天池新人实战赛是针对数据新人开设的实战练习专场，以经典赛题作为学习场景，提供详尽入门教程，手把手教你学习数据挖掘。天池希望新人赛能成为高校备受热捧的数据实战课程，帮助更多学生掌握数据技能。

本次赛题为《阿里移动推荐算法》，以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础，同时提供移动时代特有的位置信息，而参赛队伍则需要通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型。希望参赛队伍能够挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。

四川新网银行以建设“数字普惠银行”为愿景，运用互联网大数据风控、云计算、人工智能等技术，为客户提供具有高可得性和良好用户体验的金融产品。金融机构发放贷款后，需要对客户进行持续的风险跟踪和监测。综合利用客户的信用数据、行为数据等信息建立高风险客户识别模型可帮助金融机构及时发现风险并减少损失，因此，如何精准识别高风险客户是金融机构风险管理关注的重要问题。本次比赛将提供真实业务场景下的脱敏数据，包含多产品(客群)的高维特征数据和面板数据(部分截面数据，部分面板数据)，邀请参赛者基于客户的基本信息和行为数据信息运用统计、机器学习算法等工具建立模型，识别高风险客户。

2019年7月,百度研究院发表了第一个重磅成果：世界上最快的RNA二级结构预测算法LinearFold，相关论文被领域顶会ISMB 接收，并发表在权威杂志Bioinformatics上。LinearFold算法可将新冠病毒全基因组序列结构预测时间从55分钟缩短到27秒，分析速度提升近120倍。2020年1月31日，百度对外免费开放LinearFold算法平台，助力全球抗疫。

2020年4月，百度研究院又发布了第二个重磅成果：世界上最快的RNA配分方程算法LinearPartition。相比于LinearFold，LinearPartition功能更强大，可用于更准确的描述RNA结构分布，因而在RNA基础研究和药物设计方面有更广泛的应用。以上两个算法在极大提高结构预测速度的同时，也提高了预测精度。如何在LinearFold和LinearPartition的基础上进一步提高结构预测精度，最终彻底解决RNA结构预测这个世界级难题，是一个值得探索的课题。

本次竞赛旨在借助百度在RNA生物计算方向上的算法优势，通过百度大脑AI Studio平台，诚邀全球范围内计算生物、人工智能等领域从业者、爱好者和高等院校老师学生报名参赛，推动人工智能技术在生物计算上的技术应用。 

全国大学生智能汽车竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程的实践活动，是教育部倡导的大学生A类科技竞赛之一。竞赛以立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越为指导思想，培养大学生的创意性科技竞赛能力。

百度人工智能创意赛分为线上资格赛、线下分区赛和全国总决赛三个阶段，组委会将综合考虑线上资格赛和线下分区赛成绩来进行全国总决赛名额的选拔，其中线上成绩占10%，线下成绩占90%。参赛学生必须在规定时间内使用百度开源深度学习平台飞桨进行模型的设计、训练和预测，不得使用其他相关平台、框架及任何飞桨中未包含的学习方法参赛。

AI Studio作为本次线上选拔赛的唯一指定训练平台，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。报名参加线上资格赛的学校将免费获得百度EdgeBoard计算板及25GA闭环电机（硬件发放将于3月开启），总决赛成绩前10的队伍可以获得百度飞桨、百度地图等部门内推名额。 

你是否也曾想要做出科幻片中的宏伟特效，是否也有过大把鬼畜想法不知如何实现？好的项目除了别具一格的创新想法，也要有得手利器帮你实现。PaddleHub提供了260+预训练模型（涵盖了计算机视觉、自然语言处理、视频、语音四大领域），飞桨邀请广大开发者基于PaddleHub实现AI创意项目，只要你的脑洞够强，飞桨小哥哥亲手pick你出道！

听起来挺感兴趣但不知道怎么下手？3月4日晚7点锁定飞桨B站直播间，飞桨小哥哥会为大家带来本次比赛的相关介绍，更有PPDE亲授创意项目创作方法，一个小时带你玩转PaddleHub！

随着AI技术的发展，AI融入到了生产、生活的方方面面。而在工业质检领域，AI也变得越来越重要，为提高效率，提升产品品质，降低成本，有限边缘算力下的质检方向也愈加被重视。

在移动电子和IoT领域，PCB（印刷电路板）需求量有了显著提升。而在PCB生产过程中，往往会因为设备问题、流程问题出现一定概率的故障，轻则接触不良，功能缺陷，影响使用体验；重则引发火情，严重影响人民生命、财产安全。目前PCB线路常规线宽为10mil（约0.254mm），PCB质检通常由产线工人使用显微放大镜在强光下目检，效率较低，且长期在强光显微镜下观察PCB板容易对眼睛产生伤害，同时也容易疲劳出错。故提出使用较为低廉的边端算力摄像头系统实现这一任务。

此次赛题由百度飞桨设置，免费提供Tesla V100 GPU算力，要求选手使用百度AI Studio平台进行报名及训练，基于百度飞桨PaddlePaddle框架进行开发，设计一个可以实现电路板故障检测的模型并部署到有限边缘算力的EdgeBoard中实现验证。其中使用提供的数据集（参赛选手可自行切分训练集及测试集训练优化模型）训练电路板故障检测的模型，并能将模型部署在EdgeBoard上运行为基本功能要求。如学生有能力搭建延展的真实电路板故障检测硬件系统等可作为附加任务加分。

选手最终需上传优化后的可在EdgeBoard上运行的模型及参数文件包、相关文档到AI Studio赛事界面。如制作延展真实电路板故障检测硬件系统，可补充上传视频、设计图及说明等文件内容。

由工业和信息化部、教育部、江苏省人民政府共同主办的（公益赛事）第十届 “中国软件杯”大学生软件设计大赛（以下简称“大赛”）报名工作于3月1日正式启动。大赛旨在积极响应《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，推动落实《特色化示范性软件学院建设指南（试行）》，科学引导高校学子参加科研活动，探索具有中国特色的软件人才产教融合培养路径，培养满足产业发展需求的特色化软件人才。

百度飞桨与软件杯组委会合作一起推动人工智能人才的培养，由飞桨出设两道赛题，此赛题为本科组赛题：基于百度飞桨的单/多镜头行人追踪。要求选手使用百度AI Studio平台进行训练，基于百度飞桨PaddlePaddle框架进行开发，设计一款可以实现行人跟踪的软件。其中单镜头行人追踪为基本功能要求，多镜头跨镜行人追踪难度较大，为附加任务，有能力的队伍可以挑战，并将得到更高的分数。

真实世界的人机交互同时涉及到多种对话技能，比如知识对话、推荐对话等。在人机对话中如何自然地融合多个对话技能，从而有效地提升用户体验，是一个重要的挑战。为了应对这个挑战，我们延续了千言－多技能对话(https://luge.ai)的任务设定，并且添加了画像对话以丰富该数据集。

本次用于评测的千言－多技能对话数据集涵盖了多个对话场景：包括画像对话、知识对话、推荐对话等。我们旨在衡量开放域对话模型在各个不同技能上的效果和模型通用性。

具体地说，本次比赛中我们主要从三个方面评测开放领域对话模型的能力：
1.知识对话：是否可以生成流畅的、与角色信息一致的对话回复。
2.推荐对话：是否可以在对话过程中充分利用外部知识，并且在生成对话回复的过程中引入外部知识。
3.画像对话：是否可以在对话过程中基于用户兴趣以及用户的实时反馈，主动对用户做出推荐。
参赛队所构建的模型需要同时具备上述三项能力。

本次评测将提供面向真实应用场景的高质量中文阅读理解数据集DuReader_checklist，旨在为研究者和开发者提供学术和技术交流的平台， 进一步提升机器阅读理解的研究水平，推动语言理解和人工智能领域技术和应用的发展。本次竞赛将在第六届“语言与智能高峰论坛”举办技术交流论坛和颁奖仪式。 诚邀学术界和工业界的研究者和开发者参加本次竞赛！

信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识，如实体、关系、事件等。目前，大多数研究工作仅关注单一类型信息的抽取效果，缺乏在不同类型信息抽取任务上的统一评价。因此，本次竞赛设立了多形态信息抽取任务，期望从不同维度对结构化知识抽取效果进行综合评价。竞赛将对外发布业界最大规模的中文多形态信息抽取数据集，囊括实体、关系、事件等不同形态的结构化知识抽取，同时涵盖句子和篇章两种粒度的自然语言文本。希望通过此次竞赛及开放的大规模中文数据集，助力信息抽取技术的进一步发展。

文字是人类用以记录和表达的最基本工具，也是信息传播的重要媒介。透过文字与符号，我们可以追寻人类文明的起源，可以传播知识与经验，读懂文字是认识与了解的第一步。对于人工智能而言，它的核心问题之一就是认知，而认知的核心则是语义理解。
 
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension)是自然语言处理和人工智能领域的前沿课题，对于使机器拥有认知能力、提升机器智能水平具有重要价值，拥有广阔的应用前景。机器的阅读理解是让机器阅读文本，然后回答与阅读内容相关的问题，体现的是人工智能对文本信息获取、理解和挖掘的能力，在对话、搜索、问答、同声传译等领域，机器阅读理解可以产生的现实价值正在日益凸显，长远的目标则是能够为各行各业提供解决方案。

文字是人类用以记录和表达的最基本工具，也是信息传播的重要媒介。透过文字与符号，我们可以追寻人类文明的起源，可以传播知识与经验，读懂文字是认识与了解的第一步。对于人工智能而言，它的核心问题之一就是认知，而认知的核心则是语义理解。
 
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension)是自然语言处理和人工智能领域的前沿课题，对于使机器拥有认知能力、提升机器智能水平具有重要价值，拥有广阔的应用前景。机器的阅读理解是让机器阅读文本，然后回答与阅读内容相关的问题，体现的是人工智能对文本信息获取、理解和挖掘的能力，在对话、搜索、问答、同声传译等领域，机器阅读理解可以产生的现实价值正在日益凸显，长远的目标则是能够为各行各业提供解决方案。

为推进新一代数字化技术与电网业务深度融合，解决电网实际业务的技术难题，加强开放合作，积极与各方携手共建开放共享的能源生态圈，导入行业内外优势要素，推动数字电网高质量发展,南方电网公司举办首届数字电网开发者大会。

• 大会通过敏捷验证，探索业务研究方向可行性，为南方电网公司数字化转型和数字电网建设关键任务提供切实可行的解决思路与方案。
• 大会为中小企业和创新团队提供平台，发掘外部优质生态伙伴和人才，共同实现数字电网建设的长远目标。
• 通过大会的平台效应积蓄外部力量，整合内外部资源，进一步提升数字电网行业影响力，拓展IT生态合作圈。

为提高当今社会的整体数据素养和数据意识，提升公众的数据技能水平，长三角产教融合协同创新中心联合华东师范大学调查与数据中心、同方知网（北京）技术有限公司上海分公司、和鲸科技，举办数据竞赛，以数据为核心，设置丰富的研究议题，鼓励学界、业界对数据分析感兴趣的同仁们利用各种技术和工具，对数据集进行深入分析和创新应用。
在数据驱动下的文科科研突破传统研究范式，搭建起文科与大数据之间的连接桥梁，加强了跨学科交融，催生了文科研究未来发展的新内容、新学科、新专业、新方法，在这样的背景下，我们发起老树新芽，数据时用——老子研究文献知识发现数据竞赛，围绕老子研究文献数据，设置多个热门议题，鼓励高校师生及社会人士以团队或个人形式参赛，对数据进行深入分析和研究，以期有效提升高校学生的传统文化认知与数据分析应用能力，在老子研究学术共同体挖掘、基于道的知识体系构建、学术交流与学术传播的特征、大尺度可视化的时空分布等问题领域有创新型方案和突破性认知。

DataJoy® 练习赛是 Heywhale 和鲸社区的自有练习赛品牌，面向所有希望通过练习来提升自我、结识友人的数据科学领域人才，旨在打造一个新手友好、自由交流、开源分享的数据科学练习环境。

DataJoy® 练习赛定位清晰，长期开放，按照新人的能力提升阶梯，依次划分为：新人赛、进阶赛、热点赛、经典赛、高级赛。

同学们好！在当下的医疗学习与研究过程中，Python 与数据分析扮演着日益重要的角色，很多较为深入的医学信息学的相关分析都需要借助 Python 语言和一些复杂算法来完成。
但是， Python 语言本身并不是一种艰涩的、令人望而却步的编程语言。相反，尽管牺牲了部分性能，但是它贴近自然的英语语法，拥有良好的易读性与可理解性，并且拥有完善的社区生态。学 Python，正当时。
为了进一步降低学习门槛，促进同学们对于“使用 Python 进行医疗数据统计与分析”的掌握，我们准备了一些简单的入门课程供大家免费学习，同时还提供了 免配置的实验环境 和 免费算力，让大家能够自主练习 & 交流讨论，为了鼓励大家学习，在完成了学习内容后，参与者均有机会获得丰厚的奖品。此练习赛主要包括以下内容：

• Python 3 入门与基础使用
• 统计学常用工具的 Python 实现
• 0 代码编程工具 Canvas 的使用

DataJoy® 练习赛是 Heywhale 和鲸社区的自有练习赛品牌，面向所有希望通过练习来提升自我、结识友人的数据科学领域人才，旨在打造一个新手友好、自由交流、开源分享的数据科学练习环境。

DataJoy® 练习赛定位清晰，长期开放，按照新人的能力提升阶梯，依次划分为：新人赛、进阶赛、热点赛、经典赛、高级赛。

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DataJoy® 练习赛定位清晰，长期开放，按照新人的能力提升阶梯，依次划分为：新人赛、进阶赛、热点赛、经典赛、高级赛。

当今世界，数据在全球经济运转中的价值日益凸显，国际间抢夺数字经济制高点的竞争日趋激烈。我国幅员辽阔、人口众多、经济体量庞大，经济社会运行数据规模列全球首位。从数据规模和量级看，我国构建全球领先的超大规模数据市场各项条件已经具备，是未来十年我国经济社会发展超越主要竞争对手的战略制高点。

党十九届四中全会提出的将数据增列为生产要素，要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。在此背景下，重庆市围绕国家大数据综合试验区建设等国家级产业战略规划，逐步完善大数据及相关产业生态建设，作为国家数字经济创新发展试验区的重要建设内容，我市积极参与全国一体化国家大数据中心建设试点，已初步编制完成全国一体化国家大数据中心西南分中心的建设实施方案，即“数据长城”西南地区行动计划——也是“数据长城”的首个区域落地试点项目，旨在广泛吸纳西南地区有数据资源能力的优势企业共同参与推动建立西南地区数据要素统一市场。同时，为增强国家数据产业的国际竞争力、有效推动大数据相关学科在高校领域的深化发展，在国家信息中心的指导下，由重庆市大数据应用发展管理局、渝北区人民政府作为主办单位，渝北区大数据应用发展管理局、重庆西部大数据前沿应用研究院、数字重庆大数据应用发展有限公司、重庆仙桃数据谷投资管理有限公司、重庆科技服务大市场有限公司作为承办单位，举行中国智慧城市数据开放创新应用大赛暨中国高校数据驱动创新大赛。

本次大赛将立足重庆，面向全国，旨在推动数字经济领域合作创新，激发创业活力，集聚行业内知名企业与高成长性企业和团队，并培养高校在校学生的创新性思维，挖掘培养大数据智能化及数字经济领域人才，聚合大数据建立模型、创新应用、解决实际场景问题的专业能力，促进应用创新及成果转化，立足西部打造重庆数据开放品牌，为数字经济蓬勃发展贡献大赛力量。