2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛

想要为有温度的城市管理献计献策吗?

想要让自己在数据、算法和创意的海洋里尽情遨游吗?

想要捧得高规格赛事荣誉和高达10万元奖金的大奖吗?

1月25日,2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题,这一专注于提升城市精细化、智能化、人性化管理水平的赛事正式开赛!


一、数字中国创新大赛

作为数字中国建设峰会的重要组成部分,数字中国创新大赛围绕精心打造峰会品牌化的高端专业赛事,已连续举办两届,吸引了众多国内外优秀团队和人才参赛,汇聚了丰硕的创新成果,进一步提升了峰会品牌影响力,助力数字中国和数字福建建设再上新台阶。


二、赛事简介

作为2021数字中国创新大赛大数据赛道的一个赛题方向,城市管理大数据专题赛事以“数聚赋能 众智成城”为主题,征集基于城市管理大数据领域的算法模型和创新应用解决方案。旨在通过城市管理与大数据的融合,针对当前城市管理的难点和痛点,以共享单车管理为切入点,发掘出一系列城市智能管理创新项目,切实巩固提升城市精细化、智能化、人性化管理水平,推进基于大数据的城市智能管理项目的落地与发展,树立城市治理体系与治理能力现代化标杆,不断提升数字产业集聚高地影响力。

2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛


三、赛题设置

赛题分为算法分析题与创意分析题两种类型,共设三道赛题。

1、算法分析题:早高峰共享单车潮汐点的群智优化

通过对共享单车车辆数据的综合分析,对厦门岛内早高峰时段潮汐点进行有效定位,进一步设计高峰期群智优化方案。

2、创意分析题1:城市早晚高峰时段综合运力智能调度应用

通过大范围跨空间集中式有效调度,解决市民出行困扰、提升共享单车运营企业车辆利用率,进一步优化用车体验,提升城市居民出行幸福感。

3、创意分析题2:城市绿色慢行交通的友好度评价研究

希望选手对密集骑行路段的道路使用情况进行分析研判,为构建安全、连续慢行路径网络和营造美丽、舒适的慢行设施环境提供合理化建议。提升骑行体验,体现城市综合管理温度。

更多赛题信息,请查看赛事官网

https://data.xm.gov.cn/contest-series-api/promote/register/3/ULUW9WFG


四、赛程安排

2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛


五、奖项设置


六、组织机构

主办单位

数字中国建设峰会组委会

承办单位

福建省数字福建建设领导小组办公室

厦门市人民政府

数字中国研究院(福建)

协办单位

厦门市工业和信息化局

厦门市城市管理行政执法局

执行单位

厦门信息产业和信息化研究院(厦门大学)

厦门市信息中心(厦门市大数据中心)

厦门市规划数字技术研究中心

支持单位

厦门市交通运行监测指挥中心

数字福建城市交通大数据研究所


七、竞赛培训

了解更多赛事信息,欢迎搜索QQ3422298788添加赛事小助手~

回复【DC】,还可获竞赛培训!

2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛

 


八、志愿者招募

没有相关专业背景的同学也不要遗憾哦,大赛还有设置大赛志愿者招募,欢迎参与哦~

2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题开赛

### 计算机创新大赛大数据赛道的比赛信息 #### 比赛规则 对于计算机创新大赛中的大数据赛道,比赛形式和要求会因具体赛事而异。例如,在世界职业院校技能大赛中,2024年的比赛设置了42个不同的赛道,其中涉及大数据技术的应用。参赛团队需针对选定的赛项提交详细的项目介绍至官方平台,内容应涵盖项目的整体构思、关键技术点、预期成果以及创新之处[^2]。 #### 所需技能 参加此类竞赛通常需要掌握一系列特定的技术能力。以快手大数据挑战赛为例,该类比赛聚焦于利用经过匿名化处理的数据集来预测未来的用户行为模式。这不仅考验了选手们对机器学习模型构建的能力,还涉及到数据预处理技巧如特征工程等方面的知识。此外,熟悉Python编程语言及其常用库(如Pandas用于数据分析)、Scikit-Learn或TensorFlow等深度学习框架也是必不可少的一部分[^3]。 #### 参赛作品示例 在实际比赛中,一份优秀的参赛方案应当能够清晰展示从问题定义到解决方案实施的过程。以下是基于上述提到的大数据应用案例所整理的一份简化版参赛作品结构: 1. **背景描述** - 解释为什么选择这个主题进行研究; - 阐述当前领域内存在的痛点及解决这些问题的重要性; 2. **方法论阐述** - 描述采用的具体算法和技术手段; - 提供必要的理论支持材料说明为何这些工具适合解决问题; 3. **实验设计与实现细节** - 明确指出使用的数据源及其特点; - 展现完整的代码逻辑并附带适当注释以便他人理解; ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout # 加载数据集 data = pd.read_csv('sample_data.csv') # 数据清洗... X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) scaler = StandardScaler().fit(X_train) scaled_X_train = scaler.transform(X_train) scaled_X_test = scaler.transform(X_test) model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(rate=0.5), Dense(output_dim, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(scaled_X_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(scaled_X_val)) ``` 4. **结果分析** - 对比不同参数配置下的性能差异; - 总结最终得到的最佳实践建议; 5. **结论与展望** - 归纳整个过程中学到的经验教训; - 探讨未来可能的研究方向和发展趋势;
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