京公网安备 11030102010643号|
比赛开始：20231012 参赛截止：20231208 组队截止：20231208 比赛结束：20231208 |
DataCastle 教学赛 Python 参赛人数：48 参赛队伍：48 提交次数：34 |
| 本赛题属于南开大学《Python语言程序设计》课程的一个期末赛题。本教学赛以“以赛促学、学练结合”为指导思想，旨在通过比赛形式激发学生对于Python语言的学习热情，同时考核学生在理论和实践方面的对Python的掌握程度。 | 奖金：Python语言程序设计知识 |
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比赛开始：20231018 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231209 |
DataCastle 机器学习 统计学 参赛人数：211 参赛队伍：112 提交次数：215 |
| 为进一步培养学生创新精神和创造能力，鼓励学生运用数据科学方法、统计与机器学习模型解决实际经济问题，增强学生团队合作意识和动手能力,西南财经大学联合四川新网银行共同举办第二十届数据科学与统计建模竞赛。 | 奖金：¥60000 |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231210 |
DataFountain Blockchain 参赛人数：65 参赛队伍：49 |
| 奖金：160000人民币 | |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231210 |
DataFountain Blockchain Ai 参赛人数：71 参赛队伍：47 |
| 奖金：160000人民币 | |
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比赛开始：20231128 参赛截止：20231127 组队截止：20231127 比赛结束：20231212 |
AI Studio 大语言模型、插件开发 参赛人数：137 |
| CCF大数据与计算智能大赛（简称CCF BDCI）由中国计算机学会于2013年创办，是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。本赛题参赛作品应为具有适用场景和对应功能的原创性文心一言插件，期望参赛队伍以文心一言平台的插件机制为基础，设计和开发具有实际使用场景的创新应用。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 大模型应用 参赛人数：11 |
| 本赛题旨在引导参赛选手，基于文心大模型，设计并开发面向高等教育及职业教育领域的创意应用，方向可自选。参赛选手将获得100万token的免费额度，用于EB SDK相关功能的调用，认证鉴权令牌在AI Studio个人中心获取。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 教育资源智能理解 参赛人数：8 |
| 鼓励参赛者运用多种技术手段对所提供的精品课资源（微课视频）进行教学特征深度挖掘，通过对视频资源中关键教学资源的析取，找出有助于提升视频资源利用率和有效性感知的创新见解与解决方案。本赛题包含4个任务，视频内容摘要，例题练习析取，概念关系图示，教学进程分段。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 教育资源智能理解 参赛人数：28 |
| 给图文类题目打标需要人工开展，耗时费力，整体标注成本极高，如能通过模型算法方式，针对这类题目进行自动化打标，可极大释放人力，提高打标效率，具有较大社会经济价值。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 教育资源智能理解 参赛人数：23 |
| 教学课件分类入库主要由专业人员人工审核分类，将资源归档至指定目录。如这一过程可以由人工智能算法自动完成，可显著提高工作效率，具有较大社会经济价值。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 应用数据挖掘与分析 参赛人数：34 |
| 本赛题旨在引导参赛选手，通过建模用户行为与用户属性之间的关系，分析智慧中小学平台上用户的行为数据，从而自动推断出用户的属性信息。在平台上，由于部分用户缺少属性信息，如地区、学校、性别、年级、年龄段、职称等，为了实现更好的个性化推荐和教学优化，准确预测用户的身份及其属性十分重要。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20231115 参赛截止：20231115 组队截止：20231115 比赛结束：20231215 |
AI Studio 应用数据挖掘与分析 参赛人数：20 |
| 参赛选手须基于平台提供的丰富数据，进行分析挖掘与可视化呈现，辅助教育数字化决策，助力我国教育高质量均衡发展。 | 奖金：170000人民币 |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231220 |
DataFountain Blockchain 参赛人数：62 参赛队伍：45 |
| 奖金：160000人民币 | |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231220 |
DataFountain Blockchain 参赛人数：41 参赛队伍：31 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231220 |
DataFountain Blockchain 参赛人数：36 参赛队伍：25 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20230901 比赛结束：20231220 |
DataFountain Blockchain Ai 参赛人数：38 参赛队伍：31 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20230928 参赛截止：20231215 组队截止：20231215 比赛结束：20231222 |
AI Studio 大模型应用 参赛人数：99 |
| 2023 PaddlePaddle Hackathon 飞桨黑客马拉松第五期大模型应用与创意赛道，，鼓励开发者发挥想象力和创新精神，策划基于文心大模型的创意方案与创新应用。 | 奖金：100000人民币 |
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比赛开始：20210207 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：862 参赛队伍：862 提交次数：36 |
| 一段短描述 | 奖金：0人民币 |
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比赛结束：20231230 |
DRIVENDATA |
| Using environmental data collected by U.S. Federal Government agencies, can you predict the number of dengue fever cases reported each week in San Juan, Puerto Rico and Iquitos, Peru? | 奖金：0美元 |
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比赛结束：20231230 |
DRIVENDATA |
| Can you predict which water pumps are faulty to promote access to clean, potable water across Tanzania? This is an intermediate-level practice competition. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220719 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：280 参赛队伍：280 提交次数：973 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20220719 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：165 参赛队伍：165 提交次数：482 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20220831 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：299 参赛队伍：299 提交次数：154 |
| 零基础带你完整Python最强大的两个可视化库：Seaborn和Matplotlib | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221202 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：141 参赛队伍：141 提交次数：531 |
| 带你快速入门空间聚类分析，掌握最常用的4种分析方法及原理。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221226 比赛结束：20231230 |
Kesci 参赛人数：757 参赛队伍：756 提交次数：2896 |
| 一起沉浸式刷题学习吴恩达吧！ | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230101 参赛截止：20231231 组队截止：20231231 比赛结束：20231231 |
DataCastle 大数据 互联网 参赛人数：19 参赛队伍：17 提交次数：233 |
| 随着某新区城市规模的持续发展，该城市供水管网规模不断扩大，以供水管网压力大数据为基础，深度挖掘供水管网大数据的价值，为生态链中的供水企业提供多样的数据服务与应用，实现供水管网精细化管理和供水服务事业健康发展，提高供水管网压力预警分析能力，避免水损，保障居民用水。 | 奖金：1400000 |
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比赛开始：20201231 比赛结束：20231231 |
codalab Research 参赛人数：21 |
| ICDAR 2021 Official Competition | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Ai 参赛人数：605 参赛队伍：477 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Graph Calculation Connection Analysis 参赛人数：281 参赛队伍：271 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Graph Calculation Connection Analysis 参赛人数：134 参赛队伍：109 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Large Language Model Ai 参赛人数：518 参赛队伍：430 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Large Language Model Ai 参赛人数：214 参赛队伍：165 |
| 奖金：100000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Regression Prediction 参赛人数：567 参赛队伍：475 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Ai 参赛人数：521 参赛队伍：393 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230925 比赛结束：20231231 |
DataFountain Ai 参赛人数：154 参赛队伍：114 |
| 奖金：50000人民币 | |
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比赛开始：20230913 参赛截止：20231215 组队截止：20231215 比赛结束：20240111 |
AI Studio 框架开发、大模型 参赛人数：378 |
| 第五期 PaddlePaddle Hackathon 飞桨黑客马拉松热身赛上线，本次活动是面向全球开发者的深度学习领域编程活动，鼓励开发者了解与参与飞桨深度学习开源项目与文心大模型开发实践。 | 奖金：500000人民币 |
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比赛开始：20230915 参赛截止：20231031 组队截止：20231031 比赛结束：20240129 |
DataCastle 文本识别 参赛人数：603 参赛队伍：559 提交次数：620 |
| 在金融业中，纸质凭证是记录业务关键信息要素的重要载体。在实际业务场景中，凭证的类别多种多样，有手写、机打等多种类型，并存在错格、模糊、重叠等现象。利用先进的信息技术自动、高效、准确地抽取凭证内的信息，能够有效提升金融业凭证核验工作的效率，同时减少业务上的操作风险。本届竞赛将从真实场景和实际应用出发，以凭证信息抽取作为赛事主题，期待参赛选手们能在这些任务上相互切磋、共同进步。 | 奖金：380000人民币 |
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比赛开始：20200712 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：11367 |
| 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：20200512 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：7031 |
| 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：20200312 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：20853 |
| 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：20191029 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：5006 |
| 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：20190719 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2070 |
| 我们为什么要预测台风？因为台风就在那里。通过气象卫星图像预测台风的发展强度、行进轨迹、乃至于降水在各地的实时详细分布，为台风预警与防灾贡献一份力量。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20190117 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：10032 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3818 |
| 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：20181015 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：15363 |
| 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：20180701 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1218 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1283 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3030 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2229 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1023 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：23963 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：11032 |
| 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：20160510 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3986 |
| 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：20160510 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：6111 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：10136 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：14833 |
| 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：20200905 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：15312 |
| 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 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1927 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2544 |
| 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：20200930 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1099 |
| 用Python做月饼，过云上中秋 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20201119 比赛结束：20240201 |
天池 算法赛 参赛队伍：10835 |
| 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：20210114 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：4136 |
| 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：20210201 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：4517 |
| 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：20210114 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3474 |
| 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：20210310 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：477 |
| 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：20210312 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：7420 |
| 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：20210402 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：1608 |
| 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：20210416 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：6123 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3317 |
| 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：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：4359 |
| 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：20210517 比赛结束：20240201 |
天池 算法赛 参赛队伍：6095 |
| 人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。针对这些难点，阿里达摩院机器智能技术团队联合CCKS2021大会举办此次地址评测任务。该评测包含2个子任务，分别是:中文地址要素解析、地址文本相关性。 | 奖金：50000人民币 |
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比赛开始：20220622 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3206 |
| 赛题以保险风控为背景，保险是重要的金融体系，对社会发展，民生保障起到重要作用。保险欺诈近些年层出不穷，在某些险种上保险欺诈的金额已经占到了理赔金额的20%甚至更多。对保险欺诈的识别成为保险行业中的关键应用场景。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220622 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3077 |
| 赛题以银行产品认购预测为背景，想让你来预测下客户是否会购买银行的产品。在和客户沟通的过程中，我们记录了和客户联系的次数，上一次联系的时长，上一次联系的时间间隔，同时在银行系统中我们保存了客户的基本信息，包括：年龄、职业、婚姻、之前是否有违约、是否有房贷等信息，此外我们还统计了当前市场的情况：就业、消费信息、银行同业拆解率等。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220622 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：874 |
| 赛题以证券数据分析为背景，对股票价格、融资融券数据的日线、月线、K线进行探索。同时选手也可以探索量化交易的指标，比如采用MACD，KDJ指标等进行投资决策，计算投资策略的年化收益率，最大回撤等。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220630 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：22942 |
| 赛题以医学搜索为背景，进行在线问诊语义相似度判断。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220914 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：670 |
| 知识图谱是AI时代一项非常重要的技术，然而知识图谱普遍存在不完备的问题，知识图谱链接预测任务主要基于实体和关系的表示对缺失三元组进行预测。本任务旨在提升电商场景下知识图谱嵌入效果，满足商品推荐等应用对推理商品潜在关联性的需求。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220914 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：612 |
| 电商图文检索任务要求模型根据自然语言形式的检索query，从给定的商品图片池中检索出相关图片，衡量模型多模态理解与匹配的能力。在实际的电商业务中，多模态检索扮演重要的角色，是电商场景满足用户需求、促成点击交易不可缺少的一环。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221129 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2673 |
| 2022世界杯在卡塔尔正如火如荼的进行，作为全球最受欢迎的体育运动，自然会吸引全世界无数球迷的目光，这也是历史上首次在冬季举办的世界杯。让我们一起来分析世界杯历史数据，看看能得出哪些有意思的结论吧。本次数据分析项目包括3张来自FIFA官方数据整理的基础数据表，期待看到各位数据分析探索能手发挥想象力，开展各种分析。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221125 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：913 |
| 随着"互联网+医疗"的迅速发展，在线问诊平台逐渐兴起，在线问诊是指医生通过对话和患者进行病情的交流、 疾病的诊断并且提供相关的医疗建议。在政策和疫情的影响之下，在线问诊需求增长迅速。然而医生资源是稀缺的，由此促使了自动化医疗问诊的发展，以人机对话来辅助问诊过程。为了促进智能医疗咨询系统（Intelligent Medical Consultation System, IMCS），复旦大学大数据学院在复旦大学医学院专家的指导下构建了 IMCS 数据集，该数据集收集了真实的在线医患对话，并进行了多层次（Multi-Level）的人工标注，包含命名实体、对话意图、症状标签、医疗报告等。本次挑战赛选自其中的对话意图识别子任务。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221125 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：732 |
| 本次大赛以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础，同时提供移动时代特有的位置信息，而参赛队伍则需要通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型。希望参赛队伍能够挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230105 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2737 |
| 本赛题聚焦基于索引的多维查询等数据库核心业务场景，要求选手实现一个单机版的PolarDB-X KV存储引擎。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230201 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2977 |
| 突发硬件故障会影响正常工作进度，本赛题针对该类故障问题进行内存故障预测以提前采取应对措施。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230116 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：612 |
| 为响应国务院《新一代人工智能发展规划》的号召，加大力度面向全国青少年普及人工智能的相关知识和技能，提高青少年的人工智能素养，培育未来的人工智能英才，中国人工智能学会日前发起“天池杯”全国中小学科技少年AI领航计划（简称“科技少年AI领航计划”），并由阿里云天池平台承办。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230320 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：2892 |
| 本赛题由“天池杯”全国中小学科技少年AI领航计划·初级挑战”大赛延伸而来，现开放长期练习赛季，供大家学习。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230313 比赛结束：20240201 |
天池 新人赛 参赛队伍：3031 |
| 恶意程序/恶意代码攻防是云安全-主机安全领域中的一个关键领域，也是安全行业多年一直在攻关与竞争的必争之地。利用恶意程序/恶意代码，攻击者在Web服务器上执行系统命令、窃取数据、植入病毒、勒索核心数据、SEO挂马等恶意操作，危害极大。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221020 比赛结束：20240204 |
天池 新人赛 参赛队伍：2627 |
| 本赛事是由2021年“第三届数据库大赛创新上云性能挑战赛”延伸的长期学习赛。云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库服务。AnalyticDB MySQL 版支持高吞吐的数据实时增删改、低延时的实时分析和复杂ETL，兼容上下游生态工具，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。本题结合英特尔® 傲腾™ 持久内存技术(PMem)，探索新介质和新软件系统上极致的持久化和性能。参赛者在充分认知 PMem 硬件特质特性的情况下设计最优的数据结构。 | 奖金：0人民币 |
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比赛结束：20240228 |
DRIVENDATA |
| Can you predict the level of damage to buildings caused by the 2015 Gorkha earthquake in Nepal based on aspects of building location and construction? | 奖金：0美元 |
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比赛结束：20240228 |
DRIVENDATA |
| Looking for a great way to start working with computer vision? This competition features a small dataset of wildlife captured by camera traps used in conservation research. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20230301 比赛结束：20240331 |
Kesci 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20230321 比赛结束：20240421 |
Kesci 参赛人数：247 参赛队伍：247 提交次数：1123 |
| 会一点，好很多 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220504 比赛结束：20240530 |
Kesci 参赛人数：153 参赛队伍：153 提交次数：66 |
| 开启我的技能人生 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230216 比赛结束：20240601 |
天池 新人赛 参赛队伍：4129 |
| 相比PC时代，移动端网络的访问是随时随地的，具有更丰富的场景数据，比如用户的位置信息、用户访问的时间规律等。本赛题以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础，同时提供移动时代特有的位置信息，目标是让研究人员能够挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20230928 参赛截止：20231211 组队截止：20231211 比赛结束：20240809 |
华为云 其他 参赛人数：276 参赛队伍：75 |
| 华为大学生电力电子创新大赛是华为数字能源公司面向大学生打造的数字技术与电力电子技术融合创新的赛事。诚邀全球高校的精英们加入，一起探索数字技术与电力电子技术的融合创新，共建绿色美好未来。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220807 比赛结束：20240820 |
Kesci 参赛人数：0 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20220726 比赛结束：20241030 |
Kesci 参赛人数：446 参赛队伍：445 提交次数：0 |
| 疗程短，见效快 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20231001 比赛结束：20241130 |
codalab Research 参赛人数：7 |
| Alice provides benchmarks as well as evaluation protocols for "synthetic to real-world domain adaptation". In current Alice benchmarks, three research ... | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20211205 比赛结束：20241230 |
Kesci 参赛人数：1480 参赛队伍：1480 提交次数：4120 |
| Python闯关，线上免费学习，自学刷题闯关 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211114 比赛结束：20241230 |
Kesci 参赛人数：1180 参赛队伍：1180 提交次数：3160 |
| Numpy+Pandas，线上免费学习，自学刷题闯关 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220926 比赛结束：20241230 |
Kesci 参赛人数：336 参赛队伍：336 提交次数：1307 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20200501 比赛结束：20241231 |
codalab Research 参赛人数：114 |
| 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 |
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比赛开始：20221229 比赛结束：20250221 |
Kesci 参赛人数：117 参赛队伍：117 提交次数：10 |
| 动手学习时间序列预测 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20200420 比赛结束：20250331 |
codalab Research 参赛人数：199 |
| 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 房地产 训练赛 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：0 |
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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：0 |
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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 机器学习 训练赛 文本 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：0 |
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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 机器学习 分类 训练赛 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：0 |
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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 影视 推荐系统 训练赛 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：0 |
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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 机器学习 分类 训练赛 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：0 |
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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 机器学习 训练赛 金融 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：0 |
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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 机器学习 训练赛 文本 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：0 |
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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 机器学习 训练赛 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：0 |
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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：0 |
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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 环境 机器学习 训练赛 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：0 |
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比赛开始：20230425 比赛结束：20250624 |
Kesci 参赛人数：160 参赛队伍：160 提交次数：535 |
| 动手学习，快乐刷题 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220727 参赛截止：20250728 组队截止：20250728 比赛结束：20250728 |
AI Studio 可信Ai 参赛人数：3 |
| This task is to evaluate both the prediction accuracy and interpretability of semantic textual similarity models. | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220727 参赛截止：20250728 组队截止：20250728 比赛结束：20250728 |
AI Studio 可信Ai 参赛人数：3 |
| This task is to evaluate both the prediction accuracy and interpretability of the sentiment analysis models. | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220727 参赛截止：20250728 组队截止：20250728 比赛结束：20250728 |
AI Studio 可信Ai 参赛人数：6 |
| 评估情感分析模型的可解释性，即从合理性、一致性等维度评测模型预测所依赖的证据 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220727 参赛截止：20250728 组队截止：20250728 比赛结束：20250729 |
AI Studio 可信Ai 参赛人数：3 |
| This task is to evaluate both the performance on predicted answers and interpretability of the machine reading comprehension models. | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20210712 比赛结束：20250807 |
codalab Research 参赛人数：67 |
| 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：20220824 参赛截止：20250814 组队截止：20250814 比赛结束：20250814 |
AI Studio 信息抽取 参赛人数：3 |
| 将多种不同的信息抽取任务用统一的通用框架进行描述，着重考察相关技术方法在面对新的、未知的信息抽取任务与范式时的适应与迁移能力。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20190722 比赛结束：20251009 |
codalab Research 参赛人数：40 |
| 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：102 |
| 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：58 |
| 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 参赛队伍：5575 |
| 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：20211114 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：1001 参赛队伍：1001 提交次数：3521 |
| Python闯关，线上免费学习，自学刷题闯关 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211231 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：688 参赛队伍：688 提交次数：569 |
| 【NLP最佳实践】Huggingface Transformers中文实战教程 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220430 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：425 参赛队伍：425 提交次数：819 |
| Python闯关，线上免费学习，自学刷题闯关 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220531 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：1032 参赛队伍：1032 提交次数：3096 |
| Python闯关，线上免费学习，自学刷题闯关 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220630 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：978 参赛队伍：978 提交次数：9839 |
| 机器学习 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220630 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：1132 参赛队伍：1132 提交次数：533 |
| 数据分析 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220724 比赛结束：20251230 |
Kesci 参赛人数：431 参赛队伍：431 提交次数：186 |
| 365天深度学习训练营 | 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：22 |
| Automatically solving linguistic translation puzzles - a "learning from small data" challenge | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200214 比赛结束：20251231 |
codalab Research 参赛人数：65 |
| Fashion Image Retrieval Challenge. We offer cash prizes for top winners. | 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：123 |
| 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：277 |
| 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：41 参赛队伍：41 |
| 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 参赛队伍：19 |
| 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：34 参赛队伍：34 |
| 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 参赛队伍：10 |
| 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：16 参赛队伍：16 |
| 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：30 参赛队伍：30 |
| 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 参赛队伍：18 |
| 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：14 参赛队伍：14 |
| 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：24 参赛队伍：24 |
| 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：57 参赛队伍：57 |
| 奖金：0美元 | |
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比赛开始：20221020 参赛截止：20261022 组队截止：20261022 比赛结束：20261022 |
AI Studio 自然语言处理-问答 参赛人数：5479 |
| 针对民航出行领域中信息动态更新频繁、用户出行问答需求旺盛及大量文本数据使用价值较低等问题，探索基于阅读理解技术实现从民航相关网页的文本数据中精准抽取出的问题和答案对。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221020 参赛截止：20261022 组队截止：20261022 比赛结束：20261022 |
AI Studio 自然语言处理-问答 参赛人数：6 |
| 针对民航出行领域中信息动态更新频繁、用户出行问答需求旺盛及大量文本数据使用价值较低等问题，探索基于阅读理解技术实现从民航相关网页的文本数据中精准抽取出的问题和答案对。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221020 参赛截止：20251023 组队截止：20251023 比赛结束：20261022 |
AI Studio 自然语言处理-问答 参赛人数：5 |
| 针对民航出行领域中信息动态更新频繁、用户出行问答需求旺盛及大量文本数据使用价值较低等问题，探索基于阅读理解技术实现从民航相关网页的文本数据中精准抽取出的问题和答案对。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221111 参赛截止：20261126 组队截止：20261126 比赛结束：20261110 |
AI Studio 阅读理解 参赛人数：97 |
| 本任务源自中学语文阅读理解题，包含了古诗文和现代文，涉及字词的理解，段落总结，逻辑推理，情感分析以及创作背景等各个方面，以期推进中文自然语言处理的发展。 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20211231 比赛结束：20261230 |
Kesci 参赛人数：591 参赛队伍：590 提交次数：142 |
| 写项目，赢鲸币，开启你的数据分析之旅 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220228 比赛结束：20261230 |
Kesci 参赛人数：465 参赛队伍：465 提交次数：477 |
| 零基础入门实体识别 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220919 比赛结束：20261230 |
Kesci 参赛人数：66 参赛队伍：66 提交次数：58 |
| 拖拽式编程 Canvas基于图形化的操作，进一步提升团队在预处理数据、数据可视化、机器学习建模的工作效率与体验 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20221021 参赛截止：20261022 组队截止：20261022 比赛结束：20271028 |
AI Studio 自然语言处理 参赛人数：25 |
| 本任务会给出视频、视频标题、视频字幕，要求参赛选手基于提供的信息提取出视频的所有看点，并给出所有看点的起始时间和看点摘要。 | 奖金：0人民币 |
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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 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Getting_Started Gettingstarted Tabular Multiclass Classification Image 参赛人数：1212 参赛队伍：1212 提交次数：3969 |
| Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20120928 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Getting_Started Binary Classification Beginner Gettingstarted Tabular 参赛人数：13936 参赛队伍：13771 提交次数：57406 |
| 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 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Regression Getting_Started Gettingstarted Tabular 参赛人数：4537 参赛队伍：4295 提交次数：22845 |
| 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 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Getting_Started Gettingstarted 参赛人数：268 参赛队伍：241 提交次数：611 |
| Connect your checkers in a row before your opponent! | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20191223 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Getting_Started Nlp Binary Classification Text Gettingstarted 参赛人数：974 参赛队伍：928 提交次数：4110 |
| Predict which Tweets are about real disasters and which ones are not | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20210501 比赛结束：20300101 |
codalab Research 参赛人数：88 |
| 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：20300101 |
codalab Research 参赛人数：56 |
| How the Human Brain Makes Sense of a World in Motion | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220223 参赛截止：20300101 组队截止：20300101 比赛结束：20300101 |
Kaggle Getting_Started Binary Classification Beginner Tabular 参赛人数：2939 参赛队伍：2786 提交次数：22830 |
| Predict which passengers are transported to an alternate dimension | 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：67 |
| Organized by Biometrics and Data Pattern Analytics - BiDA Lab (UAM) | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200618 参赛截止：20300603 组队截止：20300603 比赛结束：20300603 |
Kaggle Getting_Started Kernel Gettingstarted Multiclass Classification Image 参赛人数：159 参赛队伍：144 提交次数：467 |
| 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：128 参赛队伍：128 |
| 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：122 参赛队伍：122 |
| 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：243 参赛队伍：240 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20211006 参赛截止：20300630 组队截止：20300630 比赛结束：20300630 |
Kaggle Getting_Started Beginner Time Series Analysis Gettingstarted Tabular 参赛人数：1106 参赛队伍：898 提交次数：6875 |
| Use machine learning to predict grocery sales | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200730 参赛截止：20300701 组队截止：20300701 比赛结束：20300701 |
Kaggle Getting_Started Nlp Kernel Text Gettingstarted Multiclass Classification 参赛人数：89 参赛队伍：72 提交次数：291 |
| Detecting contradiction and entailment in multilingual text using TPUs | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20200828 参赛截止：20300701 组队截止：20300701 比赛结束：20300701 |
Kaggle Getting_Started Gan Kernel Gettingstarted Image 参赛人数：108 参赛队伍：92 提交次数：590 |
| 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 参赛人数：600 参赛队伍：579 |
| 训练一个二分类模型，该分类模型可学习欺诈的职位描述，以预测职位描述是虚假还是真实的。赛题的难点在于数据集包括表格信息和文本信息，如果要提升预测效果很可能要使用多模态的数据挖掘。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 参赛人数：1025 参赛队伍：985 |
| 本赛题旨在通过信贷用户的其他行为，利用大数据、人工智能、机器学习等方法，预测用户是否逾期。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 参赛人数：2835 参赛队伍：2719 |
| 本次比赛提供的数据集为人的头部3D MRI扫描图像，包含三种类别，分别是健康样本、轻度认知障碍样本和阿尔茨海默症样本。要求参赛者使用该影像数据（mat格式）训练模型算法，在独立的测试数据集中以尽量高的准确率把这三种类别的样本区分开来。每个样本都是3D的数据图像，希望参赛者能够充分利用这一特点，而且对于阿尔茨海默症具体涉及到大脑的哪一部分尚不明朗，这也是比赛的难点。竞赛期望参赛者可以提出好的算法，以达到辅助医生进行阿尔茨海默症诊断的目的。通过计算机辅助手段，我们希望可以提高检测的速度和精度。鼓励参赛者使用和设计深度学习算法来进行阿尔茨海默症的检测，但并不局限于此。赛题组希望参赛者可以充分发挥想象力和算法创造力，在医学影像领域展示出原创性并取得好的结果。 | 奖金：0 |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 参赛人数：4684 参赛队伍：4476 |
| 本赛题提供了10000条对O2O店铺的评论文本训练数据，分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。参赛者需要根据训练集构造文本分类模型，预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。 | 奖金：0 |
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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：1476 参赛队伍：1402 |
| 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 目标检测 智能算法 参赛人数：1261 参赛队伍：1113 |
| 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：2493 参赛队伍：2299 |
| 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：996 参赛队伍：909 |
| 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：1390 参赛队伍：1300 |
| 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 目标检测 智能算法 参赛人数：1058 参赛队伍：909 |
| 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：2199 参赛队伍：2147 |
| 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：419 参赛队伍：401 |
| 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：188 参赛队伍：180 |
| 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：417 参赛队伍：409 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Arithmetic 参赛人数：583 参赛队伍：531 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Target Detection Arithmetic 参赛人数：265 参赛队伍：253 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Target Detection Arithmetic 参赛人数：192 参赛队伍：182 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Target Detection Arithmetic 参赛人数：287 参赛队伍：249 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Regression Prediction Arithmetic 参赛人数：654 参赛队伍：594 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Target Detection Arithmetic 参赛人数：659 参赛队伍：531 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Machine Translation Arithmetic 参赛人数：319 参赛队伍：285 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Knowledge Graph Recommendation System Arithmetic 参赛人数：1312 参赛队伍：1102 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Text Summarization Arithmetic 参赛人数：830 参赛队伍：703 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Text Summarization Relation Extraction Arithmetic 参赛人数：381 参赛队伍：353 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Image Segmentation Arithmetic 参赛人数：1045 参赛队伍：804 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Regression Prediction Arithmetic 参赛人数：498 参赛队伍：444 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Regression Prediction Arithmetic 参赛人数：472 参赛队伍：382 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Text Summarization 参赛人数：194 参赛队伍：171 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Regression Prediction 参赛人数：503 参赛队伍：424 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain 参赛人数：27 参赛队伍：27 |
| 奖金：0人民币 | |
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比赛开始：20201001 比赛结束：20301001 |
DataFountain Regression Prediction 参赛人数：117 参赛队伍：102 |
| 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：20230621 比赛结束：20330721 |
Kesci 参赛人数：33 参赛队伍：33 提交次数：38 |
| 以最小化的时间代价 | 奖金：0人民币 |
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比赛开始：20220710 比赛结束：20351122 |
Kesci 参赛人数：202 参赛队伍：202 提交次数：756 |
| 动手学习，快乐刷题 | 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：1908 |
| 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 |
|
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 |
|
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：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 |
|
比赛开始：20180630 比赛结束：20500101 |
codalab Research 参赛人数：87 |
| This challenge is designed to push the state of the art in semantic segmentation of stuff classes. | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20210412 比赛结束：20500101 |
codalab Research 参赛人数：253 |
| Organized by Qingyong Hu (University of Oxford) | 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：45 |
| 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：21 |
| 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：28 |
| 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：138 |
| 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：228 |
| 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：44 |
| 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：49 |
| 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：568 |
| 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人民币 |
|
比赛开始：20200412 比赛结束：20990101 |
codalab Research 参赛人数：52 |
| 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 |
|
比赛开始：20200411 比赛结束：20990101 |
codalab Research 参赛人数：67 |
| 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：52 |
| 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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
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 |
|
比赛开始：20211215 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Classify between task specific reading (TSR) and normal reading (NR). | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20211130 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| PTR challenge is aimed at part-based visual reasoning on conceptual, relational, analogical and physical reasoning. | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Evaluation system for XDUAV - AERIAL - VisDrone19 | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20211101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Detect and classifiy network sessions as malware and to their respective family. | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20211101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Continual learning for named entity recognition (NER) using the StackOverflowNER dataset. | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20190101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| Argumentative Text Understanding for AI Debater Challenge for each submission | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20220101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| SoccerNet Reidentification | 奖金：0美元 |
|
比赛开始：20220101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| SoccerNet Calibration | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220101 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| SoccerNet Spotting and Grounding | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220201 参赛截止：20990531 组队截止：20990531 比赛结束：20990531 |
EvalAI |
| MIA 2022 Shared task (cross-lingual open-retrieval question answering). | 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 |
| DSTC9 Track 1 and DSTC10 Track 2 - Task 2 | 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：20220106 参赛截止：20990621 组队截止：20990621 比赛结束：20990621 |
EvalAI |
| Visually ground answers to visual questions asked by people with visual impairments. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20210428 参赛截止：20990621 组队截止：20990621 比赛结束：20990621 |
EvalAI |
| Visually ground answers to visual questions asked by people with visual impairments. | 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：334 |
| 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 Nlp Classification Unstructured 参赛人数：476 |
| Analysing social media sentiment towards vaccines | 奖金：0 |
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比赛开始：20200709 比赛结束：20991201 |
Zindi Nlp Classification Unstructured 参赛人数：557 |
| 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 Structured Prediction Good For Beginners 参赛人数：988 |
| 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 Nlp Classification Unstructured 参赛人数：395 |
| Can you identify tweets about coronavirus without using keywords? | 奖金：0 |
|
比赛开始：20200605 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：352 |
| 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 Image Computer Vision Unstructured 参赛人数：492 |
| Can you predict whether a person in an image is wearing a face mask? #masks4all | 奖金：0 |
|
比赛开始：20200209 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：902 |
| 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 Structured Prediction 参赛人数：1598 |
| 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 Structured Classification 参赛人数：1408 |
| 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：300 |
| 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 Structured Prediction 参赛人数：982 |
| Predict airline delays for Tunisian aviation company, Tunisair | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Classification 参赛人数：1075 |
| 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 Image Computer Vision Unstructured 参赛人数：714 |
| Use computer vision to detect and recognise Tunisian vehicle license plates | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190902 比赛结束：20991201 |
Zindi Image Computer Vision Unstructured 参赛人数：643 |
| 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 Computer Vision Good For Beginners 参赛人数：529 |
| Create a binary classification algorithm to distinguish zebras from elephants | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190729 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction Good For Beginners 参赛人数：5177 |
| 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 Image Computer Vision Unstructured 参赛人数：198 |
| 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 Structured Prediction 参赛人数：308 |
| 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 Structured Prediction 参赛人数：2003 |
| 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 Image Classification 参赛人数：473 |
| 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：20220329 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Forecast 参赛人数：269 |
| Can you forecast the number of turtles rescued per site per week in Kenya? | 奖金：0 |
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比赛开始：20220609 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：224 |
| Pouvez-vous prédire qui en Afrique est le plus susceptible d’avoir un compte bancaire? | 奖金：0 |
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比赛开始：20200716 比赛结束：20991201 |
Zindi Nlp Classification Unstructured 参赛人数：735 |
| Analysing social media sentiment towards vaccines | 奖金：0 |
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比赛开始：20200619 比赛结束：20991201 |
Zindi Nlp Classification Unstructured 参赛人数：537 |
| Can you identify tweets about coronavirus without using keywords? | 奖金：0 |
|
比赛开始：20200605 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：375 |
| Can we infer important COVID-19 public health risk factors from outdated data? | 奖金：0 |
|
比赛开始：20191119 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：1716 |
| A learning competition designed for DSN Bootcamp 2019 | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Classification 参赛人数：1267 |
| 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 Nlp Classification Unstructured 参赛人数：324 |
| Use computer vision to classify receipts in Tunisa | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Prediction 参赛人数：1104 |
| Predict airline delays for Tunisian aviation company, Tunisair | 奖金：0 |
|
比赛开始：20190311 比赛结束：20991201 |
Zindi Classification Computer Vision Image Unstructured 参赛人数：199 |
| 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 Structured Prediction 参赛人数：321 |
| Can you create a recommendation engine for Comedy TV in Nigeria | 奖金：0 |
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比赛开始：20200501 比赛结束：20991201 |
Zindi Image Computer Vision Unstructured 参赛人数：798 |
| 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：20190920 比赛结束：20991201 |
Zindi Structured Classification 参赛人数：2117 |
| Help Tunisian company STEG detect fraud | 奖金：0 |
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比赛开始：20190720 比赛结束：20991212 |
codalab Research 参赛人数：38 |
| 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：32 |
| Hybrid Question Answering with both Tabular and Textual Information as Evidence | 奖金：0美元 |
|
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：69 |
| 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 |
|
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 |
|
比赛开始：20201023 比赛结束：20991231 |
codalab Research 参赛人数：18 |
| 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 |
|
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 |
|
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：14 |
| 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：9 |
| The official Leaderboard for ConditionalQA. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220101 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| This challenge acts as the test set submission and evaluation for StereOBJ-1M dataset. | 奖金：0美元 |
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比赛开始：20220214 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：20220316 参赛截止：20991231 组队截止：20991231 比赛结束：20991231 |
EvalAI |
| Leaderboard for the ACL 2022 (Findings) paper: "E-KAR: A Benchmark for Rationalizing Natural Language Analogical Reasoning". | 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：20220207 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 |
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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 |
|
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 |
|
比赛结束：20231231 |
AIcrowd 参赛人数：37 参赛队伍：0 提交次数：0 |
| 奖金：0 | |
|
比赛结束：20250917 |
AIcrowd 参赛人数：5 参赛队伍：0 提交次数：7 |
| Monocular Depth Estimation | 奖金：0 |
|
比赛结束：20300815 |
AIcrowd 参赛人数：404 参赛队伍：36 提交次数：2116 |
| 奖金：0 | |
|
比赛结束：20450901 |
AIcrowd 参赛人数：84 参赛队伍：7 提交次数：342 |
| 奖金：0 | |
|
比赛结束：21001101 |
AIcrowd 参赛人数：9997 参赛队伍：211 提交次数：1102 |
| A dataset and open-ended challenge for music recommendation research | 奖金：0 |
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