随着人工智能的发展，越来越多的公司开始举办大数据比赛，题目类型也越来越丰富，短视频、自动驾驶、区块链、目标检测等题材越来越多。下面是截止到3月还在进行中的比赛，大家选择性参加，以赛促学，本号会定期发布各种赛事资讯。整理不易，大家多多分享。后附学习资料。

天池

链接：tianchi.aliyun.com/competition/gameList.htm?spm=5176.100065.5490697.1.67f667b79Hk3vr

01）2019菜鸟全球科技挑战赛 ￥67w

对于规则的箱体（如天猫超市纸箱）和不规则物体（如洗衣液、篮球），通过手机拍摄图像，获取其最小外接长方体的长、宽、高尺寸（单位mm），计算其体积（长x宽x高）。根据测量值与被测物体的真实尺寸差值，评估其测量精度。被测量物体单边尺寸在50mm-500mm之间。数据采集只能使用手机，且必须使用市售手机，具有通用性。

02）2019 Future Food Challenge ￥11w

Use the training data set to develop an unsupervised algorithm which identifies news items in the test set relating to the same food safety incident and assigns the same Event-ID to such group. You may use the same Event-IDs that have been used in the training set but this is optional as we are looking for an unsupervised method. For predicted not-relevant news items assign the Event-ID “0”. For the prediction of the category (relevant – not relevant) of an individual news item you may use a supervised method obtained from the training set.

03）“数智教育”数据可视化创新大赛 ￥20w

完成教育数据的清洗处理工作，完成数据分析的指标体系开发，指标开发范围需包括但不仅限于以下三块：1、学生域数据分析。2、课程域数据分析。3、群体域数据分析。

04）2019未来科技城-智能城市建设合伙人大赛 ￥850w

大赛以智能城市为主题，以物联网技术为基础，选题围绕城市综合治理、智能产业服务、科技旅游、大型赛事/活动智能管理4个方面，邀请参赛企业、团队和个人利用物联网、人工智能、图像识别、5G、高精定位、AR、边缘计算、大数据等技术，为打造“全时空感知－全要素联动－全周期迭代”的智能城市提供创新解决方案，推动城市治理水平提升和智能城市产业发展。

05）IJCAI-19 阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛 ￥28w

本次比赛包括以下三个任务：无目标攻击: 生成对抗样本，使模型识别错误。目标攻击: 生成对抗样本，使模型识别到指定的错误类别。模型防御: 构建能够正确识别对抗样本的模型。

06）津南数字制造算法挑战赛【赛场二】￥30w

包裹X光限制品监测作为日常包裹物流行业及安防行业的重要环节，承担着防止易燃易爆等危险品进入货运渠道，管理刀具等特殊货运物品，监测毒品等国家重点违禁品偷运等工作。随着线上购物的普及和快速发展，线上物流包裹数量已经远超人工可以处理的范围，给物流包裹监管带来了巨大挑战。

本次比赛着眼于此，邀请选手针对给出的限制品种类，利用X光图像及标注数据，研究开发高效的计算机视觉算法，监测图像是否包含危险品及其大致位置。通过自动化监测包裹携带品算法，降低漏检风险及误报率，提升危险品管理效率。本次比赛是一次未来物流及安防行业的有益尝试，对行业未来发展有着不可估量的价值。

DataFountain

datafountain.cn/#/competitions

01）大数据医疗——肝癌影像AI诊断￥100w

本赛题基于肝部腹腔强化CT断层扫描数据，以及相应的诊断结果。希望参赛者利用数据建模技术，构建基于医学影像的肝癌辅助诊断模型，利用人工智能手段对腹部CT影像进行诊断，判断患者良恶性，以帮助医生更加高效地对肝癌患者进行筛查。

02）文化传承—汉字书法多场景识别￥100w

书法是中华民族文化传承的瑰宝，希望此次大赛能够通过人工智能算法实现书法文字的自动识别，解决实际场景中有些书法文字难以识别的问题。要求参赛者给出测试数据集中每张图片中文字的位置及对应的内容。推荐参赛者在华为云ModelArts开发平台上完成训练和预测任务。

本次大赛会提供已标注的训练图片集供参赛者开发训练生成模型和算法，参赛者用开发&训练生成的模型和算法识别测试图片集中每张图片书法文字的内容以及文字对应的位置并提交竞赛平台，以参赛者提交的结果准确率作为竞赛排名成绩的依据。

03）消费者人群画像—信用智能评分￥100w

中国移动福建公司提供2018年x月份的样本数据（脱敏），包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据，参赛者通过分析建模，运用机器学习和深度学习算法，准确评估用户消费信用分值。

04）混凝土泵车砼活塞故障预警￥100w

本赛题由中科云谷科技有限公司提供某类混凝土泵车砼活塞故障有关的数据，包括工作时间、发动机转速、油温、压力等多类工况数据，以及对应情况下，在未来完成给定工作量（混凝土泵送方量）的过程中，活塞是否故障的标识信息。希望参赛者利用大数据分析、机器学习、深度学习等方法，提取合适的特征、建立合适的故障预测模型，再根据测试数据预测该活塞在未来给定工作量内（泵送方量），是否会发生故障。

05）海上风场SCADA数据缺失智能修复￥100w

我们抽取某一海上风电场实际SCADA数据，并人为地去除其中的部分数据，包括但不限于删去某个时间段的全部数据、某台机组在某段时间的数据、某台机组在某段时间的部分字段信息等等，参赛者需要利用剩余数据对删去的数据进行恢复，最终以恢复的准确度为评价基准。

06）智能盘点—钢筋数量AI识别￥100w

在工地现场，对于进场的钢筋车，验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根，确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。目前现场采用人工计数的方式

上述过程繁琐、消耗人力且速度很慢（一般一车钢筋需要半小时，一次进场盘点需数个小时）。针对上述问题，希望通过手机拍照->目标检测计数->人工修改少量误检的方式（如图1-2）智能、高效的完成此任务

AI Challenger

challenger.ai/competitions

华为大数据平台

链接：developer.huawei.com/consumer/cn/devservice/activity/devStarAI/list

01）ARVR应用创新大赛 ￥32w

选手需基于智能手机终端或VR显示设备，围绕AR/VR技术自主选择作品主题进行应用创新。参赛期间华为将提供必要的技术支持协助参赛者接入华为开放能力。作品可自主选题，自行设计应用，也可在现有原型条件下创新。

讯飞AI开发者大赛

链接：challenge.xfyun.cn/aicompetition#competition

暂无比赛

DataCastle

链 接：dcjingsai.com/

01）国际大数据分析竞赛 ￥0w

本次比赛基于3500家上市公司全量信息，描述公司在财务、法务、股权、经营状况、舆论等方面的属性特征，共设计两个任务， 两个任务将单独进行排名。

团队可以报名一个或两个任务。

1.企业投资价值评估 参赛者可参照企业的年报、财物信息、经营信息、资产信息、税务信息，知识产权等企业综合信息对企业投资情况进行打分，为投资者提供投资依据。

2.法律诉讼类型预测 参赛者可根据企业的法院公告、裁判文书、动产抵押、司法冻结、行政处罚、欠税信息、开庭公告等法务信息预测企业未来一段时间可能收到的法律诉讼类型，为企业规避法律风险。

02）地球物候的深度学习预测 ￥0w

使用植被指数的过往数据记录来预测未来几期的植被指数。

从初赛到决赛，我们将使用地球不同地区的数据时间序列来挑战大家的模型泛化能力。选手需要设计出能够具备时间-空间上预测能力的深度学习算法。

03）TOP高校创新科技大赛 ￥100w

1.人脸识别

人脸识别算法已经被广泛应用于人们日常生活的方方面面，比如机场的人脸匹配、身份证的人证合一检测、手机的登陆系统等等。在实际应用场景中，由于人的表情、角度、光线等的不同，同时由于存在着伪造的人脸攻击等因素，人脸识别算法依然存在着很多的挑战。本任务旨在设计实现人脸识别算法，对任两张人脸图片进行比对，判断是否为同一人。

2.自然场景下的文字识别

自然场景下的文字识别技术已经在多个领域有了较为广泛的应用，同时也成为计算机视觉的重要研究方向。自然场景下，文字图像和背景差异巨大，同时又有复杂的光线，字体尺寸和多样的布局。如何能准确的定位和识别自然场景中的文字已经成为目前文字识别领域的一个挑战。快速定位和准确识别自然场景中的文本是本次任务的核心。

3.人体关键点检测

体感游戏基于人体行为识别技术，通过人体关键节点的组合和追踪来识别人的运动和行为。通过对人体姿态的定位于识别，可以为游戏，短视频等提供新的交互方式。人体姿态的主要获得途径有两个：一个是通过深度摄像机获得深度信息，如 3D 结构光和 TOF(Time of Flight) 相机；另一个是直接使用 RGB 图像估计人体关键节点。人体关键点检测任务侧重于为 2D 图像视频流提供持续人体关键点输出，从而实现人体姿态估计。

4.人像精细分割

随着手机硬件平台和人工智能技术的飞速发展，目前的智能手机基本都可以实现后置双摄像头和前置单摄像头对人像拍照时的背景虚化。在虚化的方法上，后置通过双摄像头来计算景深从而实现前景人像的分割，进而对背景虚化；而前置则直接对单帧图像进行人像分割的方式来虚化背景。这两种方式来带的虚化效果是显著的，但是也存在很多弊端，无论哪种分割方式，都难以实现对人像发丝的精细分割，这导致了最终人像头部边缘的虚化效果不是很理想。随着用户对手机相机拍照功能要求的逐年升级，为了达到单反相机级别的背景虚化效果，需要能够实现人像的精细分割，尤其是发丝边缘。这样不仅可以实现更加精确的背景虚化，同时也为人像照片换背景提供了技术支持，而这些可以进一步增强用户的使用体验。

5.AI创意赛

创意赛为自选课题，内容要求与AI、图像或通信相关，主要以基于OPPO手机的App形式完成，也可以基于无人机、机器人、虚拟现实等多种平台进行创意设计。

百度点石

dianshi.baidu.com/gemstone/competitions/index

01）第二届中国“高分杯”美丽乡村大赛 ￥8.5w

1、创意应用类：本次大赛的主题基于我国自主高分辨率对地观测系统的可见光、高光谱、雷达、红外等卫星、航空和地面摄影影像，围绕高分辨率影像在农业绿色发展、乡村振兴、现代农业、乡村旅游、精准扶贫、农村保险、平台与系统建设等七大方面设置29个竞赛选题。

2、数据探索类：赛事数据来源于某一时刻一张遥感卫星多光谱图像，覆盖850公里*300公里。要求参赛队利用深度学习等智能算法自动识别出所给图像对应的农作物，包括玉米、大豆、水稻三种农作物区块和其他区块共四种区块，根据参赛团队对场景的识别准确度和时效性进行评分。

Biendata

链接：biendata.com/

01）短视频内容理解与推荐竞赛 ￥10w

通过构建深度学习模型，预测测试数据中每个用户id在对应作品id上是否浏览完作品和是否对作品点赞的概率加权结果。 本次比赛使用 AUC（ROC曲线下面积）作为评估指标。AUC 越高，代表结果越优，排名越靠前。

JDATA

jdata.jd.com/html/list.html

暂无

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