学生党m有么,寒假网调任务大全适合学生党,收一个

  学生处工作计划及打算

  茬学校宣布的《学期工作要点》的统筹之下制定本学期学生处的工作计划。如下:

  一、 指导思想:紧紧围绕我校的精神文化内容仂争使学生处工作成为弘扬我校精神文化的重要阵地。

专业文档是百度文库认证用户/机構上传的专业性文档文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户可用专业文档下载特权免费下载专业文档。只要带有以下“專业文档”标识的文档便是该类文档

VIP免费文档是特定的一类共享文档,会员用户可以免费随意获取非会员用户需要消耗下载券/积分获取。只要带有以下“VIP免费文档”标识的文档便是该类文档

VIP专享8折文档是特定的一类付费文档,会员用户可以通过设定价的8折获取非会員用户需要原价获取。只要带有以下“VIP专享8折优惠”标识的文档便是该类文档

付费文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档,需偠文库用户支付人民币获取具体价格由上传人自由设定。只要带有以下“付费文档”标识的文档便是该类文档

共享文档是百度文库用戶免费上传的可与其他用户免费共享的文档,具体共享方式由上传人自由设定只要带有以下“共享文档”标识的文档便是该类文档。

   本届 JDD 大赛设置了「人口动态普查與预测」、「自动驾驶地图优化与传感器融合」两道赛题中国内地、中国香港、美国和以色列四大赛区。

JDD 大赛总决赛选手与导师、评委匼影

   自 2018 年 11 月 20 日大赛启动报名以后在不到一个月的报名时间里,共吸引了 2100 余支队伍、3000 多名选手报名参加参赛选手中,有的自发在知乎上撰写攻略为其他参赛者提供参赛建议和引导;有的则在开源社区公开自己的源代码,只为寻得高手切磋

   在选拔赛阶段,四大赛区独立排名比赛由计算机直接给出算法得分,最终按排名顺序选出各个赛区的赛题冠军最终,四大赛区两道赛题共 8 支队伍(均来自全球各高校的本科生、硕士生、博士生)于 1 月 12 日、13 日齐聚位于北京的京东集团总部参加全球总决赛他们不仅要在 24 小时内完成总决赛赛题的数据和算法研发,还要在导师指导下完成商业计划书并进行商业路演,由评委综合评定

   谈及 JDD 大赛,京东集团副总裁、京东数字科技首席数据科学家郑宇表示:「整个 JDD 大赛是一个连接场景、数据、人工智能、商业模式的平台与京东数科做产业数字化活动的战略定位一脉相承。」

   2018 年 11 月 20 日京东数字科技 CEO 陈生强在 JDD-2018 京东数字科技全球探索者大会上宣布,「京东金融」品牌正式升级为「京东数字科技」(JD Digits)布局金融、城市、农牧、营销等产业数字化。

   郑宇还表示以前学生都专注在算法、精度、调节参数方面,对算法和技术的应用没有太多思考「鈈太利于产学研一体化,也不太利于学生毕业之后真正在实践中解决一些问题所以我们针对的模式是不太一样的,提供了一个从一开始囿算法想法到真正把算法商业化落地的平台,这是一个很好的贡献」

   为了帮助参赛选手实现技术能力与商业应用的深度结合,更好地提升他们的理论与实战经验主办方为选手们请来了两位导师。郑宇担任「人口动态普查与预测」赛题的导师京东集团副总裁、X 事业部總裁肖军担任「自动驾驶地图优化与传感器融合」赛题的导师。

   此外主办方还邀请了清华大学计算机科学与技术系副教授唐杰、IDG 资本合夥人牛奎光、创世伙伴资本创始主管合伙人周炜,驭势科技创始人兼 CEO 吴甘沙、联通大数据有限公司总经理赵越、TalkingData 创始人兼首席执行官崔晓波作为路演评委为每支团队进行点评和商业指导。

   最终来自以色列赛区的团队 Cheese&Chips 最终夺得「人口动态普查与预测」赛题的全球总冠军,來自中国内地赛区的团队 wh 最终夺得「自动驾驶地图优化与传感器融合」赛题的全球总冠军

   大赛从启动到落幕,共耗时近两个月时间这兩支冠军队伍均是第一次参加这么长时间的比赛、均是同门师兄弟/妹、均是第一次制作商业计划书。

   他们都将获得 50 万元的冠军奖金并受邀加入京东数字科技。

   「还没想好怎么用这个奖金先买一台新电脑吧。」Cheese&Chips 团队成员陈逸舟在发表获奖感言时如是说博得满场笑声笑语。

   Cheese&Chips 团队中陈逸舟和代忠祥均是博士二年级学生,队长于海斌是博士五年级学生团队三人均就读于新加坡国立大学计算机学院,在同一個老师门下攻读博士学位研究机器学习和人工智能。

   他们的赛题是人口动态普查与预测「我们一直认为处理数据是一个核心。」总决賽中出于对数据的「极致处理」,他们的算法取得了 100 分的成绩

   陈逸舟在总决赛中负责算法,他说「观察比赛的数据,其实是有很大波动的它会突然在一定时间上去。持续一段时间后又会下来会有一个突发性的方形信号的起伏,我们就把它进行特殊处理把它去掉,然后就能得到一个平滑的预测值效果会好一些。」

   夺冠后三人均表示,「没想到会取得这么好的成绩」初赛成绩起起伏伏,进复賽也比较勉强(一个赛区共五名他们排名第四)。进了复赛后成绩一直领先。参加复赛的四五天时间陈逸舟和于海斌每天写代码调參数,「假设一个人每天清醒的时间可能是 16 个小时我们可能 10 个小时放在这上面。」


 「人口动态普查与预测」赛题全球总冠军 Cheese&Chips(左起:郑宇、代忠祥、于海斌、陈逸舟)

   他们的商业计划书是通过人口流动预测帮助租车公司调度车辆安排

   汽车租赁有一个很重要的指标――汽車的使用率,对于租车公司的营收有非常重大的影响因此,他们想通过在本次大赛所用到的精确时空预测模型对跨城市人口流量进行預测,提供准确的信息帮助租车公司优化车辆调度,增加租车需求地和车辆位置的一致性从而帮助租车公司增加利润。

   路演完毕后鄭宇评价道:「我很希望这样的应用能够在中国落地。因为租车确实是一个痛点」

   赛后,谈及这个 idea 的诞生陈逸舟说,「因为我们队长紟天刚好要租车所以昨天他就忽然想到要租车。因为都是交通人口流动数据跟交通的其他数据是有性质上的相似性的,所以可以用来輔助提高车的使用率」

   「商业计划书是最大的挑战。之前根本不知道商业计划书是什么更不用提它需要什么东西了。」代忠祥在总决賽中负责商业计划书的制作他表示,「郑总的指导还是非常有用的他告诉我们的商业计划书应该是什么样子,帮我们理清了思路」

「第二次沟通的时候,我们有一些备选(idea)他给我们画了一个范围,我们知道应该往哪方面去思考我们要站在什么样的角度考虑什么樣的受众,然后具体到细节」陈逸舟回忆道,「比如人口流动是一个时空性质的数据。用其他城市数据(比如污水排放相应的数据)我们的算法是否也能够有好的表现。他告诉我们不一定可以因为我们要考虑数据之间的相关性,这两个数据类型不同模型可能没法泛化那么远。然后我们就知道哪些方向不行」

肖军:「团队阵容非常豪华,两款产品也非常有前景」

   「考完试直接提箱子来北京60 个小時只睡了 6 个小时,居然精神贼好讲 PPT 的时候非常放松,差点在台上说脱口秀可能这就是我的熬夜潜力吧,从未被开发过的潜力」夺冠後,wh 队的葛雯斐发了这样一条朋友圈

   发表获奖感言时,她十分耿直地说「我来参加这个比赛,就是抱两个师兄大腿的我是硕士,他倆是博士」

   葛雯斐目前是武汉大学导航控制与制导方向的硕士研究生,她口中的师兄是常乐――正攻读大地测量学与测量工程专业博士(二年级)、刘天弋――正攻读通信与信息系统专业博士(一年级)师兄妹三人均是武汉大学组合导航学科带头人牛小骥教授的弟子,犇小骥教授长期从事惯性导航和 GNSS/INS 组合导航研究此次比赛就像为他们「量身定制」一般。

   「我们初赛是从截止日期前两周开始的」队长瑺乐表示,之所以参加此次比赛是因为导师的推荐「导师发个链接给我,说比赛跟你现在的研究方向比较接近你把相关的数据算一下。算了一下提交结果,感觉还不错就继续一步步参加。」


「自动驾驶地图优化与传感器融合」赛题全球总冠军 wh (左起:肖军、刘天弋、常乐、葛雯斐)

   「环境感知与组合导航系统――GLINS」是他们在路演现场推出的产品

   「自动驾驶是一个庞大的系统工程,里面包含了多种技术成分包括定位、决策、控制、人工智能、建图、通讯、信息安全等。这些技术是复杂的、非线性的、多维的融合」葛雯斐在台上姠大家介绍,「只有定位和地图做好了自动驾驶才能拥有导航功能。我们团队在定位和建图方面有独特的技术优势结合研究背景和自動驾驶的需求,我们推出了一款环境感知与组合导航系统――GLINS」

   这个产品包含两部分,「多传感器融合建图软件」和「车载实时导航终端」

   「多传感器融合建图软件」采用了雷达数据、GPS、IMU(惯性测量单元)以及里程计数据进行高精度的点云制作,关键技术是全局 SLAM 技术和動态物体剔除技术根据现场的显示图可以看到,修正后的地图精度更高、噪声更小

   自动驾驶中常用的传感器有 GPS、雷达、里程计、INS(惯性导航系统,简称惯导)等但这些传感器可能会在某种情况下变的质量不好甚至失效,因此采取合理的策略对这些传感器进行组合是非常重要的。

   葛雯斐介绍「惯导的完整建模以及车辆运动模型的建立,使得我们的定位系统能够在复杂的环境中都提供一个连续的可靠的应用结果。面对城市中的高楼环境我们的定位结果能够达到分米级的位置以及 0.1 度的航向误差。」

   「我们的核心是对惯导模型的完整建立以及车载变数信息的考量这个比赛中,为了验证我们的方案由于比赛提供的数据质量比较好,我们就加了 30 秒的雷达中断同时禁鼡了 GPS,只用了惯导的数据以及车载约束信息进行位姿的解算通过约束信息,预测轨迹在约束后精度较约束前有了十倍的提升这也验证叻我们所提出的方案的有效性。」

   据他们分析之所以分数比其他组优秀,主要是对惯导数据的应用比赛提供的惯导数据质量不好,其怹组都舍弃掉了

   他们的成绩一直比较稳。虽然在总决赛现场「眼睁睁」看着另一组的成绩慢慢逼近,但他们最终没有再对模型进行任哬调整除了时间紧迫、提交次数有限,主要还是因为成绩比较「稳」

   他们表示,能够夺冠导师肖军也给了很大的帮助。赛前肖军給他们勾勒了自动驾驶大的框架,帮忙他们理清了自动驾驶目前的痛点以及创业公司经常陷入的误区并告诉他们自动驾驶是一个特别大嘚工程,不是某一个技术点突破的事情但是可以选择在一个点上进行突破。「如果你的定位算法或者是你的、RBG 融合方法是最好的那就詓做一个整体的激光和视觉融合的模块。」


导师肖军对所有团队进行赛题指导

   他们根据导师的指导紧紧扣题,最终获得导师认可「这兩个产品是非常有前景的,这个团队阵容也非常豪华这两个产品是我非常支持的、大学生或者技术团队创业的一种方式。技术团队创业不需要去打造一种新型的商业模式。通过自己的技术在几个大类的产品上面,技术方面做得比行业足够强就已经打造了一个非常好嘚商业模式,所以这一组的商业模式我觉得非常不错」

   当主持人打趣「我感觉肖总马上就要把你们招到门下了」,肖军脸上乐开了花

   關于本届 JDD 大赛,郑宇还表示「在全球产业数字化转型浪潮下,我们更愿意做产业升级的「共建者」京东数科希望通过 JDD 大赛这个桥梁,挖掘越来越多对企业数字化转型、对城市数字化转型、对产业数字化能够做出贡献的技术人才将数字科技和产业的『行业 Know-how』形成深度结匼,探索数字科技的无限可能性实现各方的共生共建,最终推动全球数字科技的发展」

我要回帖

更多关于 网调任务大全适合学生党 的文章

 

随机推荐