2023之江杯全球人工智能大赛
大赛简介
当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的积累、基础算法的革新、计算能力的跃升，驱动人工智能发展进入新阶段。党中央、国务院高度重视人工智能产业的发展，党的十九大报告指出，要加快推动人工智能和实体经济的深度融合，并且相继发布了发展规划、行动计划以激活我国人工智能产业发展新动力，推进我国人工智能产、学、研、用、才等各领域协同发展。
按照“以赛引才，以赛促研，以赛兴业”的基本思路，之江实验室、中国人工智能产业发展联盟、杭州市人民政府联合举办2021之江杯全球人工智能大赛，聚焦人工智能“基础研究”+“产融结合”，力争将该赛事打造成全球顶级的人工智能赛事，形成业界标杆，引领人工智能发展潮流，使中国逐步站在全球人工智能研发前列，助力国家新一代人工智能创新发展试验区建设，打造中国人工智能科技创新高地。
2021年新一届大赛以“无尽探索无限可能”为主题，力争在技术应用及产业支持方面将大赛做到更高高度，大赛于8月30日举办启动仪式，届时之江天枢人工智能开源平台2.0发布会也将同期举行。
组织架构
主办单位：之江实验室、中国人工智能产业发展联盟、杭州市人民政府
协办单位：杭州市余杭区人民政府、浙江省人工智能产业技术联盟
执行单位：杭州未来科技城管委会、之江实验室科技控股有限公司
支持单位：省委网信办、省经信厅、省科技厅、浙江大学、阿里巴巴、南京银行、AustraliaProfessionalLeague
竞赛平台：之江天枢人工智能开源平台
01、创新赛
创新赛旨在通过算法赛题在全球范围内选拔一批算法类的技术能手，解决目前人工智能基础研究面临的算法难题，并且将人工智能技术应用于实际的产业创新领域，同时涉猎人工智能应用的安全可信领域的问题解决。具体赛制如下：
赛题1“零样本目标物体识别”
赛题2“非确定场景语音识别”
一、赛程安排
该比赛赛题分为初赛和决赛两个阶段，具体安排和要求如下：
（一）初赛（2021年9月10日-2021年10月22日，UTC+8）
1、参赛队伍通过之江杯人工智能大赛官网平台报名并下载数据，本地调试算法，在线提交结果，参赛队伍在一天内可多次提交结果；
2、初赛提供有标签的训练数据集，供参赛选手训练并校验算法模型；提供无标签的测试数据集，供参赛选手提交评测结果、参与排名；
3、初赛阶段：9月10日12:00-10月22日12:00。系统在9月6日12:00发布初赛训练和测试数据集，供参赛队伍下载。系统每天进行2次评测和排名，评测时间为当天的12:00和20:00。排行榜将定时更新，按照参赛队伍在本阶段的历史最优成绩从高到低进行排序、展示。
4、初赛截止时间是10月22日12:00（10月22日12:00最后一次评测）。初赛截止后，组委会将对TOP20团队进行人工抽查，剔除不合规的队伍（例如只靠人工标注而没有算法贡献的队伍），筛选出符合条件的10支队伍进入决赛，通过大赛平台正式发布进入决赛名单，并通过邮箱通知到参赛者。
（二）决赛
1、决赛比赛时间预计为2021年11月25日，具体时间将通过邮件告知各参赛队伍，决赛地点杭州。
2、决赛当天上午现场将发布若干的决赛测试数据集，供参赛选手提交评测。
3、决赛将以“现场评测+答辩会”的形式进行，晋级决赛团队需提前准备答辩材料，包括答辩PPT、参赛总结、算法核心代码、现场演示demo。
4、答辩现场，评委将根据选手当天评测结果、技术思路、理论深度和现场表现进行综合评分。
5、总成绩将根据参赛队伍的算法成绩和答辩成绩加权得出，具体比例为初赛评测成绩30%，决赛评测成绩50%，决赛答辩成绩20%，依据总成绩评选出大赛奖项并与11月26日举行颁奖典礼。
二、参赛对象
大赛面向全社会开放，个人、高等院校、科研单位、企业、创客团队等人员均可报名参赛，参赛选手可单独参赛也可组队参赛，组队参赛团队人数上限为4人，每位选手只能加入一支队伍组队。
三、报名方法
1、报名开始时间：2021年8月30日（UTC+8）；
2、截止报名及组队变更时间：2021年10月8日（UTC+8）；
3、报名方式：登录大赛官网(https://zhijiangcup.zhejianglab.com/zhijiang/index/index.html)、完善个人信息注册即可报名参赛；
4、参赛选手需要进行实名认证，并且保证信息准确有效。执委会有权取消未实名认证以及信息虚假等不符合条件的参赛队伍资格以及奖励；
5、大赛最新通知将会在官方网站公布，设立官方服务邮箱用于大赛答疑。
四、奖项设置
一等奖：1支队伍，120万奖励（奖金20万，科研经费100万），颁发获奖证书；
二等奖：2支队伍，60万奖励（奖金10万，科研经费50万），颁发获奖证书；
三等奖：3支队伍，奖金5万人民币，颁发获奖证书；
优胜奖：4支队伍，奖金1万人民币，颁发获奖证书。
除现金奖励外：
（1）OFFER直通车：获奖选手将有机会获得之江实验室相应的招聘特权，包括不限于实习offer、直通终面等，具体由人才招聘部门协商细则。
（2）立项支持：对于算法结果优秀的团队，实验室可提供立项机会进行进一步的深入研究，由实验室提供立项和技术支持。
（3）人才库导师制：优秀的人员纳入之江实验室人才库，有专业导师进行跟进。
02、揭榜赛
揭榜赛精准聚焦于全球人工智能领域急需解决的前沿技术问题和先导应用，面向全球张榜，诚邀各路英雄揭榜。
一、赛题设置
赛题1“基于人工智能生成模型的可编辑影视场景生成”
揭榜任务：面向影视视频自动生成，研究基于深度神经网络的多视角场景视频生成、场景构造与交互模型与算法，可根据语言描述实现视频自动生成与编辑，并提出场景视频生成效果的评价方法；研究影视作品素材的标注算法和提取工具，采集并构建场景视频公开数据集，支撑内容智能化创作。
预期目标：到2023年，1）研发场景视频生成与标注算法工具软件，基于100字以内语言描述可实现全视角场景视频在线自动生成，并具有场景元素增删、修改、替换等功能；2）构建多视角影视场景视频的公开数据集，场景视频达100万条，每段视频至少有5个场景元素语意分割及20个汉字的文字描述，视频质量达720p（高清）及以上分辨率；3）设计问卷调查生成视频的视觉真实度、语言描述一致性，并达到一般用户可接受的视频质量（60%以上的好评率）；提出与用户主观评价一致的场景视频生成效果的评价算法，且客观评价指标与调查结果有60%以上相关性，相关显著性系数p=0.01以下。
赛题2“基于深度生成网络的多类别参数化三维模型生成算法和系统”
揭榜任务：面向影视内容创作的海量三维场景模型自动生成，研究开发基于人工智能的深度生成网络（GAN、VAE等），构建多类别三维模型生成系统，以参数化属性组合自动生成室内外三维场景模型并构建素材库，支撑内容智能化创作。
预期目标：到2023年，完成参数化三维模型生成算法研究和软件系统开发，支持室内外场景单体元素（植物、水系、道路、车辆、家具、建筑）等交互生成，简单对象至少支持2项参数化调节，复杂对象（建筑和家具）至少支持4项参数化调节，模型生成过程支持图片、视频等样式示范，生成的模型外观需通过用户研究小组评审；构建多参数组合的候选场景素材库，包含室内/外各至少8种类型元素，输出100万个以上模型入库，模型支持主流行业软件（maya、3dmax等）导入。
赛题3“基于数据与计算驱动的材料设计算法与模型”
揭榜任务：面向超灵敏感知/耐高温/仿生肌肉等新材料高效研发，研究开发基于数据与计算驱动的材料设计算法与模型，可对新材料的结构-电化学-力-热等多场耦合性质和组分-工艺-结构-性能的关联构效进行准确的模拟和预测，满足基于有限实验数据的材料性能求解和逆向求参任务要求，实现在给定材料性能目标的前提下，预测正确的材料组成并给出工控条件等控制因素。
预期目标：到2023年，形成数据、算法和知识耦合驱动的典型领域新材料设计算法和模型，针对典型领域新材料的设计效率相比行业同水平提升50%以上。
赛题4“基于靶标结构的小分子配体从头设计与生成AI模型”
揭榜任务：面向基于靶标结构的小分子配体设计与生成，研发大数据和高性能计算驱动的人工智能算法与模型，可对药物分子和蛋白质靶标相互作用进行三维图建模和结构关系推理和预测，满足端到端的多任务多目标建模自动化要求，实现基于靶标结构的小分子配体从头设计，快速生成适应复杂多变的药物分子设计场景、满足多目标的小分子配体。
预期目标：到2023年，基于靶标结构的小分子配体生成的效率不低于10000个/分钟（单GPU），生成算法效果（仅基于结构信息的生成效果指标包括但不限于重建性、有效性、新颖性、独特性、多样性，基于化学性质的效果指标包括天然药物性、水溶性、合成可达性分和类药性量化估计等）超越State-of-the-art模型VAE和GAN等,平均效果指标相对提升10个百分点以上；生成的小分子配体具有分子骨架的多样性和类药性，与靶标具有合理的结合模式和相互作用，可预测合成路线。
二、赛程安排
揭榜赛分为方案征集、材料初审和现场擂台阶段，具体安排如下：
方案征集：8月30日-10月31日，征集期间可以以来电、来访的形式进行技术对接和交流，10月31日24：00之前向大赛邮箱提交揭榜项目信息表和项目方案PPT；
材料初审：11月1日-11月10日，大赛组委会对参赛方进行材料初审，组织专家对解决方案进行分析、评估，遴选出入围现场擂台赛的项目方案（视报名队伍数量，每个赛题入围揭榜单位原则上不超过3家）；
现场擂台：11月25日，由大赛组委会组织专家组，揭榜方现场答辩、专家现场表决，每个赛题选出1-3家挂帅单位。后续以科研项目形式予以支持，具体以双方签订的科研项目任务书为准。
三、参赛对象
揭榜赛面向企业、高校、科研院所独立或联合参赛，同时具备以下条件：
（一）能针对全球人工智能领域的技术难题，提出明确解决方案，要求思路清晰、技术路线可行、数据真实；
（二）有明确的预期目标及相应技术指标，有可靠的项目完成年限及进度安排等；
（三）具有合法自主的知识产权，无知识产权纠纷；
（四）联合参赛需有明确的分工合作机制。
四、报名方法
报名开始时间：2021年8月30日
报名截止时间：2021年10月31日
报名方式：登录比赛官网(https://zhijiangcup.zhejianglab.com/zhijiang/index/index.html)，完成信息注册，提交相关材料即可报名参赛。
需确保报名信息准确有效，主办方有权取消不符合条件队伍的参赛资格及奖励。
五、奖项设置
每个赛题评比最多3支挑战成功团队，可获得300-500万科研经费资助，颁发大赛荣誉证书。
智能视频无损放大
今天给各位小伙伴们测试了一款可以使视频智能无损放大的软件——TopazVideoAI。
小编在很早之前也有了解过Topaz系列的软件，都是通过人工智能处理的，对小白新手们很适用，由于使用人工智能方面的软件或程序对硬件要求都比较高，因此不方便在虚拟机做实验，只能在真机实验，若同学们感兴趣也可以学习下。
一、简单介绍
TopazVideoAI是一款功能强大的视频增强软件，它能够通过人工智能技术对数千个视频进行训练，并结合多个输入视频的帧信息来提高素材的分辨率。该软件可以将视频的分辨率提高到最高8K，同时保持真实的细节和运动一致性。因此，可以说TopazVideoAI是市场上最强大的视频升级软件之一。
二、官网
TopazVideoAI(topazlabs.com):
https://www.topazlabs.com/topaz-video-ai
三、演示参数
演示操作系统：Windows10
操作系统版本：22H2
系统框架：64位
处理器（CPU）：Intel(R)Core(TM)i7-9700KCPU3.60GHz
内存（RAM）：32GB
显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX2060SUPER(8GB)
硬盘类型：西数机械2.5英寸500g
软件版本：V3.2.9
演示参数方便大家以供参考
四、开始测试学习
视频修复做了2倍和4倍的放大优化，操作也非常简单，小白可以直接上手，先来看看对比效果图
1、效果图对比
这是原画质2倍放大后的效果
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质4倍放大后的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质2倍和4倍分别放大的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
2、参数设置
在使用2倍放大的过程中，仅设置放大功能和模型选择，便可以得到比较满意的效果
在使用4倍放大的过程中，除了使用2倍放大同样参数外还使用了增强功能
总之，新手小白可以直接无脑上手，非常简单，关于人工智能的程序或软件一般模型都比较重要，后续有机会再介绍吧
3、视频对比参考
五、参数功能
1、预设-PRESETS
保存右面板中的每一个设置。可以一次将同一预设应用于多个输入视频。
4xslowmotion：4倍慢动作
8xsuperslowmotion：8倍超级慢动作
Autocropstabilization：自动作物稳定
Convertto60fps：转换为60fps
DeinterlacefootageandupscaletoHD：去隔行画面并升级为高清
Upscaleto4K：高端到4K
Upscaleto4kandconvertto60fps：升级到4k，转换到60帧每秒
UpscaletoHDresolution：高档到高清分辨率
2、视频-VIDEO
在这里指定你想要的输出大小和FPS。升级或修改FPS会锁定一些过滤器，但您仍然可以修改设置。
视频输出尺寸
视频输出的像素类型
视频输出的帧速率
3、过滤器-FILTERS
对输入视频执行的操作。
提示：一开始一次尝试一个。顺序运行多个AI过滤器在计算上是昂贵的，并且偶尔会产生意想不到的结果。
●过滤器-智能稳定
画幅设置
●过滤器-智能运动模糊
●过滤器-智能帧插值
●过滤器-智能增强
视频类型
人工智能模型
参数
●过滤器-智能颗粒
4、输出设置-OUTPUTSETTINGS
影响预览和导出的生成
注意：某些编码器可能不支持所有输出视频大小。如果您选择了不支持的编码器，您将在导出的输出旁边看到一条错误消息。
五、下载学习
传送门：http://ai95.microsoft-cloud.cn/d/9289114-56558940-021982?p=ai95
（统一访问密码：ai95）持续更新......
设备上人工智能
近几个月来，Apple发布了数十份专注于人工智能++的招聘信息，这表明该公司其正在加大在人工智能领域的努力。这家科技巨头目前在其招聘门户网站上发布了至少88个与+AI+相关的职位，招聘职位涉及到视觉生成建模、预测性智能和应用人工智能研究等领域。该公司的计划仍不明朗，库克和其他高管没有提供有关苹果如何将更先进的人工智能集成到新+iPhone、iPad、Apple+Watch+或其�...
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