结构化数据

结构化数据,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

排名奖金

心率不齐病症检测赛

可报名

奖金池 ¥ 1,500

正常人的心脏跳动是由一个称为“窦房结”的高级司令部指挥。窦房结发出信号刺激心脏跳动,这种来自窦房结信号引起的心脏跳动,就称为正常的“窦性心律”,频率每分钟约为60—100次。每分钟心跳的次数,即心率就是由此而来。 心律不齐的后果可能完全无害,也可能危及生命。某些威胁生命的心律不齐的症状并不明显,通常需要采用某些诊断方法以确定心律失常的确切性质及发生原因。心电图检查(ECG)是发现心律失常并确定其病因的主要诊断方法。它提供每个心跳时电流的图形表现。 从实际应用场景来看,心率不齐检测技术确实可大幅缩短医生的工作量,并高效的展示出检测结果,但在医学研究领域也同样需要高准确率的算法模型实现以达到应用场景落地。本次比赛要求参赛者根据提供的(ECG)数据,建立精准的检测模型。
简单 结构化数据
疾病诊断

30

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排名奖金

A股股票趋势走向预测

可报名

奖金池 ¥ 4,000

通过对股票数据分析,投资者和交易者可以做出股票买卖决策。使用时间序列预测分析技术可实现对股票走向趋势预测,研究和评估过去及现在的数据有助于投资者和交易者在市场中获得优势,从而做出明智的决策。 数据集包含从1990年开始到2019年的全部数据集,2020年的数据作为评估集进行评估。本赛题要求参赛者构建准确的股票预测模型,使用预测结果反向误差率作为评估指标,反向误差率越高,排名越靠前。
中等 结构化数据
时间序列预测

76

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实时奖金

心脏病诊断预测

可报名

奖金池 ¥ 500

此数据集来自克利夫兰医学研究中心的心脏病患者数据,可用于建立心脏病诊断模型。该数据集包括270个样本,每条数据涵盖了年龄,性别,血浆类固醇含量以及是否患有心脏病等14个属性
新手 结构化数据
疾病诊断

1

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