国赛超强自学素材！飞桨系列国赛课程集锦发布

news2024/11/17 22:30:10

自2023年3月以来，飞桨在“中国软件杯”大学生软件设计大赛和全国大学生智能汽车竞赛两大赛事中，陆续发布了六项赛题。我们整理了一份当前阶段的竞赛培训课程合集，为同学们的学习和备赛保驾护航！出发的号角已然吹响，欢迎高校师生们报名参加！下面是当前正在报名中的飞桨国赛清单及材料链接。

“中国软件杯”大学生软件设计大赛

基于百度飞桨与龙源电力风电数据的功率预测算法系统开发

任务要求

算法部分

要求选手基于飞桨 PaddlePaddle 根据官方提供的数据集，设计一种利用当日 05:00 之前的数据，预测次日 00:00 至 23:45 实际功率的方法。准确率按日统计，根据 10 个风电场平均准确率进行排名；准确率相同的情形下，根据每日单点的平均最大偏差绝对值排名。

软件部分

本次比赛要求选手基于 Web 技术实现：

数据可视化：将预测结果以图表等形式展示出来，便于用户进行观察和分析；
实时更新与滚动预测：能够基于提供的数据实时模拟真实功率、预测功率及其之间的差异，通过调节过去不同长度的时间段，以更新未来预测结果，且预测的时间段可调节；
响应式设计：支持多种终端，包括PC端、移动端等，以适应不同设备的屏幕尺寸和分辨率；
其他创新附加功能。

赛段设置

预选赛：5月31日截止，算法赛，80% 团队晋级区域赛；
区域赛：6-7月，算法赛+软件赛，颁发省级奖项；
总决赛：8月，软件赛，颁发国赛奖项。

赛事培训

课程内容

课节一：龙源风电赛题的业务背景
课节二：赛题任务及 baseline 实操
课节三：比赛提交演示及评测说明（近期上线）
课节四：AI Studio Gradio 部署开发实战（近期上线）

课程链接‍‍

https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/28510

相关链接

赛题说明页面‍‍‍‍‍‍‍

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/887/0/introduction

预选赛数据集地址

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/205286

baseline地址

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5866171?contributionType=1&sUid=90149&shared=1&ts=1680491732413

“中国软件杯”大学生软件设计大赛

智能四足机器狗电力巡检系统开发

任务要求

在预选赛中，要求选手基于飞桨 PaddlePaddle ，利用企业提供的训练数据，实现一个能够对仪器仪表、火点、安全帽进行精确识别的深度学习模型;

在区域赛和总决赛中，要求选手基于搭载飞桨 PaddlePaddle 的国产四足机器狗宇树 Go1 机器狗，在规定的地图上进行自动巡检、避障越障和指定任务的完成，根据各任务的完成质量和完成速度进行评分。

赛段设置

预选赛：5 月中旬截止，算法赛，前 120 位高校（每校 3 支）共 360 支团队晋级区域赛；
区域赛：6-7 月，算法赛+地图赛，颁发省级奖项；
总决赛：8 月，地图赛，颁发国赛奖项。

赛事培训

课程内容‍‍

课节一：三节课搞定“飞桨小汪”赛道的备赛流程

# 线上赛赛题解析及通关秘籍

# 飞桨边缘部署入门秘籍

# 机器狗控制入门秘籍

课节二：选手分享：预选赛的点点滴滴

# 反折耳根战士带你零基础入门预选赛

课程链接‍‍

https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/28451

相关链接

赛题说明页面

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/771/0/introduction

预选赛数据集地址

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/199384

Baseline

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5718676

“中国软件杯”大学生软件设计大赛

基于百度飞桨的 3D 医疗数据解析平台

任务要求

算法部分

要求选手基于飞桨 PaddlePaddle ，在官方指定数据集（11 种部位）上设计算法进行打榜，实现在验证集上，给定任一 3D 医疗数据，准确地完成医学数据的分割任务，并且在新的、未进行过训练的数据集上能够获得较好的泛化性能。

软件部分

要求选手实现基于 Web 的 3D 医疗数据解析平台，其中包含医疗数据的导入、分割、可视化和数据分析功能四大基础功能，且飞桨模型可在本地或云端部署进行推理。选手可设计更多相关场景的附加功能，通过稳定的软件功能和优秀的人机交互，为非 AI 专业人员提供良好用户体验。（包括“图生文”功能，根据医疗影像，自动生成高质量病例报告。）