百度PaddlePaddle常规赛NLP赛道火热开启

1-6.使用百度飞桨(paddlepaddle)打比赛-中石油 · 第二届梦想云创新大赛决赛队伍方案 飞桨(paddle),数据处理、图像分类 阅读详情

作为人工智能时代的基础,深度学习一直是人工智能最热门、企业投入最多的研究领域之一,百度PaddlePaddle深度学习框架应运而生,这是国内唯一一家拥有自主知识产权的开源深度学习框架。在此框架中,汇聚了更多的AI科学家、架构师、AI爱好者,设置常规赛,提供丰富的真实数据,多样的算法赛题,显示百度对深度学习框架战略地位的重视,让AI爱好者能够得到更多真实场景的练习机会和更多PaddlePaddle的实际训练经验,这势必推动PaddlePaddle更广泛、更深入地用于人工智能研发及落地应用。

目前已推出2个赛题,从最常见的文档提取归纳总结出发,涉及汽车以及中文阅读领域,无论是从赛事的设计理念,还是对技术能力的把握,此次常规赛都将对PaddlePaddle的推广和使用产生深远的影响。之后PaddlePaddle将会持续推出更多主题的常规赛,让我们拭目以待。

赛题一:汽车大师问答模型赛
【赛题简介】

汽车大师是一款通过在线咨询问答为车主解决用车问题的APP,致力于做车主身边靠谱的用车顾问,车主通过汽车大师用语音、文字或图片发布汽车问题,系统为其匹配专业技师提供及时有效的咨询服务。由于平台用户基数众多,重复回答和持续时间长的多轮问询花去汽修技师大量时间,也使用户获取解决方案的时间变长,对双方来说都存在资源浪费的情况。为了节省更多人工时间,提高用户获取回答和解决方案的效率,要求选手们使用汽车大师提供的11万条技师与用户的多轮对话与诊断建议报告数据建立模型,从而可基于对话文本、用户问题、车型与车系,输出包含摘要与推断的报告文本,考验模型的归纳总结与推断能力。

赛题二:NLP智能问答赛
【赛题简介】

BROAD中包含着迄今为止规模最大的中文公开领域阅读理解数据集,DuReader。该数据集基于真实应用需求,所有问题均来源于百度搜索用户的真实问题,文档来自全网真实采样的网页文档和百度知道 UGC 文档,答案基于问题与文档由人工撰写生成。数据集标注了问题类型、实体和观点等丰富信息,弥补了现有主流数据集对于观点类问题覆盖不足的问题。要求选手们依据BROAD开放数据集中全球最大中文阅读理解数据集建立基于文本与问题,输出正确答案的模型,考验模型的归纳总结与改述能力。

赛程及奖项设置

比赛从2018年9月28日开始,直到赛题下线。常规赛不设初赛复赛,以当月每位参赛选手提交的最优成绩排名。这期间选手每天可提交5次作品,当评分优于baseline Model成绩,则认定挑战成功,即可停止提交。选手可同时参加多场比赛。

具体详情请看官网:http://aistudio.baidu.com/aistudio/#/competition
(点击AI Studio官网-比赛-比赛列表-选取要参加的比赛)

PaddlePaddle期待与全球AI爱好者们一起打造世界顶级深度学习框架,共同推动AI技术的进步。

图像分类竞赛全流程实战 图像分类竞赛全流程实战【飞桨】【图像分类】【PaddlePaddle】 文章目录图像分类竞赛全流程实战【飞桨】【图像分类】【PaddlePaddle】任务分析图像分类竞赛全流程工具图像分类比赛的一般解题流程数据解压EDA(Exploratory Data Analysis)与数据预处理数据集样本数量不平衡问题模型训练 Trick优化算法选择学习率调整策略One-Hot编码标签平滑(LSR)软标签&硬标签训练过程可视化模型评估模型保存模型预测以及结果输出 欢迎报名: 飞桨领航团图像分类零基础训练营 阅读详情

相关推荐

Langfuse实战:从评估打分到问题解决的完整指南

本文详细介绍了如何利用开源LLM工程平台Langfuse对AI应用进行系统性评估与优化。从创建评估数据集、设计自动化评分函数,到深入排查常见问题并关联Trace进行精准打分,提供了完整的实战指南。最后,探讨了如何利用评估结果驱动提示词迭代与A/B测试,并给出了生产环境部署与性能优化的关键考量,帮助开发者构建可测量、可分析、可改进的LLM应用。

backprop5master的博客 651

【Paddle打比赛】基于PaddleClas的天气以及时间分类比赛

【Paddle打比赛】基于PaddleClas的天气以及时间分类比赛

m0_63642362的博客 1261

【WSL】window11 安装WSL2配置conda环境及mlatom环境搭建

写这篇文章之前自己安装过两次环境,可能每次都会产生碰到同样的问题,为了搭建适合自己的虚拟环境保证每一步的正确性,按顺序记录一下。

wangxiancao的博客 1633

论文笔记 A survey of Transformers

论文笔记A survey of Transformers 1.介绍 改进版本的各种former在如下三个方面改进了vanilla Transformer: 模型效率,因为Self-Attention的时间和内存效复杂度导致其在处理长序列时效率比较低 模型泛化,很难在小批量数据集上进行训练, 模型迁移,将Transformer适应去特定的下游应用。 提出一个新的分类,根据三个方面:模型改进、预训练、应用。 2.背景:介绍架构 ...

qq_43708647的博客 837

点云PCL库学习-双目图像转化为点云PCD并显示

文章目录 双目视觉模型 代码实现 总结 参考文章 一、双目视觉模型 和RGBD相机主动发射光线实现测距不同,双目测距原理通过配置立体摄像头(通常由左眼相机和右眼相机两个水平放置的相机组成)来获取一对同一场景中的二维图像,再基于同一空间点在两个坐标系下的视差来计算深度。双目测距的示意图和数学表达式如下所示: 双目相机的成像示意图 上述示意图描述了一个空间点在左右两目相机中位置之间的成像关系,根据相似三角形原理可得: 其中,f和b分别为相机焦距和双目相机基线,d为空间点在两个坐标系下

weixin_41957687的博客 6949

Unity之如何接入NPOI 快速读取Excel

NPOI是指构建在POI 3.x版本之上的一个程序,NPOI可以在没有安装Office的情况下对Word或Excel文档进行读写操作。 NPOI是一个开源的C#读写Excel、WORD等微软OLE2组件文档的项目

TxNet 4397

项目总结(一)__百度AI studio比赛--汽车大师问答摘要与推理

百度AI studio比赛--汽车大师问答摘要与推理项目选用模型、方法、实现思路、代码。

竹杖芒鞋轻胜马 1747

cuRobo 入门教程(一)基于CUDA的机器人运动规划加速库

cuRobo是一款基于CUDA加速的机器人算法库,提供运动学计算、碰撞检测、轨迹优化等功能。该库采用并行优化技术,在GPU上实现高效运算,比现有方案快60倍。cuRobo支持多种机器人模型和环境表示,包含正向/逆向运动学、无碰撞轨迹生成、模型预测控制等核心算法,并可与IsaacSim等仿真平台集成。其特点包括:1) 支持多种碰撞检测方式(长方体/网格/深度图像);2) 提供批量环境处理和实时世界更新;3) 通过CUDA Graphs加速优化迭代;4) 在Jetson Orin等平台实现毫秒级运动规划。安装支

2506_90492529的博客 1931

【动手学PaddlePaddle2.0系列】手把手教你打比赛-螺母缺陷检测

【动手学Paddle2.0系列】手把手教你打比赛-螺母缺陷检测 本次教程将带领大家完整的走一遍比赛流程。经过前面一系列教程,相信大家对paddle2.0已经熟悉了,但是我们不能一直纸上谈兵,所以本次就带领大家完成一个实际的比赛项目。 1 基础知识 本次比赛采用的baseline模型为mobilnetv2,这是一个轻量级模型。来自论文MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks MobileNetV2是在V1基础之上的改进。V1主要思想就是深度可

lxm12914045的博客 1276

基于MATLAB的导弹轨迹和撞击位置仿真

本文将介绍如何使用MATLAB进行导弹轨迹和撞击位置的仿真,提高导弹的精确打击能力。首先,我们需要确定导弹的初始位置和速度,以及导弹所受到的外部环境因素如重力、空气阻力等。在MATLAB中,可以通过ODE求解器来模拟导弹的运动轨迹。最后,我们通过控制器输出的控制信号来控制导弹的姿态。通过对导弹的运动轨迹和姿态进行仿真,可以更好地预测和规划导弹的运动轨迹,提高其精确打击能力。在实际作战中,为了提高导弹精确打击能力,需要对导弹的撞击位置进行预测和规划。我们可以通过控制导弹的姿态来实现撞击目标的精确命中。

CyberLynxO的博客 1984

RestFul API 详解

RESTful API 经常也被叫做 REST API,它是基于 REST 构建的 API。RESTful API 可以让你看到 URL+Http Method 就知道这个 URL 是干什么的,让你看到了 HTTP 状态码(status code)就知道请求结果如何。

wynn的博客 7585

【Paddle打比赛】烟火云霓虹灯识别

通过使用PaddleClas图像分类套件MobileNetV3网络,手把手半小时教会您完成烟火云霓虹灯识别比赛模型训练、预测、结果提交。

m0_63642362的博客 790

贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

30万奖金池,百度NLP大赛来了!

Datawhale赛事主办方:百度搜索,北大、山大等高校百度搜索联合北京大学、山东大学、湖南人工智能学会、西安电子科技大学等各地高校、学会,共同启动“新智能·新搜索”为主题的首届搜索技术创新挑战赛(STI)。大赛旨在促进业内交流、产教融合,推动算法和技术应用创新,更好的激发人工智能、检索技术领域的创新性、突破性,同时挖掘和培育更多搜索人才,推动搜索领域不断进化。搜索技术领域“最高赛事”基于百度...

Datawhale 463

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Vim学习曲线:克服入门障碍的终极指南

Vim编辑器作为程序员和系统管理员最喜爱的文本编辑器之一,以其强大的功能和高效的编辑方式而闻名。然而,对于初学者来说,Vim的学习曲线常常让人望而却步。本文将通过简单实用的方法,帮助你快速掌握Vim基础,轻松跨越入门障碍。🚀 ## 为什么Vim学习曲线如此陡峭? Vim采用模式编辑的设计理念,这与大多数现代编辑器截然不同。普通编辑器的所见即所得模式,在Vim中被分解为**正常模式**、**插

gitblog_01068的博客 994

【Paddle打比赛】讯飞赛题—学术论文分类挑战赛0.8+Baseline

本项目为讯飞赛题-中文问题相似度挑战赛paddle版本Baseline,基于paddlenlp通过预训练模型的微调完成问题相似度评定任务,提交分数为0.9+,仍有较大的提升空间。

m0_63642362的博客 1649

百度NLP赛事实践解读!

在开放领域的搜索场景下得到的网页数据会非常复杂,其中往往存在着网页文档质量参差不齐、长短不一,问题答案分布零散、长度较长等问题,给答案抽取和答案置信度计算带来了较大挑战。本文基于百度搜索技术创新挑战赛中的搜索问答赛题,对搜索问答类任务做详细解读。本文思路如图:(本文实践讲解框架,其中改进思路见文末)赛题背景本赛题希望调研真实网络环境下的文档级机器阅读理解技术,共分为两个子任务,涉及基于复杂网页文档...

Datawhale 316

【Paddle打比赛】全球人工智能技术创新大赛-商品标题实体识别竞赛_副本

基于PaddleNLP,从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。

m0_63642362的博客 1731

【Paddle打比赛】第17届全国大学生智能汽车竞赛完全模型组线上资格赛

【Paddle打比赛】第17届全国大学生智能汽车竞赛完全模型组线上资格赛

m0_63642362的博客 1154

【Paddle打比赛】基于PaddleNLP的面向低资源和增量类型的命名实体识别

【Paddle打比赛】基于PaddleNLP的面向低资源和增量类型的命名实体识别

m0_63642362的博客 608

3步搞定算法竞赛!PaddleNLP夺冠策略与实战指南

你是否还在为算法竞赛中的模型精度与推理速度难以兼顾而烦恼?是否因显存不足无法训练大模型而错失良机?本文将带你掌握PaddleNLP三大核心武器,从零开始构建竞赛解决方案,助你在NLP赛事中脱颖而出。读完本文你将获得:精调优化方案、模型压缩技巧、推理加速方法,以及完整的竞赛流程模板。 ## 竞赛痛点与PaddleNLP优势 算法竞赛中,选手常面临三大挑战:模型性能不足、训练资源有限、推理速度过慢...

gitblog_00088的博客 971

PaddlePaddle打比赛之苹果病害图像识别挑战赛

2023科大讯飞开发者大赛-苹果病害图像识别挑战赛baseline

m0_63642362的博客 771

yolov5官网教程&kaggle海星目标检测赛&paddle钢铁缺陷检测赛(VOC格式)

一是用yolov5s V6.1版本训练PASCAL VOC2012数据集,二是稍微翻译了下yolov5官网教程Train Custom Data。亲测通过,中间各种报错、配置文件、改路径都写得很清楚。

qq_56591814的博客 4611

2025新风向聚类+Transformer创新结合!发A会根本不用愁!

聚类+Transformer”是一种结合聚类算法和Transformer架构的创新方法,近年来在多个领域取得了显著的研究进展和应用成果。我还整理出了相关的论文+开源代码,以下是精选部分论文更多论文料可以关注领取更多[论文+开源码】

d22800的博客 2282
上一篇: 人机交互,加速机器人拟人化
下一篇: 深度学习高速路上,PaddlePaddle正在弯道超车
PaddleWeekly
博客等级 码龄8年 9粉丝 46原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值