更新时间：2024-12-02 编辑：考研派小莉
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全球校园人工智能算法精英大赛的赛题涵盖了多个领域，以下是一些具体的赛题信息：
算法应用赛：
包含“无人车视觉巡航赛、地空机器人任务赛、空中机器人任务挑战赛、无人车任务挑战赛、视觉逻辑算法应用赛、穿越火线、机掷专家、紧急救援、巧夺天工、智慧社区”共10个赛题这些赛题围绕机器人、无人车、无人机等行业和场景中的应用，主要考核参赛团队的算法创新能力、编程能力、工程实践能力、独立科研能力和团队协作能力
算法精英赛：
聚焦人工智能算法领域挑战性业务问题，提供真实应用场景数据，激发全球校园算法精英创新意识和竞争斗志
算法专项赛：
设置算法编程、数码艺术、仪器仪表、大语言模型、人工智能伦理、电力能源、工业机器视觉等方向赛题
算法挑战赛：
设置了5道算法赛题，包括“AI生成人脸图像鉴别、钢材表面缺陷检测与分割、基于无人机的人体行为识别、超声乳腺影像的BIRADS分类及特征识别、公共巴士辅助无线充电的电动汽车调度”这些赛题涉及机器学习、计算机视觉、深度学习、目标检测、强化学习等技术，覆盖AIGC、智能制造、AIOT、智慧医疗、智能交通等领域
算法创新赛：
聚焦人工智能核心技术应用，鼓励学生跨专业、跨学院、跨学校组队合作，深入观察产业需求痛点，激发学生的创新意识，提升学生运用人工智能技术解决实际问题的创新思维能力
这些赛题不仅考验参赛者的技术水平，还鼓励他们探索人工智能技术在不同领域的应用，推动技术创新和产业发展参赛者可以根据自己的兴趣和专长选择相应的赛题进行挑战
全球校园人工智能算法精英大赛的赛题通常涵盖了人工智能领域的多个核心技术，如机器学习、计算机视觉、深度学习、目标检测、强化学习等，并且紧密结合实际应用场景，旨在考察参赛者的算法创新和实际应用能力。以下是对大赛赛题的详细介绍：
一、算法挑战赛赛题
AI生成人脸图像鉴别
赛题内容：随着AI技术的不断进步，人脸合成图像的质量和真实性在不断提高，这给鉴别工作带来了更大的挑战。本赛题要求参赛者在所提供的数据集上进行人脸图像鉴别算法的设计和实现，准确判断每张图片是否是AI生成图像。
钢材表面缺陷检测与分割
赛题内容：本赛题旨在利用深度学习技术实现钢材表面缺陷的分割识别，即将给定的钢材图像中的缺陷部分进行像素级别的分割检测。参赛队伍需要设计基于深度学习的缺陷检测算法，实现对钢材表面缺陷的高效检测与分割。
基于无人机的人体行为识别
赛题内容：本赛题旨在推动无人机人体行为识别技术的发展与创新，鼓励参赛者通过深度学习、模式识别、图像处理等技术手段，设计并训练高效准确的人体行为识别模型，为安防领域提供更加智能、便捷的安全监测解决方案。
超声乳腺影像的BIRADS分类及特征识别
赛题内容：本赛题关注超声乳腺影像的BIRADS分类及特征识别，要求参赛者利用人工智能技术实现对乳腺影像的准确分类和特征识别，为医疗领域提供辅助诊断支持。
公共巴士辅助无线充电的电动汽车调度
赛题内容：随着电动汽车的广泛应用，电动汽车的充电问题日益凸显。本赛题要求参赛者基于公共巴士辅助的电动汽车无线充电系统，设计电动汽车调度算法，使得所有电动汽车到达指定终点时剩余电量总和最大。
二、算法创新赛赛题
算法创新赛通常设置“人工智能+学科发展”、“人工智能+新四科”、“人工智能+未来场景”等类别的赛题，旨在鼓励参赛者运用人工智能技术赋能不同学科领域，探索新的应用场景和解决方案。
人工智能+学科发展
赛题内容：参赛团队选择某一学科专业，运用人工智能技术或产品，赋能该学科专业中的理论教学、实践教学、学生学习等环节，发现学科专业新方法、新知识、新技能等。
人工智能+新四科
赛题内容：运用人工智能技术，赋能“新工科、新医科、新农科、新文科”建设，培育新产品、新服务、新业态、新模式，促进人工智能技术与教育、医疗、交通、金融、消费生活、文化传播等深度融合，促进工业、农业、卫生、能源、环保、战略性新兴产业等产业升级。
人工智能+未来场景
赛题内容：聚焦人工智能核心技术应用，鼓励参赛团队探索未来可能的应用场景，提出创新性的解决方案。
三、其他赛题
除了上述算法挑战赛和算法创新赛外，全球校园人工智能算法精英大赛还可能设置其他类型的赛题，如算法应用赛、算法专项赛等，这些赛题通常更加注重算法的实际应用和解决问题的能力。
四、赛题特点
技术前沿：赛题通常涉及人工智能领域的最新技术和趋势，如深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。
实际应用：赛题紧密结合实际应用场景，旨在考察参赛者的算法创新和实际应用能力。
跨学科融合：鼓励跨学科合作和创新，推动人工智能技术与不同学科领域的深度融合。
五、参赛建议
关注大赛官网：及时关注大赛官网发布的最新信息和赛题详情，了解大赛的最新动态。
组建优秀团队：组建具有不同专业背景和技能的团队，共同攻克赛题难关。
充分准备：在参赛前进行充分的技术准备和知识储备，确保能够高效、准确地完成赛题任务。
积极交流：与其他参赛团队和专家进行积极交流和讨论，分享经验和心得，共同提高。
综上所述，全球校园人工智能算法精英大赛的赛题涵盖了人工智能领域的多个核心技术，并结合实际应用场景进行考察。参赛者需要关注大赛官网发布的最新信息和赛题详情，组建优秀团队进行充分准备和积极交流，以取得优异的成绩。
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