• <thead id="mkpdwj"><sup id="mkpdwj"><address id="mkpdwj"><dd id="mkpdwj"><style id="mkpdwj"></style></dd></address></sup><address id="mkpdwj"><dd id="mkpdwj"><style id="mkpdwj"></style></dd></address></thead>

      1. <span id="mkpdwj"><tbody id="mkpdwj"><small id="mkpdwj"></small></tbody></span>
        <kbd id="mkpdwj"></kbd>

        <abbr id="mkpdwj"><big id="mkpdwj"><dir id="mkpdwj"></dir></big></abbr>

      2. <style id="mkpdwj"></style>
      3. <dfn id="mkpdwj"><noscript id="mkpdwj"><tfoot id="mkpdwj"><li id="mkpdwj"></li></tfoot></noscript></dfn>
        <tbody id="mkpdwj"></tbody><tbody id="mkpdwj"></tbody>

        朱立南:不追求阶段性退出,希望投出伟大企业

        66科技网

        2018年12月09日 12:00

        其中,商业组冠军1名,奖金30万,算法组冠军共4名,每名获得30万奖金。除奖金外,获胜团队有望对接到相应的投资。

        值得一提的是,本次JDD大赛中一道关于“猪脸识别”的赛题,真是别具一格,来看看这具体是一道怎样的别致赛题:

        说到“猪脸识别”,还要从一个故事引入。话说,家住北京周边的养猪专业户老张最近遇到了一个难题,经过多年的辛苦劳动以及经营,他家的养猪场规模也是越来越大,猪的数量从原来的几头发展到现在的上百头。

        看着这么多的肥猪,老张心里美滋滋。可是伴随着猪对的数量增长,让人发愁的事情也随之而来。这些猪的体型都很相近,老张想要清晰的分辨出每头猪变得越来越困难。

        要分辩不同的人,有人脸识别;同理,要认清不同的猪,就整个猪脸识别呗!(猪也是这么想的)

        在 JDD-2017 京东金融全球数据探索者大会上,国际人工智能联合会理事会主席、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强对于“猪脸识别”是这么看的,“首先我们可以获取大量数据,而不用担心隐私问题,我们想猪可能不太关心隐私。此外,这涉及到一个活体识别的问题,背后确实存在一个商业场景的问题。”

        杨强提到,AI 能轻松地帮他鉴别出,不同的猪只在养殖过程中的各种活动,于是,老张能看到这个猪是不是活跃,是不是萎靡,如果是一只非常不爱动的猪,就可以在一定程度上对它的健康作决策,继而保险就可以做出相关预测。

        再者,消费者可能喜欢不同类型的猪肉,这又是对猪的鉴别衍生出的个别化需求。

        别看它就是一只猪,这其中可既有深度学习的应用,又有商业应用,既有趣,又极有未来潜力。

        11.06-11.20——报名。参赛选手通过「JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛」官网(http://jddjr.jd.com/)进行报名,报名成功后即可进入选拔赛。

        12.15-12.17——总决赛。16名进入总决赛的选手线下封闭48小时(通过相关材料、数据的提交以及现场展示等环节,分数由评委打分综合决定,选出冠亚季军, H5投票现场截止,投票最高者获得最具网络人气奖。)

        总决赛——由评委根据demo和BP打分排名,打分标准为技术(20%)、创新性(30%)、商业价值(20%)、潜在市场(20%)、现场表现(10%)

        本赛题需要参赛者设计一个算法,能够通过猪的照片来正确的辨别每一头猪的身份。训练数据训练数据包含30头猪的视频素材,每头猪对应一个文件,时长约1分钟,文件名即为猪的编号。参赛者需自行决定如何从视频中获取图像数据。

          中国传媒大学研究生徐婷去南京面试的时候,申请了南京市的面试补贴和青年人才驿站,不仅补贴了1000元,还免费住了3天青年公寓。她很高兴,“这个政策降低了面试的经济成本,减少了后顾之忧。”作为一名湖南人,她想回南方工作,但在北京招聘的南方企业不多,经常要千里迢迢跑到当地应聘,时间成本和交通成本都很高,她希望能加强这方面的补贴力度。

        根据参赛者提交的图片分类概率,按如下公式计算得到分数,其中N为测试图片的数量,M为分类的数量,pij 为预测图像i是第j头猪的概率,为防止出现计算异常,计算时会将p替换为max(min(p,1-10-15),10-15),yij 为图像i的真实分类,即如果图像i是第j头猪,则y=1,否则y=0:提交要求提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含三列:图片号(id),猪的类别(pig_id),分类概率,必须包含测试集中每张图片属于每个分类的概率。

        通常来说,开展信贷业务不仅需要评估客户的风险水平,还需要对客户的借款需求进行预测,做好资金额度与需求的匹配才能提高资金利用率,降低成本并增加收益,因此预测用户的信贷需求是金条产品运营的核心问题之一。

        该赛题需要通过竞赛数据中的用户基本信息、在移动端的行为数据、购物记录和历史借贷信息来建立预测模型,对未来一个月内用户的借款总金额进行预测。

        其中包含了各种维度的序列数据、品类交易数据,参赛者可以采用各种类型的数据预处理算法、模型融合等技术来解决信贷需求这个关键的商业问题。

          “这几年交通发展得好。我们村距离高速入口和高铁站都很近。我看成!”

          大家你一言我一语。最后商定,面向游客推出“板果”“乌佬果”“龙游粽”等当地特色小吃,与花草种植产业一道成为村庄未来发展的产业支撑。

        要求提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:用户id(uid),预测的总借贷金额,其中用户id必须唯一,必须包含训练集中的全部用户。

        对店铺销量进行预测是“京小贷”业务信用评估的关键环节之一,只有准确的预估店铺未来的销量,才能合理的设定贷款额度,提高资金利用率。

        该赛题需要对店铺开展贷款业务需要定期测量和跟踪经营状况,对店铺销量进行预测是其中的关键环节之一,只有这样才能准确的评估其资金需求并设定合理的贷款额度。

        通过竞赛数据中店铺过往的销售记录,商品信息,商品评价,以及广告费用等信息来建立预测模型,预测店铺未来90天内的销售额。

        训练数据包含2017-04-30日之前270天之内若干店铺的每日订单量、销售额、顾客数、评价数、广告费用等数据,下架时间在2017-04-30之后或者未下架的商品数据,以及这些店铺2016年6月-2017年1月每月末后90天内的销售额,同时需要对每个店铺(训练数据中涉及的全部店铺id)在2017-04-30之后90天内的总销售额进行预测。

        提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:店铺id(shop_id),预测销量,其中店铺id必须唯一,必须包含全部店铺。

        大数据风控引擎会对用户登录后进行的每一笔交易进行评判,自动对疑似有风险的交易进行拦截操作。

        需要做到能够在常用的分类算法基础上,构建针对登录行为识别的、有业务可解释性的模型,对账户的登录行为进行评判。

        训练数据包括2015年1月1日至6月30日的用户登录信息以及该时段内这些用户的交易风险标志,由于用户不会每次登录都发生交易,所以风险标志少于登录次数,需要自行决定如何将登录行为与交易行为进行关联。需要根据2015年7月1日至7月31日的登录行为信息,来预测这个时间段中每一笔交易的风险标志。

        提交的数据文件应为csv文本,英文逗号分隔,无BOM的utf8编码,不包含列名。文件中只包含两列:主键(rowkey),是否有风险(1表示有风险,0表示无风险),其中主键必须唯一,必须包含测试集中的全部rowkey。

        对选手来说,大量的一手的高质量数据将被贡献出来,选手们不再是空中楼阁般地比拼武艺,而是能融入实际场景,解决实际问题。而一旦能以突破性的方式解决问题,团队不仅能得到重磅奖金,更重要的是,有希望能直接获得投资。

        对于京东来说,信贷需求预测,店铺销量预测是需要升级的核心能力,把问题抛出来,在全社会的智慧中寻找最佳答案,无疑是最省事也是最省钱的方式。 如果看中了哪个团队,也可以直接投资,省去了自建团队的各种麻烦事。

        在前不久,创新工场发起的AI challenger挑战赛,搜狗拿出大量数据供选手比赛,由于比赛的数据量大,而且质量高,在选手中颇得好评。

        可以想见,由企业发起,解决实际问题的比赛,在明年还会越来越多。这是一个开放的信号:数据、资源、资金、人才、技术,一个都不能少,才能真正促进企业不断在AI的豪华军备升级中,拔得头筹。

        “智能”也许是近几年提到过最多的一个词了,以目前科学的发展,原则上我们目前引以为傲的任何技能,在未来都可能被智能机器人所复制。

        目前,中国已成为全球最受瞩目的机器人应用市场,几乎所有的制造业,都已经开始大批量地应用智能机器人。

        如此大面积的应用,离不开政府的大力推动以及那些崛起的中国机器人企业,其中不得不提的就是中国智能机器人领军企业——新松机器人

        在中国机器人企业中,新松绝对可算是中国机器人产业的“一张名片”,2000年“脱胎”于中国科学院的新松,在2007年便打破了中国机器人只有进口没有出口的局面,如今其机器人产品已经出口至20多个国家。