С 08 сентября по 06 октября в онлайн-формате ты можешь решить интересные задачи, присоединиться к мощному комьюнити ML-специалистов и побороться за крутые призы. Общий призовой фонд чемпионата 3.000.000 руб.!
Индивидуальное участие от 18 лет
Онлайн-участие из любой точки России
Окончание регистрации 28 сентября 15:00
15 призовых мест. Общий призовой фонд: 3 000 000 рублей.
Регистрация: https://hcklink.ru/12701
Задачи:
Разработка концепции ранжирования районов города по уровню самодостаточности на основе больших данных
В настоящее время темпы роста и развития города Москвы как в целом, так и в отдельных его районах идут стремительно. В связи с чем возникает вопрос баланса оснащенности отдельных частей города (округов, районов) инфраструктурой для обеспечения потребностей и удобства жителей. На сегодняшний день районы города не всегда являются самодостаточными с точки зрения обеспечения социальной инфраструктурой, объектов досуга, транспортной доступности, и др., что побуждает жителей передвигаться в другие районы/округа, тем самым создавая неравномерную нагрузку на транспортные и прочие системы города. А что самое важное, не определено, из каких показателей складывается «самодостаточность района», и не определен подход к работе с различными данными, что не позволяет сейчас прогнозировать развитие районов и принимать верные управленческие решения, основанные на анализе данных.
Участникам предлагается разработать концепцию ранжирования районов города Москвы на основе различных данных о районах.
Сегментация капилляров глаза человека по снимкам с офтальмологической щелевой лампы
Глаза — один из важнейших органов чувств, благодаря которому мы можем воспринимать более 80% информации об окружающем мире. Именно зрительный анализатор человека стал прообразом технологии компьютерного зрения, которая начинает использоваться в медицинской диагностике, в том числе офтальмологии.
В целом глаз — крайне информативный орган, а по виду сосудов глазного яблока можно определить заболевания глаз и состояние организма в целом. Так, при глаукоме микрососуды деформируются. В случае общей потере крови, наблюдается ее отток из микрососудов глаза.
Сейчас для диагностики стадии патологии глаз используется целый спектр различных экспертиз. Медицинские работники вынуждены вручную обрабатывать огромное количество данных, проводить типовые измерения и расчеты. В тоже время с каждым годом появляется все больше данных и новых подходов к диагностике. Например, использование цифровых снимков глаза, полученных со специализированного офтальмологического оборудования (цифровых фото-щелевых ламп) в сочетании с методами машинного обучения.
Уникальность настоящей задачи заключается в новой диагностической методике на основе сегментации сосудов глаз с применением технологии компьютерного зрения, позволяющей производить эту сегментацию автоматически.
Участникам предлагается на время чемпионата стать частью научно-исследовательского проекта и разработать модель семантической сегментации капилляров глаза человека по снимкам с офтальмологической щелевой лампы. Данная модель должна помочь в распознавании сосудов глаза. С ее помощью медицинские работники смогут максимально сконцентрироваться на анализе результатов измерений, не тратя время на обработку данных.
Разработка алгоритма прогнозирования выполнения задачи
В процессе разработки программного обеспечения часто можно столкнуться с проблемами качества, стоимости и надёжности. Все эти компоненты оцениваются в первую очередь в трудозатратах. Некоторые программы содержат миллионы строк исходного кода, которые, как ожидается, должны правильно исполняться в изменяющихся условиях.
Разработка программных решений — это процесс, сравнимый по сложности с созданием и сборкой самолёта. И, как и любой процесс, даже самый сложный, разработку можно разделить на части.
Для организации непрерывного процесса разработки сложных программных продуктов требуется тщательное планирование работы. Основной инструмент — это декомпозиция разработки программного продукта на мелкие шаги с последующей оценкой качества выполненной работы и временных затрат на исполнение.
Участникам чемпионата предлагается разработать алгоритм предсказания количества времени, требующегося на выполнение конкретной задачи на основе исторических данных.
* Подробное описание задач и данные будут опубликованы в момент старта чемпионата 8 сентября в 9:00 (МСК).
Организатор: Министерство экономического развития Российской Федерации
Оператор: АНО "Россия - страна возможностей"
Регистрация: https://hcklink.ru/12701
Подписывайся на нашу группу в ВК: https://vk.com/hackathonsrus
Также, наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе: https://t.me/hackathons4ubot
