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剩余奖金 ¥ 1,290

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体验云端免费GPU极速训练,还能赢奖⾦!

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大赛简介

今日头条中文新闻(文本)分类数据集由今日头条客户端提供,共计382688条数据,15个分类。

分类code:民生/文化/娱乐/体育/财经/房产/汽车/教育/科技/军事/旅游/国际/证券/农业/电竞

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

参赛方式

  • 方式一:
  • 在线查看样例根据FlyAI样例模版实现算法并使用云端免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分
  • 方式二:
  • 下载FlyAI样例模版进行本地调试并提交到云端使用免费GPU进行模型训练获得最终成绩得分,在本地进行代码调试的教程请查看[文档中心]

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 在比赛截止日期前,团队中成绩最高分作为本团队的最终成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止使用外部链接下载代码替换本项目代码
  • 提交的代码具备可解释性并且其它开源框架可复现
  • 所有相似代码将一律不通过审核!!情况多次出现者封号处理
  • 如有发现利用非正常手段作弊行为,奖金一律不发放。之前所获得奖金金额官方有权收回,情节严重者封号处理
  • 提交代码即视为阅读并同意以上比赛作品说明

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
参与奖(总奖金30%) 所有人 不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖(总奖金20%) 所有人 更新排行榜得分,获取相应竞赛奖金
排名奖(总奖金50%) 第一周/月前3名(冠、亚、季军) 项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5,Time_P(月) = 0.5;K1=0.5,K2=0.3,K3=0.2;
不同框架奖励 所有人 获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

备注:

  • 上线时间:2019-04-30
  • 周排行奖结算时间:2019-05-07 15:00:00;月排名奖结算时间:2019-05-30 15:00:00
  • 奖金获取标准:90<Score 按照得分比例获取奖金
  • 获得奖金分为3部分:参与奖、突破奖为审核完毕实时获取的奖金,排名奖需在规定时间结束后根据排名顺序获得
  • Bouns表示为:奖金池总金额;Score表示为:模型得分;
  • 【参与奖】相同得分区间无法再次获得奖励
  • 各项奖金获得计算公式参考如下:
  • 参与奖(Participation Award)
  • R表示:得分的区间系数;T表示为:相同得分区间得分人数;
  • 100-标准分:分为5个区间系数;R1(0.02),R2(0.08),R3(0.15),R4(0.25),R5(0.5)
  • 奖金计算公式1
  • 突破奖(Prizes)
  • N表示:第N次更新排行榜;Prizes_N-1表示:排行榜更新后已发放的突破奖金
  • 奖金计算公式2
  • 排名奖(Ranking Award)
  • Time_p表示:相关截止日期的奖金发放系数;K表示:每次发放排行榜前三名的分配系数;
  • 奖金计算公式3

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过实现算法并提交训练,获取奖金池奖金。小提示:抢先更新算法排行榜,有更大机会获取高额奖金哦!

数据来源

TouTiaoNews

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练,参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据,可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]

字段说明:

文件名 字段名称 字段类型 备注
id int 不为空 类别序号
category string 不为空 新闻类别
news string 不为空 新闻标题
keywords string 不为空 新闻关键字

参考文献:

[1]toutiao-text-classfication

评审标准

算法输入输出格式

输入字段: news,

输出字段: category,

评审指标说明

  • 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True,表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples,表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下:

比赛常见问题说明

Q:比赛使用什么框架?

  • 比赛支持常用的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow,PyTorch,Keras,Scikit-learn、MXNet、PaddlePaddle等。

Q:怎么参加比赛,需不需要提交CSV文件?

  • FlyAI竞赛平台提供免费云端GPU资源,报名后可以使用自己熟练的框架,修改main.py中的网络结构和processor.py中的数据处理;仅部分赛题支持CSV方式提交,请仔细阅读参赛方式相关内容。

Q:比赛排行榜分数怎么得到的?

  • 参加项目竞赛必须实现 model.py 中的predict_all方法。系统通过该方法,调用模型得出评分。

展开

  • 竞赛排行榜
  • 奖金记录
  • 讨论($vue{comment_count})
超过 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜,不要着急哦!
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第三名

提供者:chenfengshf

14.00

batch数据为32,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为91.65。

paddlepaddle

ERNIE

2019-12-08 22:26:15

14.00

91.65

第三名

提供者:Suz.

1.75

batch数据为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为91.15。

2019-11-20 18:30:36

1.75

91.15

第三名

提供者:NLP-Learner

690.00

batch数据为1024,循环次数为1200次,损失函数优化完,最终完成评分为90.75。

2019-05-27 15:19:51

690.00

90.75

4

提供者:弱鸡瑟瑟发抖

batch数据为640,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.65。

2020-01-26 14:39:22

90.65

5

提供者:WYT1574240914

batch数据为256,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为90.55。

2019-11-20 18:26:08

90.55

6

提供者:雨然

batch数据为128,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为90.35。

2019-11-20 15:46:48

90.35

7

提供者:未名湖畔的落叶

3.00

batch数据为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为90.15。

2019-06-29 00:22:51

3.00

90.15

8

提供者:小小谭宝

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为89.9。

2019-11-20 15:42:19

89.90

9

提供者:flyai会员1578819401

batch数据为128,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为89.75。

2020-02-09 16:49:28

89.75

10

提供者:麦小杨

batch数据为128,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.7。

2019-06-11 17:10:51

89.70

11

提供者:菜菜来了

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.55。

2019-05-01 18:26:52

89.55

12

提供者:TaihuiWu

batch数据为64,循环次数为5次,损失函数优化完,最终完成评分为89.5。

2019-11-20 16:52:16

89.50

13

提供者:流浪的星星

batch数据为1024,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为88.9。

2019-05-15 00:20:58

88.90

14

提供者:鸡毛飞上天

batch数据为512,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为88.9。

2020-01-10 22:53:03

88.90

15

提供者:tr

batch数据为1024,循环次数为200次,损失函数优化完,最终完成评分为88.85。

2019-11-15 01:12:45

88.85

16

提供者:冲鸭冲鸭

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.65。

2019-05-28 02:31:07

88.65

17

提供者:Ricardo_He

batch数据为1024,循环次数为2次,损失函数优化完,最终完成评分为88.5。

2020-03-19 10:56:59

88.50

18

提供者:Hebe Bryant

batch数据为128,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为88.45。

2019-09-20 01:30:38

88.45

19

提供者:sixgod

batch数据为512,循环次数为2019次,损失函数优化完,最终完成评分为88.35。

2019-05-21 04:49:24

88.35

20

提供者:gboy

batch数据为1024,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为88.1。

2019-05-30 18:51:19

88.10

21

提供者:LUFFY

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.7。

2019-05-21 11:00:28

87.70

22

提供者:jamiesona

batch数据为500,循环次数为3次,损失函数优化完,最终完成评分为87.7。

2020-03-30 15:52:47

87.70

23

提供者:trick_or_treat

batch数据为512,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.55。

2019-04-30 20:18:42

87.55

24

提供者:fming

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.4。

2020-01-29 02:21:01

87.40

25

提供者:某某

batch数据为512,循环次数为1024次,损失函数优化完,最终完成评分为87.35。

2019-06-25 17:06:59

87.35

26

提供者:Jia

batch数据为512,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.2。

2019-05-08 18:39:27

87.20

27

提供者:ALBERT_CTC

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.2。

2019-05-19 03:54:37

87.20

28

提供者:梅三哥的柯基

batch数据为128,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为87.2。

2019-05-20 12:53:38

87.20

29

提供者:EmpEror

batch数据为128,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.95。

2019-11-17 13:33:54

86.95

30

提供者:song_song

batch数据为1024,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.8。

2019-05-02 11:29:54

86.80

31

提供者:C

batch数据为1024,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.35。

2019-05-21 04:02:21

86.35

32

提供者:夏了南城

batch数据为128,循环次数为5000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.15。

2019-11-19 10:26:39

86.15

33

提供者:如我

batch数据为128,循环次数为2400次,损失函数优化完,最终完成评分为86.1。

2019-11-19 04:33:29

86.10

34

提供者:练字不能停

batch数据为1024,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为86.05。

2019-05-28 00:17:50

86.05

35

提供者:ChangeBio

batch数据为64,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.9。

2019-05-04 09:30:23

85.90

36

提供者:吴小宇623888

batch数据为300,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为85.85。

2019-05-14 11:07:50

85.85

37

提供者:austinyan

batch数据为1024,循环次数为3500次,损失函数优化完,最终完成评分为85.8。

2019-05-16 06:32:37

85.80

38

提供者:==

batch数据为64,循环次数为35次,损失函数优化完,最终完成评分为85.65。

2019-11-15 19:28:03

85.65

39

提供者:flyai会员1577688705

batch数据为32,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为85.5。

2020-01-03 12:03:45

85.50

40

提供者:xeoner

batch数据为512,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为85。

2019-05-12 18:01:14

85.00

41

提供者:Susie周

batch数据为128,循环次数为2600次,损失函数优化完,最终完成评分为84.9。

2019-11-19 05:46:29

84.90

42

提供者:Songsong

batch数据为512,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为84.85。

2019-05-01 01:34:14

84.85

43

提供者:AlphaU

batch数据为1024,循环次数为512次,损失函数优化完,最终完成评分为84.75。

2019-11-04 23:03:27

84.75

44

提供者:我的爱人她叫九儿

batch数据为1024,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为84.65。

2019-07-12 20:53:31

84.65

45

提供者:kongd

batch数据为64,循环次数为2018次,损失函数优化完,最终完成评分为84.55。

2019-04-30 22:14:18

84.55

46

提供者:鹦武鸟

batch数据为512,循环次数为2018次,损失函数优化完,最终完成评分为84.45。

2019-05-27 23:48:26

84.45

47

提供者:ying.huan

batch数据为1024,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为83.4。

2019-06-06 07:36:23

83.40

48

提供者:知来者之可追

batch数据为512,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为83.3。

2019-09-30 03:06:12

83.30

49

提供者:‭九件

batch数据为1024,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为82.6。

TensorFlow

Transformer

2020-03-18 23:07:38

82.60

50

提供者:不是树

batch数据为512,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为82.35。

2019-05-08 16:40:38

82.35

51

提供者:qqm

batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为81.9。

2019-05-03 14:01:38

81.90

52

提供者:大马哈

batch数据为36,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为81.25。

2019-11-19 03:07:11

81.25

53

提供者:阿姆斯特朗回旋加速喷气炮

batch数据为32,循环次数为90次,损失函数优化完,最终完成评分为80.8。

2019-11-19 02:47:01

80.80

54

提供者:zhiduanqingchang

batch数据为128,循环次数为2500次,损失函数优化完,最终完成评分为80.35。

2019-05-02 06:01:42

80.35

55

提供者:Hallo

batch数据为128,循环次数为1111次,损失函数优化完,最终完成评分为80.2。

2019-05-11 13:58:14

80.20

56

提供者:我爱吃西瓜

batch数据为512,循环次数为100次,损失函数优化完,最终完成评分为78.9。

2019-05-13 16:04:51

78.90

57

提供者:杨六金

batch数据为512,循环次数为3500次,损失函数优化完,最终完成评分为78.4。

2019-05-15 18:46:46

78.40

58

提供者:ZLY1568894246

batch数据为32,循环次数为70次,损失函数优化完,最终完成评分为77.2。

2019-11-19 02:22:05

77.20

59

提供者:李宇童

batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为69.95。

2019-11-19 02:06:57

69.95

60

提供者:流云

batch数据为32,循环次数为60次,损失函数优化完,最终完成评分为69.5。

2019-11-19 01:18:02

69.50

61

提供者:左撇子

batch数据为128,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为69.1。

2020-01-09 00:41:40

69.10

62

提供者:望仔

batch数据为500,循环次数为32次,损失函数优化完,最终完成评分为67.95。

2019-11-14 16:57:59

67.95

63

提供者:DrLauPen

batch数据为1024,循环次数为1次,损失函数优化完,最终完成评分为62.65。

2019-10-06 21:27:51

62.65

64

提供者:毓华

batch数据为32,循环次数为30次,损失函数优化完,最终完成评分为34.5。

2019-11-19 00:40:11

34.50

65

提供者:oakoxy

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为34.35。

2019-05-05 16:04:18

34.35

66

提供者:汤州林

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为33.35。

2019-06-13 14:16:53

33.35

67

提供者:ai_ai

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为27.95。

2019-05-06 01:46:15

27.95

68

提供者:GARRETT

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为24.15。

2019-05-08 19:22:36

24.15

69

提供者:夜雨声烦123

batch数据为32,循环次数为20次,损失函数优化完,最终完成评分为17.55。

2019-11-18 23:49:56

17.55

70

提供者:妖咪

batch数据为40,循环次数为6次,损失函数优化完,最终完成评分为15.7。

2019-11-19 11:09:34

15.70

71

提供者:我要学习

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为10.45。

2019-11-19 11:02:38

10.45

72

提供者:qiwihui

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为10.15。

2019-08-20 16:29:46

10.15

73

提供者:tik_boa

batch数据为512,循环次数为2000次,损失函数优化完,最终完成评分为7.7。

2019-05-01 19:00:12

7.70

74

提供者:凌霄@文强

batch数据为64,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为7.1。

2019-05-07 18:23:43

7.10

2019-12-09
chenfengshf

模型得分为91.65,本次获得实时奖励奖金为8

2019-12-09 17:19:26

2019-11-21
Suz.

模型得分为91.15,本次获得实时奖励奖金为1.75

2019-11-21 10:45:04

2019-10-06
chenfengshf

模型得分为91.1,本次获得实时奖励奖金为6

2019-10-06 21:29:11

chenfengshf

模型得分为90,本次获得实时奖励奖金为1.5

2019-10-06 21:28:51

2019-07-01
未名湖畔的落叶

模型得分为90.15,本次获得实时奖励奖金为3

2019-07-01 11:19:57

2019-06-06
NLP-Learner

模型得分为90.75,本次获得排名奖奖金为250

2019-06-06 15:00:03

2019-05-30
NLP-Learner

模型得分为90.75,本次获得排名奖奖金为250

2019-05-30 15:00:02

2019-05-28
NLP-Learner

模型得分为90.75,本次获得实时奖励奖金为190

2019-05-28 13:52:35

挑战者大赛 官方交流群

训练记录

你还没有任何提交记录喔...

使用指南

  • windows客户端
  • windows命令行
  • Mac/Linux

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.本地解压缩代码包文件,双击执行 flyai.exe 程序

第一次使用需要使用微信扫码登录 杀毒软件可能会误报,点击信任该程序即可

3.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

运行flyai.exe程序,点击"使用jupyter调试"按钮自动打开jupyter lab 操作界面

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序,点击"下载数据"按钮,程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序,点击"提交GPU训练"按钮,代码将自动提交到云端GPU进行训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.打开运行,输入cmd,打开终端

Win+R 输入 cmd

3.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

4.开启 FlyAI-Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 flyai.exe ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录)

操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !flyai.exe train 将代码提交到云端GPU免费训练

返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

flyai.exe path=xxx 可以设置自己的Python路径

flyai.exe path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

1.进入代码编辑页下载当前代码

2.使用终端进入到项目的根目录下

cd path\to\project

3.初始化环境登录

使用如下命令授权 flyai 脚本: chmod +x ./flyai

4.开启 Jupyter 代码调试环境

在终端执行命令 ./flyai ide 打开调试环境(第一次使用需要使用微信扫码登录) 操作过程有延迟,请耐心等待

运行 run main.py 命令即可在本地训练调试代码

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

或使用终端

执行下列命令本地安装环境并调试

./flyai test 注意:如果出现 permission denied 错误,需使用sudo运行

如果出现 No Model Name "xxx"错误,需在 requirements.txt 填写项目依赖

执行test命令,会自动下载100条测试数据到项目下

如果使用本地IDE开发,可以自行安装 requirements.txt 中的依赖,运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

在FlyAI-Jupyter环境下运行 !./flyai train 将代码提交到云端GPU免费训练 返回sucess状态,代表提交离线训练成功,训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

或者在终端下使用 ./flyai train -b=32 -e=10

项目中有新的Python包引用,必须在 requirements.txt 文件中指定包名,不填写版本号将默认安装最新版

6.下载本地测试数据

首次成功执行本地调试命令后,将在本地代码包中自动生成"data"数据集文件夹

7.使用自己的Python环境

./flyai path=xxx 可以设置自己的Python路径

./flyai path=flyai 恢复系统默认Pyton路径

更多参赛帮助请查看文档中心

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