2020年11月：下面是截止到2020年11月國內還在進行中的大數據比賽題目，非常豐富，大家選擇性參加，初學者可以作為入門練手，大佬收割獎金，平時項目不多的，比賽是知識非常好的實踐方式，本號會定期發布各種賽事資訊，整理不易，歡迎關注，大家多多分享轉發。

DataFountain

鏈接：http://www.datafountain.cn/#/competitions

遙感影像地塊分割 ￥100,000

本次評測旨在衡量遙感影像地塊分割模型在多個類別上的效果，具體包括建筑、耕地、林地、水體、道路、草地和其他等7個類別。在復賽階段，結合遙感的真實應用場景，我們設置了更具有挑戰性的評測標準。

?

openLooKeng性能優化 ￥50,000

賽選手基于openLooKeng社區所提供的比賽分支，進行openLooKeng的代碼優化，以提升openLooKeng對接hive數據源（文件使用ORC格式）的執行效率。組委會提供benchmark工具集（包括SQL語句等）供選手進行測試。在比賽階段，選手將最終優化過的openLooKeng代碼進行提交，組委會會使用相同的benchmark工具集進行評測以及排名。

?

房產行業聊天問答匹配 ￥100,000

本次賽題的任務是：給定IM交流片段，片段包含一個客戶問題以及隨后的經紀人若干IM消息，從這些隨后的經紀人消息中找出一個是對客戶問題的回答。

?

千言：多技能對話 ￥50,000

1.閑聊對話：在閑聊場景中，是否可以生成流暢的、與上下文相關的對話回復。?

2.知識對話：是否可以在對話過程中充分利用外部知識，并且在生成對話回復的過程中引入外部知識。?

3.推薦對話：是否可以在對話過程中基于用戶興趣以及用戶的實時反饋，主動對用戶做出推薦。

?

大數據時代的Serverless工作負載預測 ￥50,000

傳統的資源控制系統以閾值為決策依據，只關注當前監控點的取值，缺少對歷史數據以及工作負載趨勢的把控，不能提前做好資源的調整，具有很長的滯后性。近年來，隨著企業不斷上云，云環境的工作負載預測成為一個經典且極具挑戰的難題。

?

小學數學應用題自動解題 ￥50,000

該任務是為了衡量現有機器學習模型在應用題理解方面的能力，模型讀入一個應用題，輸出該題的結果。為了降低任務的難度，賽題選擇小學數學1-6年級校內題目。?

例如：?

1.商店有4框蘋果，每框55千克，已經賣出135千克，還剩多少千克蘋果？=85

2.玩具廠生產了960個電子玩具，每3個裝一盒，每5盒裝一箱，一共裝了多少箱？=64

?

路況狀態時空預測 ￥50,000

根據滴滴提供的道路小段的實時和歷史路況狀態特征, 道路基本屬性以及路網拓撲關系圖, 預測未來一段時間內道路小段的路況狀態(即暢通, 緩行和擁堵幾類狀態）。

?

面向數據安全治理的數據內容智能發現與分級分類 ￥50,000

識別樣本中的敏感數據，構建基于敏感數據本體的分級分類模型，判斷數據所屬的類別以及級別。?

1.利用遠程監督技術，基于小樣本構建文檔分類分級樣本庫。?

2.結合當下先進的深度學習和機器學習技術，利用已構建的樣本庫，提取文本語義特征，構建泛化能力強且能自我學習的文檔分類分級模型。

?

企業非法集資風險預測 ￥50,000

利用機器學習、深度學習等方法訓練一個預測模型，該模型可學習企業的相關信息，以預測企業是否存在非法集資風險。賽題的難點在于數據集包括大量的企業相關信息，如何從中提取有效的特征并進行風險預測成為本賽題的關鍵問題。

?

非結構化商業文本信息中隱私信息識別 ￥20,000

本賽題要求參賽者從提供的非結構化商業文本信息中識別出文本中所涉及到的隱私數據，包括但不限于：?

（1）公司或個人基本信息：賬號、姓名、聯系方式、地址等；?

（2）商業秘密：制造方法、工藝流程、產品名稱、專利名稱等。

?

大規模圖數據中kmax-truss問題的求解和算法優化 ￥50,000

輸入：無向圖G=。其中V代表頂點集合，E代表邊集合。?

輸出：圖G的最大k值，即kmax；以及kmax-truss子圖中邊的條數。?

參賽者需要在給定服務器平臺和給定數據集上實現求解kmax-truss問題的算法，并對算法進行優化以減少計算時間。

?

基于大數據的互聯網虛擬身份歸一處理性能優化 ￥50,000

參賽者采用統計學理論方法、數據挖掘中的關聯分析、圖論相關算法完成虛擬身份歸一化。

?

氣象+創意應用 ￥80,000

1 根據主辦方提供的滑雪場氣象觀測數據，對該數據時間段中的降雪量、積雪深度、雪質、體感舒適度、造雪時間點等進行預測。?

2 利用主辦方提供的旅游景區氣象數據結合景區周邊餐館、酒店數據建模，構建價格模型，例如：使酒店入住率與價格達到最優。?

3 我國沿海、近海地區受臺風影響嚴重，特別是航運中的船只作業、近海養殖等，根據主辦方提供的臺風相關數據，參賽者對數據進行創意性的挖掘，提交創新成果或產品。

?

氣象服務可視化 ￥80,000

通過互聯網、物聯網、5G、AR、VR等新科技手段，創意創新氣象服務模式，在視頻、音頻、虛擬氣象服務等方面創新性挖掘應用、解決方案或媒體產品。

?

阿里天池

鏈接：https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

"萬創杯”中醫藥天池大數據競賽——智慧中醫藥應用創新挑戰賽 ￥300000

本次比賽旨在優選出優秀的中醫藥人工智能大數據領域的應用創新解決方案，并以科技扶持、產業發展資金或產業扶持、對接創投資本等方式吸引項目落地應用，打造全國領先中醫藥人工智能高地。1、線上線下問診的中醫診療服務2、中醫藥經典知識體系沉淀挖掘與智能診斷3、中醫藥新藥研發創新、精準種植與質量溯源。

?

“萬創杯”中醫藥天池大數據競賽——中藥說明書實體識別挑戰 ￥300000

疫情催化下，人工智能正在持續助力中醫藥傳承創新加速發展，其中中醫用藥知識體系沉淀挖掘是一個基礎工作。通過挖掘中藥說明書構建中藥合理用藥的知識圖譜，將為中醫規范診療奠定較好基礎。挑戰旨在通過抽取中藥藥品說明書中的關鍵信息，中醫藥藥品知識庫的目標。

?

“萬創杯”中醫藥天池大數據競賽——中藥說明書實體識別挑戰 ￥300000

疫情催化下，人工智能正在持續助力中醫藥傳承創新加速發展，其中中醫用藥知識體系沉淀挖掘是一個基礎工作。通過挖掘中藥說明書構建中藥合理用藥的知識圖譜，將為中醫規范診療奠定較好基礎。挑戰旨在通過抽取中藥藥品說明書中的關鍵信息，中醫藥藥品知識庫的目標。

?

安全AI挑戰者計劃第五期：偽造圖像的對抗攻擊 ￥2000000

安全AI挑戰者計劃今年計劃舉辦四次，每次主題各不相同。比賽開始后，賽事平臺會對外開放相關接口，選手可以通過向接口提交惡意樣本，來攻擊AI引擎，使之產生誤判。比賽將從文字、圖像、視頻、聲音等多個領域設置題目，有target類型的題目也有non-target類型的問題，主辦方也將在每新一輪變化相關模型。

?

華為云大賽

鏈接：https://competition.huaweicloud.com/competitions

“華為云杯”2020人工智能創新應用大賽 ￥330,000

本賽題任務是基于高分辨可見光遙感衛星影像，提取復雜場景的道路與街道網絡信息，將影像的逐個像素進行前、背景分割，檢測所有道路像素的對應區域。

?

2020GDE全球開發者大賽·KPI異常檢測￥ 20000

核心網在移動運營商網絡中地位舉足輕重，一旦故障會對全網的服務質量影響很大。需及時快速發現核心網風險并消除故障。本賽事提供某運營商的KPI真實數據，參賽選手需根據歷史一個月異常標簽數據訓練模型。

?

求職訓練營 · Java實踐排位賽 ￥0

華為云求職訓練營知識競答是華為公司面向全國大學生及個人開發者舉辦的大型軟件競答活動。幫助大家快速掌握企業級Java編程規范的要求，更好完成學生向開發者，初級開發者向高級開發者的轉變。

?

華為云首屆技術創新大賽 ￥300,000

華為云創新大賽是由華為云主辦，面向國內高校與科研機構研究人員以促進云與IT產業技術創新為目標的賽事。大賽發布華為云與IT相關技術挑戰，希望為高校科研人員提供云與IT技術創新和交流的平臺。

?

百度大腦

鏈接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition

2020 CCF BDCI 遙感影像地塊分割 ￥100,000

遙感影像地塊分割, 旨在對遙感影像進行像素級內容解析，對遙感影像中感興趣的類別進行提取和分類，在城鄉規劃、防汛救災等領域具有很高的實用價值，在工業界受到了廣泛關注。

?

2020 CCF BDCI 千言：多技能對話￥50,000 + 特別禮包

1.閑聊對話：在閑聊場景中，是否可以生成流暢的、與上下文相關的對話回復。2.知識對話：是否可以在對話過程中充分利用外部知識，并且在生成對話回復的過程中引入外部知識。3.推薦對話：是否可以在對話過程中基于用戶興趣以及用戶的實時反饋，主動對用戶做出推薦。

?

中石油 · 第二屆夢想云創新大賽 ￥300，000

設計一個抽油機工況數據的分類模型，可準確的識別抽油機當前的工作狀態，提高抽油機井工況診斷準確率。

?

常規賽：MarTech Challenge 用戶購買預測 獎池：特別禮包

智能營銷工具可以幫助商家預測用戶購買的行為，這里我們提供了品牌商家的歷史訂單數據，請構建一個 預測模型，預估用戶人群在規定時間內產生購買行為的概率。

?

常規賽：MarTech Challenge 點擊反欺詐預測 獎池：特別禮包

廣告欺詐是數字營銷需要面臨的重要挑戰之一，點擊會欺詐浪費廣告主大量金錢，同時對點擊數據會產生誤導作用。本次比賽提供了約50萬次點擊數據。特別注意：我們對數據進行了模擬生成，對某些特征含義進行了隱藏，并進行了脫敏處理。

?

2020中國華錄杯·數據湖算法大賽 — 飛槳賽道 ￥210，000

要求參賽者利用提供的訓練數據，設計一個車道線檢測和分類模型，來檢測測試數據中車道線的具體位置和類別。

?

?

DataCastle

鏈 接：http://www.dcjingsai.com/

2020廈門國際銀行數創金融杯建模大賽 ￥310,000

隨著科技發展，銀行陸續打造了線上線下、豐富多樣的客戶觸點，來滿足客戶日常業務辦理、渠道交易等客戶需求。面對著大量的客戶，銀行需要更全面、準確地洞察客戶需求。在實際業務開展過程中，需要發掘客戶流失情況，對客戶的資金變動情況預判；提前/及時針對客戶進行營銷，減少銀行資金流失。本次競賽提供實際業務場景中的客戶行為和資產信息為建模對象，一方面希望能借此展現各參賽選手的數據挖掘實戰能力，另一方面需要選手在復賽中結合建模的結果提出相應的營銷解決方案，充分體現數據分析的價值。

?

TrafficHUT基于航拍視頻的車輛軌跡識別競賽 ￥120,000

“2020 TrafficHUT 基于航拍視頻的車輛軌跡識別競賽”（以下簡稱“大賽”），由北京交通發展研究院主辦，通過開放北京市高清航拍數據，面向全球征集車輛軌跡識別和跟蹤的算法，構建有中國特色的高精度標準交通軌跡庫和行為特征庫TrafficHUT(High-definition Unified Trajectory dataset) 。縮寫HUT寓意?“共享小屋”，旨在號召共建共享，以此推動中國交通行為研究。

本次競賽是TrafficHUT數據集競賽的第一階段，旨在解決現有軌跡視頻識別中的技術難點，加快軌跡庫建設。為TrafficHUT數據集下一階段的交通行為研究提供扎實的數據基礎。?

?

Biendata

鏈接：https://biendata.com/

鏈想家計算科技大賽：COVID-19 知識圖譜構建 賽道二 ￥50,000

本次?賽聚焦于醫療（特別是和新冠肺炎相關）的知識圖譜技術。

數據來源包括近期發布的有關新冠肺炎的英文學術論?數據，并經過標注。

?

鏈想家計算科技大賽：MOOCCube學生行為分析 賽道二 ￥75,000

本次比賽的賽題為預測學生答題正確性。參賽選手需要根據學生的課堂表現，參與度等，預測學生對于給定的題目是否能正確作答。

?

鏈想家計算科技大賽：MOOCCube學生行為分析 賽道一 ￥75,000

本次比賽的賽題為預測學生退課行為。參賽選手需要根據學生的課堂表現，觀看視頻，參與答題情況，預測學堂在線的某一名學生是否中途退課。

?

?鏈想家計算科技大賽：COVID-19 知識圖譜構建 賽道一 ?￥50,000

本次?賽聚焦于醫療（特別是和新冠肺炎相關）的知識圖譜技術。

數據來源包括近期發布的有關新冠肺炎的英文學術論?數據，并經過標注。

?

AI研習社

鏈接：https://god.yanxishe.com/

圖像場景分類挑戰賽 ￥3000

數據都是世界各地的風景圖片，共有6類，buildings、street、forest、sea、mountain、glacier。選手需要建立并訓練模型識別測試圖片所屬的分類。

?

酒店評分預測 ￥2000.00

本次比賽給出了某條高鐵線路的客流量請客，給出2012-08-25至2014-06-25的數據，要求預測2014-06-25至2014-09-25上午某時刻或者下午某時刻的乘客數量，預測上午乘客數量時，下午數據會給出，預測下午數據時，上午數據會給出。

?

高鐵乘客數量檢測 ￥3000

本次比賽需要選手準確識別10種猴子，數據集只有圖片，沒有boundbox等標注數據。

?

FlyAI

鏈接：www.flyai.com

1024程序員節—蝴蝶分類開源競賽 獎金池 ￥ 3000+專屬V100 GPU獎勵

本賽題任務主要是通過對200類蝴蝶建立精準的分類模型。數據集大約有20,223張，涵蓋200個物種，116屬，23個亞科和5個科的四個不同級別。

?

Kesci

鏈接：https://www.kesci.com/apps/home/competition

數字電網開發者大賽￥ 千萬及項目支持

接近尾聲

2020上海新能源汽車大數據比賽￥ 34000

接近尾聲

?

BdRace數睿思

鏈接：https://www.tipdm.org/bdrace/index.html

第一屆“大灣區杯”粵港澳金融數學建模競賽 ￥86000

賽題來源于金融投資領域的現實需求，賽題分A，B兩題，參賽隊在規定的時間選一題作答。賽題將于競賽開賽前在相關網站公布。

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統計學習方法》的代碼復現專輯 AI基礎下載機器學習的數學基礎專輯

獲取一折本站知識星球優惠券，復制鏈接直接打開：

https://t.zsxq.com/y7uvZF6

本站qq群704220115。

加入微信群請掃碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据竞赛】2020年11月国内大数据竞赛信息-奖池5000万的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。