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，本开源项目收集了两种不同类型的中文信息抽取任务，包括关系抽取和事件抽取，同时涵盖句子和篇章两种粒度的自然语言文本，并提供了统一的评测方式，期望从不同维度对结构化知识抽取效果进行综合评价。该开源数据集旨在为研究人员和开发者提供学术和技术交流的平台，进一步提升信息抽取的研究水平，推动自然语言理解和人工智能领域技术的应用和发展。

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。

为了规范城镇户外广告设施和店招标牌设施的设置行为，确保广告设施的安全可靠，创造健康、有序的城市视觉环境，城市管理部门需对违法广告设施做定期肃清。但目前执法依赖执法人员在街道拍照取证，由于涉及街道范围较广，需要耗费大量人力，而且效率也较低。

本赛场聚焦违法广告的智能检测，要求选手研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违法广告检验的准确度，降低对大量人工的依赖，提升违法广告检测的效果和效率。要求算法既要检测场景中是否包含违法广告，又要给出违法广告具体的位置和类别，既考察违法广告检出能力、也考察违法广告定位和分类能力。

疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，中国计算机学会CAD&CG专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云DataV、Datawhale联合发起的以“万众’疫’心 天池众智”为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！

参与作品可采用数据可视化的形式，分为科普宣传类和应用场景类。科普宣传类是面向公众的疫情态势展示、疫情大众科普、疫情防控宣传等方向作品；应用场景类是面向一线指战员，为抗疫人员提供有效的数据工具，支持快速直观的疫情分析，为疫情的防治提供可靠、可理解、易沟通的信息，助力政府、企业、机构的抗疫、防控和宣传。

在互联网技术的带领下，人工智能已经与各个产业领域有了广泛应用，形成了时代经济的新形态，带动了新产业蓬勃发展。机器视觉作为人工智能领域的核心板块之一，应用领域占比超过30%。机器视觉技术在对目标进行识别、跟踪、测量、反馈和解析等方面的技术精密度及产能效率已经远超人眼。

为推动机器视觉技术在人工智能领域与实体经济深度融合，江宁经济技术开发区、江苏省人工智能学会、征图新视(江苏)科技股份有限公司等共同组织策划首届 “征图杯”校园机器视觉人工智能大赛，此次赛事对于推动人工智能技术在机器视觉检测行业的探索与发展，用技术驱动智能制造产业转型升级和变革发展有着深远意义；对进一步聚集人工智能行业优质人才资源、研发资源、产业资源等有着开拓性影响；同时也是打造创新驱动发展的宁南增长极，助力南京创新名城建设的有力之举。

征图新视是全球领先的机器视觉及自动化完整解决方案提供商。 征图南京智能科技公司作为征图集团的全资子公司，致力于人工智能的研发及工业化应用。 征图为苹果、华为、富士康等知名企业提供核心技术支持。公司在光学、图像检测软件、人工智能等核心技术及配套自动化的研发方向，都拥有十余年的技术积累和技术创新。此次大赛以“工业AI机器视觉检测”为主题，总奖金高达100 万元，旨在激励计算机视觉算法研发，推动人工智能技术在工业机器视觉检测领域落地。

为了增强人工智能的趣味性，我们开展了你画我猜这一竞赛。你画我猜数据集中包括了40种生活中常见的类别如飞机、苹果、篮球等。图片信息以json格式存储，在每个json中记录了用户每一笔简笔画对应的横坐标集合和纵坐标集合。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.

BOT(Brain Of Things)大赛是上海市经信委和科委指导，由上海大数据联盟主办的年度赛事。

2019年，BOT专注创新创业赛，大赛打造两大全新赛道：“消费升级”和“智能制造”，旨在推动大数据人工智能项目的落地发展，吸引优秀数据智能创新企业聚焦上海静安，大赛同时响应政府推进“三省一市”战略，以上海静安为中心联动长三角。

教育中大数据分析目的包括改善学生成绩，服务教务设计，优化学生服务。而学生成绩中有一系列重要的信息往往被我们常规研究所忽视。通过大数据分析和可视化展示，挖掘重要信息，改善学生服务，对于教学改进意义重大。美国教育部门构建“学习分析系统”，旨在向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确信息。利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的现实问题。未来学生的学习行为画像、考试分数、发展潜力方向等所有重要的信息等数据价值将会持续被显现出来，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

为了更好的优化教学大数据应用场景，比赛通过学校教育数据分析和可视化工作，探索面向学生、校园的数据分析体系，募集优秀数据分析及可视化方案，设计并形成数据分析门户，从而更好服务精细化教学管理工作。

随着城市里购车人群的增多，道路拥堵情况日益严重：在中国，有大约超过50个城市面临不同程度的拥堵，城市越大拥堵越严重，不只中国，交通问题是世界大型城市的共同顽疾，据相关数据显示，欧盟境内每年因交通拥堵造成的经济损失达到了1000亿欧元。


如果能够及时评估交通拥堵情况，从时间和空间维度上预测车流量，对城市规划和交通管理会有很大的参考价值。



赛题由大赛主办方之一上汽集团创新打造，提供总共2000辆上汽新能源车和非新能源车历史出行数据（初赛数据集1000辆，复赛数据集1000辆）期待参赛团队运用机器学习和人工智能的技术，开发算法模型，通过算法进行精准车流量预测，探索人工智能技术在汽车出行场景创新应用的更多可能。第三届上海BOT智能汽车数据智能创新应用国际大赛基于“数愿大数据人工智能竞赛平台”，邀请全球汽车、大数据、人工智能等众多领域的专家学者以及创业团队、技术精英参赛。
 

结合汽车产业痛点，第三届上海BOT智能汽车数据智能创新应用国际大赛（BOT智能汽车大赛）联合知名企业提供大数据人工智能技术在汽车产业的实际应用场景，并就其中一些场景提供行业数据集。参赛团队使用大数据人工智能技术，根据罗列的场景以及数据集（可结合外部数据），参赛团队提交基于场景的商业计划书，商业计划书需具有可操作的商业模式和可实施的技术说明。优秀团队可实现与需求提供方快速对接及应用落地。

参赛团队也可自选智能汽车相关的创业方向。

结合零售产业痛点，第三届上海BOT新零售数据智能创新应用国际大赛（BOT新零售大赛）联合知名企业提供大数据人工智能技术在新零售上的实际应用场景，并就其中一些场景提供行业数据集。参赛团队使用大数据人工智能技术，根据罗列的场景以及数据集（可结合外部数据），参赛团队提交基于场景的商业计划书，商业计划书需具有可操作的商业模式和可实施的技术说明。优秀团队可实现与需求提供方快速对接及应用落地。
参赛团队也可自选新零售相关的创业方向。