Datawhale赛事学习来了!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Datawhale赛事学习来了!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Datawhale学习
组织方:Datawhale、浙大人工智能协会
Datawhale团队与浙大人工智能协会联合组织的学习活动,希望帮助学习者一起成长。
学习活动
学习来源:首届雪浪算力开发者大赛
学习价值:工业互联网方向、真实数据、36W奖金、算法实践
本次大赛包括两个赛题,汽车制造产业链的两个典型场景——“车企全厂排产优化”与“变速箱阀体合格检测”。将眼光瞄准未来工厂,工业互联网、AI、大数据等新一代信息技术,通过构建“数据算法+模型”驱动工厂数字化转型,优化车间生产能耗均衡,提高现场问题响应效率,实现智能生产制造,缩短项目生产周期。
赛题一:汽车全厂排产优化问题
由于汽车生产工艺复杂且车间存在上下游关联关系,想要完美把控各个生产环节正常运转,高效生产,就需要制定合理的混流装配排序计划对车身序列进行排序优化,从而保证生产物料消耗的均衡性以及各个生产工位的负荷均匀化等。
生产流程图
本赛题鼓励开发者运用进化算法和元启发式算法,基于车身序列排序优化等问题,产出满足生产目标的方案,提高生产过程中反应问题和响应问题的及时性,助力吉利工厂智能制造。
赛题二:汽车变速器阀体检测问题
如果说排产赛题是对工厂生产战术的优化,合格检测赛题就是工厂“武艺”的提升。
阀体装配线每个产品的测试过程数据图
本赛题直击青山工业变速箱阀体检测的实际困扰,基于青山工业真实生产场景。参赛者需要根据历史检测结果,利用大数据分析、机器学习等方法,提取特征,建立合适的分类模型,对数据集中所有的产品样本进行分类,最终判定结果0为合格,1为不合格,尤其是希望可以分类出机检合格但后续发现异常的不合格件,提高企业机检准确率,减少企业运营成本。着力解决工业生产中的的细节问题,从细小之处窥企业“武艺”。
报名地址:
https://www.xuelangyun.com/#/cdc/2
学习交流
目前打算先参与赛题二,机器学习方向,招募一起学习的同学(非学习不用进)
(群满后台回复 浙大 邀请进群)
学习组织
Datawhale成立于2018年,是由高校的老师、学生和企业在职人员等自发创建的开源组织,汇聚了众多有开源精神和探索精神的开源贡献者,致力于构建AI领域的开源学习社区,和学习者一起成长。
浙江大学学生人工智能协会成立于2018年,致力于打造一个浙大的新型全面人才的培养平台,通过学科竞赛,对内达到学科学术积累、对外达到对接企业产业聚焦处的目的,提升学科存在度、影响力和话语权,成为浙江大学在国内外“人工智能”领域的旗帜工程。
特别支持:Datawhale面经小组
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