重磅开赛!“山东工行杯”山东省第五届数据应用创新创业大赛报名火热进行中!

山东省举办的第五届数据应用创新创业大赛聚焦数据赋能,设置了多个赛道,鼓励全球创新者利用公共数据推动经济发展、公共服务和社会生活数字化。大赛旨在激发创新,提升政府治理和民生服务水平,报名截止日期为2023年10月15日。

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为进一步调动全社会参与数据价值挖掘和应用创新积极性,促进数据要素高效流通,释放数据价值,赋能经济社会高质量发展,探索公共数据资源与公共服务、社会生活、民生改善及经济建设的数字化结合方式,促进公共数据和企业数据融合应用,助力数字强省建设,由山东省大数据局、共青团山东省委、山东省教育厅、山东省科学技术厅联合主办的“山东工行杯”山东省第五届数据应用创新创业大赛已于8月30日开启招募,大赛报名将于2023年10月15日正式结束。

本届大赛以“场景赋能,数创齐鲁”为主题,紧扣民生改善数字强省建设需求,设置数据赋能经济发展、数据赋能公共服务、数据赋能社会生活、数据赋能高校创业四个赛道。奖金总额高达80万元。现面向全球征集优秀方案作品。

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数字化产业升级,点燃数实融合新火花

“数据赋能经济发展赛道”以制造业、农业、金融、商贸等领域为主要方向,旨在充分利用公共数据和社会数据,提出数据赋能经济发展的解决方案,推动产业数字化转型升级,提升数实融合水平,助力山东经济发展实现新突破。

以数为媒,产业再升级!

智慧化公共服务,引领治理新风尚

“数据赋能公共服务赛道”以就业、教育、医疗、社会治理等公共服务为主要方向,充分利用公共数据,采用区块链、人工智能、物联网、大数据等技术,提出数据赋能政府施政履职和政务场景典型应用的解决方案,推动公共数据的深度挖掘和分析应用,提升政府治理数字化水平。为公众提供更高效、便捷的公共服务。

数字助力,治理升级!

数字化社会应用,提升民生服务

“数据赋能社会生活赛道”以智慧城市、智慧社区、数字乡村等数字化社会应用为主要方向,充分利用公共数据和社会数据,提出数据赋能社会民生发展的解决方案,旨在推动社会服务数字化,提升普惠性、基础性、兜底性服务能力,让社会各界共同受益于数据的力量。

共创美好,服务升级!

无论您是创业者、技术专家,还是对数据应用充满激情的年轻人,都欢迎加入我们的行列!

立即报名,参与“山东工行杯”山东省第五届数据应用创新创业大赛,一起点燃创新之火,共创明天的辉煌!

报名:http://shandong-pc.modelcastle.com/cmpt/shandong.html

### 第十八届智能车大赛中的百度智慧交通参赛信息 #### 比赛概述 决赛作为整个比赛的核心环节,汇聚了来自各地的优秀队伍,这些团队将在比赛中展示其智能车的技术实力和创新能力。比赛设置了一系列复杂的任务和挑战,旨在考验车辆在不同环境下的感知、决策以及执行能力[^1]。 #### 赛前准备与调试 为了确保比赛顺利进行,在正式开赛之前安排了一段时间用于网络连接性和场地适应性的测试工作。具体来说,8月1日当天上午9:30至下午5:00期间将开展这项活动;届时会提前发布参与者的列表信息,学生们需按照各自所属小组编号依次完成相应项目的检验流程。对于未能满足既定标准的情况,则会被给予一定期限加以改进直至合格为止,否则不具备参赛资格[^2]。 #### 技术规格说明 根据竞赛规定,所有参赛车辆均应采用由百度提供的EdgeBoard计算模块(FZ3B版本),并且限定仅限一块这样的硬件组件被应用于赛道元素识别过程中。与此同时,负责驱动模型运作的部分则交给了基于灵动微电子(MindMotion)所开发出来的专用控制器来实现。值得注意的是,本次赛事特别强调了算法框架的选择——即必须依托于百度自主研发的人工智能平台PaddlePaddle来进行各项工作的实施,包括但不限于神经网络架构搭建、参数调整优化乃至最终部署上线等一系列操作。此外,针对部分选手可能存在个人电脑性能不足的问题,官方还额外提供了云端资源支持服务(AI Studio)[^4]。 ```python import paddle.fluid as fluid # 定义简单的卷积神经网络结构 def cnn_model(input_data): conv_pool_1 = fluid.layers.conv2d( input=input_data, num_filters=20, filter_size=5, act='relu') conv_pool_1 = fluid.layers.pool2d( input=conv_pool_1, pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max') fc = fluid.layers.fc(input=conv_pool_1, size=50, act=None) prediction = fluid.layers.fc(input=fc, size=10, act='softmax') return prediction ```
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