XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System挑战赛
QuantumCLEF 2024：CLEF 信息检索和推荐系统量子计算挑战赛概述
摘要 量子计算 ( QC ) 是计算科学中一个新兴领域，由于其具有开创性应用的潜力，吸引了大量研究兴趣。事实上，人们相信 QC 可以通过显著减少解决问题所需的时间来彻底改变我们解决非常复杂问题的方式。尽管 QC 仍处于发展的早期阶段，但已经可以使用量子计算机解决一些问题，从而开始看到它的潜力。因此，QuantumCLEF 实验室的目标是提高人们对 QC 的认识，并开发和评估新的 QC 算法，以解决在实现信息检索 ( IR ) 和推荐系统 ( RS ) 时通常面临的挑战。此外，这个实验室为人们提供了一个接触 QC 技术的好机会，由于这些技术还处于早期发展阶段，因此通常不易获得。在本文中，我们概述了 QuantumCLEF 的第一版，该实验室专注于应用量子退火 ( QA )，一种特定的 QC 范例，来解决两个任务：IR 和 RS 系统的特征选择，以及 IR 系统的聚类。共有 26 个团队注册了该实验室，最终有 7 个团队按照实验室指南成功提交了他们的运行。由于主题新颖，我们为参与者提供了许多示例和全面的材料，以帮助他们了解 QA 的工作原理以及如何编写量子退火程序。
智能港口挑战赛从35个国家/地区获得200多个建议
Great Circle 2024 2今天在Suntec新加坡大会和展览中心。2。，运输部和可持续性部和环境部高级国务部长艾米·霍尔（Amy Khor）开幕式，作为享受的访客，以第8版的智能港口挑战赛（SPC）盛大总决赛和MarineTech创业创新展示柜为特色。超过400名参与者参加了该活动，包括本地和国际初创企业，风险资本家，研究人员以及海事社区成员。3。自2018年成立以来，Pier71™培养了140多个MarineTech初创企业3，并得到了60多个公司合作伙伴的强大网络的支持。这些初创公司已从风险投资家筹集了超过8000万新元的投资，10家初创企业在2024年筹集了近1700万新元。智能港口挑战赛的海上创新提案的创纪录数量2024 4.智能港口挑战赛全球化，今年早些时候在美国，亚洲和欧洲的主要海上枢纽中举行了八个国际路线展，将其各项扩展到海外初创企业。SPC2024吸引了35个国家初创企业的近200个提案的创纪录数量。5。28个初创企业6被选中加入为期12周的Pier71™加速程序。此结构化加速器计划有助于启动测试和验证业务
劳动力发展通讯
回顾：祝贺所有三重威胁 6 周健身挑战赛参与者！我很高兴宣布我们三重威胁挑战赛的个人和团队类别的获胜者！请和我一起祝贺个人获胜者 Kimberly Harris。CrossChicks 团队获胜者包括 Julie Cordova、Tarisha Corey、Cecile R. Fulfer、Donna Tomsic 和 Janecze Wright，他们表现出色，奉献精神十足。您的勤奋、决心和卓越技能让您脱颖而出。您在所有挑战领域都表现出非凡的才能，我们为您的成就感到无比自豪。您对卓越的承诺激励着我们所有人。下一个健身挑战赛将于 7 月 15 日开始，即 Step-It Up 挑战赛。欲了解更多信息，请单击此处
STEM 学习：先进空中机动性：橡皮筋直升机工程挑战赛学生指南
螺旋桨 无人驾驶飞行器（UAV）通常飞行高度低于 400 英尺，采用电力驱动，使用旋转螺旋桨提供升力和推力。螺旋桨尺寸因飞机大小而异。小型无人机只需要小型、相对较慢的螺旋桨，而大型空中出租车则需要更大、旋转速度更快的螺旋桨。一些大型飞机上的螺旋桨甚至能够旋转以提供像直升机叶片一样的升力或像飞机螺旋桨一样的推力。
2024年1月的净路线图到零
•项目碳挑战赛，以进一步加速我们为低碳解决方案提供的咨询团队，以试行我们的新项目碳挑战赛。这促进了最佳实践，并鼓励我们团队的所有成员挑战传统的方法，规格，过程和行为。
安永美洲社区影响报告 FY24
创业思维以及解决问题、适应性、主动性和自力更生等相关技能是雇主所寻求的几个关键特质，也是终身成功的关键。NFTE 是一个全球性非营利组织，通过为边缘化社区的年轻人提供独特的学习体验，使他们能够掌握自己的未来，从而激发他们的创业思维。作为与 NFTE 合作的一部分，安永美国赞助了一年一度的世界创新系列赛 (WSI) 挑战赛，该挑战赛旨在表彰青年创业精神和创新理念的力量。为响应联合国的一项可持续发展目标，2023-24 年安永 WSI 挑战赛要求学生“设计一种解决方案，利用人工智能 (AI) 和创业精神创建可持续、包容和和平的社区”。该挑战赛收到了 600 名学生的 200 多份参赛作品。
2020 年临床脑机接口挑战赛 (WCCI2020 上的 CBCIC)：概述、方法和结果
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 研究领域，高质量的开放数据集对于衡量新兴算法的性能至关重要。以往竞赛中现有的开放数据集主要处理健康个体的数据，而 BCI 的主要应用领域是临床领域。因此，新提出的用于增强 BCI 技术性能的算法通常仅针对健康受试者的数据集进行测试，这并不能保证它们在患者数据集上取得成功，因为患者数据集存在更多的非平稳性和改变的神经动力学，因此更具挑战性。为了部分缓解这种稀缺性，临床 BCI 挑战赛旨在提供类似于神经康复范例的开放获取中风患者丰富数据集。本次挑战赛的另一个关键特点是，与过去的许多竞赛不同，它是为受试者内和跨受试者类别的算法而设计的，因为当前 BCI 技术的一个主要重点领域是实现无校准 BCI 设计。在本文中，我们讨论了获胜算法及其在两个竞赛类别中的表现，这可能有助于为现实世界的实际应用开发可靠的 BCI 的先进算法。
从隐私到合作 | 英国皇家学会
科学资助者应建立一个由独立研究人员和大学组成的网络，致力于解决 PET 在安全、伙伴关系和透明度应用方面的挑战。他们可以让私营部门（例如云提供商和社交媒体平台）参与设计挑战，并通过国际合作制定标准、指导和监管。迄今为止，示范性项目包括由英国数据伦理与创新中心 (CDEI) 和美国白宫科技政策办公室牵头的英美 PET 奖挑战赛；由英国研究与创新局资助的数字安全设计挑战赛 14；Data.org Epiverse 挑战赛资金征集；以及法国数据保护机构关于数字健康和 GDPR 15 的沙盒。
研究文章 可解释的 AI 旨在了解三大 TADPOLE Challenge 方法在预测阿尔茨海默病诊断方面的表现
阿尔茨海默病纵向进化预测 (TADPOLE) 挑战赛是迄今为止在受试者数量、考虑的特征和挑战参与者方面最全面的挑战赛。TADPOLE 的最初目标是确定最具预测性的数据、特征和方法，以预测有患阿尔茨海默病风险的受试者的进展。 该挑战赛成功地将基于树的集成方法（例如梯度提升和随机森林）识别为预测阿尔茨海默病 (AD) 临床状况的最佳方法。然而，挑战赛的结果仅限于哪种数据处理和方法组合表现出最佳准确性；因此，很难确定方法对准确性的贡献。所有挑战赛参与者方法都全局地量化了特征重要性。此外，TADPOLE 提供了一般性的答案，重点是提高性能，而忽略了可解释性等重要问题。本研究的目的是深入探索 TADPOLE Challenge 前三大方法的模型，以在共同框架内进行公平比较。此外，对于这些模型，研究了对 AD 临床状况预后最有意义的特征，并量化了每个特征对方法准确性的贡献。我们对这些方法为何能达到如此准确性提供了合理的解释，并研究了这些方法是否使用与临床知识一致的信息。最后，我们通过分析 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 值来解决这些问题，这种技术最近在可解释人工智能 (XAI) 领域引起了越来越多的关注。
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。