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生活垃圾分类
奖金池 ¥ 3,000
自今年7月1日起，上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。
垃圾识别分类数据集中包括class、cardboard、metal、paper、plastic、trash，共6个类别。
生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”,基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。
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TensorFlow2.0 人民币面值识别
奖金池 ¥ 2,000
全网首个TensorFlow 2.0竞赛项目上线！
人民币面值识别是一个简单的图像分类任务，通过建立准确的分类模型识别出人民币面额。
第四套人民币是中国人民银行于1987年4月27日至1997年4月1日发行的一套货币，共有1角、2角、5角、1元、2元、5元、10元、50元、100元9种面额。
TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性，具有以下更新：
1、使用 Keras 轻松构建模型
2、在任意平台上实现稳健模型部署
3、为研究提供强大的实验工具
4、简化 API 接口，删掉多余的和重复的 API
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社交网站消息内容分类
奖金池 ¥ 2,500
此数据集包含超过10000条社交平台Twitter上的推文，其中包括对一些'着火'、'隔离'、'混乱'等关键词的搜索，判断推文内容是否涉及灾难性的事件（这里排除对一些文字、电影评论或者非灾难事件等开玩笑的内容）。
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VisDrone2019 无人机目标检测
奖金池 ¥ 10,000
本次比赛旨在利用无人机设备推动最先进的目标检测技术。无人机目标检测技术在无人机快递物流、城市交通监控、安防等工业领域有着重要的应用意义。
数据集提供了由不同高度、不同位置的无人机拍摄的的静态图像。参赛者要求预测十个预定义类（pedestrian，person，car，van，bus，truck，motor，bicycle，awning-tricycle，tricycle）与实际数据的交并比精度。
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呼吸声音推断呼吸系统疾病
奖金池 ¥ 3,000
呼吸声音是呼吸系统是否健康的重要参考指标。例如，喘息声是患有哮喘或慢性阻塞性肺病（COPD）患者常见的现象。
呼吸声音数据集由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建。它包括920个不同长度的注释录音，录音长度10到90秒，数据包括干净的呼吸音以及模拟真实生活条件的嘈杂录音。这些录音来自126名患者，患者遍及儿童、成人和老年人。
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手部及关键部位目标定位识别
奖金池 ¥ 15,000
手部关键部位定位包含对手部的整体范围、手掌、食指、中指、无名指以及小拇指的位置定位。目标检测任务是视觉计算领域核心的问题之一，也同时是最具有挑战性的问题。
目标检测在很多领域都有应用的需求，此赛题针对手部的关键部位定位检测问题与大家一起探讨最优的行业应用解决方案。
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中文的命名实体识别
奖金池 ¥ 2,500
命名实体识别，英文简称NER，主要任务是识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名称、专有的名词等，以及关于时间、数量、货币、比例数值等文字。
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植物幼苗分类
奖金池 ¥ 3,000
该数据集包括12种植物物种的幼苗。本次竞赛的任务是根据图片建立预测植物种类的精准模型。
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用户商场评价情感分析
奖金池 ¥ 1,000
此数据集涵盖了24 万家餐馆，54 万用户，440 万条评论/评分数据。每条数据包含用户对餐馆的四个维度的评分（总体，环境，口味，服务），评分为从1到5的整数。该数据集适合做推荐系统、情感/观点/评论 倾向性分析
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Stanford-Sentiment-Treebank 情感分析
奖金池 ¥ 5,000
随着我们越来越多地通过社交网络分享这些观点，一个结果是创造了大量的情感储备，如果系统地分析，可以提供关于我们在产品，个性和问题方面的集体喜好和不喜欢的线索。
这个项目由斯坦福大学的研究生 Richard Socher 发起,在构建 NaSent 的过程中，Socher 和他的团队从烂番茄网站拿来了 1.2万 个句子，将其拆分为 21.4 万个短语，标记为非常消极、消极、中性、积极、非常积极等，然后将这些数据输入系统之中，并以此为基础对句子做分析。
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UrbanSound8K-城市音频分类
奖金池 ¥ 4,000
该数据集收录的城市声音包含10个声音类别、8732个声音文件（每个文件最长不超过4秒）。
环境声音分类是一个不断发展的研究领域，例如对导致城市噪声污染的声音研究。鉴于对环境，特别是城市环境声音进行分类的各种研究，我们应该使用哪种分类法，它是否能满足我们的研究需求等并没有明确的结论。通过本赛题建立准确的音频分类模型，希望给大家带来更多对音频分类方法上的思考与突破。
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