京公网安备 11030102010643号
这里汇总了全网的竞赛资讯和分享，页面展示比赛个数：331
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比赛开始：20200310 参赛截止：20211201 组队截止：20211201 比赛结束：20211201 |
EvalAI |
| SMP Challenge is seeking excellent research teams to provide new ways of forecasting problems and meaningfully improve people’s social lives and business scenarios. Social media popularity prediction is a massive-scale, multimodal and time-series forecasting problem that is central to various scenarios, such as online advertising, social recommendation, demand forecasting, etc. We released a large-scale Social Media Prediction Dataset (SMPD) with over 680K posts, 80K users and rich information including user profiles, images, texts, times, locations, and categories. This year the challenge will be again hosted by the joint team from multiple research organizations. Website: www.smp-challenge.com | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210821 比赛结束：20211202 |
codalab Research 参赛人数：18 |
| For this task, participants are asked to develop a system that performs lexical normalization, the conversion of non-canonical texts to ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20151115 比赛结束：20211206 |
CrowdANALYTIX Research 参赛人数：622 |
| Learning Contest For Writing Analysis Report | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210816 参赛截止：20211206 组队截止：20211206 比赛结束：20211206 |
Kaggle Featured 参赛人数：1190 参赛队伍：1010 提交次数：14123 |
| Gather the most resources and survive the night! | 奖金：10000美元 |
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比赛开始：20211018 比赛结束：20211206 |
天池 算法赛 参赛队伍：1426 |
| 云平台为了满足不同云上客户的需求，提供了一种可随时自助获取、可弹性伸缩、成本保障的云资源服务。为满足客户服务水平同时、并尽可能提高云上资源利用率、降低供应链成本，自动化、智能化的资源规划和供应链管理系统非常关键。供应链精益管理作为在互联网和云计算的场景下的新型交叉领域，是工业4.0领域的核心，在学术界和工业界都是极具挑战的命题。同时，我们可以通过赛事实现人才发现和引入，并推动产学研结合的创新技术领域的研究。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20210913 参赛截止：20211202 组队截止：20211202 比赛结束：20211209 |
Kaggle Playground 参赛人数：84 参赛队伍：78 提交次数：307 |
| Retrieve captions based on images | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211110 比赛结束：20211209 |
codalab Research 参赛人数：58 |
| AI Challenge 2021 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210929 比赛结束：20211211 |
Kesci 参赛人数：62 参赛队伍：48 提交次数：32 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20210915 参赛截止：20211225 组队截止：20211225 比赛结束：20211215 |
biendata 参赛人数：56 参赛队伍：0 |
| 奖金：80000人民币 | |
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比赛开始：20210915 参赛截止：20211115 组队截止：20211115 比赛结束：20211215 |
biendata 参赛人数：114 参赛队伍：0 |
| 奖金：120000人民币 | |
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比赛开始：20211019 参赛截止：20211215 组队截止：20211215 比赛结束：20211215 |
EvalAI |
| Audio-Visual Retrieval Track for ICVGIP 2021 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211010 参赛截止：20211215 组队截止：20211215 比赛结束：20211215 |
EvalAI |
| Network Quantization Challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211010 参赛截止：20211215 组队截止：20211215 比赛结束：20211215 |
EvalAI |
| WildLife Species Detection | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211114 参赛截止：20211214 组队截止：20211214 比赛结束：20211216 |
biendata 参赛人数：2 参赛队伍：0 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20210705 参赛截止：20211223 组队截止：20211223 比赛结束：20211223 |
EvalAI |
| Robot open-Ended Autonomous Learning 2021 challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211017 比赛结束：20211225 |
codalab Research 参赛人数：35 |
| Competition on Signature Verification in the Wild (SVW 2021) | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210207 比赛结束：20211230 |
Kesci 参赛人数：794 参赛队伍：818 提交次数：36 |
| 一段短描述 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211014 参赛截止：20211223 组队截止：20211223 比赛结束：20211230 |
Kaggle Featured 参赛人数：862 参赛队伍：763 提交次数：6816 |
| Detect single neuronal cells in microscopy images | 奖金：75000美元 |
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比赛开始：20210722 比赛结束：20211230 |
Kesci 参赛人数：17 参赛队伍：17 提交次数：6 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20200917 比赛结束：20211231 |
天池 新人赛 参赛队伍：6493 |
| 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第三场 —— 零基础入门NLP赛事之新闻文本分类，本赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类。这是一个经典文本分类问题。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200516 参赛截止：20211231 组队截止：20211231 比赛结束：20211231 |
EvalAI |
| A challenge for evaluating semantic scene understanding algorithms under various circumstances | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210113 比赛结束：20211231 |
codalab Research 参赛人数：25 |
| Evaluate New Technologies in Short Duration Scenarios | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210113 比赛结束：20211231 |
codalab Research 参赛人数：37 |
| Evaluate New Technologies in Short Duration Scenarios | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200611 比赛结束：20211231 |
codalab Research 参赛人数：124 |
| Sentiment Analysis of Dravidian Languages (Tamil, Malayalam and Kannada) in Code-Mixed Text 2021 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200619 比赛结束：20211231 |
codalab Research 参赛人数：107 |
| Offensive Language Identificaiton for Davidian Languages in Code-Mixed Text | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210701 比赛结束：20211231 |
codalab Research 参赛人数：59 |
| Train controllers to conduct a power grid for as long as possible while and alert the operator in case of ... | 奖金：13000美元 |
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比赛开始：20210720 参赛截止：20211231 组队截止：20211231 比赛结束：20211231 |
EvalAI |
| Challenge on Trajectory Prediction for Sirius-2021 Summer School | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210827 参赛截止：20211021 组队截止：20211014 比赛结束：20211231 |
DataCastle 生物 参赛人数：864 参赛队伍：703 提交次数：4690 |
| AI时代的到来，给全新的交叉学科生物计算带来了无限可能。我们以“抗体亲和力预测”场景为赛题进行算法模型开发，根据抗原和抗体的氨基酸序列预测抗体-抗原结合的亲和力数值。 | 奖金：140000人民币 |
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比赛开始：20210915 参赛截止：20211220 组队截止：20211220 比赛结束：20211231 |
biendata 参赛人数：611 参赛队伍：0 |
| 奖金：150000人民币 | |
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比赛开始：20210826 参赛截止：20211231 组队截止：20211231 比赛结束：20211231 |
AI Studio 图像目标识别 参赛人数：482 |
| 本次比赛聚焦图像目标识别技术，需要选手从图像中识别出钢铁表面的缺陷位置，并给出锚点框的坐标，同时对不同的缺陷进行分类，以期产出泛化性更好、性能更稳定的钢铁表面缺陷识别模型。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210501 比赛结束：20220101 |
codalab Research 参赛人数：74 |
| How the Human Brain Makes Sense of a World in Motion | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210501 比赛结束：20220101 |
codalab Research 参赛人数：47 |
| How the Human Brain Makes Sense of a World in Motion | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210620 比赛结束：20220101 |
codalab Research 参赛人数：6 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210923 组队截止：20220106 比赛结束：20220106 |
Kaggle Analytics 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| Help evaluate special teams performance | 奖金：100000美元 |
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比赛开始：20160510 比赛结束：20220107 |
天池 新人赛 参赛队伍：3389 |
| 穿衣搭配是服饰鞋包导购中非常重要的课题，它所延伸出的技术、算法能广泛应用到大数据营销几乎所有场景中，如搜索、推荐和营销服务。淘宝穿衣搭配算法竞赛将为参赛者提供搭配专家和达人生成的搭配组合数据，百万级别的淘宝商品的文本和图像数据，同时还将提供用户的脱敏行为数据。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210823 参赛截止：20220108 组队截止：20220108 比赛结束：20220108 |
EvalAI |
| eBay's Machine Learning Competition for Students | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210628 参赛截止：20210920 组队截止：20210920 比赛结束：20220110 |
Kaggle Featured 参赛人数：None 参赛队伍：3852 提交次数：6700 |
| Apply your data science skills to make financial markets better | 奖金：100000美元 |
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比赛开始：20210923 参赛截止：20220106 组队截止：20220106 比赛结束：20220113 |
Kaggle Research 参赛人数：2325 参赛队伍：2028 提交次数：14851 |
| Predict the popularity of shelter pet photos | 奖金：25000美元 |
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比赛开始：20211117 比赛结束：20220113 |
codalab Research 参赛人数：1 participant |
| comprising bona fide and partially fake utterances generated by manipulated the original bona fide utterances with real or synthesized audio. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211117 比赛结束：20220113 |
codalab Research 参赛人数：1 participant |
| The well known dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211117 比赛结束：20220113 |
codalab Research 参赛人数：1 participant |
| including an audio generation task and an audio fake detection task. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210310 比赛结束：20220114 |
天池 新人赛 参赛队伍：145 |
| 随着大赛场景的丰富，越来越多大赛场景对“流评测”的需求日益旺盛，也越来越多的大赛在复赛阶段采用了流评测的方法，为此我们提供了流评测练习场，帮助大家调试代码。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211001 比赛结束：20220117 |
codalab Research 参赛人数：113 |
| WSDM Cup 2022 on Cross-Market Product Recommendation. E-commerce companies often operate across markets; for instance, Amazon has expanded their operations ... | 奖金：3500美元 |
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比赛开始：20211019 参赛截止：20220128 组队截止：20220128 比赛结束：20220128 |
EvalAI |
| Classification of code samples as similar or dissimilar | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20191029 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：4514 |
| 这是为Docker学习者开设的练习场。Docker技术，有人说是“集装箱”，有人说是“盗梦空间”，有人说是“胶囊式公寓”，TA到底是什么呢？ | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20180701 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1045 |
| FashionAI Global Challenge inviting you to solve the imminent issues on the application of AI in fashion. | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20180701 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：962 |
| FashionAI Global Challenge inviting you to solve the imminent issues on the application of AI in fashion. | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20180903 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2474 |
| 在互联网世界中，图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务，社交，搜索等领域，每天都有数以亿兆级别的图像在流动传播。图片中的文字识别（OCR）在商业领域有重要的应用价值，同时也是学术界单研究热点。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20180901 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1651 |
| 在互联网世界中，图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务，社交，搜索等领域，每天都有数以亿兆级别的图像在流动传播。图片中的文字识别（OCR）在商业领域有重要的应用价值，同时也是学术界单研究热点。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20180901 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：779 |
| 在互联网世界中，图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务，社交，搜索等领域，每天都有数以亿兆级别的图像在流动传播。图片中的文字识别（OCR）在商业领域有重要的应用价值，同时也是学术界单研究热点。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20170228 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：20707 |
| 天池新人实战赛是针对数据新人开设的实战练习专场，以经典赛题作为学习场景，提供详尽入门教程，手把手教你学习数据挖掘。天池希望新人赛能成为高校备受热捧的数据实战课程，帮助更多学生掌握数据技能。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20160510 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：5312 |
| 对于一条原创博文而言,转发、评论、赞等互动行为能够体现出用户对于博文内容的兴趣程度，也是对博文进行分发控制的重要参考指标。本届赛题的任务就是根据抽样用户的原创博文在发表一周后的转发、评论、赞总数，建立博文的互动模型，并预测用户后续博文在发表一周后的互动情况。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20160510 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：8204 |
| 蚂蚁金服拥有上亿会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20160309 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：13348 |
| 天池新人实战赛是针对数据新人开设的实战练习专场，以经典赛题作为学习场景，提供详尽入门教程，手把手教你学习数据挖掘。天池希望新人赛能成为高校备受热捧的数据实战课程，帮助更多学生掌握数据技能。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200825 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1221 |
| 在信息时代的大背景下，利用数据分析来实现人格测试早已屡见不鲜。本次学习赛的目的，正是利用阿里云的机器学习平台PAI DSW来实现一个相亲战斗力检测器，在教授技术的同时也带大家层层剖析此类游戏的原理。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200820 比赛结束：20220201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1742 |
| AI时代的到来刷新了人类探索宝可梦精灵的方式：来自中国的宝可梦训练师鱼哲，通过阿里云机器学习平台PAI DSW的数据分析功能，发现了能更好更快了解宝可梦精灵的办法。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210903 比赛结束：20220201 |
codalab Research 参赛人数：13 |
| SemEval-2022 Shared task on identifying plausible clarifications in WikiHow instructions. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220125 组队截止：20220125 比赛结束：20220201 |
Kaggle Featured 参赛人数：553 参赛队伍：504 提交次数：1986 |
| Use your ML expertise to predict real crypto market data | 奖金：125000美元 |
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比赛开始：20211108 参赛截止：20220201 组队截止：20220201 比赛结束：20220201 |
EvalAI |
| Dummy challenge for AlexaPrize Team | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210719 比赛结束：20220202 |
天池 算法赛 参赛队伍：709 |
| ACM MM 2021 workshop challenge for multimodal product identification task. | 奖金：10000美元 |
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比赛开始：20200922 比赛结束：20220204 |
codalab Research 参赛人数：28 |
| Detect objects in given frames from the EPIC-Kitchens 2018 dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211108 参赛截止：20220131 组队截止：20220131 比赛结束：20220207 |
Kaggle Featured 参赛人数：281 参赛队伍：275 提交次数：1124 |
| Rank relative ratings of toxicity between comments | 奖金：50000美元 |
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比赛开始：20200826 比赛结束：20220216 |
codalab Research 参赛人数：79 |
| This is a competition to classify multimodal fake news into fine-grained categories. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20181015 比赛结束：20220227 |
天池 新人赛 参赛队伍：9993 |
| 锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。此赛题根据锅炉传感器采集的数据，预测产生的蒸汽量。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20160510 比赛结束：20220227 |
天池 新人赛 参赛队伍：5974 |
| Merchants sometimes run big promotions (e.g., discounts or cash coupons) on particular dates (e.g., Boxing-day Sales, "Black Friday" or "Double 11 (Nov 11th)" , in order to attract a large number of new buyers. Unfortunately, many of the attracted buyers are one-time deal hunters, and these promotions may have little long lasting impact on sales. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210204 比赛结束：20220228 |
天池 算法赛 参赛队伍：7429 |
| 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第五场 —— 零基础入门推荐系统之新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210407 比赛结束：20220308 |
天池 新人赛 参赛队伍：2941 |
| 赛题以数据分析为背景，要求选手使用公开的arXiv论文完成对应的数据分析操作。与之前的数据挖掘赛题不同，本次赛题不仅要求选手对数据进行建模，而且需要选手利用赛题数据完成具体的可视化分析。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210408 比赛结束：20220308 |
天池 新人赛 参赛队伍：2380 |
| 赛题以计算机视觉为背景，要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20190117 比赛结束：20220313 |
天池 新人赛 参赛队伍：7999 |
| 幸福感是一个古老而深刻的话题，是人类世代追求的方向。我们的幸福感有哪些共性，就让我们通过这个赛题一起来挖掘吧！ | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20181123 比赛结束：20220313 |
天池 新人赛 参赛队伍：2805 |
| 大赛聚焦恶意文件云检测这一问题，让云计算的数据优势通过选手的聪明才智转化为行业解决方案，让病毒木马无所遁形，让“云计算”与“安全”发生新的化学反应。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200101 比赛结束：20220324 |
codalab Research 参赛人数：31 |
| ZeroSpeech 2021 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 数据安全 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 在政府的日常管理中，无论信息化系统多完善，无论事先汇聚了多少数据在总部，都无法覆盖全部的数据采集需求，更无法满足临时性和突发性的数据采集需要。这些数据采集需求，基本都需要快速制定采集内容和采集模板，下发后由社区（村）、街道（乡镇）、区县、市、省级向中央及时逐级上报数据；数据采集完成后再快速进行数据的核对、汇总等工作。 | 奖金：30000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 智能生产 参赛人数：6 参赛队伍：6 提交次数：0 |
| 通过研究工业生产过程，发现企业生产中亟待解决的问题，使用工业智能方法、生产自动化技术和软件信息化建设手段，建立工业智能化生产厂家方案和软硬件系统，解决企业实际生产问题，从而提升企业生产效率和运营管理能力。 | 奖金：¥100000 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 环境 参赛人数：6 参赛队伍：6 提交次数：0 |
| 基础设施监控及告警分析一直是运维行业的痛点，随着云计算、物联网等技术的成熟和基础设施以上搭建的云平台、容器化平台等技术的广泛应用，通过多源多端数据采集，收集到海量、多样的告警数据，有效告警经常被噪音淹没，给运维行业提出了更高的要求。当遇到突发故障时，如何从大规模告警中找到真正故障根源并进行决策处理，是现阶段传统运维面临的一个难题。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 健康医疗 参赛人数：3 参赛队伍：3 提交次数：0 |
| 威海市围绕医疗保障事业新需求，以数据管理为基础，通过实现智能一体化，借力前沿技术，建立跨部门信息共享联动机制，同步上线医保一体化智能系统，切实提升群众就医体验。 随着大数据应用的不断成熟，威海市以医疗健康信息为基础，深度挖掘医疗健康大数据价值，为生态链中的政府管理部门、相关企业、医院以及个人等提供多样的数据服务与应用，实现医疗健康精细化管理和医疗服务健康协调发展，加快产业发展，实现优政、惠民及多方共赢。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211104 参赛截止：20220104 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 人工智能 参赛人数：2 参赛队伍：2 提交次数：0 |
| 创新是引领发展的第一动力，实施创新驱动发展战略，推动信息技术与经济社会发展深度融合，加快建设数字中国，当前，人工智能正成为撬动新一轮技术和产业变革的重要力量，颠覆传统的思维逻辑、决策方式和管理模式，作为一种组织化力量，解构着既有的信息传播方式、主体行为习惯、社会利益格局等，重塑政府、市场和社会及其关系，犁耕形成新的政府治理生态，推动人类社会迈入网络化、社会化和智慧化的新时代，开辟社会治理新格局。基于人工智能技术的社会精细化治理将超越传统粗放式、经验化管理模式，推进人工智能是实现城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。 | 奖金：30000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 智慧城市 参赛人数：1 参赛队伍：1 提交次数：0 |
| 济宁市于2019年启动城市三维地图建设工作，现已完成济宁市任城区、高新区、兖州区共计218平方公里三维地图，整合了各部门二三维地理资源，搭建了面向政务网、互联网提供服务的济宁市时空大数据平台（http://222.175.160.234:8081）。平台作为全市二三维时空地理信息服务支撑平台和时空大数据中台，旨在为全市提供时空地图数据和应用服务，支撑济宁市“智慧城市”、“新基建”、“孪生城市”等城市重大工程建设。平台通过对重点区域进行高精实景三维采集建模，汇聚全域基础和专题时空地理数据，利用时空大数据平台发布相关数据与应用服务，为城市管理、生态环境、公安、自然资源、城市规划、应急管理、文化旅游、不动产管理等行业，提供时空数据与应用服务，助力实现精细化的城市管理新模式。 | 奖金：30000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 就业 参赛人数：4 参赛队伍：4 提交次数：0 |
| 中国有句古话叫“授人以鱼不如授人以渔”，帮助困难群体，最为有效的是对其提供就业机会，让其自食其力，以使之安居乐业。通过数据、机制的共同作用，对失业和待就业人员进行有效的在招聘岗位匹配和推荐，提高社会中困难群体就业率，切实有效解决困难群体的生活难题。就业群体重点覆盖无业可就的应届大学生、以及就业困难的各类人员，为各类就业困难人员精准提供符合能力的岗位。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 环境治理 参赛人数：13 参赛队伍：13 提交次数：0 |
| 2020年9月22日，习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话，应对气候变化《巴黎协定》代表了全球绿色低碳转型的大方向，是保护地球家园需要采取的最低限度行动，各国必须迈出决定性步伐。中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 金融 参赛人数：5 参赛队伍：5 提交次数：0 |
| 长期以来，个人、企业信用数据较难核验，而能评估企业的政务数据、企业经营数据、金融机构数据之间又存在数据孤岛现象，造成了个人、企业“想贷”，但金融机构“不敢贷、不愿贷、不能贷”。为推动解决融资难、融资贵的问题，切实缓解个人、企业与金融机构之间信息不对称这个难点、痛点问题，利用济宁市不动产、公积金、人社、医保、车辆、婚姻等企业、个人脱敏数据，对企业、个人进行信用评价画像，计算授信额度。 | 奖金：30000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 医保 参赛人数：3 参赛队伍：3 提交次数：0 |
| 随着医保大数据应用的不断成熟，以市医保大数据为基础进行创意分析，深度挖掘医保大数据价值，研究医保数据在具体应用中可实现的应用方向，为医保数据便民惠民提供支撑。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 民生 参赛人数：2 参赛队伍：2 提交次数：0 |
| 烟台市是最早进入人口老龄化社会的地市之一，具有老年人口增长快、规模大，高龄、失能老人多的特点，已进入深度老龄化阶段，养老形势面临严峻的挑战。养老机构的选择对养老生活品质的保障极为重要，但是在现实生活场景中，因为信息获取不畅，养老机构评测数据不足，老人在实际养老机构选择时面临着十分困难和尴尬的现实处境。 | 奖金：150000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 创意、民生 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 为认真贯彻落实《国务院办公厅关于印发全国深化“放管服”改革优化营商环境电视电话会议重点任务分工方案的通知》（国办发〔2020〕43号）及《山东省人民政府办公厅关于印发深化“放管服”改革优化营商环境2021年重点任务分工方案的通知》关于健全常态化的财政资金直达机制，扩大覆盖范围，优化工作流程，确保直达资金指标及时分配下达、库款及时调拨；改革创新审批方式，提高审批效率；便利企业获取各类创新资源，加强企业服务等相关要求，加快推进政府职能转变，打造市场化的一流营商环境。 山东省人民政府关于支持民营经济高质量发展的若干意见》（鲁政发〔2018〕26号）第二十六条：畅通政企沟通渠道。畅通沟通渠道，构建部门联动的协调解决机制，及时回应和解决民营企业合理诉求，提升对民营企业的服务水平。2021年5月16日济宁市人民政府印发《济宁市创新驱动高质量发展的若干政策措施》，对激发企业创新动能、引领产业创新升级、提高源头创新水平、提升区域创新活力、强化创新保障能力提出相关政策措施。 | 奖金：30000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 数字社会 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 利用数据技术，加快智慧城市建设，解决适老化问题、解决教育资源供需矛盾、解决全民健康问题，解决城市环境保护问题，助力优化营商环境，广泛招引进优质人才，城市综合管理智能化、交通执法和管理服务智能化，智慧旅游建设，智慧社区及社工服务管理建设，提升出租屋和流动人口的管理水平等。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 城市交通 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 发展公共交通是解决城市交通供需矛盾、调整交通结构的有效手段之一。随着城市化进程的加快,居民出行距离不断延长,出行需求不断增加,呈现多样性特征。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 乡村振兴 参赛人数：2 参赛队伍：2 提交次数：0 |
| 促进乡村旅游、休闲康养、农产生鲜的产业发展，促进农村闲散人员就业和新农村建设，地方特色农产品的品牌价值保护；推动教育、医疗、文化等公共资源在乡村内的优化配置。创建一批特色生态旅游示范村镇和精品线路，开启城乡融合发展和现代化建设新局面。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 数字经济 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 加强产业数字化改造，引导实体经济企业加快生产装备的数字化升级，深化生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用，加速业务数据集成共享。加快行业数字化升级，面向钢铁、石化、机械、电子信息等重点行业，制定数字化转型路线图，形成一批可复制、可推广的行业数字化转型系统解决方案，以及对上下游产业链，产业空间规划布局调整，产业行业发展前景等问题分析的大数据决策系统解决方案。打造区域制造业数字化集群，培育数据驱动的新模式，发展平台经济、共享经济、产业链金融等新业态。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 汽车工业 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 汽车工业的快速发展和汽车保有量的快速增长，给日常生活带来便利的同时对空气污染也越来越严重，影响人们的健康生活，破坏生态环境。机动车污染已成为我国空气污染的重要来源，是造成雾霾、光化学烟雾污染的重要原因。近年来机动车尾气排放已越来越受社会的关注，雾霾天气的增多。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 城市治理 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 城市空气质量问题中，机动车尾气排放是一个重要的污染来源，每天大量的机动车行驶在城市道路上，其产生的尾气在空气中留存和扩散，影响着人们的健康、生产和生活。确切地了解机动车尾气排放的规模、空间分布和时间变化，有助于交通和环境部门开展污染控制、为预防和治理城市空气污染提供科学依据。但由于城市中空气监测站点覆盖空间有限，难以全面针对性地对机动车尾气排放进行长期实时监测，目前如何获得比较精确的机动车尾气排放规模和分布仍是一个热点问题。 | 奖金：132000人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20220329 |
DataCastle 能源 参赛人数：6 参赛队伍：6 提交次数：0 |
| 随着国家“双碳”目标的提出，节能减排的理念贯彻整个社会，新能源车作为日常交通最普遍的交通工具之一，具有节能、环保等优势。伴随新能源的普及，随之而来的是如何高效的解决其充电问题。本题目从公共服务的业务需求出发，实现对城市充电桩的合理布局以及优化使用效率，为城市充电桩的规划提供评估和辅助决策参考。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20200908 比赛结束：20220331 |
天池 算法赛 新人赛 参赛队伍：916 |
| The widespread use of computer vision methods in the retail industry has sparked a new set of challenges, such as the difficult task of correctly distinguishing between a large number of products, especially when the products are quite similar. | 奖金：3000美元 |
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比赛开始：20200421 比赛结束：20220331 |
天池 新人赛 参赛队伍：13135 |
| 本次赛事是Datawhale与天池共同发起的零基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测，赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210114 比赛结束：20220331 |
天池 新人赛 参赛队伍：670 |
| 零基础入门Docker-cuda练习场赛事旨在让参赛者对Docker有个基本了解与实际应用，分为基础和进阶两个赛道，让学习者更好的进行学习。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210416 比赛结束：20220430 |
天池 新人赛 参赛队伍：2217 |
| 赛题以竞品分析为背景，通过数据的聚类，为汽车提供聚类分类。对于指定的车型，可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题，鼓励学习者利用车型数据，进行车型画像的分析，为产品的定位，竞品分析提供数据决策。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210416 比赛结束：20220430 |
天池 新人赛 参赛队伍：1052 |
| 赛题以购物篮分析为背景，要求选手对品牌的历史订单数据，挖掘频繁项集与关联规则。通过这道赛题，鼓励学习者利用订单数据，为企业提供销售策略，产品关联组合，为企业提升销量的同时，也为消费者提供更适合的商品推荐。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210416 比赛结束：20220430 |
天池 新人赛 参赛队伍：1536 |
| 赛题以网络舆情分析为背景，要求选手根据用户的评论来对品牌的议题进行数据分析与可视化。通过这道赛题来引导常用的数据可视化图表，以及数据分析方法，对感兴趣的内容进行探索性数据分析。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210628 比赛结束：20220501 |
codalab Research 参赛人数：25 |
| Tracking student programming traces and predicting their struggles in late problems. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210620 比赛结束：20220508 |
codalab Research 参赛人数：2 |
| This is a sample competition that requires a submission of Speech transcription evaluation. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210620 比赛结束：20220508 |
codalab Research 参赛人数：2 |
| This is a sample competition that requires a submission of Speech transcription evaluation. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210613 比赛结束：20220612 |
codalab Research 参赛人数：32 |
| Focused on recognizing tiny actions in videos, in conjunction with ActivityNet Workshop at CVPR 2021. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20160526 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：72031 参赛队伍：1 |
| Build a solution to automate the loan approval process for a retail bank using Machine Learning & take your first step in the Data Science World! | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20160526 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：44628 |
| Sales of a given product at a retail store can depend both on store attributes as well as product attributes. Build a data science solution to predict the same for 'Big Mart'! | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20160719 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：24459 参赛队伍：92 |
| Build a Machine Learning Model on this huge transactional data to predict the purchase amount of a given customer during Black Friday Sales! | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20161003 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：11270 参赛队伍：36 |
| Build an image classification model to identify digits using the all popular MNIST dataset and compete with the best! | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20180612 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：6904 |
| Categorise the apparels into the correct categories (Shoe, Top, Dress etc.) using just the image of the apparel | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20190128 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：7339 参赛队伍：64 |
| Are you a NLP expert? Different brands monitor their online conversations to measure the success of their product. Here is a challenge for you to predict the sentiments of tweet data of netizens. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20190128 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：14268 参赛队伍：404 |
| Can you predict which employee has a higher chance of getting promoted and help the help the organization to expedite the appraisal and promotion process? | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20190128 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：3549 参赛队伍：29 |
| Get started with your first computer vision challenge to count the number of faces in the image. Don’t panic!! if you are a complete beginner we will provide you the best resources to start your computer vision journey. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20190128 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：12740 |
| Help a food delivery business in forecasting the food demand for the upcoming weeks so that we can plan the stock of raw materials. A perfect challenge to test your time series knowledge. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20190128 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：5532 参赛队伍：90 |
| Help a StackOverflow like platform to identify the best question authors by predicting the upvote count of questions asked. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20180612 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：3499 |
| Is this joke funny? Can you predict the crowdsourced rating of a joke using the just the joke text? Take this challenge to find out! | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20170805 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：8370 |
| Can you create an AI that can automatically classify sounds from various sources such as animals, traffic, human etc? | 奖金：0Knowledge and Learning |
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比赛开始：20170712 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：22394 |
| Help out a firm Jetrail, a company that run rails and move people at a high speed to forecast passenger traffic for the next 7 months based on historical time series data. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20170602 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：7888 |
| Capture the facial features of the Indian Actors and build a model using Computer Vision and Deep Learning to detect their age. | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20180201 比赛结束：20220630 |
Analytics Vidhya 参赛人数：6072 |
| Online Judge Platforms want programmers engaged on their platform by recommending new problems to them. Build a Machine Learning model and help these platforms | 奖金：0Practice Problem |
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比赛开始：20210715 比赛结束：20220630 |
天池 新人赛 参赛队伍：2336 |
| 赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210715 比赛结束：20220630 |
天池 新人赛 参赛队伍：641 |
| 赛题以语音识别为背景，要求选手使用提供的语音数据训练模型并完成语音分类的任务。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210705 比赛结束：20220902 |
Kesci 参赛人数：129 参赛队伍：129 提交次数：312 |
| 用 R 动手学统计 2 | 奖金：0人民币 |
|
比赛开始：20210705 比赛结束：20220902 |
Kesci 参赛人数：92 参赛队伍：92 提交次数：86 |
| 用 R 动手学统计 3 | 奖金：0人民币 |
|
比赛开始：20210701 比赛结束：20220902 |
Kesci 参赛人数：232 参赛队伍：232 提交次数：501 |
| 用 R 动手学统计 1 | 奖金：0人民币 |
|
比赛开始：20210705 比赛结束：20220902 |
Kesci 参赛人数：110 参赛队伍：110 提交次数：240 |
| 用 R 动手学统计 4 | 奖金：0人民币 |
|
比赛开始：20210825 参赛截止：20220930 组队截止：20220930 比赛结束：20220930 |
biendata 参赛人数：49 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
|
比赛开始：20210825 参赛截止：20220930 组队截止：20220930 比赛结束：20220930 |
biendata 参赛人数：81 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
|
比赛开始：20210701 比赛结束：20221001 |
codalab Research 参赛人数：215 |
| ICCV 2021 Workshop: Self-supervised Learning for Next-Generation Industry-level Autonomous Driving | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20210825 参赛截止：20221031 组队截止：20221031 比赛结束：20221031 |
biendata 参赛人数：37 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
|
比赛开始：20200708 比赛结束：20221130 |
codalab Research 参赛人数：160 |
| Train controllers to conduct a power grid with various energy mixes. | 奖金：15000美元 |
|
比赛开始：20200708 比赛结束：20221130 |
codalab Research 参赛人数：262 |
| Train controllers to conduct a power grid for as long as possible while avoiding incidents. | 奖金：15000美元 |
|
比赛开始：20210731 比赛结束：20221230 |
Kesci 参赛人数：57 参赛队伍：57 提交次数：21 |
| 写项目，赢鲸币，开启你的数据分析之旅 | 奖金：0人民币 |
|
比赛开始：20210919 比赛结束：20221230 |
codalab Research 参赛人数：9 |
| Predicting gas capture ability of metal-organic frameworks (MOFs). | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20180219 组队截止：20221231 比赛结束：20221231 |
Kaggle Playground 参赛人数：13870 参赛队伍：12980 提交次数：116379 |
| Final project for "How to win a data science competition" Coursera course | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20200501 比赛结束：20221231 |
codalab Research 参赛人数：81 |
| This is the first challenge of 3D human pose estimation in the wild, including people recorded with a moving camera ... | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20201127 比赛结束：20221231 |
天池 新人赛 参赛队伍：8911 |
| 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200825 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器同传 参赛人数：375 |
| 针对机器同传质量和延时进行优化 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200825 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 文本相似度 参赛人数：1856 |
| 识别两段文本在语义上是否相似 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210802 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 信息抽取 参赛人数：1482 |
| 从非结构化自然语言文本中提取实体、关系、事件等结构化知识 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210526 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 语义解析 参赛人数：451 |
| 将用户输入的自然语言问题转成可与数据库操作的SQL查询语句 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200825 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 开放域对话 参赛人数：447 |
| 建立一个开放域的多轮对话系统，使得机器可以流畅自然地与人进行语言交互 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210420 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：166 |
| CCMT 2021 低资源语言翻译赛道，报名大赛请前往CCMT 2021官网。本比赛意在解决面向低资源语种的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20200115 比赛结束：20230101 |
codalab Research 参赛人数：1 participant |
| Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Mauris sagittis, tellus non rhoncus tempor, magna odio sagittis orci, ut vestibulum ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：13 |
| CCMT 2021 低资源语言翻译赛道，本比赛意在解决面向低资源语种的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：6 |
| 本比赛意在解决面向低资源语种（中俄）的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：5 |
| 本比赛意在解决面向低资源语种（泰中）的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：7 |
| 本比赛意在解决面向低资源语种（中泰）的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：6 |
| 本比赛意在解决面向低资源语种（越中）的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210729 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230101 |
AI Studio 机器翻译 参赛人数：10 |
| 本比赛意在解决面向低资源语种（中越）的翻译质量优化问题。 | 奖金：0 |
|
比赛开始：20200712 比赛结束：20230131 |
天池 新人赛 参赛队伍：4125 |
| 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第二场 —— 零基础入门CV赛事之街景字符识别，赛题以计算机视觉中字符识别为背景，要求选手预测真实场景下的字符识别，这是一个典型的字符识别问题。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211102 参赛截止：20220114 组队截止：20220114 比赛结束：20230329 |
DataCastle 行为预测 参赛人数：1 参赛队伍：1 提交次数：0 |
| 随着潍坊市经济的迅速发展，机动车保有量不断攀升，“停车难”日益成为困扰城市发展和管理的热点难点问题，也是群众急盼解决的烦心事。充分利用物联网、大数据等信息化手段，开发限时免费停车服务及应用，尽可能地把城市空间还给百姓，对有效缓解停车供需矛盾、全面提升城市精细化管理水平，具有重要现实意义。 | 奖金：130000人民币 |
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比赛开始：20210201 比赛结束：20230601 |
codalab Research 参赛人数：10 |
| Face Detection in the Low-Light Condition for track1.2 challenge, UG2+ workshop, CVPR 2021 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210630 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20230630 |
AI Studio 阅读理解 参赛人数：554 |
| 让机器阅读文本然后回答和阅读内容相关的问题， 阅读理解旨在使机器具备理解自然语言的能力 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210412 比赛结束：20230923 |
codalab Research 参赛人数：114 |
| Organized by Qingyong Hu (University of Oxford) | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201231 比赛结束：20231231 |
codalab Research 参赛人数：20 |
| ICDAR 2021 Official Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200420 比赛结束：20250331 |
codalab Research 参赛人数：186 |
| Train controlers to conduct a power grid for as long as possible while avoiding incidents. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200421 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 房地产 参赛人数：1075 参赛队伍：1011 提交次数：3400 |
| 给定房屋租金价格的各个影响因素数据，建立模型预测国内某城市房屋的租金价格。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200421 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 征信 训练赛 风控 参赛人数：496 参赛队伍：439 提交次数：688 |
| 建立分类模型，识别有失信记录的企业。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200417 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 文本 机器学习 参赛人数：330 参赛队伍：320 提交次数：239 |
| 给定电影评论文本信息，建立分类模型，判断网站评论数据中的情感类别。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200417 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 分类 机器学习 参赛人数：169 参赛队伍：162 提交次数：202 |
| 给定若干个二元化表示的灰度图，建立分类模型，判断该灰度图显示什么数字。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200421 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 影视 推荐系统 参赛人数：262 参赛队伍：243 提交次数：77 |
| 给定用户对商品的评分信息，建立分类模型，预测电商中用户对于商品的评分，从而为用户推荐电影。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200421 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 分类 机器学习 参赛人数：420 参赛队伍：390 提交次数：930 |
| 给定企业客户信息，建立分类模型，判断企业客户是否会流失。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200422 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 金融 机器学习 参赛人数：430 参赛队伍：382 提交次数：424 |
| 给定银行用户信息，建立分类模型，预测银行用户的信用好坏。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200414 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 文本 机器学习 参赛人数：197 参赛队伍：194 提交次数：65 |
| 给定邮件文本信息，建立分类模型，判断哪些邮件属于垃圾邮件。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200316 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 机器学习 参赛人数：505 参赛队伍：441 提交次数：1100 |
| 给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等，建立模型预测房屋的销售价格。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200309 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 人力资源 训练赛 风控 参赛人数：606 参赛队伍：573 提交次数：1566 |
| 给定影响员工离职的因素和员工是否离职的记录，建立模型预测有可能离职的员工。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20200316 参赛截止：20250530 组队截止：20250530 比赛结束：20250530 |
DataCastle 训练赛 机器学习 环境 参赛人数：202 参赛队伍：197 提交次数：176 |
| 给定一段时间内的北京天气相关指数数据和北京PM2.5指数等，建立模型预测接下来一段时间内北京的PM2.5指数。 | 奖金：数据挖掘知识 |
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比赛开始：20210712 比赛结束：20250807 |
codalab Research 参赛人数：10 |
| Can you train a model to locate cowboy suits? This is an imbalanced cowboy suits detection problem. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210930 比赛结束：20251001 |
codalab Research 参赛人数：5 |
| GREW Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190722 比赛结束：20251009 |
codalab Research 参赛人数：38 |
| In this task objects appear being manipulated by a subject in an egocentric viewpoint. Some hand shapes and objects are ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190722 比赛结束：20251009 |
codalab Research 参赛人数：84 |
| This task builds on BigHand2.2M dataset in a similar format to HANDS 2017 challenge. Some hand shapes, articulations and ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190722 比赛结束：20251009 |
codalab Research 参赛人数：51 |
| This task builds on HO-3D dataset. Objects appear being manipulated by a subject in a 3rd person viewpoint. Some hand ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201022 比赛结束：20251225 |
天池 新人赛 参赛队伍：3197 |
| 带领参赛者利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理、数据探索与清洗、数据分析、数据可视化四部分，让参赛者对数据分析流程有个基本了解。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200401 比赛结束：20251231 |
codalab Research 参赛人数：16 |
| Automatically solving linguistic translation puzzles - a "learning from small data" challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190720 比赛结束：20251231 |
codalab Research 参赛人数：94 |
| Based on a novel dataset we propose a image demoireing challenge to promote research on this topic. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190720 比赛结束：20251231 |
codalab Research 参赛人数：189 |
| Based on a novel dataset we propose a image demoireing challenge to promote research on this topic. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：22 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：12 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：19 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：8 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：12 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：18 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：11 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：10 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：13 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20210415 参赛截止：20260415 组队截止：20260415 比赛结束：20260415 |
biendata 参赛人数：23 参赛队伍：0 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20200723 参赛截止：20290723 组队截止：20290723 比赛结束：20290723 |
EvalAI |
| Long tail object recognition. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20120725 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：1457 参赛队伍：1457 提交次数：4482 |
| Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20120928 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：14630 参赛队伍：14450 提交次数：56576 |
| Start here! Predict survival on the Titanic and get familiar with ML basics | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20160830 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：4699 参赛队伍：4493 提交次数：22114 |
| Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200103 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：261 参赛队伍：255 提交次数：593 |
| Connect your checkers in a row before your opponent! | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20191223 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：1286 参赛队伍：1222 提交次数：4340 |
| Predict which Tweets are about real disasters and which ones are not | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210322 比赛结束：20300324 |
codalab Research 参赛人数：63 |
| Organized by Biometrics and Data Pattern Analytics - BiDA Lab (UAM) | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200618 组队截止：20300603 比赛结束：20300603 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：159 参赛队伍：134 提交次数：379 |
| Getting Started with TPUs on Kaggle! | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210629 参赛截止：20300630 组队截止：20300630 比赛结束：20300630 |
biendata 参赛人数：24 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20210629 参赛截止：20300630 组队截止：20300630 比赛结束：20300630 |
biendata 参赛人数：30 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20210628 参赛截止：20300630 组队截止：20300630 比赛结束：20300630 |
biendata 参赛人数：46 参赛队伍：0 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20211006 组队截止：20300630 比赛结束：20300630 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：660 参赛队伍：618 提交次数：2541 |
| Use machine learning to predict grocery sales | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200730 组队截止：20300701 比赛结束：20300701 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：86 参赛队伍：78 提交次数：172 |
| Detecting contradiction and entailment in multilingual text using TPUs | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200828 组队截止：20300701 比赛结束：20300701 |
Kaggle Gettingstarted 参赛人数：87 参赛队伍：77 提交次数：297 |
| Use GANs to create art - will you be the next Monet? | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210716 参赛截止：20300831 组队截止：20300831 比赛结束：20300831 |
EvalAI |
| Sejong RCV Pedestrian Detection Challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 回归预测 智能算法 参赛人数：1142 参赛队伍：1078 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 目标检测 图像分类 智能算法 参赛人数：897 参赛队伍：800 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 回归预测 智能算法 参赛人数：1788 参赛队伍：1632 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 计算广告 智能算法 参赛人数：855 参赛队伍：773 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 图像分类 智能算法 参赛人数：1127 参赛队伍：1085 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 目标检测 图像分类 智能算法 参赛人数：778 参赛队伍：681 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 文本预处理 关系抽取 智能算法 参赛人数：2094 参赛队伍：2042 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain RS推荐系统 智能算法 参赛人数：238 参赛队伍：232 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 关系抽取 智能算法 参赛人数：111 参赛队伍：107 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 异常检测 智能算法 参赛人数：177 参赛队伍：174 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20190331 比赛结束：20301230 |
Kesci 参赛人数：883 参赛队伍：883 提交次数：1004 |
| 金融场景是算法落地的重要场景。本次练习赛，我们聚焦于「借贷风险评估」问题，探索机器学习细分领域——迁移学习，在金融场景的更多可能性，以及其实践落地。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210727 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20370731 |
AI Studio 情感分析 参赛人数：1115 |
| 识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200521 比赛结束：20420521 |
Kesci 参赛人数：6083 参赛队伍：5848 提交次数：15159 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20200202 参赛截止：20421009 组队截止：20421009 比赛结束：20421009 |
EvalAI |
| Build artificial agents that can hold conversations in natural, conversational language about images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200521 比赛结束：20421229 |
Kesci 参赛人数：269 参赛队伍：265 提交次数：229 |
| DataJoy® 经典赛难度较高，复刻全球经典大型数据科学赛题，卧虎藏龙； 基于图片的行人重识别，即给定一张含有某个行人的查询图片，需要在行人图像库中查找并返回所有含有该行人的其他图片。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200521 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：1174 参赛队伍：1163 提交次数：3323 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 本赛题基于员工的满意度调查与员工的基本信息和工作经历，预测员工对于公司的满意度情况。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20181225 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：3393 参赛队伍：3227 提交次数：9475 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 本赛题基于客户的结构化背景信息数据，预测客户是否有意愿订购银行的定期存款产品。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210330 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：916 参赛队伍：885 提交次数：2465 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 在本次练习赛旨在引导我们尝试建立一个模型，该模型使用某私人住宿在线服务平台上发布的房地产数据来预测住宿价格。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210519 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：235 参赛队伍：231 提交次数：325 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 在本次练习赛旨在引导我们尝试建立一个模型，该模型使用某私人住宿在线服务平台上发布的房地产数据来预测住宿价格。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210824 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：161 参赛队伍：159 提交次数：169 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 在本次练习赛旨在引导、 本次练习赛所使用数据集基于推特用户发表的推文数据集 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211010 比赛结束：20421230 |
Kesci 参赛人数：253 参赛队伍：252 提交次数：107 |
| DataJoy® 「新人赛」难度较低，定位数据科学新人，通过赛题引导大家了解数据分析的接触流程和思路。 本次练习赛所使用数据集基于某贷款用户行为数据，预测用户贷款违约。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20201015 参赛截止：20421231 组队截止：20421231 比赛结束：20421231 |
EvalAI |
| Use AI to model and discover new catalysts to address the energy challenges posed by climate change. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20180630 比赛结束：20500101 |
codalab Research 参赛人数：68 |
| This challenge is designed to push the state of the art in semantic segmentation of stuff classes. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20161205 比赛结束：20500115 |
codalab Research 参赛人数：42 |
| Detection of English Puns | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20161205 比赛结束：20500122 |
codalab Research 参赛人数：19 |
| Location of English Puns | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20161205 比赛结束：20500130 |
codalab Research 参赛人数：23 |
| Interpretation of English Puns | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20170815 比赛结束：20500401 |
codalab Research 参赛人数：118 |
| This is the submission page of the 2017 Hands in the Million Challenge on 3D Hand Pose Estimation, instructions can ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190901 比赛结束：20500914 |
codalab Research 参赛人数：216 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20170924 比赛结束：20501001 |
codalab Research 参赛人数：42 |
| This is the submission page of the 2017 Hands in the Million Challenge on 3D Hand Pose Estimation. This competition ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211101 参赛截止：20501101 组队截止：20501101 比赛结束：20501101 |
EvalAI |
| STAR, a novel situated reasoning benchmark, which consist of challenging question-answering tasks, structured situation description, and logic-grounded diagnosis via real-world video situations. Dataset Homepage (http://star.csail.mit.edu). | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190701 比赛结束：20501231 |
codalab Research 参赛人数：37 |
| Biological relation extraction from raw text. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210715 参赛截止：20230101 组队截止：20230101 比赛结束：20510731 |
AI Studio 实体链指 参赛人数：290 |
| 将中文短文本中的实体与给定知识库中对应的实体进行关联，旨在让机器对文本中知识进行理解。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20200412 比赛结束：20990101 |
codalab Research 参赛人数：44 |
| Benchmark for video-guided machine translation, aiming to translate source language into target language with video information as the additional context. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200411 比赛结束：20990101 |
codalab Research 参赛人数：56 |
| Benchmark for (multilingual) video captioning, aiming to automatically describe the activities in videos with various languages. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201101 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| Lidar segmentation challenge on the nuScenes dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200401 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| Motion forecasting on the nuScenes dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20191101 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| 3d tracking challenge on the nuScenes dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190401 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| 3d object detection challenge on the nuScenes dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210206 比赛结束：20990101 |
codalab Research 参赛人数：49 |
| Evaluation of different text clustering and summarization algorithms | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210401 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| Conversational Question Answering | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210823 参赛截止：20990101 组队截止：20990101 比赛结束：20990101 |
EvalAI |
| Panoptic segmentation and tracking challenge on the nuScenes dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20170208 参赛截止：20990301 组队截止：20990301 比赛结束：20990301 |
EvalAI |
| GQA is a new dataset that focuses on real-world compositional reasoning. The dataset contains 20M image and question pairs, each of them comes with an underlying structured representation of their semantics. The dataset is complemented with a suite of new evaluation metrics to test consistency, validity and grounding. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210210 参赛截止：20990420 组队截止：20990420 比赛结束：20990420 |
EvalAI |
| A Challenge to examine models for robust inference capabilities on commonsense axioms in text | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200901 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| A task-oriented dialogue natural language understanding challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| test | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| A challenge on CLEVRER dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200409 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Remote object grounding challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190208 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| novel object captioning at scale with extra data | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190922 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| A dataset of human-human dialogs situated in the Matterport 3D simulator. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190208 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| novel object captioning at scale | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Evidence-based Scene Text Visual Question Answering Challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Benchmark challenge for visually-grounded natural language navigation in continuous environments. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| SoccerNet-v2 | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| A new numerical commonsense reasoning probing task. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210330 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| A Question Answering Challenge for Event Forecasting with Temporal Text Data. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210330 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Argoverse Stereo Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Trajectory forecasting with complext multi-agent interactions using the AIODrive dataset | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210611 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| The FEVEROUS challenge aims to evaluate the ability of a system to verify information using unstructured and structured evidence from Wikipedia. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210601 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Benchmark challenge for localization based on visually-grounded natural language dialog. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210907 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| WebQA - An open domain question answering benchmark for multimodal knowledge retrieval and reasoning | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200615 参赛截止：20990615 组队截止：20990615 比赛结束：20990615 |
EvalAI |
| VRAI Challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210831 参赛截止：20990831 组队截止：20990831 比赛结束：20990831 |
EvalAI |
| Sejong RCV Pedestrian Detection Challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200909 参赛截止：20991201 组队截止：20991201 比赛结束：20991201 |
EvalAI |
| Argoverse 3D Detection Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190928 参赛截止：20991201 组队截止：20991201 比赛结束：20991201 |
EvalAI |
| Argoverse Motion Forecasting Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190928 参赛截止：20991201 组队截止：20991201 比赛结束：20991201 |
EvalAI |
| Argoverse 3D Tracking Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201030 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Image 参赛人数：193 |
| Create a model that detects the bounding box around a sea turtle’s face | 奖金：0 |
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比赛开始：20200716 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Unstructured NLP 参赛人数：372 |
| Analysing social media sentiment towards vaccines | 奖金：0 |
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比赛开始：20200709 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Unstructured NLP 参赛人数：316 |
| Can you create a classification algorithm to identify Swahili news articles by category? | 奖金：0 |
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比赛开始：20200703 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured Good for Beginners 参赛人数：422 |
| Can you predict air quality in cities around the world using satellite data? | 奖金：0 |
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比赛开始：20200619 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Unstructured NLP 参赛人数：296 |
| Can you identify tweets about coronavirus without using keywords? | 奖金：0 |
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比赛开始：20200605 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：208 |
| Can we infer important COVID-19 public health risk factors from outdated data? | 奖金：0 |
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比赛开始：20200501 比赛结束：20991201 |
Zindi Unstructured Image Computer Vision 参赛人数：407 |
| Can you predict whether a person in an image is wearing a face mask? #masks4all | 奖金：0 |
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比赛开始：20200209 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：201 |
| Can you use tourism survey data and ML to predict how much money a tourist will spend when visiting Tanzania? | 奖金：0 |
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比赛开始：20191119 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：1317 |
| A learning competition designed for DSN Bootcamp 2019 | 奖金：0 |
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比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Structured 参赛人数：841 |
| Help Tunisian company STEG detect fraud | 奖金：0 |
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比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Unstructured 参赛人数：248 |
| Use computer vision to classify receipts in Tunisa | 奖金：0 |
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比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：759 |
| Predict airline delays for Tunisian aviation company, Tunisair | 奖金：0 |
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比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Structured 参赛人数：825 |
| Detect tax fraud using the Ministry of Finance of Tunisia's data | 奖金：0 |
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比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Unstructured Image Computer Vision 参赛人数：493 |
| Use computer vision to detect and recognise Tunisian vehicle license plates | 奖金：0 |
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比赛开始：20190902 比赛结束：20991201 |
Zindi Unstructured Image Computer Vision 参赛人数：353 |
| Identify which images of roads in South Africa contain potholes | 奖金：0 |
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比赛开始：20190830 比赛结束：20991201 |
Zindi Unstructured Image Good for Beginners Computer Vision 参赛人数：344 |
| Create a binary classification algorithm to distinguish zebras from elephants | 奖金：0 |
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比赛开始：20190729 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured Good for Beginners 参赛人数：2624 |
| Predict who is most likely to have a bank account | 奖金：0 |
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比赛开始：20190311 比赛结束：20991201 |
Zindi Unstructured Image Computer Vision 参赛人数：180 |
| A learning competition for CMU Data Science Club and AI Saturdays Kigali in Rwanda | 奖金：0 |
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比赛开始：20181011 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：225 |
| A learning competition designed for DSN Bootcamp 2018 | 奖金：0 |
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比赛开始：20181011 比赛结束：20991201 |
Zindi Prediction Structured 参赛人数：1229 |
| A learning competition designed for DSN Bootcamp 2018 | 奖金：0 |
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比赛开始：20210905 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Image 参赛人数：30 |
| Can you identify which images have a segment of a road in them or not? | 奖金：0 |
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比赛开始：20190720 比赛结束：20991212 |
codalab Research 参赛人数：28 |
| TabFact Competition requires the model to verify whether a textual statement is supported by the evidence in the semi-structured tables. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200416 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：22 |
| Hybrid Question Answering with both Tabular and Textual Information as Evidence | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200416 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：9 |
| This task requires the model to read a table and generate sentences with logical/numeric inference | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20190720 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：62 |
| TweetQA task requires model to read a short tweet and a question and outputs a text phrase (does not need ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201023 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：2 |
| The real-world data is distributed in different forms like unstructured text and semi-structured tables. In this dataset, we challenge the ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20201023 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：11 |
| The real-world data is distributed in different forms like unstructured text and semi-structured tables. In this dataset, we challenge the ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200320 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| An autonomous navigation challenge that aims to benchmark and advance research in embodied AI. Unlike classical 'internet AI' image dataset-based challenges (e.g., ImageNet LSVRC, COCO, VQA), this is a challenge where participants upload code not predictions. The uploaded agents are evaluated in novel (unseen) environments to test for generalization. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200315 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Image Captioning with Reading Comprehension | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200312 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| A dataset to benchmark visual reasoning based on text in images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200111 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Recent progress in computer vision and natural language processing has demonstrated that lower-level tasks are much closer to being solved. We believe that the time is ripe to pursue higher-level tasks, one of which is Visual Question Answering (VQA), where the goal is to be able to understand the semantics of scenes well enough to be able to answer open-ended, free-form natural language questions (asked by humans) about images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200101 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Recent powerful pre-trained language models have achieved remarkable performance on most of the popular datasets for reading comprehension. It is time to introduce more challenging datasets to push the development of this field towards more comprehensive reasoning of text. We introduce a new Reading Comprehension dataset requiring logical reasoning (ReClor) extracted from standardized graduate admission examinations. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20181001 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| ModaNet fashion understanding challenge for each submission | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20180313 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| The first benchmark challenge for visually-grounded natural language navigation in real buildings. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210215 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| An autonomous navigation challenge that aims to benchmark and advance research in embodied AI. Unlike classical 'internet AI' image dataset-based challenges (e.g., ImageNet LSVRC, COCO, VQA), this is a challenge where participants upload code not predictions. The uploaded agents are evaluated in novel (unseen) environments to test for generalization. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210225 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：13 |
| Second stage | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210225 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Recent progress in computer vision and natural language processing has demonstrated that lower-level tasks are much closer to being solved. We believe that the time is ripe to pursue higher-level tasks, one of which is Visual Question Answering (VQA), where the goal is to be able to understand the semantics of scenes well enough to be able to answer open-ended, free-form natural language questions (asked by humans) about images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210225 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Recent progress in computer vision and natural language processing has demonstrated that lower-level tasks are much closer to being solved. We believe that the time is ripe to pursue higher-level tasks, one of which is Visual Question Answering (VQA), where the goal is to be able to understand the semantics of scenes well enough to be able to answer open-ended, free-form natural language questions (asked by humans) about images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210225 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| A dataset to benchmark visual reasoning based on text in images. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210312 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：7 |
| Evaluation of different text clustering and summarization algorithms | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200315 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Image Captioning with Reading Comprehension | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210601 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| RRC-ICText (Long Term) | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210906 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Evaluating latent variable models of the brain | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211001 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：4 |
| The official Leaderboard for ConditionalQA. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200122 参赛截止：21000622 组队截止：21000622 比赛结束：21000622 |
EvalAI |
| A natural application of computer vision is to assist blind people, whether that may be to overcome their daily visual challenges or break down their social accessibility barriers. VizWiz is proposed to empower a blind person to directly request in a natural manner what (s)he would like to know about the surrounding physical world. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200122 参赛截止：21000622 组队截止：21000622 比赛结束：21000622 |
EvalAI |
| A natural application of computer vision is to assist blind people, whether that may be to overcome their daily visual challenges or break down their social accessibility barriers. VizWiz is proposed to empower a blind person to directly request in a natural manner what (s)he would like to know about the surrounding physical world. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20180620 参赛截止：21000622 组队截止：21000622 比赛结束：21000622 |
EvalAI |
| A natural application of computer vision is to assist blind people, whether that may be to overcome their daily visual challenges or break down their social accessibility barriers. VizWiz is proposed to empower a blind person to directly request in a natural manner what (s)he would like to know about the surrounding physical world. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210121 参赛截止：21000622 组队截止：21000622 比赛结束：21000622 |
EvalAI |
| A natural application of computer vision is to assist blind people, whether that may be to overcome their daily visual challenges or break down their social accessibility barriers. VizWiz is proposed to empower a blind person to directly request in a natural manner what (s)he would like to know about the surrounding physical world. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210111 参赛截止：21000622 组队截止：21000622 比赛结束：21000622 |
EvalAI |
| A natural application of computer vision is to assist blind people, whether that may be to overcome their daily visual challenges or break down their social accessibility barriers. VizWiz is proposed to empower a blind person to directly request in a natural manner what (s)he would like to know about the surrounding physical world. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20191022 参赛截止：21001022 组队截止：21001022 比赛结束：21001022 |
EvalAI |
| A challenge of Visual Question Answering is that different people often provide different answers to the same visual question. We present a taxonomy of nine plausible reasons explaining why the answers can differ, and create two labelled datasets consisting of ∼45,000 visual questions indicating which reasons led to answer differences. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for semantic segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for instance segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for MOTS on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for panoptic segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for drivalbe area segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for object detection on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for object detection on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for semantic segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for MOT on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for drivalbe area segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for instance segmentation on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210606 参赛截止：21210606 组队截止：21210606 比赛结束：21210606 |
EvalAI |
| Evaluates algorithm for MOTS on the BDD100K dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛结束：20211215 |
AIcrowd reinforcement_learning 参赛人数：201 参赛队伍：20 提交次数：418 |
| Multi-Agent RL for Trains | 奖金：0 |
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比赛结束：20211223 |
AIcrowd classroom 参赛人数：536 参赛队伍：94 提交次数：3522 |
| Project 2: Road extraction from satellite images | 奖金：0 |
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比赛结束：20211223 |
AIcrowd classroom 参赛人数：346 参赛队伍：57 提交次数：1892 |
| Project 2: build our own text classifier system, and test its performance. | 奖金：0 |
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比赛结束：20220401 |
AIcrowd 参赛人数：110 参赛队伍：29 提交次数：431 |
| ACL-BioNLP Shared Task | 奖金：0 |
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比赛结束：20220808 |
AIcrowd 参赛人数：258 参赛队伍：28 提交次数：1603 |
| 奖金：0 | |
|
比赛结束：20450901 |
AIcrowd 参赛人数：62 参赛队伍：7 提交次数：318 |
| 奖金：0 | |
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比赛结束：21001101 |
AIcrowd 参赛人数：3007 参赛队伍：64 提交次数：291 |
| A dataset and open-ended challenge for music recommendation research | 奖金：0 |
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