大赛秉承数据“共享、共建、共治”的理念，以“开放、安全、价值”为原则，整合办赛资源，共同打造全社会参与、全流程服务的开放数据赛事体系。

大赛以“释放数据活力、共建数字社会”为主题，通过整合来自政府和企事业单位的开放数据，形成丰富多样、涵盖面广泛的数据资源池，并作为比赛数据提供给各参赛团队进行创新应用和设计。大赛拟围绕长三角一体化、金融安全、碳中和、共同富裕等领域公开征集项目，发掘城市数据资源潜能。

本次长三角数据开放创新应用大赛方案设置4个赛道，分别为：长三角一体化、金融安全、碳中和、共同富裕。

城市积水是指由于强降水或者连续性降水超过城市排水能力致使城市内产生积水灾害现象。造成积水的客观原因降雨强度大，范围集中，部分地区排水设施不健全、不完善，排水不畅。城市积水随之带来的后果是道路大面积积水，交通瘫痪，甚至道路形成“湖泊”、“河流”，严重危害人们的正常生活和城市经济健康。

随着大数据及AI技术等科技的发展，基于大气、水动力、降水、雷达等的城市内涝预测系统不断发展，本赛题拟基于计算机视觉，精准判断城市道路是否积水。

随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户理财需求。在实际理财产品业务开展过程中，需要挖掘不同理财产品对客群的吸引力，从而找到目标客群，进行针对性营销。 

本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为、资产信息、产品交易信息等为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。

第五届“高斯杯”全国大学生数学建模竞赛是由“高斯杯”全国大学生数学建模组委会主办的全国性数学建模活动。本次大赛的目的希望可以将更多的数模知识应用到实际问题中来促进社会、经济发展，在这一探究过程中也希望广大参赛者可以进一步提高自身对于数学模型的能力以及编程应用能力，同时也也希望参赛者在比赛过程中培养创造精神及合作意识。