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                ENGLISH

                習近平總書記在視察唐山時的重要講話:我國是世界上自然災害最為嚴重的國家之一,災害種類多,分布地域廣,發生頻率高,造成損失重,這是一個基本國情。新中國成立以來特別是改革開放以來,我們不斷探索,確立了以防為主、防抗救相結合的工作方針,國家綜合防災減災救災能力得到全面提升。要總結經驗,進一步增強憂患意識、責任意識,堅持以防為主、防抗救相結合,堅持常態減災和非常態救災相統一,努力實現從註重災後救助向註重災前預防轉變,從應對單一災種向綜合減災轉變,從減少災害損失向減輕災害風險轉變,全面提升全社會抵禦自然災害的綜合防範能力。防災減災救災事關人民生命財產安全,事關社會和諧穩定,是衡量執政黨領導力、檢驗政府執行力、評判國家動員力、體現民族凝聚力的一個重要方面。當前和今後一個時期,要著力從加強組織領導、健全體制、完善法律法規、推進重大防災減災工程建設、加強災害監測預警和風險防範能力建設、提高城市建築和基礎設施抗災能力、提高農村住房設防水平和抗災能力、加大災害管理培訓力度、建立防災減災救災宣傳教育長效機制、引導社會力量有序參與等方面進行努力。

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                2020微軟“創新杯”中國賽區宝马游戏大厅主題競賽啟動


                為進一步促進宝马游戏大厅與微軟(中國)有限公司的戰略合作,加快大數據和AI技術在宝马游戏大厅科學研究和行業信息化系統建設中的落地應用,促進宝马游戏大厅行業科研院所理論成果與產業界前沿技術之間交叉創新,我單位將為2020微軟“創新杯”中國賽區初賽提供宝马游戏大厅項目的賽題建議和可公開數據。

                微軟“創新杯”是面向全球高校、研究機構學生的競賽活動,以往項目涵蓋醫療、旅遊、教育、農業、交通等各個行業,涉及大數據、物聯網、人工智能、混合現實多個技術領域。本次大賽分地區中國區大賽、地區(亞洲、歐洲、美州)總決賽、全球總決賽三個階段,並首次增設了宝马游戏大厅主題。從中國區總決賽勝出的參賽隊伍將受邀參加在新加坡舉行的亞洲地區總決賽,並有機會獲得以下獎勵:

                1.亞洲總決賽前兩名將贏得8,000美元的現金,Azure積分,並獲得前往美國西雅圖總部參與最後世界冠軍角逐的機會;

                2.第三名的團隊將贏得2500美元的現金和Azure積分。

                除了能得到獎勵,此次大賽獲獎成果還有望直接被推薦到中國宝马游戏大厅局業務系統中進行應用,產生更高的社會經濟效益和價值。

                一、賽題介紹

                根據創新杯一貫的宗旨,本次比賽仍采用開放的選題方式,鼓勵參賽隊可以圍繞宝马游戏大厅科技這一主題,利用微軟最新技術和平臺創建前沿的科技解決方案,可以選擇直接滿足宝马游戏大厅行業的業務需求的選題,例如宝马游戏大厅數據自動化與智能化處理,宝马游戏大厅實時監測、定位、快速預警等;也可以選擇將宝马游戏大厅數據與其他行業數據相融合,解決宝马游戏大厅和其他行業共同關註的具體問題的選題,例如利用宝马游戏大厅波形、GPSInSar等數據,實現火山下方巖漿活動動態監測等;或者其他一切能與宝马游戏大厅數據相結合,更好地服務於社會、經濟、人文、公共安全領域所關切的重要問題的的選題。

                二、報名參賽:

                本次大賽可在網站上註冊帳號和報名參賽,報名和初賽作品提交截止日期:1130日。基本要求如下:

                1)團隊人數不超過3人;

                2)提交自己或團隊原創的應用程序或解決方案;

                3)應用程序必須能在微軟Azure平臺運行。
                  更多微軟“創新杯”中國賽區信息,可關註“微軟學生匯”微信公眾號。

                此外建議選手認真閱讀比賽的官方說明:

                微軟Azure平臺將為選手提供技術服務,宝马游戏大厅可為選手提供必要的宝马游戏大厅數據支持。

                三、樣例選題——宝马游戏大厅數據自動化與智能化處理

                為了方便初學者和非宝马游戏大厅專業選手更好地理解賽題和參賽,我們列出如下樣例選題作為參考,選手可以選擇參與本選題,也可以自行設計題目和方案參與比賽。

                3.1 題目描述

                隨著宝马游戏大厅臺站增加、監測能力提升,加快宝马游戏大厅數據自動化與智能化處理是宝马游戏大厅行業的迫切需求。這其中尤以從海量數據中分離出宝马游戏大厅事件波形、精確獲取震相到時(本課題僅限PS到時)最具挑戰性,目前整個宝马游戏大厅行業仍沒有擺脫主要依靠人工處理的局面。本賽題鼓勵選手嘗試數字信號處理、時間序列分析、機器學習、深度學習等各種算法和手段,提出高效的宝马游戏大厅事件自動檢測和震相識別解決方案。

                3.2 選題數據

                我們提供一個數據集【數據集下載鏈接  密碼是:123456】,該數據集包含大約2萬條經過人工檢測確認的宝马游戏大厅事件波形,並與取自全國各臺網的幹擾波形(包括噪聲,尖脈沖,異常記錄)相混合。



                數據集截圖,其中紅藍杠代表PS到時,沒有標註的是噪聲


                選手需要從中找出盡可能多的事件波形並給出盡可能準確的PS震相到時位置。對於選擇參與本賽題的選手,需提供如下格式的結果(推薦csv格式提交)

                事件類型

                1為事件,0為噪音)

                P到時(從波形起始點起算第幾個采樣點,沒有則用-1代替)

                S到時(從波形起始點起算第幾個采樣點,沒有則用-1代替)

                1

                600

                913

                0

                -1

                -1

                ……

                …….

                ……


                3.3 評價機制

                參照論文中給出的指標,我們將根據選手提供結果的事件檢測正確率、查全率,震相檢測正確率、完整率、拾取平均誤差等進行綜合排名,最後將選出三名選手組隊參賽,提交結果截止日期為2019年11月30日

                3.4 其他說明

                1)對於計劃使用機器學習、深度學習等方法比賽的選手,可以在IRISHi-net等公開網站上下載宝马游戏大厅數據作為訓練集,或者使用一些研究者發布的數據集(可查閱文後的參考文獻),並可以使用開源AI宝马游戏大厅識別算法,以下是一些相關程序:
                  

                  
                  

                  

                  
                  

                2)本賽題數據集為numpynpz格式,推薦使用pythonnumpyobspy等處理宝马游戏大厅數據。
                  3)聯系人:趙明博士  E-mail:mzhao@cea-igp.ac.cn

                發布時間:2019年10月21日