东方通开放原子大赛赛题奖金总额30万元!

首届由开放原子开源基金会发起的云原生数据缓存性能挑战赛将于3月8日截止报名,总奖金30万元,旨在优化云环境下的数据缓存功能。个人或团队均可参与,详情可通过官网报名。

赢取30万奖金!开放原子开源大赛云原生数据缓存性能挑战赛报名即将截止

首届开放原子开源大赛“云原生数据缓存性能挑战赛”报名截止3月8日,欢迎前来挑战。
本次大赛由开放原子开源基金会发起,云原生数据缓存性能挑战赛由东方通支撑,应发展技术的实际需要及行业应用的实际需求设定,主要解决云原生环境下数据缓存功能与性能的优化。

赛题奖金总额30万元!
一等奖:6万元 1名
二等奖:3万元 3名
三等奖:1万元 15名

报名时间与方式:
报名时间:2024年 1 月10日 —2024 年 3 月 8 日。
报名方式:个人或团队皆可报名。除了线上报名外,还需要发送报名邮件,详情可以搜索开放原子开源大赛官网,在赛题中选择云原生数据缓存性能挑战赛进行报名。
报名链接:
https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=75ffeca5a3dbde1ffb17623d3d910b4c可直接登录该网站进行报名。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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