赛题名称:
技术方向:
设计一个安全、高效的联邦学习框架,使得数据拥有方可以在不暴露敏感信息的情况下协作模型训练,比赛评估模型的准确性和安全性。
赛题背景:
参赛队伍需要设计一个联邦学习模型,使各参与方能够在数据“可用不可见”的前提下完成脓毒症相关数据的联合计算,计算过程中需要确保患者的隐私得到最大程度的保护。在联邦学习下,通过利用多方数据,参赛队伍需要建立一个脓毒症风险预测模型。模型应该能够预测个体患脓毒症的风险,以帮助早期干预和治疗。比赛结果根据模型在新数据上的脓毒症风险预测准确性以及建模过程中的安全性,选定最佳模型。
- 智慧医疗
- 参赛对象:大赛面向全世界、全社会开放,相关企事业单位、高等院校、科研院所等团体和个人开发者均可报名
- 使用技术:设计一个安全、高效的联邦学习框架,使得数据拥有方可以在不暴露敏感信息的情况下协作模型训练
- 团队类型:参赛团队分为个人代表团队和企业代表团队这两种类型,参赛人员可根据情况自行选择
- 参赛形式:不限组队形式,个人、学校、科研机构、商业机构均可单独或组队参加,团队人数不超过6人,同一个人在同一赛道只能参与一个团队,同一个人不能同时担任多个团队的队长
- 参赛要求:参赛者提交方案应遵从大赛组委会的要求,具体以实际通知为准
- 参赛时间:暂定如下(具体时间另行通知),分为线上预赛和决赛两个环节,入围决赛的参赛团队将参加线上决赛路演和颁奖典礼
- 报名方式:免费报名,为保持比赛的严肃性和高端性,参赛团队指定一位代表按照要求填写提交报名表以供审核
- 赛程安排
- SCHEDULE
ARRANGEMENT
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- 报名参赛
- 2023年11月初
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- 2024年1月
- 作品提交
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- 线上预赛
- 2024年2月
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- 2024年3月
- 全国总决赛
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- 颁奖典礼
- 2024年3月
注:图片仅供示意
- 本赛道设置一等奖、二等奖、三等奖和优秀奖共4个奖项
报名流程
APPLICATION PROCEDURE
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- 报名咨询:王老师
- 联系电话:13754435088