DOC《2017年第七届“华为杯”中国大学生智能设计竞赛参赛指南》

凡有知识产权纠纷的作品不得参赛;

与企业合作即将对外发布的产品不得参赛. (6)选手所提交的作品应该是在本届参赛期间所完成的内容.评审时,专家只会对这部分内容进行评价. 3.指定选题方式 指定选题共9个,均为竞赛赞助方从实际出发拟定的与智能技术密切相关的题目,所有指定命题都与业界需求直接相关又能体现出智能特色,在一定程度上体现了业界对智能技术的需求.鼓励各参赛队伍积极选择此方式参赛. 指定命题如下:(A类:社交媒体应用;

B类:手机智能应用;

C类: 计算机视觉、自然语言处理及其它) 类别 序号 题目 题目描述 要求 具体规格说明 作品格式 评选标准 A

1 社交媒体的事件检测 对社交媒体中的爆发性事件实现自然语言理解、语义识别、事件关键词识别和跟踪、事件内容和相关人物的聚类 能够实现社交媒体中爆发性事件的检测和跟踪 对事件内容、人物进行聚类,根据不同的方面描述事件的发展和演化 能够展示检测和跟踪结果(通过可视化工具对事件的演化进行描述) 1.典型场景应用说明 2. 关键技术分析 1.设计论文 2.算法原型 3.原型系统 1.方案设计清晰明确,算法优秀,效率高. 2.事件的识别率高,支持交互式展示. A

2 社交地点分类 在社交媒体中,用户之间会有互动,用户也往往会在其访问过的地点进行签到.通过用户带时间的签到信息,用户之间的互动,用户之间的社交网络以及少量的带标注样本,对用户签到过的地点进行分类,例如餐厅、商店等. 对社交数据进行抓取和分析,包括用户的关系网络,社交行为数据,签到数据,以及某些地点的类别数据 对多种数据信息进行混合建模,得出准确的分类模型 对未标注的地点进行分类,并分析实验结果 提供典型场景的解决方案 提供算法说明与性能评估 参考数据集: 微博API接口(http://open.weibo.com/wiki/%E5%BE%AE%E5%8D%9AAPI) 1.设计论文 2.算法原型 3.原型系统 1.方案设计清晰明确,算法优秀,效率高. 2.如方法新颖,有创新思想和参考价值,作为加分项. 3. 评价指标:分类正确率 B

3 手机旅游翻译助手 通过手机拍图(印刷体)进行OCR,对相应的文本信息进行翻译 图片OCR,接近实时的文档分析 对某一类问题(如菜单)进行翻译(如中翻英) 对翻译结果使用手机进行展示 1.提供典型场景的解决方案 2.提供算法说明与性能评估 1.设计论文 2.算法原型 3.原型系统 1.方案设计清晰明确,算法优秀,效率高. 2.能够实时的展示结果.(实测数据需要考虑现实内容,具体训练和测试样例要同步提交) B

4 通过geo-tag照片研究环境变化 通过对某一景区的游览照片的分析来判断近年来环境的变化. 从Filckr等网站获取带有时间和地点信息的照片(参考mapping the world'

s photos论文) 将同一地点的照片按时间排序以后(例如天安门前)观察环境的变化.总体变化和季节性变化. 1.设计论文 2.算法原型 3.原型系统 1.收集的数据量是否能够支持分析 2. 主要以中国城市为主 3. 变化和发现 B

5 预测出租车目的地和抵达时间 类似滴滴打车手机软件需要根据每个出租车的起点和中间的一段路程,来预测终点和抵达终点所需的时长,从而可以动态调度出租车资源. 收集出租车GPS轨迹数据 地图匹配得到起点和终点 通过起点和路程的GPS轨迹预测终点位置 预测抵达终点位置的时长 提供建模算法 提供算法评估结果 参考数据集:https://www.kaggle.com/c/pkdd-15-predict-taxi-service-trajectory-i/rules 设计方案书 算法流程图 原型系统 方案简单可行. 预测精度高. C