报告,开启新副本!经典赛强势回归

为促进人工智能技术在数字安全领域的应用,2021年数字安全公开赛的三道正式赛题现作为经典赛题对外开放。选手可通过官网下载数据集,训练AI模型,并提交作品参与自动评测。成功者不仅能在排行榜上一展风采,还有机会获得CCF会员名额及电子证书。

想参加数字安全方向的数据科学竞赛,却毫无经验,无从下手?

想推进科研项目,却因缺少数据集而止步不前?

想培养算法能力,却找不到优质资源真实场景试练?

咚咚咚!㸚(lǐ)码绿又来送福利喽!

2021【首届】数字安全公开赛3道正式赛题

现作为经典赛开放给小伙伴们使用啦!

【首届】经典赛题重现

给你沉浸式大赛体验

因2021的三道赛题收到参赛选手、评委专家的广泛好评,同时为促进人工智能技术在数字安全领域的科学研究与应用转化,超级卖力的组委会将2021 CCF BDCI【首届】数字安全公开赛三道正式赛题转为经典赛,开放给致力于此领域研究的科研团队、企业从业者和学生进行训练学习。

选手可利用经典赛沉浸式体验真实赛题场景,根据实际需要自行下载赛题数据,利用珍稀数据集构建AI模型并提交作品进行自动评测。评测成功后,你的分数就会展示在经典赛排行榜啦!

不仅如此,排行榜TOP3队伍可获得CCF会员名额1个,排行榜TOP50的团队将会获得平台发出的电子证书。凡是在任意赛题对应的经典赛排行榜获取名次的选手,均可获得历年CCF BDCI赛题优秀方案汇编合集电子版一份!

参与方式

赛事官网 第二届数字安全公开赛-2022 CCF BDCI,点击【去参赛】,立刻获得经典赛题沉浸式体验哦!

2022【第二届】数字安全公开赛将在8月底隆重开赛!

快利用经典赛练手,整装待发,赛题大奖等你来拿!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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