【投资日报】PE浮动利润税引发争议 京东下半年或IPO
06-18
国家电网本来应该担心窃电问题，因为它正在努力寻找大数据解决方案来解决这个问题。
9月24日，在第四届CCF大数据与计算智能大赛启动仪式上，国家电网发布了两个相关问题。
国家电网公司表示，希望利用大数据分析技术，科学开展反窃电监测分析，提高反窃电效率，减少分析窃电行为的时间和成本。
同时，国家电网公司希望利用大数据分析技术，科学开展电力敏感客户分析，准确识别敏感客户并量化敏感程度，从而支撑精准化、精细化的客户服务策略。
除了国家电网希望借此机会解决上述问题外，搜狗、蚂蚁金服、AdMaster、驭势科技、联通研究院等多家企业和机构也发布了另外9个涉及搜索广告的竞赛问题、O2O营销、舆情。
分析、监控与识别、计算广告、无人驾驶、市场预测、LBS营销、气候预测等领域。
雷锋网获悉，这11题公布的累计奖池已达55万元。
根据往届比赛的经验，不仅是大学生党，还有企业和社会个人和团体以专门的队伍参加了比赛。
竞赛题目的发布者提供真实数据。
据主办方中国计算机学会（CCF）和发布赛题的公司介绍，与一些类似竞赛提供的标准数据库数据不同，赛题提供的大量真实数据可能会吸引很多参与者。
玩家的原因之一。
国家电网代表表示，他们发布的竞争问题来自以下几个方面：一是提供国家电网供电区域内某一区域的用户日常用电信息；二是业务研判后的异常用电信息。
，这个用电信息经过专业人士分析，确实存在异常。
通过异常用户信息，参赛者可以根据这些数据发现窃电者的行为特征，形成窃电者画像，准确识别窃电者。
对于国家电网来说，可以提高窃电监控效率，减少窃电损失。
。
搜狗代表表示，我们已经提供了10万用户的查询行为。
这是10万名用户通过调查问卷，通过各种方式线下搜索，获取真实性别、年龄、学历等数据的行为。
我们希望用一半的数据作为训练问题，另一半作为测试问题来搜索行为来识别一个人的年龄、性别和教育程度。
中国联通还表示，已为3万名用户提供了详细的上网记录，其中包括3个月的上网行为记录和通话记录记录，以及1万家商户的位置数据和活动行为数据。
除了原始数据外，还提供基于原始数据的中间过程数据。
当然，上述竞赛问题的发布者也强调，上述信息已经脱敏。
或者是“练兵”、“招募人才”。
此次比赛的主要目的是什么？雷锋网编辑注意到，启动仪式上，上海教育部专家和部分高校代表上台支持。
不难看出，很多大学都想借此机会“练兵”。
对于发布竞赛题的企业，精硕科技代表直言，希望通过竞赛题真正解决企业的一些问题。
他说：举个我们公司的案例——如何识别虚假流量。
这个问题的解决方案如果做得好的话，可以直接应用到我们公司的业务场景中，也可以应用到整个广告行业。
它有几个好处。
首先，对于参赛者来说，无论是学生、组织还是其他参赛者，都可以利用各种知识，直接将各种数据应用到行业中。
我们不仅仅提供奖金，更大的是他为整个行业做出了巨大的贡献。
其次，如果他是学生，也可以获得offer。
CCF专家委员会秘书长程学奇现场用案例开始“广告”。
他告诉雷锋网编辑：第一届比赛获得一等奖的上海交通大学团队，后来获奖后没有毕业就去创业了。
当然，这是交大校长给出的政策。
开学期间，可按暂时休学处理。
，现在他们即将获得第二轮融资。
第二期，一支队伍参加了海量科技组织的比赛。
当时的话题是“网络热点事件快速发现”。
方法完成后，Massive Technology立即使用了结果。
后来发生天津事件时，使用的算法比所有其他系统服务都更加准确和及时。
链接 - 有什么问题？ 1、监控场景中行人的精细化识别行人属性的精细化识别是智能监控技术的重要组成部分。
该竞赛问题提供了监控场景中带有注释信息的多幅行人图像。
要求参赛者研究基于定位（头、上半身、下半身、脚、帽子、包）的精细行人识别算法，自动识别行人。
图像中行人的属性特征。
标注的行人属性包括性别、头发长度、上身和下身衣服、鞋子、包的类型和颜色，并提供图像中行人头部、上身、下身、脚、帽子和包位置的标注。
2. 人类还是机器人？与传统电视广告、户外广告采购相比，流量造假一直被视为互联网广告的独特短板。
随着网络数据技术的发展和进步，流量欺诈也呈现出规模化、机械化、产业化的趋势。
方法包括人工或机器制造虚假流量，或利用技术手段盗取他人流量，以他人代人。
反作弊需要强大的数据支撑，包括丰富的数据存储、大量的项目积累和经验积累、广告不同方面的数据曝光等。
本题要求选手根据IP、cookie、设备ID、访问时间序列、UA信息分布等行为属性构建模型，区分正常用户曝光记录和作弊行为记录，并进行标记。
3.基于视角的领域情感分析情感分析是网络舆情分析中不可或缺的技术，而基于视角的领域情感分析是情感分析在特定领域应用的关键技术。
在对句子进行情感分析时，同一个句子从不同的角度来看，其情感倾向判断结果会有所不同。
本赛题旨在在情感分析任务中，从数据使用者的角度进行具体的情感分析，使数据分析结果更具可用性。
本次竞赛题可以细分为“视角提取”和“基于视角的情感分析”两部分。
4.无味还是实惠？ O2O优惠券使用预测 利用优惠券盘活老用户或吸引新客户购物是重要的O2O营销手段。
然而，随机发放的优惠券对大多数用户造成了无意义的干扰。
对于商家来说，垃圾优惠券可能会降低品牌声誉并难以估计营销成本。
个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术。
可以让有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力。
本次比赛为参赛者提供了丰富的O2O场景相关数据。
希望参赛者通过分析和建模，能够准确预测用户是否会在规定时间内使用相应的优惠券。
5、大数据精准营销中的搜狗用户画像挖掘 在现代广告投放系统中，多层次、系统化的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。
其中，基于人口统计属性的广告定向技术是普遍适用于品牌展示广告和精准竞价广告的关键技术。
人口属性包括自然人的性别、年龄、受教育程度等基本属性。
在搜索竞价广告系统中，用户通过在搜索引擎中输入特定的查询词来获取相关信息。
因此，用户的历史查询词与用户的基本属性和潜在需求密切相关。
6、自动驾驶场景中的交通标志识别交通标志的检测是一项非常具有挑战性的任务。
准确的检测对于后续的识别和辅助定位导航起着决定性的作用。
交通标志种类繁多，大小、角度各异，难以准确检测。
在真实的驾驶环境中，它们受到天气、光照等因素的影响，使得交通标志的检测变得更加困难。
我们将提供完全真实场景的图像数据用于竞赛训练和测试，使开发的算法能够真正应用于自动驾驶。
七、客户用电异常行为分析 为进一步提高社会用电安全，保护发电企业、电网公司和用电客户的正常利益，最大限度防止窃电行为的发生。
可能的。
本赛题根据国家电网公司提供的用户用电量、电能表停运行、电流损耗、开灯计量异常、窃电行为等相关数据，以及窃电行为经现场电工确认。
用户名单，希望选手利用大数据分析算法和技术，发现窃电用户的行为特征，形成窃电用户行为画像，准确识别窃电用户，帮助系统更加快速、准确地识别窃电用户，提高窃电用户的效率。
提高电力监控效率，减少窃电损失。
8、经过多年的客户画像发展和积累，国家电网目前已积累了4亿多客户画像数据和全网海量供电服务信息，以及公司营销、电网生产等数据。
如何从海量用户数据中洞察停电事件、对供电稳定相关事件敏感的客户群体，并对客户停电敏感度进行量化排名，对于电网公司的客户满意度、电力服务水平具有重要意义。
、提高电力客户粘性，优化供电抢修工作路线。
关键的角色。
参与者需要根据电力用户的8项工单数据、供电抢修服务数据、停电信息数据，结合已受理工单文本内容的分析和挖掘，构建客户停电敏感度模型，进行评估客户对停电事件的敏感度。
定量分析判断用户对停电事件是否敏感。
9.基于多源数据的青藏高原湖泊面积。
本竞赛题希望通过研究青藏高原湖泊面积变化的各种影响因素，构建青藏高原湖泊面积预测模型。
例如，通过研究青藏高原的降水总量、气温变化趋势、地形起伏、海拔高度、年份、年份和历年湖泊面积及分布数据，可以分析各种因素对湖泊的影响面积变化，并分析年度湖泊面积。
面积已预测。
10、农产品价格预测分析 价格预测是大数据的本质。
通过大量的历史数据分析，可以预测未来的价格走势，为决策者提供更有力的数据支持。
初赛阶段，参赛者只需分析提供的历史价格数据，预测下一个固定时间内需要预测的农产品价格。
复赛时，要求参赛者尽可能多地使用其他对价格有影响的数据，以提高预测的准确性，例如天气数据。
详细信息将在复赛开始前在本网站公布。
11、基于用户轨迹的商户精准营销精准营销是互联网营销和广告营销的新方向。
如何利用现有的用户画像对用户进行分类，针对不同类别进行商家推荐，特别是当用户处于特定的地点、商家时，如何根据用户画像来匹配商家和用户，并通过不同的渠道推送相应的优惠和广告信息。
目前主要解决问题的能力包括两点：一是用户实时位置与商户位置的匹配，二是用户画像与商户店铺的匹配。
本次比赛要求选手根据商户位置及分类数据以及用户标签画像数据，提取用户标签与商户分类的关系，然后根据用户在一定时间内的位置数据，判断用户是否进入了商户的店铺。
状态范围（纬度和经度）。
每秒30米），用户将被推送到与用户个人资料相匹配的商户位置和其他优惠信息。
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