此刻，武汉疫情还在持续，为战斗在疫情一线的所有医护人员祈福、加油！在家关心疫情的同时，可以通过参加算法竞赛提升自己的算法能力和赢取高额奖金

武汉肺炎主要发病情况为新型冠状病毒(2019-nCoV)感染肺部导致人体呼吸衰竭。基于对肺部感染检测的技术研究，可通过人工智能技术对医学影像-X光片进行患病情况检测，有效提升确诊准确率和效率

本赛题主要是对肺部X光片患病结果进行分类，共4个患病类别，数据集划分比例为6:2:2,可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛。参赛者需要通过优化模型来对肺部X光片进行精确的分类

国家卫生健康委疾控局近日发布了《预防新型冠状病毒感染的肺炎口罩使用指南》，指南中明确指出口罩是预防呼吸道传染病的重要防线，可以降低新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫，降低飞沫量和喷射速度，还可以阻挡含病毒的飞沫核，防止佩戴者吸入。因此在全民抗疫时期，在公共场所佩戴口罩等防护装备已成为防疫常识。

为了更加有效的监督大家佩戴口罩，我们开展了这次口罩佩戴检测的比赛。本赛题数据训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

对应的标签数据说明：每行格式为 x_min, y_min, x_max, y_max, label。其中label为0表示没有佩戴口罩，label为1表示有佩戴口罩。

本赛题主要是英文文本转SQL任务，要求参赛者建立准确的模型识别自然语言意图达到数据的准确查询。本数据集是由11名耶鲁学生注释的大规模数据，它由200个数据库中的10,181个问题和5,693个唯一复杂SQL查询组成，其中多个表覆盖138个不同的域。

人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值，医疗文本分类是借助深度学习的技术优势，根据文本的特征将其分到预先设定的类别中。在解决医疗诊断任务的情况下必须满足预测模型的准确性，对数据的处理能力，对诊断结果的解释能力，保证最终结果的一个可靠性。

人工智能技术在越来越多的医疗场景中体现出应用价值，医疗问答是自然语言处理领域的一个重要的方向，旨在让用户直接用自然语言提问并获得答案。通过建立可靠的算法模型，帮助用户缩短等待专业医生解决问题的问诊时间，同时在业务方面减少问诊医生的时间成本，协助问诊医生提供基础、可靠的问诊回复率。

结核病（Tuberculosis，TB)是由结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis) 引起的一种慢性人畜共患病，它不受年龄、性别、种族、职业、地区的影响，人体许多器官、系统均可患结核病，其中以肺结核最为常见。结核病既是一个公共卫生问题，也是一个社会经济问题，对人类的公共健康构成很大威胁，因此对其快速诊断检测就至关重要。

染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像中显现，医生则可以通过检测图像中的结核杆菌辅助诊断患者是否有结核病。

通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作，应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求。

通过对股票数据分析，投资者和交易者可以做出股票买卖决策。使用时间序列预测分析技术可实现对股票走向趋势预测，研究和评估过去及现在的数据有助于投资者和交易者在市场中获得优势，从而做出明智的决策。

数据集包含从1990年开始到2019年的全部数据集，2020年的数据作为评估集进行评估。本赛题要求参赛者构建准确的股票预测模型，使用预测结果反向误差率作为评估指标，反向误差率越高，排名越靠前。

“水下目标检测算法赛”紧扣水下目标检测算法领域，通过提供真实环境下的水下光学图像让选手在线上提交创新的目标检测算法和运算结果，本次比赛采用线上测评和线上打分的方法来实施比赛，着重考察选手的实际算法和研究能力。

比赛确保赛事公平公正，鼓励各行业各层次的专业团队参与比赛，发挥平台集聚效应，推动海洋机器人产业落地和地方产业发展，打造大连在海洋人工智能领域的名片。

该数据集包含通过慈善项目收集的超过40万个手写英文姓名。由于个人手写风格的差异化，对于机器识别手写字符来说仍然构成困难的挑战，所以要求参赛者通过建立预测模型实现精准的手写字体识别。

细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，为促进细粒度分类问题研究，本赛题结束后将开源优秀代码。欢迎更多算法科学家积极参与细粒度图像分类研究。

本赛题任务主要是通过对200类蝴蝶建立精准的分类模型。数据集大约有20,223张，涵盖200个物种，116属，23个亚科和5个科的四个不同级别。

指纹识别技术的应用非常广泛：典型的脱机应用有指纹锁，指纹保险柜、指纹考勤系统等；联机应用有电子银行，自动取款机、电子商务等。目前以指纹为代表的生物特征识别技术有望在将来的公共领域和民用领域扮演更重要的角色。

数据集说明：

• 指纹数据集由将近5000张指纹构成基础数据，然后通过一些数据增强操作如擦除、旋转等生成了更多的指纹数据。该训练数据集一共包含16844张指纹图像。所有指纹图像的分辨率为1×96×103（灰×宽×高）。

• 本项目为图像识别类项目，不是分类项目。所以训练数据集样本仅提供两两匹配的情况，其它情况请参赛选手自行处理数据。评估数据集中含有不匹配的样本数据，需要参赛者通过提升模型的识别能力来提高最终比赛分数。

本赛题结束后将开源优秀代码。

“心理卡牌目标检测算法赛”由测测星座与趣鸭心理联合发起的线上竞赛项目。2020年新冠肺炎疫情打破了我们平静的生活，影响了我们的身体健康和精神健康。在国家发布的《“健康中国2030”规划纲要》中也提到，要加大全民心理健康科普宣传力度，提升心理健康素养。

“AI+”的科技创新背景下，在心理方向探索更多的AI落地场景是时代所需，本次比赛要求参赛者建立精准的预测模型，推动“AI心理”的产业落地，提升全民心理健康素养，培育良好社会心态。

心理对话问答挑战赛是由测测星座主办的NLP领域算法挑战竞赛，本次比赛主要是针对心理学领域的单轮问答式对话进行研究。

人机对话在NLP领域是一项重要的研究分支，从技术上来说具有挑战性与趣味性。在AI+的科技创新背景下，测测以AI技术在心理领域的深度融合应用为企业目标，广发英雄帖邀请各界算法科学家前来参赛、研究。

本次赛题要求参赛者通过语义理解、合理文本生成等技术的实现，构建精准的算法模型，推动“AI+心理”的技术突破创新。

正常人的心脏跳动是由一个称为“窦房结”的高级司令部指挥。窦房结发出信号刺激心脏跳动，这种来自窦房结信号引起的心脏跳动，就称为正常的“窦性心律”，频率每分钟约为60—100次。每分钟心跳的次数，即心率就是由此而来。

心律不齐的后果可能完全无害，也可能危及生命。某些威胁生命的心律不齐的症状并不明显，通常需要采用某些诊断方法以确定心律失常的确切性质及发生原因。心电图检查（ECG）是发现心律失常并确定其病因的主要诊断方法。它提供每个心跳时电流的图形表现。

从实际应用场景来看，心率不齐检测技术确实可大幅缩短医生的工作量，并高效的展示出检测结果，但在医学研究领域也同样需要高准确率的算法模型实现以达到应用场景落地。本次比赛要求参赛者根据提供的（ECG）数据，建立精准的检测模型。

【违法广告信息检测docker练习赛】是的“华录杯”SEED江苏大数据开发与应用大赛——违法广告信息检测“的入门练习赛，旨在帮助选手熟练使用和提交docker镜像，以及提供选手充足的练习时间。

本赛题选手提交的docker镜像中需要包含训练及预测全部过程。

本赛题选手提交得到的成绩不具备排名参考意义。

 

【癌症风险智能诊断docker练习赛】是的“华录杯”SEED江苏大数据开发与应用大赛——道路交通事件检测“的入门练习赛，旨在帮助选手熟练使用和提交docker镜像，以及提供选手充足的练习时间。

本赛题选手提交得到的成绩不具备排名参考意义。

本赛题选手提交的docker镜像中只需要包含预测模型（模型可加密）及预测过程代码即可。

【癌症风险智能诊断docker练习赛】是的“华录杯”SEED江苏大数据开发与应用大赛——道路交通事件检测“的入门练习赛，旨在帮助选手熟练使用和提交docker镜像，以及提供选手充足的练习时间。

本赛题选手提交得到的成绩不具备排名参考意义。

本赛题选手提交的docker镜像中只需要包含预测模型（模型可加密）及预测过程代码即可。

极客技术的乐趣，不仅在于满足我们对这个世界刨根问底的探索欲，还在于它能帮助实现很多有意义、有温度的事情。而日益严峻的气候变化与全球变暖，是人类社会面临的一个共同挑战。随着我国提出碳达峰及碳中和的目标，各行各业也在加快推进碳中和规划。而碳中和目标的最终实现，离不开科技的创新和各界的长期努力。

因此，在植树节来临之际，腾讯安全平台部联合腾讯公益、TEG办公室共同发起本期赛题，除了期望为技术爱好者提供一个技术切磋的平台，也希望通过线上线下联动的方式，呼吁和激发更多人参与到低碳环保行动中来，承担起作为互联网科技从业者的社会责任使命与善为担当。比赛结束后，主办方也将线上种树结果转化为线下真正的生态绿荫，在深圳大鹏坝光白沙湾开展滨海流域生态保育工作，为减少地球碳排放贡献一份力量。

全球算法达人注意啦，2021腾讯广告算法大赛强势归来！本届赛事围绕视频广告议题开设两大赛道——“视频广告秒级语义解析”与“多模态视频广告标签”两大前沿命题等你来战！

即日起至5月31日，2021腾讯广告算法大赛报名通道（https://algo.qq.com/）正式开启！现诚邀全球算法圈层技术达人登上竞技舞台，与各路高手一同挑战前沿技术命题。

腾讯广告算法大赛已成功举办四届，随着比赛规模的逐渐升级，赛事影响力的不断扩大，腾讯广告算法大赛已然成为全球最受瞩目的算法竞技赛事之一。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。机器学习平台 TI-ONE 与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。

与此同时，本届赛事与计算机国际学术顶会ACM Multimedia强强联合，围绕视频广告开设的两大赛道，已成功入选2021年ACM MM grand challenge，国际影响力进一步提升。