标签：大数据

各市工信局、各有关院校：
根据《安徽省工业和信息化厅、安徽省人力资源和社会保障厅、安徽省教育厅、安徽省总工会、共青团安徽省委员会、安徽省妇女联合会关于举办2025年全省工业和信息化行业职业技能大赛的通知》，为做好我省工业大数据算法领域高技能人才选拔培养工作，现就举办2025年全省工业和信息化行业职业技能大赛—工业大数据算法技术技能大赛有关事项通知如下：
一、竞赛内容
大赛由理论考试和实际操作两部分组成。理论考试满分为100分，按20%的比例折算计入大赛总成绩；实际操作满分为100分，按80%的比例折算计入大赛总成绩。
（一）理论考试以工业大数据和工业人工智能算法应用知识为主，智能制造技术、数据信息安全法律法规等相关知识为辅。赛题均为客观题，采用机考方式。
（二）实际操作以工业大数据及工业人工智能算法应用技术技能为主，包括图像数据采集、云平台使用、算法模型训练及优化等。
竞赛内容具体参考《第三届全国工业和信息化技术技能大赛——工业大数据（数据库运行管理员）赛项技术方案》，可登陆安徽省工业和信息化厅网站（http://jx.ah.gov.cn/）文件公告栏下载。
二、组织方式
（一）大赛分组
大赛分为职工组（含教师）和学生组。
1. 职工组（含教师）为具有工业大数据相关职业工作经历的企业在职人员，从事相关专业工作的省内高等院校、职业院校（含技工院校）在职人员；
2. 学生组为省内高等院校、职业院校（含技工院校）相关专业全日制在籍学生。
（二）参赛资格
1. 思想品德好，学习能力强，身体素质好；
2. 熟悉工业大数据算法；
3. 有较好的心理素质和应变能力。
已获得“中华技能大奖”“全国技术能手”称号及取得“全国技术能手”申报资格的人员，不得以选手身份参赛。具有全日制学籍的在校创业学生不得以职工身份参赛。
（三）大赛赛制
比赛均为双人团体赛。各市报名名额不限。但受限于比赛设备的数量，将采用理论考试末位淘汰制，未通过理论考试的选手不能参加实际操作阶段的比赛，不计入大赛排名。
（四）时间和地点
比赛时间：2025年10月18日—20日；
比赛地点：安徽省安庆市（具体地点另行通知）。
（五）赛前培训
1.培训方式：线上说明会、线下实操培训；
2.培训时间：2025年10月13日—15日；
3.培训地点：安徽省芜湖市（具体地点另行通知）。
三、表彰奖励
（一）授予荣誉称号及晋升职业技能等级
内容详见《安徽省工业和信息化厅、安徽省人力资源和社会保障厅、安徽省教育厅、安徽省总工会、共青团安徽省委员会、安徽省妇女联合会关于举办2025年全省工业和信息化行业职业技能大赛的通知》（https://jx.ah.gov.cn/sy/wjgg/150129051.html）。
（二）颁发奖状（奖牌、奖杯、奖金）
职工组（含教师）和学生组分别按照进入实际操作参赛团队数量的10%、20%、30%设置一、二、三等奖，授予奖杯、证书；前三名团队可获得奖金：第一名团队8000元、第二名团队5000元、第三名团队3000元。
职工组（含教师）和学生组第一名团队可获得推荐参加国赛资格。
大赛组委会办公室将根据大赛举办情况，评选“优秀组织奖”“优秀选手”和“优秀指导教师”。
往年获得过“安徽省技术能手”“安徽省青年岗位能手”“安徽省五一劳动奖章”“安徽省金牌职工”等称号的不再重复申请授予。
四、有关要求和注意事项
（一）比赛报名采用以下两种方式同步进行
1. 参赛选手须通过大赛指定在线报名链接填报个人参赛信息，并上传1寸彩色免冠近照（用于制作参赛证）。在线填报截止时间为2025年10月8日。
报名链接：https://www.wjx.cn/vm/hwRN7O0.aspx#
2. 在线填报结束后，各参赛选手须按要求填写附件1，并由所在单位统一收集并报送至所属市工信局。各市工信局负责核实本地区各单位报送的参赛人员信息，确认无误后，以市为单位汇总形成正式附表并加盖单位公章，于2025年10月13日前将扫描件发送至指定邮箱。
（二）本次大赛（含赛前培训）不向参赛选手收取任何费用。食宿及交通费自理。
联系人：徐洋、罗雪纯，电话：0556-5303989、0556-5303995，电子邮箱：152402@aqnu.edu.cn。
赛事交流QQ群：1056806315（请参赛选手加群获取更多赛事信息）。

附件：1. 2025年安徽省工业大数据算法大赛报名表
2. 第三届全国工业和信息化技术技能大赛——工业大数据（数据库运行管理员）赛项技术方案

安徽省工业和信息化厅
2025年9月18日
相关附件：

1、2025年安徽省工业大数据算法大赛报名表.doc

2、第三届全国工业和信息化技术技能大赛-数据库运行管理员（工业大数据）赛项-技术方案.docx

各有关高校：

按照《安徽省教育厅关于进一步规范大学生学科和技能竞赛管理的意见》（皖教秘高〔2020〕67号）要求，由大赛组委会提交的《2023年安徽省大学生大数据与人工智能应用大赛赛项规程》，经安徽省大学生创新创业教育办公室审定通过，现将赛项规程予以公布。大赛组委会要严格按照规程开展各项竞赛组织工作。请各高校按照规程要求，积极组织符合条件的学生参赛。

安徽省大学生创新创业教育办公室

              2023年7月7日

2023年安徽省大数据与人工智能应用竞赛

赛项规程

一、竞赛名称

项目名称：安徽省大数据与人工智能应用竞赛

英文名称：Anhui Big Data and Artificial Intelligence Application Competition

赛项组别：本科组、高职组

二、竞赛组织机构

主办单位：安徽省教育厅

承办单位：合肥工业大学、合肥学院、安徽工业经济职业技术学院、合肥幼儿师范高等专科学校

技术支持：羚羊工业互联网平台

（一）组织委员会

主任委员：

储常连  安徽省教育厅副厅长

执行主任委员：

丁立健  合肥工业大学副校长

副主任委员：

高  原  安徽省教育厅高教处副处长（主持工作）

刘仁金  安徽工业经济职业技术学院校长

余桂东  合肥幼儿师范高等专科学校校长

委  员：

朱永国  安徽省教育厅高教处副处长

李军鹏  合肥工业大学本科生院副院长、创新创业教育处处长

胡学钢  教育部大学计算机类专业教学指导委员会委员、安徽省高等学校计算机教育研究会理事长、合肥工业大学教授

佘  东  安徽工业经济职业技术学院教务处处长

夏道明  合肥幼儿师范高等专科学校教务处处长

黄建国  合肥幼儿师范高等专科学校信息技术中心主任

夏  娜  合肥工业大学计算机与信息学院/人工智能学院副院长

薛  峰  合肥工业大学软件学院副院长

（二）专家委员会

主任委员：

王  浩  教育部大学计算机课程教学指导委员会委员、合肥工业大学教授

委  员：

朴松昊  哈尔滨工业大学教授

韩江洪  合肥工业大学教授

岳丽华  中国科学技术大学教授

郑利平  合肥工业大学教授

张润梅  安徽建筑大学教授

孟  浩  安徽农业大学教授

钟秋波  宁波工程学院教授

高先和  合肥学院教授

（三）仲裁委员会

主  任：

孙怡宁  中科院合肥物质科学研究院研究员

委  员：

关  柯  中国科学院合肥物质科学研究院文献情报与期刊中心副主任(主持工作)

郑召丽  合肥工业大学纪委办公室副主任

（四）秘书处

秘书长：

胡学钢  教育部大学计算机类专业教学指导委员会委员、安徽省高等学校计算机教育研究会理事长、合肥工业大学教授

秘书处办公室设在合肥工业大学计算机与信息学院。

三、竞赛目的

本竞赛致力于推动安徽省各高校大数据与人工智能相关专业的建设，培养安徽省大学生大数据与人工智能技能、数据科学思维及相应实践能力和协作能力，提高大学生的大数据与人工智能的创新创业能力，以适应大数据与人工智能技术应用领域快速增长的人才需求。

四、竞赛内容

（一）竞赛内容

本次竞赛设大数据赛道和人工智能赛道两个赛道。

（二）竞赛方案

（1）大数据赛道

① 参赛选手在指定时间内参加网络赛，通过网络赛的队伍方可进级现场赛。

② 在现场赛阶段，对于软件组，每支参赛队伍会被分配三台计算机，参赛队根据题目要求在规定时间内完成竞赛内容，随后由裁判根据各队的答题情况和评分标准评定成绩；对于创意组，由裁判根据各队答辩时呈现的作品水平与答辩情况评定成绩。

（2）人工智能赛道

① 参赛选手在指定时间内参加网络赛，通过网络赛的队伍方可进级现场赛。

② 在现场赛阶段，参赛队根据题目要求在规定时间内完成竞赛内容，随后由裁判根据各队的答题情况和评分标准评定成绩。

五、竞赛方式

本次大赛中，所有赛道均需通过各学校校赛选拔以后才能报名参赛。

六、竞赛流程

（一）大数据赛道

2023年6-9月：各参赛学校组织相关校赛，选拔推荐优秀参赛项目和参赛选手；

2023年9月：通过比赛官网报名参加网络赛；

2023年10月21-22日在合肥幼儿师范高等专科学校进行现场赛。如遇其他原因需要调整的，将另行发文通知。

（二）人工智能赛道

2023年6-9月：各参赛学校组织相关校赛，选拔推荐优秀参赛项目和参赛选手；

2023年9月：通过比赛官网报名参加网络赛；

2023年10月21-22日在安徽工业经济职业技术学院进行现场赛。如遇其他原因需要调整的，将另行发文通知。

七、竞赛赛题

（一）大数据赛道

本赛道分为本科软件组、高职软件组和创意组。

（1）本科软件组竞赛内容分为大数据平台部署与参数优化、大数据预处理、大数据分析、大数据可视化以及综合应用，具体包括：

大数据平台部署与参数优化：参赛选手根据题目要求完成大数据平台的部署，包括但不限于Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark、Zookeeper、echart、Flink、Flume、Storm等，并能够根据要求对部署的平台参数进行调整以及测试平台可用性，对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转。

大数据预处理：参赛选手根据题目要求对给定的数据（数据可能不完整、不一致、重复、含噪音等）进行预处理，使得数据准确、完整、一致、可用，并能够对数据格式进行转换。

大数据分析：参赛选手根据题目要求在已搭建好的大数据平台上进行数据的分析。

大数据可视化：参赛选手根据题目要求对给定数据进行可视化展示，并能对可视化结果进行解释说明。

综合应用：对给定的数据集，参赛选手综合应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，求解一个给定的问题。

（2）高职软件组竞赛内容分为大数据平台搭建与运维、大数据分析、大数据处理及可视化、综合应用，具体包括：

大数据平台搭建与运维：参赛选手根据题目要求完成Hadoop、Spark、Hive、HBase等大数据平台的部署，并实现数据存储与相关功能。对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转，并能根据题目要求对部署的平台参数进行调整。平台包括但不限于Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark、Zookeeper、SQOOP、Flink、Flume、Storm等。

大数据分析：参赛选手根据题目要求在已搭建好的大数据平台上使用大数据工具实现数据联合调用与分析。

大数据处理及可视化：根据竞赛题目，实现数据源获取（数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据展现），根据题目要求采用D3.js、Echarts、大数据BI分析工具、Python相关图形库等方式进行多种方式的可视化展现。

综合应用：对给定的数据集，参赛选手综合应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，根据题目要求进行求解或编写数据分析方法文档和数据分析结果文档。

（3）创意组竞赛内容要求参赛作品须围绕大数据与人工智能核心技术，探索有具体落地场景的技术应用创意方案，如大数据与人工智能技术在工业、农业、医疗、文化、教育、金融、交通、公共安全、日常生活、公益等行业领域的应用探索。

竞赛采用开放命题，参赛作品须使用大数据与人工智能相关技术。参赛者应充分发挥创新能力，自由探索应用场景并自行获取相关数据，最终提交具有原创性并能够进行可视化应用展示的参赛作品。

（二）人工智能赛道

本赛道分为本科软件组、高职软件组和硬件组。

（1）本科软件组竞赛内容分为人工智能基础环境搭建部署、样本数据预处理、传统机器学习算法设计及应用、深度学习算法设计及应用、人工智能技术综合应用，具体包括：

人工智能基础环境搭建部署：参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于Sklearn、OpenCV。

样本数据预处理：对给定的样本数据（图片、文本或者数值数据），检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域，标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。

传统机器学习算法设计及应用：典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等，根据题目或场景，通过选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型，实现分类、聚类算法并解决问题。

深度学习算法设计及应用：包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景，通过选用深度学习相关算法，实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。

人工智能技术综合应用：给定现实场景和数据集，综合运用人工智能相关技术解决给定问题。

（2）高职软件组竞赛内容分为人工智能基础环境搭建部署、数据集加载及预处理、模型构建及训练、模型加载及预测、综合分析，具体包括：

人工智能基础环境搭建部署：参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于Sklearn、OpenCV。

数据集加载及预处理：利用PyTorch完成指定数据集的加载，对给定的样本数据进行预处理，如检测和去除重复数据等。

模型构建及训练：对于传统机器学习算法及深度学习算法的构建及训练。包含但不限于逻辑回归、Kmeans、神经网络等，根据题目或场景，通过对指定机器学习算法进行调参，解决分类或聚类问题。

模型加载及预测：利用PyTorch完成指定模型的加载与输出预测结果；测试给定模型在指定数据集上的规定指标，测试指定模型运行时所占内存/时间消耗。

综合分析：文档协作能力、总结分析能力。

（3）硬件组竞赛内容分为国产AI边缘计算平台开发环境的使用、离线数据AI算法处理、在线数据AI算法处理、AI交互以及综合分析，具体包括：

国产AI边缘计算平台开发环境的使用：国产操作系统的基本使用；相关第三方库（Anaconda、Sklearn、OpenCV、PyTorch、Tensorflow等）的基本使用。

离线数据AI算法处理：对视频、文本或语音等离线数据，利用指定算法或模型按要求进行处理并展示。考核功能包括视频中图像处理、物体检测识别、文本分类、中文分词、语音唤醒等。

在线数据AI算法处理：利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，利用指定算法或模型按要求进行处理并展示。考核功能包括视觉测量、语音识别等。

AI交互：利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，按照要求实现特定功能的人机交互。

综合分析：总结分析能力，文档写作能力。能够从内存占用、运行时间、准确率等多方面指标对指定算法进行定量测试比较，并按照要求形成测试报告。

八、竞赛规则

为保证竞赛公平公正，竞赛组委会、专家委员会、仲裁委员会、秘书处成员及竞赛相关工作人员不得作为参赛指导教师。

每一赛道，同一教师指导的队伍总数不得超过4支，其中作为第一指导老师不得超过2支。学生参与比赛可以无指导教师。

（一）大数据赛道

（1）报名资格和要求

比赛以队为参赛基础，每支参赛队由1-3名参赛学生（队员）和1-2名指导教师（也可无指导教师）组成。参赛学校可另设领队1名（可由指导教师兼任）。领队和教练必须是参赛学校的在职教师，本科组参赛队员必须是当年度参赛学校的在读本科生、研究生，高职组参赛队员必须是当年度参赛学校的专科生。参赛队员是否符合本规则关于学历的规定，由竞赛组委会负责解释，由此产生的任何疑问应提交仲裁委员会审议。

所有参赛队伍由各高校选拔上报，大赛不接受个人报名。各参赛队在网上注册以后，每所学校指定1名领队负责报名（每所学校指定1名教师进行认证），由参赛学校领队对比赛队伍进行审核，参赛学校领队对报名资料的真实性和参赛指导老师、学生排序负责，同时提交学校教务部门或创新创业教育管理机构等部门的意见（需签章）到组委会。

所有参赛人员、指导教师、领队须签署大赛承诺书（详见附件1）。

（2）赛前准备

赛前开展比赛规则研讨，并对比赛规则进行进一步解读。各参赛队伍师生依据比赛规则和要求进行比赛准备。

（3）比赛期间

软件组：

参赛队必须在指定的位置就坐和操作指定的计算机。

参赛队员可以携带诸如书、手册、程序清单等参考资料。

参赛队员不能携带任何可用计算机处理的软件或数据(不允许任何私人携带的U盘、磁盘或计算器)。

参赛队员不能携带任何类型的通讯工具，包括无线电接收器、移动电话。

在竞赛中，参赛队员根据题目要求完成相关工作，参赛队员不得和竞赛组委会指定工作人员以外的人员交谈，现场工作人员只能回答和处理与平台系统相关的问题。

参赛队员出现妨碍比赛正常进行的行为，诸如擅自移动赛场中的设备，未经授权修改比赛软硬件，干扰他人比赛等，取消其参赛资格。

竞赛的预定时间为4小时，但当竞赛进行一定时间后，竞赛专家组可以因为出现不可预见的事件而调整比赛时间长度，一旦比赛时间长度发生改变，将会以及时并且统一的方式通告所有参赛队员。

创意组：

初赛作品评审选用网评的方式进行。网评专家组由安徽省或省外大数据与人工智能方面专家组成，并由系统自动分配作品。

决赛采取现场答辩的形式，答辩将分成几个组同时进行，分组方案由组委会制定，但组委会不决定各组答辩顺序，各组的答辩顺序将在抽签仪式中抽签决定。决赛现场评审专家由组委会从评审专家组中选取，并交由大赛监督组确认。

根据答辩需要，允许答辩队伍通过计算机、手机、实物等方式辅助展示作品。答辩现场在答辩过程中对外封闭，请待答辩的队伍等秘书通知再进入现场。

以下情况将视为违规，竞赛组织委员会有权取消参赛队伍的参赛资格：

① 在参赛过程中出现违反相关法律、法规的行为；

② 作品参加过其他省级及以上比赛并获奖；

③ 作品涉嫌抄袭，侵犯他人知识产权等；

④ 作品涉及不健康、淫秽、色情或毁谤第三方等内容；

⑤ 参赛期间发现或被举报认定存在其他违法、违规行为。

（4）成绩公布

竞赛结束后，由竞赛评测专家（由专家组遴选，组委会认定）进行评测，最终成绩将在大赛官网进行公示。公示无异议后，上报安徽省大学生创新创业教育办公室，并在安徽省高教网再次进行公示。待公示期满后，由安徽省教育厅发文公布获奖名单。

（二）人工智能赛道

（1）报名资格和要求

比赛以队为参赛基础，每支参赛队由1-3名参赛学生（队员）和1-2名指导教师（也可无指导教师）组成。参赛学校可另设领队1名（可由指导教师兼任）。领队和教练必须是参赛学校的在职教师，本科组参赛队员必须是当年度参赛学校的在读本科生、研究生，高职组参赛队员必须是当年度参赛学校的专科生。参赛队员是否符合本规则关于学历的规定，由竞赛组委会负责解释，由此产生的任何疑问应提交仲裁委员会审议。

所有参赛队伍由各高校选拔上报，大赛不接受个人报名。各参赛队在网上注册以后，每所学校指定一名领队负责报名（每所学校指定1名教师进行认证），由参赛学校领队对比赛队伍进行审核，参赛学校领队对报名资料的真实性和参赛指导老师、学生排序负责，同时提交学校教务部门或创新创业教育管理机构等部门的意见（需签章）到组委会。

所有参赛人员、指导教师、领队须签署大赛承诺书（详见附件1）。

（2）赛前准备

赛前开展比赛规则研讨，并对比赛规则进行进一步解读。各参赛队伍师生依据比赛规则和要求进行比赛准备。

（3）比赛期间

参赛队必须在指定的位置就坐和操作指定的计算机。

参赛队员可以携带诸如书、手册、程序清单等参考资料。

参赛队员不能携带任何可用计算机处理的软件或数据(不允许任何私人携带的U盘、磁盘或计算器)。

参赛队员不能携带任何类型的通讯工具，包括无线电接收器、移动电话。

在竞赛中，参赛队员根据题目要求完成相关工作，参赛队员不得和竞赛组委会指定工作人员以外的人员交谈，现场工作人员只能回答和处理与平台系统相关的问题。

参赛队员出现妨碍比赛正常进行的行为，诸如擅自移动赛场中的设备，未经授权修改比赛软硬件，干扰他人比赛等，取消其参赛资格。

竞赛的预定时间为4小时，但当竞赛进行一定时间后，竞赛专家组可以因为出现不可预见的事件而调整比赛时间长度，一旦比赛时间长度发生改变，将会以及时并且统一的方式通告所有参赛队员。

（4）成绩公布

竞赛结束后，由竞赛评测专家（由专家组遴选，组委会认定）进行评测，最终成绩将在大赛官网进行公示。公示无异议后，上报安徽省大学生创新创业教育办公室，并在安徽省高教网再次进行公示。待公示期满后，由安徽省教育厅发文公布获奖名单。

九、竞赛地点和环境

（一）大数据赛道

本赛道地点定于合肥幼儿师范高等专科学校。

软件组：

参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台，竞赛用电脑由竞赛组委会统一提供。

操作系统：CentOS

编程语言：Python、Java

Python语言开发环境采用PyCharm，Java语言开发环境采用Eclipse。

创意组：

各参赛队伍自行考虑是否携带展示设备并在比赛前在展示参观区域完成调试，在整个比赛期间提供给与会人员的演示支持。同时整个竞赛现场分为PPT演讲区和比赛准备区。

（二）人工智能赛道

本赛道地点定于安徽工业经济职业技术学院。

软件组：

参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台，竞赛用电脑由竞赛组委会统一提供。

操作系统：CentOS

编程语言：Python、Java

Python语言开发环境采用PyCharm，Java语言开发环境采用Eclipse。

硬件组：

参赛队员根据竞赛要求，使用指定的竞赛用电脑和竞赛平台（或自带），竞赛用电脑由竞赛组委会统一提供。

硬件平台：国产AI边缘计算平台

操作系统：国产操作系统

编程语言：Python3、C++

注：比赛现场提供PC一台，仅用于上传要求提供的比赛过程及结果资料。

十、成绩评定

（一）大数据赛道

本科软件组评分标准如下：

竞赛内容	竞赛考核要求	成绩占比
大数据 平台部署	根据要求完成大数据平台的部署，并能够对部署的平台参数进行调整以及测试平台的可用性，对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转。	15%
大数据预处理	对给定的数据（数据可能不完整、不一致、重复、含噪音等）进行预处理，使得数据准确、完整、一致、可用，并能够对数据格式进行转换。	30%
大数据分析	在已搭建好的大数据平台上进行数据分析。	20%
大数据可视化	对给定数据进行可视化展示，并能对可视化结果进行解释说明。	15%
综合题	对给定的数据集，参赛选手综合应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，求解一个给定的问题。	20%

高职软件组评分标准如下：

竞赛内容	竞赛考核要求	成绩占比
大数据平台 搭建与运维	搭建分布式Hadoop平台、HDFS、HBase、Hive、Spark等模块，并测试可用性，对参数进行调整，实现优化目标；对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转；对提供的文件和部分数据，采用相关Hadoop和Spark命令和算法包进行处理，HDFS、Hadoop计算包、SQOOP命令转换，HBase相关数据查询和处理，Hive数据查询和处理，Spark计算语法和处理。	30%
编程	对比赛数据进行爬取、去重、清洗和统计（对提供样本目标进行爬取、去重、清洗和统计）；对提供的样本数据进行排序、二次排序、平均值、分类统计计数、join联接、倒排索引等基本算法分析，并完成其他要求的统计分析；从基础数据开始自行设计完成一个完整的项目分析过程。	30%
数据可视化	根据环境提供的通用Python图形库、Echarts库、d3.js库、BI工具等实现如下内容：利用提供平台对数据进行静态分析得到相应的分析结果，并进行数据呈现的解释。	30%
综合题	将比赛中要求的分析部分，按照合理的方式对方法、流程和结果进行适当的分析。	10%

创意组评分标准如下：

评价内容	说明	成绩占比
选题定位	⑴ 创意与独创性 ⑵ 落地转化可行性	20%
社会价值	⑴ 用户需求贴合度 ⑵ 效率提升的明确表现 ⑶ 市场价值及推广性	30%
技术能力	⑴ 技术综合能力 ⑵ 任务处理效果	30%
现场答辩	根据现场表现情况打分	20%

（二）人工智能现场赛

本科软件组评分标准如下：

竞赛内容	竞赛考核要求	成绩占比
人工智能基础环境搭建部署	参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于Sklearn、OpenCV。	10%
样本数据 预处理	对给定的样本数据（图片、文本或者数值数据），检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域，标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。	30%
传统机器学习算法设计 及应用	典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等，根据题目或场景，选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型，实现分类、聚类算法并解决问题。	20%
深度学习算法设计及应用	包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景，选用深度学习相关算法，实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。	20%
人工智能技术综合应用	给定现实场景和数据集，综合运用人工智能相关技术解决给定问题	20%

高职软件组评分标准如下：

竞赛内容	竞赛考核要求	成绩占比
人工智能基础环境搭建部署	参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于Sklearn、OpenCV。	30%
数据集加载及预处理	利用PyTorch完成指定数据集的加载，对给定样本数据进行预处理，如检测和去除重复数据等。	30%
模型构建及训练	对于传统机器学习算法及深度学习算法的构建及训练。包含但不限于逻辑回归、Kmeans、神经网络等，根据题目或场景，通过对指定机器学习算法进行调参，解决分类或聚类问题。	20%
模型加载及预测	利用PyTorch完成指定模型的加载与输出预测结果；测试给定模型在指定数据集上的规定指标，测试指定模型运行时所占内存/时间消耗。	10%
综合分析	文档协作能力、总结分析能力。	10%

硬件组评分标准如下：

竞赛内容	竞赛考核要求	成绩占比
国产AI边缘计算平台开发环境的使用	国产操作系统的基本使用；相关第三方库（Anaconda、Sklearn、OpenCV、PyTorch、Tensorflow等）的基本使用。	15%
离线数据AI算法处理	对视频、文本或语音等离线数据，利用指定传统图像处理、传统机器学习或深度学习算法/模型按要求进行处理并展示。考核功能包括图片/视频中图像处理、物体检测识别，文本分类、中文分词、语音唤醒等。	30%
在线数据AI算法处理	利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，利用指定传统图像处理、传统机器学习或深度学习算法/模型按要求进行处理并展示。考核功能包括视觉测量、语音识别等。	30%
AI交互	利用摄像头、麦克风等外设获得实时视频、语音等数据，按照要求实现特定功能的人机交互。	15%
综合分析	总结分析能力，文档写作能力。能够从内存占用、运行时间、准确率等多方面指标对指定算法进行定量测试比较，并按照要求形成测试报告。	10%

十一、奖项设定

按大数据赛道—本科软件组、大数据赛道—高职软件组、大数据赛道—创意组、人工智能赛道—本科软件组、人工智能赛道—高职软件组和人工智能赛道—硬件组分别设置奖项，均以最终入围决赛团队数为基数，按参赛队成绩排序，分别设置一等奖（不超过基数10%）、二等奖（不超过基数20%）、三等奖（不超过基数30%）。为鼓励参赛学校对本项竞赛工作的贡献，组委会将评选优秀组织奖（不超过参赛高校数的20%），评选办法另行通知。

十二、赛项安全

赛事安全是技能竞赛一切工作顺利开展的先决条件，是赛事筹备和运行工作必须考虑的核心问题。大赛秘书处采取切实有效措施，保证大赛期间参赛师生、专家评委、工作人员的人身安全。

（1）比赛环境

大赛秘书处在赛前组织专人对会评现场、交通保障进行考察，并对安全工作提出明确要求，排除安全隐患。

大赛秘书处提供保证突发公共事件应急预案实施的条件，严格控制与参赛无关的易燃易爆以及各类危险品进入会评现场。

（2）生活条件

比赛期间，大赛秘书处保障参赛师生、专家评委及工作人员的饮食卫生安全。

（3）应急处理

比赛期间发生意外事故，发现者应第一时间报告大赛秘书处，同时采取措施避免事态扩大。大赛秘书处应立即启动预案予以解决并上报大赛组委会。赛项出现重大安全问题可以停赛，是否停赛由大赛组委会决定。

（4）处罚措施

参赛队伍有干扰比赛的行为，经赛场工作人员提示，警告无效的，可取消其继续比赛的资格，并禁止参加下一年度的安徽省大数据与人工智能应用竞赛。

因参赛队伍原因造成恶劣影响的，取消其获奖资格。

赛事工作人员违规的，按照相应的制度追究责任。

（5）疫情防控

落实新型冠状病毒感染实施“乙类乙管”后疫情防控要求，参赛人员要遵守基本行为准则，保持社交距离、咳嗽礼仪、清洁消毒等良好卫生习惯。

十三、竞赛须知

（1）参赛队伍、参赛指导教师、领队须知

各参赛队需凭参赛证件进入比赛现场；各参赛队在现场注册时需要提交学校教务部门或院系以上单位的推荐意见（需签章）；参赛学校领队对报名资料的真实性和参赛指导老师、学生排序负责。

指导教师熟悉竞赛规程，为参赛队伍提供指导；指导教师及领队贯彻执行大赛各项规定，竞赛期间不私自接触裁判；领队负责做好本参赛学校大赛期间的管理工作，负责本校的参赛组织和与大赛的联络，准时参加赛前领队会议，并认真传达落实会议精神，确保参赛选手准时参加各项比赛及活动；领队在比赛时需密切留意参赛选手的比赛时间，安排充足人员进行调度，避免出现因迟到而被取消比赛资格的现象；领队应负责赛事活动期间本队所有选手的人身及财产安全，如发现意外事故，应及时向组委会报告；只有领队才有权向仲裁委员会提出仲裁请求。

（2）参赛选手须知

各参赛选手凭大赛组委会颁发的参赛证和有效身份证件参加比赛及相关活动。参赛选手应自觉遵守赛场纪律，服从裁判、听从指挥。

（3）工作人员和志愿者须知

必须服从组委会统一指挥，认真履行职责，做好比赛服务工作；要按照分工准时到岗，尽职尽责做好分内各项工作，保证大赛顺利进行；检查、核准证件，非参赛选手不准进入赛场。同时，要协调好领队、指导教师休息及食宿；比赛出现技术问题（包括设备、器材）时，应及时与比赛负责人联系，及时处理；如遇突发事件，及时向组委会报告，同时做好疏导工作，避免重大事故发生，确保大赛圆满成功；要认真组织好参赛选手的赛前准备工作，遇到重大问题及时与组委会联系，协商解决办法。

十四、申诉与仲裁

比赛过程中若出现有失公正或有关人员违规等现象，学校领队可在竞赛结束2小时内向仲裁委员会提出书面申诉，申诉书应包括申诉原因、申诉诉求、申诉团队等内容，并由申诉团队相关参赛队员、指导教师和领队签字。

组委会和专家委员会委托裁判根据比赛规则，针对申诉内容给出相关的裁决依据，将仲裁请求和裁决依据2份材料一起提交仲裁委员会。仲裁委员会依据比赛规范、规则以及裁判给出的裁决依据对比赛结果进行仲裁。该仲裁结果为最终结果。

十五、其他

本次竞赛的相关联系信息如下：

（1）联系人

本科组联系人

吕俊伟（181-5630-0268）lvjw_hfut@163.com

高职组联系人

朱晓彦（134-8570-1120）47731950@qq.com

赛事赛务联系人

罗  珣（138-5600-7470） mmluoxun@hfut.edu.cn

（2）竞赛官网地址

http://www.ahjsjjy.com

（3）竞赛交流QQ群

竞赛QQ群号：702551705

各参赛学校可指派1-2名指导教师加入。

附件 1：2023年安徽省大数据与人工智能应用竞赛承诺书.docx

各有关单位、企业、高校：

为深入贯彻党中央、国务院关于发展数字经济的战略部署，落实国家《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”大数据产业发展规划》，充分激发数据要素价值潜力，加快推动我国数据产业创新发展，决定在2022中国国际数字经济博览会期间举办“第一届中国大数据大赛”（简称大数据大赛），遴选一批数据产业优质创新成果和优秀人才，打造国家级数据产业创新孵化器，助推我国数字经济健康发展。

一、组织机构

主办单位：中国国际数字经济博览会组委会

承办单位：中国电子技术标准化研究院

河北省工业和信息化厅

二、赛事时间

2022年10月18日至11月18日

三、赛程安排

大赛分为预赛（初审、复审）、决赛两个环节。预赛（初审、复审）采用线上线下结合方式评审，决赛采用现场评选。

（一）参赛队伍征集

即日起至11月8日，参赛单位通过指定渠道报名参赛。

（二）预赛

11月15日前，组织专家进行预赛初审和复审，每个赛道择优选出若干支队伍晋级决赛。

（三）决赛

11月18日前，组织入围项目进行决赛。决赛采取现场展示和答辩方式进行，入围项目团队通过现场PPT或VCR展示、项目陈述、回答评委提问等，对参赛作品进行全方位展示介绍。评审专家根据参赛作品展示和现场答辩情况进行综合评分，评选产生一、二、三等奖和优秀奖。

（四）颁奖

在2022中国国际数字经济博览会期间举行颁奖典礼，对获奖项目颁奖。

四、赛道设置

（一）“数据治理创新”赛道

本赛道旨在征集通过创新性的数据治理方案或技术手段，打通数据孤岛、加强数据治理、强化高质量数据供给，探索以数据赋能组织数字化转型、提升组织运行效能的有效模式，形成典型示范案例。

1. 数据治理管理方面：建立数据治理组织、数据治理制度、主数据管理制度，制定数据质量控制准则、数据治理方案、数据安全管理制度等，形成创新性的体系化管理模式；

2. 数据治理技术方面：建立组织级数据结构框架和系统设计，建立组织级主数据中心、数据质量平台、建立数据安全管理系统等相关内容，形成创新性的系统化技术架构。

（二）“数据要素流通”赛道

本赛道旨在征集数据登记、评估、应用、交易等方面的理论研究、技术创新及典型做法，促进数据要素市场的健康有序发展。

1. 在数据登记及定价方面：形成数据登记的方式方法、数据资产定价模式、数据资产评估服务等方面的理论及实践创新；

2. 在数字技术应用方面：提高数字技术在数据授权、数据溯源、数据流通、数据共享等方面的技术和应用创新；

3. 在数据交易方面：搭建数据交易平台，形成交易服务、交易撮合、登记计算、争议仲裁等方面的理论创新和形成的典型模式。

（三）“数据开发利用”赛道

本赛道旨在征集数据在数据挖掘期间对于如何提取有价值信息，在数据利用的过程中对用户隐私的保护以及如何运用数据进行分析并进行开发，以此来提高商业数据和社会数据的价值。

1. 数据商业价值开发利用方面：在确保数据安全、保障用户隐私的前提下，探索重点行业创新数据开发利用模式，推动市场力量挖掘商业数据价值，推进数据价值产品化、服务化，发展专业化、个性化数据服务，促进数据、技术、场景深度融合等角度的理论研究及典型做法。

2. 数据社会价值开发利用方面：各组织期望通过数据能够带来巨大的价值，对具有经济和社会价值、允许加工利用的政务数据和公共数据，通过数据开放、挖掘、应用等方式，进行增值开发利用，形成数据融合及产业生态培育，提升数据运营和开发利用水平的典型做法。

五、组织方式

大赛面向全社会开放，全国高等院校、职业院校、科研院所和大数据领域相关企事业单位均可报名参赛。大赛采取自由报名、公开遴选的方式，鼓励参赛者以团体的方式参加。参赛项目应根据大赛要求准备相关材料，具体提交方式将在中国国际数字经济博览会官方网站公布（https://www.cidee-zd.cn/website/competition?lang=zh_CN&loginType=competition）。

六、激励机制

本届大赛每个赛道分别设置一等奖1名、二等奖2名、三等奖3名，优秀奖若干名。组委会将对获奖团队给予奖励，同时通过电视、电台、网站、新媒体、大型活动等多种渠道对获奖项目进行全方位宣传，对优秀项目进行市场推广。

宋博宇  13121991976  songby@cesi.cn

王  璇  13126132339

中国国际数字经济博览会组委会

2022年10月18日

竞赛背景

全球变暖正在实实在在的改变着自然环境，这最终影响着人们的生活，变暖的最大元凶是以二氧化碳为主的温室气体。2018年10月，联合国政府间气候变化专门委员会发布报告，呼吁各国采取行动，为把升温控制在1.5摄氏度之内而努力。

目前减少二氧化碳排放量的手段，一是碳封存，主要由土壤、森林和海洋等天然碳吸收储存空气中的二氧化碳；二是碳抵消，通过投资开发可再生能源和低碳清洁技术，减少一个行业的二氧化碳排放量来抵消另一个行业的排放量，它的计算单位是二氧化碳当量吨数。1997年，碳中和的概念被首次提出。“中和”即正负相抵，是指企业、团体或个人测算在一定时间内，直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，抵消自身产生的二氧化碳排放，实现二氧化碳的“零排放”。而碳达峰则指的是碳排放进入平台期后，进入平稳下降阶段。简单地说，也就是让二氧化碳排放量“收支相抵”。

2021年3月15日，习近平总书记主持召开中央财经委员会第九次会议，其中一项重要议题，就是明确把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，这事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体。目前，中国已经制定了“将力争于2030年前实现二氧化碳排放达到峰值、2060年前实现碳中和”的目标。

完成减排目标主要通过两个方面：一是加强监管，即政府这只看得见的手出马，对高碳排放的行业，实施严格的监管机制。另一方面是“私有化”，即给碳排放一个价格，把它引入市场，在市场里交易。在“双碳”目标下，市场蕴藏着丰富的商业机会有待挖掘开发。

作为新时代的高校学生，应当积极发挥我们在数据分析与建模方面的各项优势，通过一个个具体的数字，利用专业的软件，通过团体智慧的方式来对“双碳”数据进行分析，积极参与到国家实现碳达峰、碳中和目标的各项工作中。

为了让高校学生展示数据分析专业能力和洞察商业机会的能力，提升学生应用数据分析算法与技术的能力，提升学生在竞赛作品中为政府制定“碳达峰、碳中和”政策、为企业节能减排出谋划策的能力，以及提升学生作为创业者设计商业计划书的能力，同时，增强大学生对社会主义核心价值观和中国特色社会主义的理解和认同，认识中国特色社会主义制度的优越性，特举办2021年第二届上海市高校开放大数据分析挑战赛。今年的主题是碳中和数据分析。

组织机构

主办单位：上海工商管理专业学位研究生教育指导委员会、上海市系统工程学会、上海大数据联盟

承办单位：上海工商管理专业学位研究生教育指导委员会产教融合专门委员会、上海理工大学管理学院产业学院

协办单位：北京中云国创数据科技有限公司，上海墨珩网络科技有限公司

比赛要求

（一） 参赛作品内容：由参赛队伍组长自行通过比赛报名网站完成报名（网址是：http://47.100.30.94:7000/），*如已报名，请同时告知上海财经大学MBA学生活动办公室。邮箱为：mba_act@mail.sufe.edu.cn。报名后可获得学生活动辅导服务。比赛的新闻通知也通过该平台发布。竞赛的数据分析过程由北京中云国创数据科技有限公司提供技术支持，使用蓝鹰实验室数据分析平台，（网址是https://bbl.zygcdata.com:446/），在报名截止日，由蓝鹰实验室统一分配数据分析账号口令。数据分析的数据源在蓝鹰实验室平台上统一提供，分析过程在蓝鹰实验室平台上进行，在线下完成比赛的作品报告书，并参加最后的答辩。

数据分析作品需要具有问题导向、创新性、技术含量、开放数据利用程度、社会效益、团队能力等要素，保证作品图文结合，风格统一，分析结论要明确，逻辑清楚。

（二）参赛对象：上海市及长三角地区高校在读大学生（含MBA学生，学术研究生、本科生和高职生），团队组成要求：团队必须至少包括1名本科生，允许跨校组队，研究生参赛需要与本科生组合且团队必须至少包括1名本科生。

（三）参赛形式：以团队为单位参赛

（四）团队总人数：4-7 人，团队成员包括指导教师 1-2 名、队员 3-6 名 （如果指导老师1名，允许学生人数到达6名）

（五）成员要求：

1．具有较强的科研能力

2．具备较强的创新能力

3．具备较强的团队意识

4．具备较强的数据分析能力

5．具备较强的主观能动性

比赛安排

（一）报名阶段

1．报名时间：即日起至2021年10月31日。

报名方式：通过比赛报名网站（http://47.100.30.94:7000/）完成注册，在比赛网站的活动列表中找到本次比赛活动并进行报名。经组委会审核通过后，组长将收到来自比赛官方邮箱SUODATA@163.com 的比赛确认邮件。

*如已报名，请同时告知上海财经大学MBA学生活动办公室。邮箱为：mba_act@mail.sufe.edu.cn。报名后可获得学生活动辅导服务。

（二）比赛阶段

1．在中云国创蓝鹰实验室平台登录，网址是（https://bbl.zygcdata.com:446/），获取发放的统一竞赛数据，进行数据分析过程。拟安排一次两个课时的蓝鹰实验室数据分析培训。

2．完成参赛作品：参考通知附件的征题指南，获取并分析“碳达峰/碳中和”相关数据集（可以通过访问比赛网站https://bbl.zygcdata.com:446/，获取公开数据集），撰写数据分析报告（4000字-8000字，格式要求详见附件）。内容包括①作品背景；②数据介绍和分析方法介绍；③数据分析环境；④数据分析；⑤数据分析仪表盘的设计；⑥分析结论与对策建议，或者商业计划方案，或者设计创新性互联网产品等等。

3．提交参赛作品：各参赛队于2021年11月20日之前提交参赛作品，包括①作品（word格式、pdf格式）、②答辩PPT文档、③如果有，需提供其他所获取的数据集文件。将所有材料发送至邮箱SUODATA@163.com，邮件名为“学校-参赛队-数据分析作品名”，参赛作品以附件形式发送，文件名同邮件名。

（三）答辩阶段

作品在经过组委会初选之后，进入比赛答辩阶段。

1．答辩规则：参赛队准备8分钟PPT进行线上答辩

2．答辩时间：2021年11月下旬（具体时间另行通知）

3．答辩地点：具体地点另行通知

（四）评比阶段

1．评比规则：详见报名网站附件

2．评比时间：2021年11月下旬（待定）

（四）公示期：公示时间为2021年11月下旬-12月上旬（待定）

（五）颁奖阶段：时间地点另行通知

（六）报名费用：

1．征得参赛队同意，获奖作品拟将公开出版优秀作品选集并署名参赛师生。

报名过程和比赛过程，不收取任何费用。

奖项设置

获奖团队统一颁发荣誉证书，并给予丰富物质奖励：

[1]特等奖1 个队，价值 3000 元奖品/队

[2]一等奖2 个队，价值 1500 元奖品/队

[3]二等奖4个队，价值1000元奖品/队

[4]三等奖10个队，价值 500 元奖品/队

[5]优胜奖15个队，价值 200元奖品/队

[6]优秀指导教师奖2 名，1000 元奖品/人

1．比赛的获奖结果由大赛专家委员会审议评比后对外公布。

2．对获奖团队学生提供大型企业，以及其他长三角地区中小型优秀IT公司的参观、面试和见习的机会。

联系方式

（1）报名和通知网址：

http://47.100.30.94:7000/

（2）数据集、比赛分析过程网址：

https://bbl.zygcdata.com:446/

（3）大赛指定邮箱：

SUODATA@163.com

（4）联系人：

王晨悦（师生联络：18921612936）

翁文军（企业联络：13816111590）

注意事项

1．报名者自愿参加本次大赛，认同比赛规则，接受比赛安排，且不能半途以各种理由退出比赛，报名者必须是上海市及长三角地区高校全日制在读学生。

2．比赛以网站、学校教务处通知为主，通过邮件与短信等方式通知参赛团队，请务必保持通讯工具的畅通。

3．参赛队必须保证提交作品属于团队原创，严格杜绝抄袭。

4．提交作品必须真实完整，符合中华人民共和国相关法律法规。

5．题目指南、作品格式，请登录报名网站查阅。

本次活动的最终解释权归第二届上海市高校开放大数据分析挑战赛组委会

第二届上海市高校开放大数据分析挑战赛组委会

2021年9月26日