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第一届“计图”人工智能算法大赛圆满落幕,“计图”年度赛即将开启 — Jittor 第三届人工智能大赛冠军

第一届“计图”人工智能算法大赛圆满落幕,“计图”年度赛即将开启 — Jittor

第一届“计图”人工智能算法大赛圆满落幕,“计图”年度赛即将开启

2021年4月18日,第一届“计图”人工智能算法大赛颁奖会在北京西郊宾馆举行,国务院参事、北京信息科学与技术国家研究中心主任、清华大学戴琼海院士,国家自然科学基金委信息学部张兆田常务副主任、第四届“软件开源创新大赛”组委会主席周明辉教授作为嘉宾参会,CCF计算机视觉专委主任、北京大学査红彬教授,北京航空航天大学王蕴红教授,国家自然科学基金委信息学部赵瑞珍教授等十余位决赛答辩评审专家,以及获奖团队代表等80余人共同参加颁奖仪式。

本次大赛是第四届“软件开源创新大赛”的首场赛事,是在国家自然科学基金委信息学部指导下,由北京信息科学与技术国家研究中心和清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室联合主办,基于清华大学“计图”框架,开展的人工智能算法比赛。大赛开赛以来,共有来自30个省市的超过800支队伍报名参赛,受到了国内外学术界和工业界的广泛关注。本次大赛经过A榜和B榜两轮评测,大赛2个赛道各遴选成绩前十名队伍,于4月18日当日进行决赛答辩。最终,北京邮电大学团队和南京理工大学团队分获“交通标志检测”和“狗细分类”两个赛道的一等奖。本届“计图”人工智能算法大赛圆满落幕。根据“软件开源创新大赛”安排,“计图”挑战赛两个赛道,稍后将以年度赛形式再次开启,预祝选手再创佳绩。

“交通标志检测”赛道获奖名单如下:

奖项战队名队员单位一等奖Lighting-218北京邮电大学二等奖zhh北京邮电大学二等奖代码敲不队西安电子科技大学三等奖WaveKingdom深圳市威富视界有限公司、威富视界-中科院半导体研究所联合实验室三等奖专业参赛小队内蒙古大学、石家庄铁道大学三等奖键盘强者佛山生物图腾科技有限公司、西南大学优胜奖随便跑跑依图科技优胜奖test中科院自动化所、郑州大学、吉林大学优胜奖xt深圳大学优胜奖深度不学习浙江啄云智能科技有限公司

“狗细分类”赛道获奖名单如下:

奖项战队名队员单位一等奖葡萄树上黄鹂鸟(PCA_Lab)南京理工大学二等奖我永远喜欢jittor北京邮电大学、西安电子科技大学二等奖000wangbo西安电子科技大学三等奖WaveKingdom深圳市威富视界有限公司三等奖Bob的战队陕西师范大学三等奖217边牧北京邮电大学优胜奖深度玄学郑州轻工业大学、大连莘火科技有限公司优胜奖小学生华南理工大学、陕西师范大学优胜奖huhuhu南京理工大学优胜奖triple-z山东大学

腾讯世界人工智能围棋大赛

6月23日到24日预赛(已结束)

预赛(现场),进行7轮瑞士积分编排赛,前8名进入循环圈。

7月9日到21日循环赛

8强循环圈(网络),在腾讯野狐围棋平台上进行7轮循环圈比赛,前4名进入现场总决赛

复赛用时规则:每方30分钟保留时间,1分钟5次读秒,超时判负

复赛时间、对阵:每日14:00、19:00开始比赛(对阵双方执黑、白各一局)

7月28日到30日总决赛

总决赛(现场),半决赛5番棋胜者进入决赛;决赛7番棋决出最终冠军。

赛事积分制的特点是:

1、可以准确地排名,不仅冠军可以决出,而且每个参赛者的名次都可排出来,而淘汰制一般不具备这一点

2、总轮次不会太长,比如单循环赛,需要N-1轮(N为参赛者数量),瑞士积分制轮次可以比单循环赛少很多

3、每个人都可以参与所有的轮次的比赛,不会被提前淘汰

赛事积分制比赛方法:

第一轮随机编排、两两对阵,以后积分相同或相近者两两对阵,之前相遇过的不再相遇;

所有轮次结束后,一般依次根据积分、对手分(对手的积分之和)、累积分(每轮积分之和)进行排名(各比赛排名规则可能稍有不同)

赛事积分制编排示例:

假设共有8支参赛队,编号分别为:1-8

首先根据参赛队数量,确定轮次为3轮(因为2的3次方=8,一般可根据此规则来确定轮次)

第一轮随机编排:

1VS3(1胜)4VS5(4胜)

2VS8(8胜)6VS7(7胜)

第二轮随机编排:

1VS8(1胜)2VS3(2胜)

4VS7(7胜)4VS5(5胜)

第三轮随机编排:

1VS7(1胜)6VS8(6胜)

3VS4(4胜)2VS5(5胜)

最后1共3胜获得冠军,其它参赛者排名依次根据积分、对手分、累积分进行排名。

第三届中国人工智能创新大赛(大学组)——“智慧医疗与健康创新赛”赛项说明

第三届中国人工智能创新大赛(大学组)——“智慧医疗与健康创新赛”赛项说明2022-03-2815:34:10来源:中国网  |  作者:佚名|字号:A+|A-

一、赛事背景

人工智能与大数据已成为国家战略,成为引领新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力,并深刻改变着生产生活方式,推动人类社会进入智能时代。

本赛项以“人工智能赋能医疗健康”为主题,旨在推进云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等新技术与医疗健康、医药卫生等相关行业的交叉研究和应用创新,激发高校学生的创新能力,助力健康中国建设。

二、参赛对象

面向中国境内高等学校在校学生(包括本科生、研究生、高职高专等),具体要求如下:

(1)以团队形式参赛。每团队最多不超过3人,每团队需指定队长1人,允许跨年级、跨专业组队,但同一支参赛队伍成员须为同一所高校在校生。

(2)每位学生只能参加一个团队,每个团队允许有1-2名指导老师,同一指导教师可指导多个团队。

(3)参赛者应为在校生。

三、参赛作品要求

1、作品主题

本赛项的参赛作品应围绕“人工智能赋能医疗健康”的赛项主题,以医疗、健康、医药卫生等相关行业为应用场景,使用人工智能、大数据、区块链、5G等新技术,开展科学研究和应用创新。

参赛作品谢绝已商业化(完成产品规划设计包括预备针对市场进入精细开发的项目)或已经获得投资的项目参赛,参加过往届本类别比赛的作品不能再次申报。

参赛作品最终形态包括但不限于:

①软件程序

②互联网服务

③移动终端应用

④微服务

⑤智能算法研究与应用

⑥智能医疗器械

⑦智能医学仿真应用

2、参赛作品详细要求

(1)参赛作品应具有适用场景和对应功能,能够解决医疗健康相关领域的某一问题或需求。

(2)参赛作品应包含人工智能、大数据的具体应用,体现“人工智能赋能医疗健康”的赛项主题。

(3)参赛作品成果可以但不限为软件、APP、Web服务、微服务、算法研究、硬件、仿真应用等,不能为研究思路、研究设想、计划书等。提交作品时,应提供作品成果和讲解演示视频。

(4)参赛作品应为原创,应是其独立研究、设计、开发的项目,应具有自主知识产权,严禁抄袭、剽窃等行为。

3、参赛作品提交要求

最终需提交的作品材料包括作品说明书、作品源代码、展示视频、答辩PPT、作品海报及承诺书等6项内容,各项材料内容的具体要求如下:

(1)作品说明书(PDF格式,包括但不限于以下内容)

①作品背景:描述要解决的核心问题是什么(用户痛点);

②功能概述:阐述作品包括的功能、特色、核心优势等;

③系统设计与开发:包括核心技术、创意创新性等;

④应用前景;

⑤团队介绍及成员分工;

(2)作品源代码

包括系统运行的所有源代码,以及编译后的运行程序。如果没有相应程序代码和编译结果等,可提供能够证明原创性的其他材料。

(3)项目原创性承诺书

承诺提交方案及成果的原创性和真实性,若由此产生的知识产权纠纷由参赛者自行承担,作品团队全体成员手工签字。承诺书格式参照模板,签字扫描后以PDF格式提交。

(4)视频展示(包括但不限于以下内容)

①设备展示:拍摄展示并讲解说明所有演示所需物理设备(如有);

②功能演示:用视频演示实物产品、Demo等所有规划功能,从视频中可以看出实现效果,可以搭配人工解说介绍;

③视频长度建议不超过5分钟,建议采用1080P清晰度的MP4格式。

(5)答辩PPT(包括但不限于以下内容)

①作品背景;

②功能概述;

③系统设计与开发;

④应用前景;

⑤团队介绍及成员分工;

⑥其他(产品亮点等)。

(6)作品海报

用于展示作品的内容,参加决赛的队伍需要根据大赛组委会提供的模板(模板在大赛公众号下载)制作并打印海报,参赛队伍自备易拉宝并放置在组委会指定地点进行展示。

四、赛制说明

本赛项分为报名、提交作品、初审和决赛四个阶段。

(1)报名

报名时间及报名方式(含报名缴费)以本次大赛官方平台通知为准。

比赛不接受单独报名,需由参赛高校统一报名。组委会审核通过后完成参赛报名。

(2)提交作品

作品说明书、作品源代码及项目原创性承诺书提交截止时间为2023年5月10日

提交地址:https://future.hactcm.edu.cn/ai

(3)初审

作品视频展示、答辩PPT及展示海报在决赛前提交。

本赛项的参赛作品材料,均需通过在线方式提交至指定网站。报名完成后,组委会将通知参赛高校联系人(或参赛团队),发放作品提交网站系统的账号信息。

本大赛的“智慧医疗与健康创新赛”分赛项网站地址:https://future.hactcm.edu.cn/ai

(3)初审

主办方将组织评审专家对作品的正确性、材料完整性等进行初步审核。

(4)决赛

决赛时间:以本次大赛官方平台通知为准

大赛组委会将组织评审专家现场评审。评审分为作品评审和答辩两部分。

决赛包括作品汇报(PPT)、成果演示、评委提问等环节,评委组依据评分标准进行打分。

另现场宣传海报需按照大赛统一要求提前制作打印,自行带至现场布置,同时做好作品现场演示部署环节准备工作。

五、评分标准

评审专家以竞赛专家委员会专家为主,秉持公平、公正原则进行评审,竞赛组织委员会负责相关流程的组织和监督。

(1)本科及以上组、高职组分开评审;

(2)评委专家提前对作品进行审阅;

(3)评审专家按照评分细则对参赛作品的现场路演及答辩情况进行现场打分,去掉一个最高分去掉一个最低分后的平均成绩作为参赛作品的最终成绩;

(4)根据最终成绩评选出获奖名单,并按照奖项设置颁发相应证书。

评分细则适用于两个组别,具体细则如下:

六、奖项设置

本赛项奖项设置与大赛整体奖项设置保持一致。

七、违规处理

以下情况将视为违规,竞赛组织委员会有权取消参赛资格:

(1)参赛报名信息作弊或造假。

(2)在参赛过程中出现违反相关法律、法规、政策规定的行为.

(3)参赛作品涉嫌抄袭,侵犯他人知识产权等。

(4)参赛作品涉及不健康、淫秽、色情或毁谤第三方的内容。

(5)比赛过程中发现或者被举报认定存在的其他违规行为。

八、其他

(1)在大赛举办过程中,竞赛规程可能会有少量的变更和调整,所有内容均以大赛官网为准。

(2)竞赛组织委员会拥有对本规则的解释权。

附:(请自行下载填写并提交)

项目原创性承诺书

本项目团队承诺,将严格按照中国人工智能创新大赛的规定,承诺提交作品方案及成果内容的真实性,且为本项目团队成员独立原创,没有大赛规定的违规行为。项目团队全体成员对作品及资源的内容真实性、准确性、完整性、合法性等负全部责任。

参赛学校:

承诺人(签名):

时间:年 月 日

责任编辑:赵立国

科技赋能“健康中国” “2023AIIA杯人工智能医疗大赛”冠军出炉

(杭州市余杭区委常委、副区长、浙江大学医学院附属第一医院党委常务副书记、副院长顾国煜,中国信息通信研究院云大所副所长魏凯代表主办方致辞)

“5G超声机器人去年在疫情期间已经用于新冠病人的检查,杭州的医生远程为武汉的病人做检查,减少了医生感染的风险。”由浙江省人民医院和深圳华大智造科技股份有限公司共同研发的“基于5G网络的小型化、智能化遥操作超声机器人系统”,将实现由机器人代替医生完成病人床旁的超声扫查和诊断工作,在传染病疫区、灾难地区、高原、边远山区、社康中心等场景将发挥重要作用。

杭州深睿博联科技有限公司研发的深睿心脑血管CTA智能辅助诊断系统,将诊断流程从传统诊断的30分钟缩短为3~5分钟,工作效率提高90%。

路演过程中,各项目团队除了阐述项目在一线诊疗当中的创新与优势之外,还从项目的技术关键、实际应用和商业模式创新等多个维度进行了阐述与解答。

经过一上午的激烈角逐,评委专家从项目应用创新、技术创新、商业模式创新等维度对项目进行综合评定。最终根据各项目的得分,“深睿心脑血管CTA智能辅助诊断系统项目”获得了一等奖,同时大赛评出二等奖、三等奖和优胜奖若干名。(具体获奖名单附后)

(杭州未来科技城招商局局长傅蓉代表主办方公布决赛结果)

“今天的这10个项目在我看来都非常有前景,充分利用AI技术解决了行业中发展不平衡不充分的问题。我印象最深的是人工智能骨科手术机器人,由骨科专家参与整体设计,智医助理系统对于全科医生、基层医疗服务人员的能力提升很意义。”专家评委、北京大学第三医院党委书记金昌晓教授表示,期待未来这些项目在如何提升临床诊疗能力方面可以做更多的扩展。

大赛从初赛到决赛,邀请了与项目内容相关的临床科室专家、医学工程专家、医院管理专家、人工智能技术专家、产业专家和投融资专家等,分别从项目的应用价值、技术水平、商业前景等多个维度进行专业、公正的评审。

记者从组委会了解到,为推进项目应用和成果转化,组委会已在赛前与项目团队进行对接,汇总项目落户需求,后续相关成果转化可以持续关注大赛官网http://aiia.zihse.com/。

实施健康中国战略,是党的十九大报告提出的重要目标。健康中国关系到每个人的切身利益,也是人民群众获得感幸福感的重要来源。作为引领新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,人工智能为实现“健康中国”拓展了新的空间。从这个意义上说,筑牢技术创新的基石,擦亮造福人民的底色,智能医疗时代大有可为。

“2020AIIA杯人工智能医疗大赛”获奖名单

一等奖:

深睿心脑血管CTA智能辅助诊断系统(杭州深睿博联科技有限公司)

二等奖:

人工智能骨科手术机器人(杭州三坛医疗科技有限公司)

智医助理系统(安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司)

三等奖:

全数字化宫颈癌智慧筛查解决方案(宁波江丰生物信息技术有限公司)

面向髋关节的影像智能测量与辅助系统(杭州健培科技有限公司)

基于5G网络的小型化、智能化遥操作超声机器人系统(浙江省人民医院、昆山华大智造云影医疗科技有限公司)

优胜奖:

DOBI早期乳腺癌智能诊断(浙江杜比医疗科技有限公司)

产科超声智能诊断项目(深圳开立生物医疗科技股份有限公司)

纽洛斯人工智能健康管理(杭州纽洛斯人工智能有限公司)

基于深度学习网络的超声采图智能定位方法和系统研发(上海深至信息科技有限公司)

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