各研究生培养单位、各参赛同学：“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛全国总决赛时间定于2022年12月9-11日，届时将依据兰州的疫情形势确定举办形式（线上或线下）并另行通知。如有需要参赛证明的队伍，请于2022年12月9日前填写第四届参赛证明模板（附件），命名为：【队伍名】“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛参赛证明，发送至秘书处邮箱cpipcai@163.com。附件：第四届参赛证明模板中国研究生人工智能创新大赛组委会2022年11月8日

各参赛队：华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛初赛阶段评审工作已顺利结束，现将比赛相关情况公告如下：为保证大赛评审工作公平、公正，组委会从各单位推荐专家库中邀请80余位高校以及企业专家担任本届大赛初赛评审。经评审共85支队伍入围全国总决赛，其中技术创新组28支，应用创意组42支，企业赛题15支，名单见附件（排名不分先后）。初赛结果公示异议期为2022年9月30日-10月9日17:00。欢迎广大师生对入围决赛作品进行监督，如有疑问可与本届大赛组委会联系。此外，决赛拟采取线下形式，预计于11月进行，具体时间将根据属地疫情防控要求确定后另行通知。联系电话：0571-88981401电子邮箱：cpipcai@163.com技术创新组序号队长姓名作品名称所属培养单位1夏北浩儿童体育动作智能评估系统华中科技大学2鲍中运增强现实中的智能重光照系统武汉大学3张维宇用于机器人避障的单光子探测芯片研发湖南师范大学4李洪政“晶”益求精-晶圆表面缺陷在线检测与分析系统北京工业大学5李元昊非理想数据条件下大规模应用的全分离式智能垃圾桶天津大学6刘卓群基于边云协同的不良行车环境视觉感知优化驾驶辅助系统中南大学7闫星港基于机器视觉+AI的智能旋压成形方法西北工业大学8陈浩荣基于全卷积神经网络的寻优与多维度拟合压痕测量湘潭大学9马黄旭基于数据与模型协同驱动的光网络智能路由引擎北京邮电大学10张博俊算网融合智能管控技术研究团队_面向城域云边端协同网络的智能算网融合控制系统北京邮电大学11朱琪智能电动助力自行车姿态检测设计江苏大学12任天翔基于智能柔性服装的虚拟偶像动画引擎厦门大学13牟新月浑水眸鱼厦门大学14汪震宇人脸光影探索者武汉大学15郑鹏飞基于机器视觉融合深度学习的人机对弈系统南京师范大学16肖楠基于3D动态点阵的可穿戴式智能盲文摸读设备西安工业大学17李蕴哲基于脑机接口的脑卒中多阶段康复训练系统上海大学18吴超基于机器学习的船舶动力传动装备建卡管理系统江苏科技大学19黄梓轩“痛康”——基于面部表情的实时疼痛监测诊疗仪陕西科技大学20谭旋室外消毒机器人长沙理工大学21杜运本陆空机器人智能感知系统研究与设计江苏科技大学22何金铮基于扩散模型的虚拟人歌声合成浙江大学23刘俊宏图形化编程AI教学软件CodeFun华东师范大学24张承泉一种基于多尺度VisionTransformer的城市多场景下轻量级人群计数系统湖南工商大学25周永鲁棒的四足机器人步态控制和自动导航算法研究武汉大学26贾乃征面向盲人自由出行的大型室内空间手机定位导航浙江大学27刘深波便携式铝表面实时缺陷检测系统长沙理工大学28殷宇航模体发现——容错破译DNA结合密码江苏科技大学应用创意组序号队长姓名作品名称所属培养单位1冯文滨我先润了_侦查专家_复杂条件下可信身份侦查系统武汉大学2曹恺智能助取服务机器人南京工业大学3王敏多源数据脑：基于多模态学习的目标画像构建和跟踪推理系统国防科技大学4李卓鹏基于神经渲染的自动驾驶仿真系统浙江大学5黄若兰基于多模态数据分析的胎儿肺发育智能辅助诊断系统电子科技大学6章梦达基于AI技术的乳腺影像组学诊断结构化报告系统杭州电子科技大学7许惠婷面向自动驾驶的大场景感知算法浙江大学8叶彪基于深度学习的软件源代码漏洞挖掘与检测武汉科技大学9万旭基于强化学习模型的新型电力系统鲁棒性与安全性研究浙江大学10王建清Smile智慧口腔-口腔医疗AI先驱者上海外国语大学11李守坤儿童健康智慧评估引领者西安邮电大学12沈黄荟基于条件生成对抗网络(cDCGAN)和灌注导向优化算法的异质微血管树的构建浙江工业大学13卢昕宇基于AI嵌入式的智能农用灭虫诱杀系统武汉理工大学14刘天驰面向智慧工厂的关键安装工序在线视频检测系统南京工业大学15汪璠基于深度语义信息融合的的校园内学生危险行为全方位智能预警系统武汉大学16丁世宇如来佛组队_面向术中骨整复的超声智能导航系统哈尔滨工程大学17曹铭洲番茄采摘机器人浙江工业大学18李伟未来战士——面向单兵作战的视觉辅助交互系统国防科技大学19刘珂SmartTitle:问题帖标题智能生成助手南通大学20曾杨面向管制运行场景的相似性识别与决策支持工具南京航空航天大学21周凌峰智慧医疗——胸部X光片辅助诊断管理系统武汉理工大学22沈维杰智慧胃癌影像识别与诊断生成系统江苏大学23廖锦锐AI赋能低空域全自主精准降落及智能换电系统五邑大学24徐瑞多中心肺部疾病智能诊断武汉大学25冉钦豪球场智能服务机器人重庆大学26黄林国基于MobelNetV3-NNconv5网络加速的裸眼全息系统西安电子科技大学27戚忠淼互联网+众包智能垃圾分类生态系统宁波大学28刘波食管癌前病变智能识别及大数据处理平台西南科技大学29曹大虎基于深度学习的机器人智能磨抛技术研究湖南科技大学30任伟居家守护者——“一键式”全智能轮椅陕西科技大学31周裕林司智宝——基于人工智能的司法辅助平台贵州大学32吴丹基于多任务学习和特征融合的轮胎缺陷检测系统西南石油大学33吴苹“智慧岩心”—地层岩石智能处理分析系统西南石油大学34张妍妍基于RTK技术的智能灌溉排水机器人郑州轻工业大学35张志强基于人工智能和大图计算的多方安全态势感知系统广州大学36朱昊冉“AI助教”——中小学作文智能评分系统湖南工商大学37刘冰洁地理智能引擎南京师范大学38刘承鑫AI赋能海事巡逻华中科技大学39李浩泽智能道口管理系统哈尔滨工程大学40肖雯基于机器学习的新生儿遗传代谢病智能辅助诊断系统长江大学41唐家阳基于深度学习的薹用白菜分割方法西北农林科技大学42黄禹睿基于从局部到全局感受野的视频拆条南京理工大学企业赛题组序号赛题名称队长姓名作品名称所属培养单位1华为赛题一：微服务架构应用的故障演练数字化张泽锟MicroIRC：一种面向云原生系统的异常检测与根因定位方法武汉大学2华为赛题二：面向口语的NL2SQL语义解析算法杜鲲鹏联合语义槽填充、聚集函数识别和语义成分匹配的NL2SQL双模型云南大学3华为赛题四：预训练中的数据选取王逸浩Megatron_预训练中的数据选取华东师范大学4华为赛题一：微服务架构应用的故障演练数字化余广坝DDS爆破队_微服务架构应用的故障演练数字化中山大学5华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成侯俊丞智能问答中的澄清问的识别与生成电信科学技术研究院（第一研究所）6华为赛题一：微服务架构应用的故障演练数字化王京微服务架构应用的故障演练数字化上海对外经贸大学7华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成谌杨奇基于共享编码器填补多任务协同的方法西北工业大学8华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成叶瀚智能问答中的澄清问的识别与生成中国人民公安大学9华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成方文涛人在码在_智能问答中的澄清问的识别与生成湖南大学10华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成李思辉基于Transformer的澄清问识别与生成云南大学11华为赛题四：预训练中的数据选取吕皓华为赛题四兰州大学12华为赛题二：面向口语的NL2SQL语义解析算法刘国涛华为赛题二江南大学13华为赛题四：预训练中的数据选取王云璐预训练中的数据选取军事科学院14华为赛题三：智能问答中的澄清问的识别与生成项健翔基于语言模型的智能问答中澄清问的识别与生成苏州大学15华为赛题四：预训练中的数据选取曹硕基于N-gram基本语义单元的预训练数据选取兰州大学

各有关单位：中国研究生人工智能创新大赛是“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一，为提前做好大赛承办衔接工作，现公开征集2023年第五届中国研究生人工智能创新大赛承办单位，并将有关事项说明如下：一、大赛背景“中国研究生人工智能创新大赛”（以下简称“大赛”，英文名称：ChinaGraduateAIInnovationCompetition）由教育部学位管理与研究生教育司指导、中国学位与研究生教育学会和中国科协青少年科技中心主办。大赛以“AI赋能、创新引领”为理念，围绕新一代人工智能创新主题，引领未来的战略性技术，激发研究生创新意识，提高研究生创新和实践能力，着力培养创新型、复合型、应用型高端人才，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。大赛的目标是联合多方力量，努力把大赛办成在研究生群体、硏究生培养单位和社会中有较大影响力，被国内外研究生培养单位和企业行业广泛认可的高层次、全国性重要赛事，逐步实现与同类型高水平国际赛事接轨。二、申办基本条件研究生培养单位、地方产业园区及企业均可申报承办赛事。申报承办单位应满足如下基本条件：(一)申办意愿强烈，遵循大赛理念，遵守大赛制度;(二)具有组织保障能力。能够满足举办赛事所需的场地、网络等硬件需求，同时具备有工作人员和志愿者的人力基础;(三)研究生培养单位相关学科基础良好，学生参赛规模大，获奖成果多，同等条件下，已取得优秀组织奖的研究生培养单位优先;(四)属地产业园区有赛事主题相关领域的产业基础，企业从事赛事主题相关领域的生产和应用;(五)能够自筹或自主面向社会筹集办赛经费;(六)取得属地政府部门支持的单位优先。三、申请方式请拟申办第五届中国研究生人工智能创新大赛的单位，撰写赛事承办申报书并加盖单位公章，递送至大赛秘书处邮箱。申报书内容应包含：申办单位基础情况、场地设施及人力财力保障情况、各级各类赛事承办经验、筹集办赛经费能力，申办主题赛事相关领域学科建设情况，重点论述与主题赛事学科群的现状和特色，产教融合企业资源等。有地方政府支持的，另附政府公函或证明材料。四、秘书处联系方式联系人：滕如萍联系电话：0571-88981401；19883104469单位：浙江大学电子邮箱：cpipcai@163.com通讯地址：浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号浙江大学研究生综合教育楼803办公室，邮编310058。附件1：第五届中国研究生人工智能创新大赛承办申报书中国研究生人工智能创新大赛组委会秘书处2022年8月5日

鉴于近期疫情形势复杂，也为了使参赛选手有更多时间完善作品、提高作品质量，经大赛组委会研究决定，原定于7月27日的“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛作品提交时间延长至8月28日（周日），所有参赛团队有效作品以8月28日23:59之前最后一次提交的为准。全国总决赛时间将另行通知。请各研究生培养单位及时审核本校参赛选手报名参赛资格，为参赛选手提供服务和保障。请广大参赛选手抓紧时间备战，按时提交高质量的作品。大赛官网：https://cpipc.acge.org.cn/组委会秘书处联系方式：滕如萍，联系方式：0571-88981401,电子邮箱：cpipcai@163.com。通讯地址：浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号浙江大学研究生综合教育楼803办公室，邮编310058。赛事承办单位联系方式：陈美臻，联系电话：0931-8912435，邮箱：cpipcai@lzu.edu.cn。通讯地址：甘肃省兰州市城关区天水南路222号信息科学与工程学院，邮编：730000。为方便各培养单位组织人员、指导教师以及参赛选手之间的沟通与联系，欢迎加入QQ群交流。组织人员、指导教师QQ群聊号码：878948462，群聊二维码：（培养单位组织人员、指导教师群）参赛选手QQ群聊号码：337189915，群聊二维码：（参赛选手群）中国研究生人工智能创新大赛组委会秘书处2022年7月26日

各研究生培养单位、各参赛同学：受近期疫情防控的影响，大赛秘书处与承办方讨论后决定延长“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛报名时间至7月20日，作品提交时间至7月27日，后续赛程顺延。考虑到各研究生培养单位资格审核时间，建议同学们尽快完成大赛报名，并请各研究生培养单位及时审核报名参赛资格，资格审核通过后方可提交作品。大赛赛程时间安排：时间内容4月22日-7月20日大赛报名4月22日-7月27日作品提交7月28日-9月2日初赛评审与晋级结果发布10月13日-10月16日决赛评审大赛官网：https://cpipc.acge.org.cn/秘书处联系方式：滕如萍、鲍雨欣，联系方式：0571-88981401,电子邮箱：cpipcai@163.com。通讯地址：浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号浙江大学研究生综合教育楼803办公室，邮编310058。承办单位联系方式：陈美臻，联系电话：0931-8912435，邮箱：cpipcai@lzu.edu.cn。通讯地址：甘肃省兰州市城关区天水南路222号信息科学与工程学院，邮编：730000。为方便各培养单位组织人员、指导教师以及参赛选手之间的沟通与联系，欢迎加入QQ群交流。组织人员、指导教师QQ群聊号码：878948462，群聊二维码：（培养单位组织人员、指导教师群）参赛选手QQ群聊号码：337189915，群聊二维码：（参赛选手群）中国研究生人工智能创新大赛组委会秘书处

华为云开发者大赛平台是基于华为云服务，面向开发者开放的一站式赛事平台，平台包括：竞赛充电站：覆盖鲲鹏、人工智能、IoT物联网、云计算、云原生、大数据等数十个由华为技术专家打造技术专题学习课程，帮助开发者学习云计算知识、快速技能提升。大赛列表：提供软件开发、人工智能、鲲鹏、软件精英挑战赛、黑客松等不同主题的开发者大赛，可以与全球开发者竞逐比分，挑战排名。大赛技术圈：为开发者提供的交流共享、多维提升的学习赋能园地。“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛已同步上线华为云开发者大赛平台，并将为选手提供赛事介绍、赛题解析、学习材料等相关赛事材料及福利，参赛选手可以前往“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛_华为云大赛平台(huaweicloud.com)查看、学习。第四届中国研究生人工智能创新大赛组委会2022年5月

各研究生培养单位：“中国研究生人工智能创新大赛”（以下简称“大赛”，英文名称：ChinaGraduateAIInnovationCompetition）是“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一。大赛以“AI赋能、创新引领”为理念，围绕新一代人工智能创新主题，引领未来的战略性技术，激发研究生创新意识，提高研究生创新和实践能力，着力培养创新型、复合型、应用型高端人才，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。大赛秘书处设于浙江大学，2022年第四届中国研究生人工智能创新大赛由兰州大学承办。根据中国学位与研究生教育学会文〔2022〕24号《关于举办2022年中国研究生创新实践系列大赛的函》相关要求，现将本届大赛有关情况通知如下：一、大赛名称“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛二、组织单位1.指导单位教育部学位管理与研究生教育司2.主办单位中国学位与研究生教育学会中国科协青少年科技中心3.组织委员会由主办单位、相关产业联盟和部分研究生培养单位共同组成4.本届大赛承办单位兰州大学5.赞助单位华为技术有限公司6.支持单位甘肃省教育信息化学会三、大赛主题及参赛作品本届大赛主题为：AI赋能、融合创新。本届大赛将秉承“创新”原则，将大赛的特色定位在“前沿领域”和“深入探索”两个方面。参赛作品须围绕新一代人工智能相关技术探索和设计有明确场景驱动的应用创新方案，如人工智能技术在教育、医疗、金融、环保、法律和设计等行业领域的深度应用。大赛采用开放赛题和企业赛题相结合方式。开放赛题分为技术创新与应用创意两个类别，技术创新类强调软硬件结合，以可展示原型系统作为核心评审考察点；应用创意类强调重大领域场景，以技术可行性和应用落地价值作为重要评审考察点。企业赛题由华为技术有限公司命题，将于近期发布。每支参赛队伍可根据兴趣及技术能力任选一个类别参赛，同一参赛队员只允许报名参加一个类别。参赛作品应当遵循相关设计、开发指南与规范。参赛者应充分发挥创新能力，自由探索应用场景并自行获取相关数据，最终提交具有原创性并能展示其应用潜力的参赛作品。四、参赛对象及方式1.参赛对象：凡具有正式学籍的研究生、已获得读研资格的本科生及本研贯通培养的学生有资格参赛。参赛选手所在研究生培养单位负责审核报名参赛资格。大赛组委会秘书处单位具有对参赛人员资格进行抽查的权利。2.参赛方式：参赛形式可以是个人或团队形式，且每人只能参加一支队伍。以团队形式参赛的队伍，每队最多不超过4人，其中在读研究生比例不低于50%，队长必须为在读研究生，且队员分工明确。允许跨校、跨年级、跨专业组队，以作品第一作者所在单位为参赛单位。参赛团队和选手可申报指导教师，每个团队最多可申报2名指导教师，以申报顺序排序。五、作品提交要求大赛分为初赛和决赛二个阶段，在各阶段，参赛队伍须按照要求按时、合规地提交参赛作品。团队名称、提交的作品材料中不得体现学校、学院或导师等影响比赛公平的信息。团队信息以初赛报名信息为准，一旦通过资格审查整个大赛期间不得更改团队成员、指导老师信息。初赛：1）参赛者须根据模板提交参赛作品简介（无模板，300字以内）、项目文档（基于模板完成项目内容的详细阐述）、项目视频（团队和项目的充分展现）、其他可选辅佐材料（技术可行性、产品尽调等项目相关内容）。2）此外，本次大赛鼓励原创性工作，希望作品的核心创意和主要开发过程是在大赛期间独立完成。决赛：参赛者须通过汇报和展示的形式，全方位呈现作品开发流程、技术概要和潜在应用，具体安排以正式通知为准。六、赛程安排1.大赛通知发布时间：2022年4月22日内容：大赛官网公布本届大赛参赛方式、报名须知、作品要求、奖项设置等详细信息。企业命题具体要求另行通知。2.大赛报名时间（已做调整，以最新通知为准）时间：2022年4月22日—6月20日内容：参赛团队在该日期前在大赛官网进行注册报名并接受参赛资格审核。3.作品提交时间时间：2022年4月22日—6月27日各参赛队在截止日期前按照参赛要求网上提交参赛作品，承办单位负责参赛作品收集统计和联系工作等。4.初赛评审与晋级结果发布时间：2022年6月28日—7月15日内容：参赛项目团队须在截止日期前提交初赛作品，进行大赛初赛评审。2022年7月中下旬大赛公布进入决赛团队名单。5.决赛评审时间：2022年8月25日—28日内容：进入决赛团队将接受大赛组委会聘请的国内外知名专家评审。七、奖项设置本届大赛将设一等奖（前3名设冠军、亚军、季军奖)、二等奖、三等奖和华为专项奖，此外设有优秀组织奖以及优秀指导教师奖等奖项。由大赛组委会向获奖团队或个人颁发证书和奖金。(特设立华为专项奖，授奖对象为选择华为赛题，在初赛评审中成绩排名前15的赛队，此奖可重复获奖。)一等奖10名，合计26万，其中:冠军队1名，奖金5万；亚军队1名，奖金4万；季军队1名，奖金3万；其它队7名，奖金2万。二等奖20名，每队奖金1万，合计20万。三等奖55名，获奖证书。华为专项奖15名，一等奖赛队5名，每队奖金1万元；二等奖赛队10名，每队奖金0.5万元（为重复奖），合计10万元。优秀组织奖（若干）。优秀指导教师奖（若干）。八、其他事宜1.大赛官网：https://cpipc.acge.org.cn/2.秘书处及承办单位联系方式秘书处联系方式：滕如萍、鲍雨欣，联系电话：0571-88981401，电子邮箱：cpipcai@163.com。通讯地址：浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号浙江大学研究生综合教育楼802办公室，邮编310058。承办单位联系方式：陈美臻，联系电话：0931-8912435，电子邮箱：cpipcai@lzu.edu.cn。通讯地址：甘肃省兰州市城关区天水南路222号信息科学与工程学院，邮编：7300003.为方便各培养单位组织人员、指导教师以及参赛选手之间的沟通与联系，欢迎加入QQ群交流。组织人员、指导教师QQ群聊号码：878948462，群聊二维码：（培养单位组织人员、指导教师群）参赛选手QQ群聊号码：337189915，群聊二维码：（参赛选手群）第四届中国研究生人工智能创新大赛参赛指南“华为杯”第四届中国研究生人工智能创新大赛参赛邀请函（盖章版）中国研究生人工智能创新大赛组委会2022年4月22日

一、报名及提交作品要求参赛队伍在以下赛题中任选其一进行作品创作参赛。6月20日前，在大赛官网报名，通过培养单位资格审查后，6月27日前，在官网提交参赛作品。（作品提交规范及模板见附件）大赛官网https://cpipc.acge.org.cn/cw/hp/2c9088a5696cbf370169a3f8101510bd二、大赛赛题（一）技术创新：开放题（二）应用创意：开放题（三）企业赛题：华为赛题共4个，均为华为技术有限公司从实际需求出发拟定的与智能技术密切相关的题目。属于此种选题方式的作品还可以参与华为专项奖的评奖。1.华为赛题一1.1题目名称微服务架构应用的故障演练数字化1.2题目描述随着数字化程度越来越高，分布式系统、云计算等新技术的不断发展，运维在企业中的重要性越来越高，用户和企业从质量、效率、性能、安全、成本等多维度出发关注运维。且随着企业IT系统的规模扩大、复杂度不断提高、监控数据日益增长，各类故障层出不穷，保证系统高效可靠运转的难度激增，运维需要与人工智能的能力结合，基于企业IT运维过程中产生的告警事件、黄金指标、日志、调用链等数据，利用机器学习/深度学习/数据挖掘相关技术支撑异常检测、根因定位和容量规划等场景，助力企业应用稳定、高效地运行，解决传统运维难以解决的问题，提升运维效率，为企业减少因业务不可用所带来的直接损失。现代IT系统是一个复杂系统，随着应用现代化的推进，越来越多传统单体应用转为微服务架构，微服务数量巨大，关系复杂，迭代变化快，传统运维越来越困难。该方向旨在通过各类异构多源数据的采集、感知与处理，使用多维时序分析、神经网络、机器学习、复杂系统控制论、关系图谱等技术，完成对微服务系统的异常检测、日志分析、调用链分析，和故障定位来帮助IT系统提前发现和预知风险，维持系统稳定与安全运行，在系统发生故障时，帮助运维人员快速定位及解决故障，从而保障系统的高可靠、高可用性。主要挑战:真实场景里的故障样本与正常样本相比数据量较少，有数据不平衡的问题，很多数据没有标签,也有数据噪声大，信噪比低的问题，对AI模型的开发不友好IT系统的数据形态非常多样,有结构化的监控指标数据，有半结构化的调用链数据，及非结构化的告警和日志类数据，鲁邦的AIOps模型需融合多源异构数据，从不同数据源提取特征构建。IT应用在上线前需要经过测试环节，上线后也有例行的故障演练。在测试和故障演练的过程中，通过有效的挖掘导致应用故障的失效模式，记录应用的各类数据，可以形成AI友好的完整数据集支撑后续的异常检测与根因定位模型开发，参赛者需要设计失效模式挖掘方案让故障演练更好地数字化。1.3具体要求参赛者需要部署微服务Microservices-demo[1]及配套监控系统(包括但不限于[2]、[3])采集指标数据；参赛者需要考虑用户访问模型，模拟不同的用户访问模式，利用故障注入工具(包括但不限于[4])使微服务应用出现故障，挖掘微服务应用的失效模式，常见的失效模式包括：前端负荷激增(业务量异常)、用户打开页面卡顿，用户打不开页面等失效模式，它们可能是由数据库服务不可用(连接数达到上限,数据库表被删除,数据库表过大)、底层资源容量不足等（CPU、内存利用率…）、网络阻塞等引起的；参赛者生成故障数据集，并通过案例展示该生成数据集可支撑异常检测与根因定位算法[5]-[9]的开发与验证。参赛队伍最终提交故障数据集，模型代码，方案文档与演示视频(可选),方案文档需完整描述故障演练数字化方案与AI模型训练与验证过程。生成的故障数据需要有多样性，至少覆盖3种组件与3类典型故障；异常检测与根因定位算法的评测指标可采用业界常见的评估方法，异常检测算法可采用F1-Score作为评价指标（参赛者需根据应用的访问延时与错误率等黄金指标定义异常,为数据打上标签后再验证算法准确率），根因定位算法可采用PR@k（Precisionattopk,topk个结果中包含真实根因的概率）与MAP（MeanAveragePrecision）作为评价指标,同等准确率的情况下,算法的推理时间与模型大小将作为参考评价指标。人工评委审核成绩从4个方面考核：结果复现评估，方案可行性分析，方案创新性评估，方案通用性评估；评委人员：潘乐萌，张晓，白志刚，郭毅成。1.4华为赛题一咨询专家及联系邮箱：微服务架构应用的故障演练数字化–潘乐萌-panlemeng@huawei.com1.5参考数据集AIOps-Challenge-2020-Data:https://github.com/NetManAIOps/AIOps-Challenge-2020-DataMicroRCASampleData:https://github.com/elastisys/MicroRCA/tree/master/data1.6参考文献MMicroservices-demo[1]https://github.com/microservices-demo/microservices-demoPrometheus-Monitoringsystem&timeseriesdatabase[2]https://prometheus.ioGrafana:Theopenobservabilityplatform[3]https://grafana.com/Locust-Amodernloadtestingframework[4]https://locust.ioAnomalyDetection[5]ChandolaV,BanerjeeA,KumarV.Anomalydetection:Asurvey[J].ACMcomputingsurveys(CSUR),2009,41(3):1-58.[6]ChalapathyR,ChawlaS.Deeplearningforanomalydetection:Asurvey[J].arXivpreprintarXiv:1901.03407,2019.RootCauseAnalysis[7]WuL,TordssonJ,ElmrothE,etal.Microrca:Rootcauselocalizationofperformanceissuesinmicroservices[C]//NOMS2020-2020IEEE/IFIPNetworkOperationsandManagementSymposium.IEEE,2020:1-9.[8]LinJJ,ChenP,ZhengZ.Microscope:Pinpointperformanceissueswithcausalgraphsinmicro-serviceenvironments[C]//InternationalConferenceonService-OrientedComputing.Springer,Cham,2018:3-20.[9]ChenMY,KicimanE,FratkinE,etal.Pinpoint:Problemdeterminationinlarge,dynamicinternetservices[C]//ProceedingsInternationalConferenceonDependableSystemsandNetworks.IEEE,2002:595-604.2.华为赛题二2.1题目名称面向口语的NL2SQL语义解析算法2.2题目描述语义解析技术是自然语言与企业数据之间的桥梁，为企业级数据查询的易用性、快捷性发挥着重要作用，为提高企业的数字化转型有着重大意义。当前的技术方案并非直接将自然语言转为SQL形式，而是识别出Query中的各个SQL条件成分、条件值等要素，以生成伪SQL形式。然而，自然语言的多样性限制了NL2SQL场景的能力，在实际应用过程中会存在如下问题：Query口语化（重点）。用户日常查表过程中，口语化成分较多，指代复杂，歧义性较高，如：90后员工有多少人、去年部门走了多少员工等，难以用程序规则覆盖完整，存在“长尾”问题。小样本训练能力。企业级的表格都是大宽表形式，按照主流NL2SQL或语义解析做法，需要进行标注的数据量必须涵盖所有字段，标注任务繁重，且算法能力后期难以迁移至其他企业业务场景；目前暂不涉及多表查询的需求，但单表字段较复杂，有近义词的字段，有字符不统一，有长文本字段等。2.3具体要求所提方法，必须具有“可迁移性”，不可只能解决某一个业务领域问题。可利用外部知识（如：公开数据集、自有数据知识、适当程序正则等）增强模型算法，并最终在业务测试集上进行测试，证明方法的有效性。在保证模型“可迁移性”条件下，尽量保证模型精度不下降，最终以验证集评测结果为首要标准，以方案可行性为辅助评测标准。由于此课题主要是针对SQL表字段及字段值，进行Query的语义成分解析，可能涉及实体识别、句子成分解析等技术，同时也鼓励新技术新idea创新。以SQL单表为例，单表字段“时间；产品类别；销售状态”，示例Query“2020年有多少C类产品售出？”，需要解析成以下条件（单条query所有要素识别正确加1分）：先识别此query的操作为SQL的COUNT操作，以“有多少”为依据，总共有六种操作“MAX\MIN\COUNT\AVG\SUM\NULL”，其中“NULL”为无关语料不需要做解析（other类问题）；条件值“2020年”对应时间字段的条件值，“C类产品”对应产品类别的条件值，“售出”对应销售状态的条件值；最终打榜成绩（计60%分数）。通过线下脚本计算判分取Top10进行人工评委审核，若存在并列成绩情况，可多取候选者；赛委会提供1张宽表（约20-30个字段），以及1份已标注的Query数据集，赛委会保留1份待预测数据集作为评测，结果按照约定JSON格式提交，以正确率为评判标准（单条所有要素全部正确匹配才算得分，参见2.3部分解析），最终评委组通过线下自动化脚本判分，以邮件或官网形式公布最后的打榜成绩；人工评委审核成绩（计40%分数）。评审从4个方面考核：打榜结果复现评估，方案可行性分析，方案创新性评估，方案可迁移性评估；初审评委人员：夏海荣、周宇翔、孙非凡、蒋圭峰。2.4华为赛题—咨询专家及联系邮箱面向口语的NL2SQL语义解析算法–周宇翔–zhouyuxiang4@huawei.com2.5参考数据集https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/competition/luyang/1652261863027103174.zip3.华为赛题三3.1题目名称智能问答中的澄清问的识别与生成3.2题目描述由于自然语言的复杂性和现实世界里知识的多样性，智能问答系统在部分对话场景下需要向用户发起追问，以更加准确地理解用户的真实意图。这类问题通常称为“澄清问”，旨在引导用户对其意图进行明确和细化，从而消除对话中的语义歧义和知识歧义，提高智能问答系统的效果。因此，澄清问的检测、生成和答案理解，对于智能问答系统的构建具有重要意义。具体地，该任务通常涉及澄清检测、澄清问生成以及实体预测三个子任务：1.澄清检测澄清检测任务需要考虑对话上下文，并结合问题的具体领域和所提供的知识库信息，对“当前语境下系统是否需要进行澄清问”进行判别。该任务通常可以视为二分类任务。通常而言，该任务的输入是从0到t时刻的用户及系统历史对话<U0,M0,U1,M1,...,Ut>，其中Uk为第k轮用户会话，Mk为第k轮系统会话；输出为系统对“当前是否需要进行澄清问”的预测结果，若需要进行澄清问则输出标签“1”，否则输出为“0”。例如，假设知识库中包含歌手“孙悦”和篮球运动员“孙悦”的相关知识。当用户询问“孙悦是哪一年出生的”时，由于无法直接判断用户询问的是哪一位孙悦的信息，因此需要进行澄清问；当用户询问“孙悦效力于哪个篮球队”时，结合知识信息的简单推理可以判断用户询问的是篮球运动员的信息，此时不需要进行澄清问。2.澄清问生成若澄清检测结果为真，则智能问答系统需要生成相应的澄清提问。该任务可以视为文本生成任务，其输入同样是是从0到t时刻的用户及系统历史对话<U0,M0,U1,M1,...,Ut>，其中Uk为第k轮用户会话，Mk为第k轮系统会话；输出为系统的澄清提问Q。3.实体预测在进行澄清提问后，系统需要进一步对用户的回答进行理解。该任务的输入表示为<U0,M0,U1,M1,...,Ut,Q,A>，其中Uk为第k轮用户会话，Mk为第k轮系统会话，Q为系统的澄清提问，A为用户的回答。模型需要提取出A中指向的是哪个实体。3.3具体要求根据所公布的数据集，参赛者可自由设计算法方案来比赛，但不可调用第三方外部接口。参赛选手需完成全部三个子任务。其中，每个子任务均包含single-turn和multi-turn两种类型的数据，选手应采用统一的模型处理这两类数据（即，单轮与多轮不分开评估）。赛题总分由竞赛得分（60%）和专家评分（40%）两部分组成。其中，竞赛得分部分根据选手提交的方案在测试集（包括公开测试集和非公开测试集）上的运行结果给出；专家评分由评委组对选手所提交的方案的新颖性、合理性等进行打分。因此，除结果文件外，参赛选手还需要提交模型代码（用于非公开测试集评估）和模型说明文件（用于报告模型方案以及模型在公开测试集上的结果）。3.4华为赛题—咨询专家及联系邮箱智能问答中的澄清问的识别与生成–张睿、王喆锋–zhangrui311@huawei.com、wangzhefeng@huawei.com3.5参考数据集CLAQUA数据集https://github.com/msra-nlc/MSParS_V2.03.6参考文献1.XuJ,WangY,TangD,etal.Askingclarificationquestionsinknowledge-basedquestionanswering[C]//Proceedingsofthe2019ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandthe9thInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing(EMNLP-IJCNLP).2019:1618-1629.2.ShaoT,CaiF,ChenW,etal.Self-supervisedclarificationquestiongenerationforambiguousmulti-turnconversation[J].InformationSciences,2022,587:626-641.4.华为赛题四4.1题目名称预训练中的数据选取4.2题目描述预训练大模型需要从海量数据中进行学习。对于NLP预训练来说，训练语料通常需要几十GB到几百GB，如此大规模的数据，每一个训练轮次都要消耗大量算力和时间，带来了极高的训练成本。一个已有的观察是，在海量的训练数据中往往包含一些重复或相似的数据，如果对这些数据进行精简，可以在不影响模型性能的前提下，有效地压缩数据体积。此外，由于数据来源多样，训练数据中通常也会包含一些噪声数据，这些数据对模型的训练增益不大，甚至可能带来负面影响。本赛题考虑对海量文本数据进行选取，从中剔除重复、相似以及有害的数据，从而压缩数据体积，并且尽可能不影响NLP预训练模型的性能。4.3具体要求给定10GB英文互联网数据。要求参赛者设计数据选取算法，将该数据压缩至70%，基于压缩后数据训练英文bert-base模型，训练轮次限定为3轮。训练完成后，在公开数据集SST-2、MNLI、SQuAD1.1上进行测试，根据测试集上的性能进行初筛，选出前五名进入第二阶段测试。要求参赛者提交选取算法代码、数据压缩记录、训练过程记录、测试结果截图等相关证明材料，供主办方审核。第二阶段要求前五名参赛队伍提交完整的数据选取代码，主办方使用另外的20GB英文互联网数据，基于参赛队伍的算法进行数据压缩，得到70%的压缩数据，训练英文bert-large模型，并在GLUE和SuperGLUE两个公开榜单上进行测试。根据测试性能得到最终排名。赛题输入10GB英文数据。赛题输出压缩至70%，尽可能保证预训练模型在下游任务的性能。4.4华为赛题—咨询专家及联系邮箱预训练中的数据选取–史佳欣—shijiaxin3@huawei.com4.5参考数据集预训练数据：预训练数据网址：https://huggingface.co/datasets/c4/tree/main使用gitclonehttps://huggingface.co/datasets/c4/tree/main进行下载，需要安装gitlfs。下载完成后，选取其中的c4/en/c4-train.00000-of-01024.json.gz、c4/en/c4-train.00001-of-01024.json.gz、c4/en/c4-train.00002-of-01024.json.gz、……、c4/en/c4-train.00013-of-01024.json.gz，共计14个文件，作为训练集。每个文件是一个压缩文件，解压后提取文本字段，大约735M。下游任务数据：SST-2：https://huggingface.co/datasets/SetFit/sst2/tree/mainMNLI：https://huggingface.co/datasets/SetFit/mnli/tree/mainSQuADv1.1：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/train-v1.1.json附件1：第四届中国研究生人工智能创新大赛初赛作品提交规范附件2：第四届中国研究生人工智能创新大赛项目文档模版

AI赋能、引领未来。2021年12月11日-14日，“中信银行杯”第三届中国研究生人工智能创新大赛在深圳市圆满收官。决赛期间举行了本届大赛第二次组委会会议，会议审议通过调整后的组委会名单、汇报大赛组织和决赛有关情况、审定大赛最终奖项和等级，确定第四届承办单位，并共同商讨大赛发展相关事宜。组委会副主任委员、浙江大学党委研究生工作部部长、研究生管理处处长张荣祥主持会议。主办单位代表、组委会委员、执委会代表和专委会代表共同参加了会议。根据疫情防控要求，本次组委会会议以线上形式召开。组委会副主任委员、浙江大学党委研究生工作部部长张荣祥主持会议会上，执委会副秘书长、深圳大学计算机与软件学院副院长陆克中教授汇报第三届大赛组织和决赛有关情况。第三届中国研究生人工智能创新大赛由深圳大学承办，深圳技术大学协办，并得到了中信银行、华为技术有限公司、华为鸿源云道产品团队的支持，《中国研究生》杂志提供媒体支持。本届大赛于2021年5月20日正式进入网上报名阶段，共有来自228所研究生培养单位的4770名参赛选手组成的1500余支队伍报名参赛，参赛队伍数同比增长30%，赛事规模创新高。经初赛评审，最终共85支队伍晋级总决赛。根据疫情防控要求，全国总决赛以线上线下相结合的方式举办。通过小组封闭答辩和十五强公开答辩，总决赛共评选出一等奖10项，二等奖20项，三等奖55项。经过激烈角逐，郑州大学、武汉大学和华中科技大学分别斩获冠军、亚军、季军。此外，来自19个单位的43位指导老师获优秀指导教师奖，45所研究生培养单位获评优秀组织奖。深圳大学计算机与软件学院副院长陆克中介绍大赛组织和决赛有关情况经向各单位征求第四届大赛的承办意愿，兰州大学脱颖而出。会上，兰州大学党委研究生工作部部长陈彦通做了学校相关介绍及表态发言。来自浙江大学、国防科技大学、深圳大学的历届赛事主要负责人分别从赛事宣传发动、企业协同、组织保障、疫情防控、应急预案等方面提出建议意见。经审议，最终确定兰州大学承办第四届中国研究生人工智能创新大赛。兰州大学党委研究生工作部部长陈彦通介绍兰州大学会上介绍了中国学位与研究生教育学会发布的《中国研究生创新实践系列大赛（2022年）企业合作邀请函》，来自湖南大学、四川大学、西北工业大学、南开大学和中国科学院大学的组委会委员代表分别分享了所在学校在组织动员、赛事激励机制、企业赞助等方面的参赛组织和办赛经验，并为大赛健康发展提供宝贵建议。中国学位与研究生教育学会副秘书长赵瑜老师作总结讲话中国学位与研究生教育学会副秘书长赵瑜老师作总结讲话。赵老师首先介绍了中国研究生创新实践系列大赛的办赛宗旨和赛事目标，回顾了2021年系列赛事的成就与突破，并从加强顶层设置、统筹赛事发展、争取更多政府及企业支持、多角度传播大赛品牌和优化大赛运行机制等方面展望了大赛发展前景。让我们齐心协力、抓住机遇、乘势而上、顺势而为，继续办好中国研究生人工智能创新实践大赛，努力发掘和培养起一批高水平的人工智能人才队伍和创新团队，充分发挥人工智能的“头雁”效应，使赛事成果在服务国家战略中发挥更大的作用。第三届中国研究生人工智能创新大赛第二次组委会会议中国研究生人工智能创新大赛是中国研究生创新实践系列主题赛事之一，由教育部学位管理与研究生教育司指导，由中国学位与研究生教育学会和中国科协青少年科技中心联合主办。大赛围绕立德树人，坚持“以研究生为主体，以国家战略需求为导向，以行业企业参与为支撑”的运行模式，搭建选拔和展示人工智能领域优秀创新实践作品的舞台，通过提升研究生的创造力、创新思维和创业精神，助力培养国家人工智能领域高层次创新人才。

AI赋能、引领未来。2021年12月11日-14日，“中信银行杯”第三届中国研究生人工智能创新大赛在深圳市圆满落幕。“中信银行杯”第三届中国研究生人工智能创新大赛总决赛现场第三届中国研究生人工智能创新大赛由深圳大学承办，深圳技术大学协办，并得到了中信银行、华为技术有限公司、华为鸿源云道产品团队等单位的支持，《中国研究生》杂志提供媒体支持。本届大赛于2021年5月20日正式进入网上报名阶段，共有来自228所研究生培养单位的4770名参赛选手组成的1500余支队伍报名参赛，参赛队伍数同比增长30%，赛事规模创新高。经线上评审，最终共85支队伍晋级总决赛。根据疫情防控要求，全国总决赛以线上线下相结合的方式举办。通过小组封闭答辩和十五强公开答辩，总决赛共评选出一等奖10项，二等奖20项，三等奖55项。经过激烈角逐，郑州大学《融合多源感知数据的公路病害全空间智能诊断系统》、武汉大学《基于AI和OCT的宫颈癌辅助诊断与检查报告生成》和华中科技大学《云+AI助力帕金森病诊断》分别斩获冠军、亚军、季军。此外，来自19个单位的43位指导老师获优秀指导教师奖，45所研究生培养单位获评优秀组织奖。总决赛线下及线上答辩现场12月13日下午，大赛颁奖典礼在深圳市明华国际会议中心隆重举行。颁奖典礼现场中国学位与研究生教育学会副会长、东南大学原副校长金保昇线上参加颁奖典礼并致辞。金会长指出，人工智能是引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，是经济发展的新引擎，也是社会建设的新机遇。国家发改委、教育部、财政部联合发布《关于加强经济社会发展重点领域急需学科专业建设和人才培养的指导意见》中将人工智能列入经济社会发展十大急需领域之一。举办中国研究生人工智能创新实践大赛，是主动服务国家发展战略，顺应研究生教育改革和发展的趋势，要办好中国研究生人工智能创新实践大赛，充分发挥人工智能的“头雁”效应，使赛事成果在服务国家战略中发挥更大的作用。中国学位与研究生教育学会副会长、东南大学原副校长金保昇致辞颁奖典礼上，深圳大学副校长张学记致辞。张校长对收获荣誉和奖项的老师和同学们表示热烈地祝贺，并指出“深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，科技实现自立自强，打造人才高地，需要政府、高校、科研院所、企业等社会各界多方努力，从而打通产业链、创新链与教育链、人才链，而‘研究生创新实践系列大赛’是政产学研合作的典范”。深圳大学副校长张学记致辞本届大赛冠名赞助单位中信银行深圳分行副行长张薇在致辞中表示，通过支持本届大赛，彰显了中信银行落实国家“人才强国战略”“创新驱动发展战略”的国企担当。中信银行深圳分行副行长张薇致辞中国学位与研究生教育学会副秘书长赵瑜出席了颁奖典礼，深圳大学研究生院执行院长明仲及华为技术有限公司AI平台部部长许榕俊分别致辞。同期，大赛组织举办参赛作品海报展览以及华为企业座谈。决赛作品海报展览中国研究生人工智能创新大赛是中国研究生创新实践系列主题赛事之一，由教育部学位管理与研究生教育司指导，由中国学位与研究生教育学会和中国科协青少年科技中心联合主办。大赛围绕立德树人，坚持“以研究生为主体，以国家战略需求为导向，以行业企业参与为支撑”的运行模式，搭建选拔和展示人工智能领域优秀创新实践作品的舞台，通过提升研究生的创造力、创新思维和创业精神，助力培养国家人工智能领域高层次创新人才。