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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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实时奖金
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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实时奖金
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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实时奖金
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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实时奖金
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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实时奖金
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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