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2019年语言与智能技术竞赛数据集(.rar格式)。

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简介:
2019年语言与智能技术竞赛数据集.rar

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  • 2019.rar
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    该文件包含2019年语言与智能技术竞赛相关数据集,涵盖自然语言处理、机器翻译和问答系统等领域的挑战性任务及评测数据。 2019年语言与智能技术竞赛数据.rar
  • 2019美国C.zip
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    该资料包包含2019年度美国数学竞赛的相关数据和信息,旨在为参赛者及研究者提供宝贵的练习与分析资源。 2019年MCM竞赛C题数据集包含以下文件: - 日期:2018-10-30 - 文件名:ACS_10_5YR_DP02.zip,大小:440607字节 - 文件名:ACS_11_5YR_DP02.zip,大小:441430字节 - 文件名:ACS_12_5YR_DP02.zip,大小:463884字节 - 文件名:ACS_13_5YR_DP02.zip,大小:466191字节 - 文件名:ACS_14_5YR_DP02.zip,大小:465691字节 - 文件名:ACS_15_5YR_DP02.zip,大小:466532字节 - 文件名:ACS_16_5YR_DP02.zip,大小:466758字节 - 日期:2019-01-04 - 文件名:MCM_NFLIS_Data.xlsx,大小:1267410字节
  • 心电
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    心电智能竞赛初赛数据集包含丰富的心电图信号样本及标注信息,旨在促进心电疾病诊断算法的研发与优化。 首届中国心电智能大赛初赛数据集已发布。官方报名网站为:http://mdi.ids.tsinghua.edu.cn 去掉链接后: 首届中国心电智能大赛初赛数据集已发布,可通过大赛官方网站进行了解和报名。
  • 全球-
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    本数据集为全球数据智能竞赛官方发布资源,包含丰富多元的数据类型与场景,旨在挑战参赛者挖掘数据价值、构建高效模型的能力。 标题“全球数据智能大赛-数据集”表明这是一个与数据分析竞赛相关的项目,其中包含的数据可能用于预测或挖掘某种模式。描述中的“广西 天气 分析产量数据”提示我们,这个数据集特别关注中国广西地区的天气条件和农作物(可能是水稻)的产量之间的关系。这可能是为了研究气候变化对农业生产的影响,或者建立一个预测模型来帮助农业决策。 标签“数据集”表明这是一个包含多个文件的数据集合,这些文件可以是原始观测数据、预处理后的数据或用于训练和测试机器学习模型的数据。在压缩包内有两个主要的CSV文件: 1. `train_weather.csv`:该文件包含了关于天气条件的数据。通常包括日期、温度、湿度、降雨量等气象参数。 2. `train_rice.csv`:这个文件可能包含水稻产量的相关数据,如种植区域、种植和收获时间以及具体产量。 从这两个文件中可以提取以下知识点: 1. **时间序列分析**:由于涉及天气变化与农作物生长的数据,使用时间序列技术可以帮助理解随时间的变化趋势。 2. **特征工程**:原始气象参数可能需要经过处理才能更好地反映对水稻产量的影响。例如,将温度和湿度等转换为更有意义的指标。 3. **数据整合**:将两个文件中的信息结合在一起是进行深入分析的第一步。这通常涉及基于时间轴来匹配天气与产量的数据集。 4. **相关性分析**:通过统计方法探索不同气象因素对水稻产量的影响程度。 5. **回归分析**:构建模型以预测在给定的天气条件下,预期的水稻产量。可能包括考虑多个影响因子的多元回归模型。 6. **机器学习模型**:使用监督学习算法训练模型来预测未来的产量,并通过交叉验证和性能指标评估其效果。 7. **异常检测**:识别并处理数据中的异常值以避免它们对结果产生不利的影响。 8. **地理信息系统(GIS)集成**:如果数据包含地理位置信息,可以结合GIS进行空间分析,了解特定区域的天气与产量分布情况。 9. **气候影响评估**:通过数据分析来评估气候变化对未来广西地区水稻生产可能产生的影响,并为农业政策制定提供依据。 这些分析能够帮助研究人员和参赛者得出关于天气变化对广西地区水稻产量的影响结论,并提出适应策略或预警系统,以提高农业生产效率。
  • 2019安徽省大人工应用题目
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    本竞赛聚焦于安徽省内大数据和人工智能技术的应用挑战,旨在促进技术创新与实践结合,推动相关产业的发展。参赛者需解决实际问题,展示其在数据分析、机器学习及智能系统开发等方面的才能。 安徽省大数据与人工智能应用赛题2019是一场旨在推动信息技术特别是大数据和人工智能在实际应用中的创新与发展的竞赛。该赛事面向不同教育层次的学生,包括本科A组、本科B组、高职A组和高职B组,目的在于激发学生的创新能力,并提高他们在大数据处理及人工智能算法设计上的能力。 “大数据”这一概念指的是海量的、增长速度快且类型多样的信息资产,在传统数据处理应用软件中难以有效管理和分析。它涵盖了结构化数据(如数据库中的表格)、半结构化数据(如XML文档)和非结构化数据(如文本、图片、音频及视频)。大数据的核心技术包括采集、存储、处理与分析,其中Hadoop是一个重要的开源框架,用于大规模数据的处理和存储。 Hadoop由Apache软件基金会开发,提供了一个分布式文件系统(HDFS) 和一个分布式计算模型(MapReduce)。HDFS允许多台服务器上进行数据分布存储,并确保系统的容错性和高可用性;MapReduce则为这些数据提供了编程模式,将复杂任务分解成多个可以并行执行的小部分,显著提高了处理效率。 在人工智能领域中,比赛可能涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理及计算机视觉等多个子领域。其中,机器学习是让计算机通过经验自我改进的技术;常见算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。而深度学习作为机器学习的一个分支,利用多层神经网络模拟人脑的学习过程,在图像识别与语音识别等方面取得了显著成果。 自然语言处理(NLP)使计算机能够理解和生成人类语言,并广泛应用于智能客服、聊天机器人及机器翻译等领域;计算机视觉则专注于让计算机理解并解析图像和视频信息,被广泛应用在自动驾驶、人脸识别以及图像搜索等场景中。 参赛者需要利用大数据技术来处理海量的训练数据,并运用人工智能算法进行模式识别、预测分析或决策制定。他们可能会使用Python编程语言及其相关的Pandas, NumPy及Scikit-learn等库;对于深度学习,则会用到TensorFlow和Keras框架。 在实际比赛中,参赛团队需要解决具体问题,如优化交通流量、预测疾病爆发以及提高推荐系统的准确性等。这不仅考验他们的技术能力,还考察了团队协作、问题定义、数据预处理、模型选择及评估等方面的综合技能水平。 安徽省大数据与人工智能应用赛题2019为参赛者提供了一个展示自身才能并提升实践能力的平台,并推动了这两个领域在安徽乃至全国范围内的普及与发展。通过这样的比赛,我们期待更多优秀的人才投身于充满挑战和机遇的科技前沿阵地,从而促进科技进步和服务社会。
  • 2019云计算应用题库.docx
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    该文档包含2019年度云计算技术与应用竞赛的相关题目和解答,旨在帮助参赛者更好地理解和掌握云计算领域的核心知识和技术。 【云计算技术与应用大赛知识点详解】 本段落主要围绕2019年全国职业院校技能大赛中的云计算技术与应用赛题库进行解析,涉及多个关键领域的知识,包括IaaS云平台搭建、MySQL数据库管理、Keystone身份认证服务、Glance镜像服务、Nova计算服务以及Neutron网络服务的构建。下面对这些知识点进行详细说明: 1. **IaaS云平台搭建**: - 修改主机名:使用命令`hostnamectl set-hostname [hostname]`。 - 关闭防火墙:执行`systemctl stop firewalld`停止防火墙,并通过`systemctl disable firewalld`设置开机不启动。 - 设置SELinux为Permissive模式:执行命令`setenforce 0`临时更改,修改配置文件使系统默认为该模式。 2. **文件操作与挂载**: - 使用命令查询主机名和SELinux状态,如使用`hostname`和`sestatus`。 - 创建目录并挂载ISO文件,通过命令查看挂载情况及信息:执行`mkdir`, `mount`, 和 `df -h`。 3. **Yum源配置**: - 在控制节点搭建FTP服务器,并在计算节点上配置ftp.repo使用该FTP源。 - 使用`cat`命令检查配置文件的完整路径和内容。 4. **软件包安装与配置**: - 安装iaas-xiandian软件包并进行相关变量设置,分别应用于控制节点及计算节点。 5. **MySQL数据库管理**: - 运行脚本`bash iaas-install-mysql.sh`来安装服务,并使用命令记录脚本执行时间。 - 登录MySQL后查询和操作表数据:例如通过`mysql -u root -p`, `SHOW DATABASES;`, `USE mysql;`, `SHOW TABLES;`, 和 `SELECT * FROM user;`. 6. **Keystone身份认证服务**: - 安装并配置keystone,检查其用户远程访问权限。 - 使用命令查询相关表的信息:如`mysql -u root -p`和`SHOW TABLES FROM keystone;` 7. **角色、项目、用户和服务信息查询**: - 利用Keystone提供的命令来获取有关角色、项目、用户和服务的详细列表。 8. **数据库备份与大小查询**: - 备份keystone数据库为文件keystone.sql,并使用`du -sh keystone.sql`检查其大小。 9. **Glance镜像服务**: - 使用脚本安装glance,创建并列出镜像。 - 查询特定镜像信息:执行如 `glance image-list`, `glance image-show CentOS7.2`. 10. **Nova计算服务**: - 安装nova组件,并使用`nova-compute-status`和`nova service-list`命令检查虚拟机监控器状态和服务运行状况。 - 使用命令查询资源使用情况:如执行`nova hypervisor-stats` 11. **Neutron网络服务**: - 配置GRE或VLAN网络,安装并配置neutron组件。 - 列出所有网络代理程序和筛选特定信息:例如通过`neutron agent-list`, `awk {print $2}`。 这些技术点覆盖了云计算基础设施的搭建、管理和监控等多方面内容,对提升参赛者在实际操作中的技能具有重要意义。要求熟悉Linux操作系统,并掌握网络配置、数据库管理及云计算组件的安装与调试等相关知识和技巧。
  • 车辆报告
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    本技术报告详细记录并分析了在最新智能车辆竞赛中的各项技术应用与创新成果,涵盖自动驾驶、路径规划及传感器融合等领域。 第六届全国智能车竞赛的经典技术报告可供参考。
  • 报告——聚焦车视觉
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    本报告深入探讨智能车竞赛中视觉技术的应用与挑战,涵盖图像处理、目标识别及路径规划等关键领域,旨在推动智能车辆技术的发展。 智能车竞赛技术报告 智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中应用了计算机科学、现代传感技术、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性与舒适度,并提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。 全国大学生智能汽车竞赛以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨,是一项旨在促进创新的科技赛事。该比赛涵盖了控制技术、模式识别、传感技术、汽车电子电气及计算机等多学科知识,对于培养学生跨学科学习和实践能力具有积极的作用。参赛者需要在一个规定的模型车平台上使用微控制器作为核心控制模块,并增加道路传感器与电机驱动装置以及编写相应的控制程序来制造能够自主识别赛道并完成特定任务的模型汽车。 智能车竞赛技术报告的核心内容是围绕智能车辆的设计开发,特别是视觉领域的研究进展。这些先进的智能车辆结合了环境感知、规划决策和多级辅助驾驶等功能,涉及计算机科学、现代传感技术、信息融合以及通信与自动控制等跨学科知识的应用。这种综合系统旨在提高汽车的安全性及舒适度,并优化人车交互体验,成为当前全球车辆工程领域的研究热点。 全国大学生智能汽车竞赛以科技创新为导向,目的在于培养学生的综合素质和实践能力。参赛者需在一个规定的模型车上安装微控制器作为核心控制系统,增加道路传感器与电机驱动模块并编写控制程序使该模型车能够自主识别赛道及完成额外任务。比赛通常采用NXP公司的i.MX RT1064单片机作为核心控制器,并利用Openart-mini进行视觉识别工作,通过摄像头和电感来获取赛道信息。 在硬件设计方面,优化车模结构至关重要,包括调整传感器与电路模块的布局以提升车辆稳定性及适应性。软件部分常使用PID控制结合模糊PID算法以及差速控制系统实现精准转向和速度调节。动态阈值算法用于确保不同环境条件下有效识别赛道情况。 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统,支持多任务调度功能,通过快速切换任务来实现看似并行的操作效果。该系统在国内及国际上拥有广泛的社区支持与应用案例,并提供了丰富的开源资源和文档资料供开发者学习使用。 报告后续章节将详细描述车模的硬件结构设计、整体方案规划、程序策略制定、图像识别方法介绍以及RT-Thread操作系统的优势分析等内容,同时也会涵盖在制作过程中的遇到挑战及其解决方案。在整个模型汽车制造过程中不断优化前轮定位等机械细节以提高智能车辆性能及稳定性。 总之,参加此类竞赛不仅是技术上的考验,更是对学生跨学科知识应用能力和创新能力的检验。通过使用如RT-Thread这样的嵌入式操作系统,开发者可以更高效地组织和优化代码编写工作,并提升软件稳定性和功能表现。这些比赛活动有助于推动智能交通系统的发展并培养未来的工程技术人才。
  • 2019美国ABCDEF题及C题.rar
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    该文件包含2019年美国数学竞赛(USAMO)的完整题目集,特别是详细解析了C题,并附带相关数据资料。适合参赛选手和数学爱好者深入研究与练习。 2019年美赛ABCDEF题题目(附C题数据).rar
  • 2019美国C题
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    本资料包含2019年美国数学竞赛中的C题相关数据与分析,适用于参赛者、教师及数学爱好者进行研究和学习。 2019年美赛C题数据包括以下内容: - 分析证据接收的年份; - 证据被扣押所在的州; - 证据被扣押所在的县; - 表示该州的FIPS代码; - 表示该县的FIPS代码; - 组合后的州和县FIPS代码; - 在分析中识别出的物质名称; - 物质在该县中的总数(仅限于所指示的物质); - 该县所有已鉴定物质的总数量; - 同一州内所有已鉴定物质的总数量。