内容简介:雷锋网「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,首届 AI Challenger 全球 AI 挑战赛于 2017 年举办。AI Challenger 2018 由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办。今年有上万支团队参赛,覆盖 81 个国家、1100 所高校、990 家公司,共同瓜分 300 万人民币的奖金。今年共 10 个赛道,5 个主赛道为:观点型问题阅读理解、细粒度用户评论情感分析、中英文本机器翻译、短视频实时分类和无人驾驶视觉感知;5
雷锋网 (公众号:雷锋网) AI 科技评论按,12 月 19 日下午,「AI Challenger 2018 全球 AI 挑战赛」年度总决赛颁奖典礼在京举办。
「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,首届 AI Challenger 全球 AI 挑战赛于 2017 年举办。AI Challenger 2018 由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办。今年有上万支团队参赛,覆盖 81 个国家、1100 所高校、990 家公司,共同瓜分 300 万人民币的奖金。
今年共 10 个赛道,5 个主赛道为:观点型问题阅读理解、细粒度用户评论情感分析、中英文本机器翻译、短视频实时分类和无人驾驶视觉感知;5 个实验赛道为:天气预报、农作物病虫害检测、眼底水肿病变区域自动分割、迁移学习商品实例分割、零样本学习。
这些赛题的参赛团队提交情况如下:
可以看到参赛人数最多的赛题是细粒度用户评论情感分析和农作物病害检测,其中,农作物病害检测赛道提交人数最多,观点型阅读理解、中英文本机器翻译和无人驾驶视觉感知提交率都非常高。
本次大赛进入总决赛的团队来自 21 个大学与研究所、12 个公司、11 个城市。据主办方透露,在本届大赛中部分赛道的选手提交的竞赛结果已经超过当下产业水平。微软亚洲研究院首席研究员曾文军表示,大多选手能处理好精度与速度要求,优化能力强;个别选手能用一个模型高效解决这两项任务,表现不凡。
本次决赛的完整获奖名单如下:
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观点型阅读理解
机器阅读理解涉及信息检索、文本匹配、语言理解、语义推理等不同层次的技术,对于复杂问题的处理甚至需要结合世界知识与常识知识,极具挑战。本次竞赛重点针对阅读理解中较为复杂的,需要利用整篇文章中多个句子的信息进行综合才能得到正确答案的观点型问题开展评测。主要评价指标是准确率,其次会通过客观指标,并结合答辩表现,综合评估参赛者的算法模型。
冠军:「5A」团队
成员:姚永珍,中科院计算所研二在读;黄海龙,中国科学院大学软件研究所在读硕士。
亚军:「中国的说法」团队
成员:黄祥洲,浙江大学计算机学院数字媒体计算与设计实验室在读博士。
季军:「czoo」团队
成员:苏立新,中国科学院大学计算技术研究所在读博士。
优秀奖:「zhaojunyao17」团队
成员:赵峻瑶,中国科学院大学计算机学院在读硕士;王子禛,中国科学院大学计算机学院在读硕士。
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细粒度用户评论情感分析
在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛提供了一个高质量的海量数据集,共包含 6 大类 20 个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘,组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率,评估所提交的预测算法。
冠军:「后厂村静静」团队
成员:程惠阁,百度资深工程师。
亚军:「do something」团队
成员:张鸿志,中国科学院电子学研究所在读博士;张伟莉,中科院软件所中文信息处理实验室助理工程师。
季军:「nevermore」团队
成员:张广鹏,北京国双科技有限公司机器学习开发工程师;戴泽辉,北京国双科技有限公司机器学习开发工程师;饶峰云,北京国双科技有限公司技术总监。
优秀奖:「new start」团队
成员:张礼,Agoda(安可达)公司数据科学家。
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英中文本机器翻译
本次机器翻译语言方向为英文到中文。测试文本为口语领域数据。参赛队伍需要根据评测方提供的数据训练机器翻译系统,可以自由的选择机器翻译技术。例如,基于规则的翻译技术、统计机器翻译及神经网络机器翻译等。
本次竞赛将利用机器翻译的客观考核指标(BLEU、NIST score、TER)进行评分,BLEU 得分会作为主要的机器评价指标。组委会将通过客观指标,并结合答辩表现,综合评估参赛者的算法模型。
冠军:「蓝色空间」团队
成员:唐剑波,金山软件集团算法工程师;李小龙,金山软件集团算法工程师;郭馨泽,金山软件集团算法工程师。
亚军:「blablabla」团队
成员:刘畅,金山数字文化娱乐有限公司 NLP 算法工程师;王怡然,金山数字文化娱乐有限公司 NLP 算法工程师;廖敏鹏,金山数字文化娱乐有限公司 NLP 算法工程师。
季军:「笑书神侠倚碧鸳」团队
成员:郎君伟,浙江大学光及电磁波研究中心在读博士;金涛,浙江大学光及电磁波研究中心在读博士;陈明,浙江大学数据挖掘与工程研究中心在读硕士。
优秀奖:「hayek」团队
成员:杨攀,南京深思得信息科技有限责任公司 CTO。
优秀奖:「ZVision」团队
成员:郑志彤,京东研究员。
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短视频实时分类
冠军:「Against」团队
成员:徐彬彬,网易计算机视觉研究员;姜波,网易计算机视觉研究员;于佳弘,网易深度学习算法研究员。
亚军:「CASIA-AIRIA」团队
成员:史磊,中国科学院自动化所在读博士;程科,中国科学院自动化所在读博士。
季军:「Marvel」团队
成员: 王涛,新华智云科技有限公司视觉算法专家;褚煜辰,新华智云科技有限公司视觉算法工程师。
优秀奖:「SSS」团队
成员: 孟天健,匹兹堡大学本科在读;马平川,南开大学软件工程专业本科在读;周瑶,中山大学计算机科学在读研究生。
优秀奖:「Iqface」团队
成员: 林超,北京爱奇艺算法工程师;蒋剑斌,北京爱奇艺算法工程师;乔志强,北邮在读硕士。
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无人驾驶视觉感知
自动驾驶过程中,需要基于视觉传感器判断周围的障碍物,同时也需要根据交通规则找出可行驶区域。在工业落地场景中,经常需要在模型的准确率和硬件资源中做出权衡。由于资源有限,很多时候无法同时使用多个模型。这个时候,多任务学习就是一个很好的解决方法。这道题目希望参赛者使用一个模型,同时解决「目标检测」和」可行驶区域分割「两个子问题。
冠军:「SeeLess」团队
成员:朱优松,中科院自动化研究所模式识别与智能系统在读博士;赵旭,中科院自动化研究所模式识别与智能系统在读博士;朱炳科,中科院自动化研究所模式识别与智能系统在读博士。
亚军:「anonymous」团队
成员:王文海,南京大学计算机科学与技术在读博士;裘索,华南理工大学信号与信息处理硕士毕业;李剑,南京理工大计算机技术在读硕士。
季军:「Reservation Road」团队
成员: 侯舟帆,中山大学无人系统研究所在读硕士;胡晋荣,中山大学无人系统研究所在读硕士。
优秀奖:「oneplusone」团队
成员:孙伯元,北京陌上花科技有限公司资深算法工程师;张航,北京陌上花科技有限公司算法工程师;王兆男,北京陌上花科技有限公司算法工程师。
优秀奖:「Heils Union」团队
成员: 白德桃,西安交通大学机械工程在读硕士;曾兆阳,中山大学电信学院在读博士;杨科山,西安交通大学电信学院在读硕士。
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天气预报
气象要素(如风、温度、湿度等)的变化,深刻影响着人类生活的各个方面,例如交通运输,太阳能/风能发电等。本次天气预报竞赛邀请参赛者设计算法与模型,结合「观测」和「睿图」数据集,预报指定气象站的当前时间至第二天 15:00(UTC)的整点气象要素,包括:温度、相对湿度和风速。
本次竞赛将通过气象常用预报质量评价标准(RMSE, BIAS),对参赛者提交的预报值进行准确率评价,同时结合答辩表现,评估所提交算法天气预报算法和模型的优势。上述两个评价标准中,首选 RMSE 标准,在相同 RMSE 的前提下,进一步参考 BIAS 评测预报结果的优势。
冠军:「yuanpengli」团队
成员:李元鹏,浙江大学光电科学与工程学院光及电磁波研究中心在读硕士。
亚军:「CCIT007」团队
成员:罗怀芍,西南交通大学四川省云计算与智能技术高校重点实验室在读博士;王斌,西南交通大学与悉尼科技大学双学位博士生;宋俊,伦敦帝国理工学院在读博士。
季军:「硬刚队」团队
成员: 戴玮,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室在读博士;刘明桓,西南交通大学计算机科学与技术专业本科在读;邓金红,西南交通大学计算机科学与技术专业本科在读。
优秀奖:「Holmes」团队
成员:傅琪,东南大学自动化学院在读硕士;黄俊豪,东南大学自动化学院在读硕士。
优秀奖:「Center」团队
成员:林溢星,中国科学院大学计算机网络信息中心高性能计算实验室在读硕士;何丹丹,中国科学院大学计算机网络信息中心高性能实验室在读硕士;袁弘济,加州大学戴维斯分校计算机专业 17 届毕业生,现为中国科学院计算机网络信息中心人工智能实验室实习生。
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农作物病害检测
病虫害的诊断对于农业生产来说至关重要。本次农作物病虫害识别比赛邀请参赛者设计算法与模型,对图像中的农作物叶子进行病虫害识别。组委会将通过将参赛者提交的识别结果与真实标注作比较,得出准确率(accuracy),并结合答辩表现,评估参赛者的算法模型。
冠军:「道格研究会」团队
成员:王轲,清华大学人工智能研究所在读硕士;钟皓曦,清华 THUNLP 组在读硕士;王梦婷,北京师范大学在读硕士。
亚军:「你是魔鬼吗」团队
成员:陈楚城,中山大学电子与信息工程学院在读硕士;陈豪,电子科技大学国家重点实验室在读研究生。
季军:「FFW」团队
成员:张锐斐,西北农林科技大学计算机科学与技术本科在读;李香元,西北农林科技大学信息工程学院在读硕士。
优秀奖:「markovcom」团队
成员:周林茂,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室在读硕士。
优秀奖:「庞小文」团队
成员:庞文丰,华南理工大学 ASVP 实验室在读博士。
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眼底水肿病变区域自动分割
机器视网膜水肿是一种眼部疾病,严重时会导致视力下降从而影响正常的生活。现在医学使用 OCT(光学相干断层成像)辅助医生对视网膜水肿的判断。尽早的发现水肿症状,能够对疾病的治疗起到关键性作用。而设计算法通过眼部 OCT 来进行水肿检测是一项计算机视觉的任务。本次比赛邀请参赛者设计算法和模型,针对给出的眼部 OCT 样本,检测视网膜水肿类型并对病变区域进行体素级标记。组委会将通过计算参赛者提交的类型标签以及体素标记与真实的标注计算误差确定预测准确率,评估所提交的预测算法。
冠军:「965728310」团队
成员:欧杰,电子科技大学计算机学院统计机器智能与学习实验室在读硕士;陈迪,电子科技大学 SMILE Lab 在读硕士;郝立杨,电子科技大学 SMILE Lab 在读硕士。
亚军:「Machine Intelligence Lab」团队
成员:胡俊杰,四川大学机器智能实验室在读博士。
季军:「viking」团队
成员:杨苏辉,平安医疗科技算法研究员;郭宴,平安医疗科技高级算法研究员;王俊,平安医疗科技高级算法研究员。
优秀奖:「DeepSeg」团队
成员:王沈,北京大学计算机视觉和数字媒体实验室在读硕士。
优秀奖:「宽油竹鼠」团队
成员:郑杰,深圳数字生命研究院人工智能研究员。
答辩后,创新工场董事长兼 CEO 李开复、搜狗 CEO 王小川、美团点评首席科学家夏华夏、美图公司 CEO 吴欣鸿,大赛评委专家,以及协办方和指导单位领导,共同为获奖选手和他们的辅导教师颁发了奖杯和证书。
AI Challenger 主办方告诉雷锋网,举办 AI Challenger 的初衷是希望搭建一个开放数据分享平台,吸引最前沿的人才参与人工智能的「共振」。未来,AI Challenger 也会积极推进参赛者的成果跟产业接轨,立足中国,面向全球,共同推动人工智能技术和产业的进步,真正做到用 AI 解决真实世界的问题。
最后,出席此次颁奖典礼的各大代表进行了发言总结。
创新工场董事长兼 CEO 李开复表示,AI 技术发展正在进入深入应用的关键阶段,特别需要 AI 人才学以致用,把学术研究和产业实践更好的结合起来,去解决真实世界的问题。
搜狗 CEO 王小川认为,目前全球前十大互联网公司里面中国占四家,在信息化方面已经具备优势,未来,信息化必将走向 AI。同时他也表示,目前互联网中 85% 以上是英语资讯,几乎 100% 的国际商贸活动是通过英语进行,机器翻译对于中国走向世界来说非常重要。
美团点评首席科学家、无人配送部总经理夏华夏说,人工智能技术已经开始慢慢走进人们的生活。通过这半年的比赛,无论是情感分析的任务,还是无人驾驶的任务,都有优秀的科研人才提交了非常出色的算法结果。本次大赛吸引了大批优秀的 AI 人才参与到相关算法、模型的研发中,也促进了人工智能技术在实际生活场景中的应用落地。
美图公司创始人兼 CEO 吴欣鸿谈到,今天的人工智能不再是一个单独的行业,而是逐渐成为一种基础设施,AI 也正在持续与各行各业做深度的融合,解决更多的现实难题,为产业赋能,未来他们希望用人工智能让每个人变得更美。
北京气象局副局长王迎春则认为,天气预报与生俱来就是个大数据问题,无时无刻不在影响着我们真实世界中的生活和感受。在此次 AI Challenger 大赛的天气预报竞赛上,参赛选手基本都来自于大气科学以外的研究领域,在一定程度上对气象学家应用大数据的固有思维边界有所突破,而这次竞赛研发的技术在气象学领域内将具有一定的学术价值和潜在的应用价值。希望未来有更多的 AI 人才涌现,AI 技术的应用为他们理解和预测天气提供更多的可能。
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以上所述就是小编给大家介绍的《AI Challenger 2018完整获奖名单公布,中科院成最大赢家》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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数据库系统概念
Abraham Silberschatz、Henry F. Korth、S. Sudarshan / 杨冬青、马秀莉、唐世渭 / 机械工业 / 2006-10-01 / 69.50元
本书是数据库系统方面的经典教材之一。国际上许多著名大学包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学、印度理工学院等都采用本书作为教科书。我国也有许多所大学采用本书以前版本的中文版作为本科生和研究生的数据库课程的教材和主要教学参考书,收到了良好的效果。 本书调整和新增内容:调整了第4版的讲授顺序。首先介绍SQL及其高级特性,使学生容易接受数据库设计的概念。新增数据库设计的专......一起来看看 《数据库系统概念》 这本书的介绍吧!
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