每组的获胜者是在组内得分最高的选手。如果平局，player_id 最小 的选手获胜。
每组的获胜者是在组内得分最高的选手。 如果平局，player_id 最小 的选手获胜。
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑：泽南 看完这篇文章，怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日，机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容： 成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】2022年，200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年，ImageNet竞赛中，Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去，机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年，是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域，包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况，主要分
第一个玩家 A 总是用 "X" 作为棋子，而第二个玩家 B 总是用 "O" 作为棋子。
最近，数学建模平台Kaggle举办了一个大数据联合竞赛来预测股票价格的短期变化。 联合举办的另一个平台BattleFin——也是致力于众包投资分析人才的发现和培养。参赛选手的新闻数据和情绪数据由RavenPack公司提供,然后要求使用这些数据来构建模型，进而预测价格变化。运用这些模型和预测数据，交易员和投资者在做投资决策的时候将用获得的信息来改进风险预警，进行投资。 Steve Donaho博士是大数据联合竞赛的赢家,其他三个获胜者都是kaggle请来的。 事实上,Donaho博士在Kaggle比赛中的出色
给你一个数组 moves，其中每个元素是大小为 2 的另一个数组（元素分别对应网格的行和列），它按照 A 和 B 的行动顺序（先 A 后 B）记录了两人各自的棋子位置。
设计一个算法，判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘，由字符" "，“X"和"O"组成，其中字符” "代表一个空位。
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选，我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队（美国29个，加拿大1个）。
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时间序列用于现代监控，作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样，现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示，帮助我们监控我们的服务器和服务。
围绕该数据集，北美放射学会(RSNA)发布了一场Kaggle竞赛，有人在Twitter搞了个小投票：
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：Panda、黄小天 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台，已被谷歌收购，参阅《业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台，Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle，EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章，解答了一些初学者
翻译 | shawn 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 上周，Facebook 宣布其打造了世界上最准确的目标识别系统，该系统使用了 35 亿张图像（全来自于 Instagram ）。在 AI 界有这么一句老话：越大越好。要训练最快的算法，必须使用最大的数据集和性能最强的处理器。这种传统观念帮助科技巨头吸引了不少人才和投资，但是斯坦福大学最近组织的一项 AI 竞赛表明这种观念并不一定正确。在人工智能领域，原来才智仍旧可以打败性能。 证据来自于 DAWNBench
说起比特币和区块链技术，就不得不提鼎鼎大名的“密码朋克”组织，中本聪、阿桑奇都曾是这个隐蔽的密码技术圈子的成员。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Jeff Dunn 编译 | 钱天培，万如苑，魏子敏 32道题、12科目、8小时花样聊骚，谁家AI撑到最后？ Amazon有Alexa，Microsoft有Cortana， Google有了最新版的Google Assistant。就在昨天的苹果开发者大会上，苹果也发布了以Siri为主题的家庭语音助手——HomePod。 科技界的所有大佬们似乎都已确信：和AI助手对话将会成为我们与电脑互动的最主要方式。 尽管这些公司都公开承认它们还有很长一段路要走，但是作为一款产
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 对于ML学习者和从业者来说，参加竞赛是一个很好的锻炼机会，还能赚取一些零花钱。那么，你知道哪个平台比赛最多，成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗？在这篇文章中，一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3，而且奖金数量占270万美元总奖金池的一半； 2
话说这个世界上有各种各样的兔子和乌龟，但是 研究发现，所有的兔子和乌龟都有一个共同的特点——喜欢赛跑。于是世界上各个角落都不断在发生着乌龟和兔子的比赛，小华对此很感兴趣，于是决定研究不同兔 子和乌龟的赛跑。他发现，兔子虽然跑比乌龟快，但它们有众所周知的毛病——骄傲且懒惰，于是在与乌龟的比赛中，一旦任一秒结束后兔子发现自己领先t米或以 上，它们就会停下来休息s秒。对于不同的兔子，t，s的数值是不同的，但是所有的乌龟却是一致——它们不到终点决不停止。
话说这个世界上有各种各样的兔子和乌龟，但是研究发现，所有的兔子和乌龟都有一个共同的特点——喜欢赛跑。于是世界上各个角落都不断在发生着乌龟和兔子的比赛，小华对此很感兴趣，于是决定研究不同兔子和乌龟的赛跑。他发现，兔子虽然跑比乌龟快，但它们有众所周知的毛病——骄傲且懒惰，于是在与乌龟的比赛中，一旦任一秒结束后兔子发现自己领先t米或以上，它们就会停下来休息s秒。对于不同的兔子，t，s的数值是不同的，但是所有的乌龟却是一致——它们不到终点决不停止。 然而有些比赛相当漫长，全程观看会耗费大量时间，而小华发现只要在每场比赛开始后记录下兔子和乌龟的数据——兔子的速度v1（表示每秒兔子能跑v1米），乌龟的速度v2，以及兔子对应的t，s值，以及赛道的长度l——就能预测出比赛的结果。但是小华很懒，不想通过手工计算推测出比赛的结果，于是他找到了你——清华大学计算机系的高才生——请求帮助，请你写一个程序，对于输入的一场比赛的数据v1，v2，t，s，l，预测该场比赛的结果。
选自medium 作者：Eniola Olaleye 机器之心编译 编辑：张倩 对于ML学习者和从业者来说，参加竞赛是一个很好的锻炼机会，还能赚取一些零花钱。那么，你知道哪个平台比赛最多，成绩比较好的那些团队都在使用什么架构、什么模型吗？在这篇文章中，一位名叫Eniola Olaleye的数据科学爱好者介绍了他们的统计结果。 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的竞赛数量仍然占据1/3，而且奖金数量占270万美元总奖金池
但是在java中没有使用的就是assert关键词，它的概念是：assert这个关键词我们称之为“断言”，当这个关键词后边的条件为 False 时，程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常。在进行单元测试时，可以用来在程序中置入检查点，只有条件为 True 才能让程序正常工作。
选自DeepMind 机器之心编译 在今年五月击败柯洁之后，AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天，DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称，这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注，在历时三天，数百万盘的自我对抗之后，它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示：「Zero 是迄今为止最强大，最具效率，最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者 | Eniola Olaleye 选自 | medium 机器之心编译 | 张倩 统计网站：https://mlcontests.com/ 作者得出了几个重要结论： 1、在所有竞赛中，Kaggle上的
很高兴，我在本周早些时候完成了我的第一个Kaggle比赛。和富有经验的高手合作进行时间序列分析是非常酷的，而且我确确实实在时间序列处理上学到了很多东西。不仅如此，我还熟悉了天文方面的数据，了解了超新星以及人类研究这些天体所用到的方法（参加kaggle比赛会给你带来另一些影响，那就是你们可以非常具体地了解不同行业中的问题）。
使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力，这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。此外，你可以和你的朋友一起玩，或者只是向他们展示你做的小东西，他们也会感到很有趣的。在今天的博文中，我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。
据Security Affairs 消息，一年一度的世界级黑客大赛 Pwn2Own 2022于当地时间12月6日在多伦多正式开赛。比赛第一天，三星最新款旗舰手机Galaxy S22就两度被黑。 三星 Galaxy S22运行了最新版本的 Android 操作系统，并安装了所有可用的安全更新，但还是招架不住参赛白帽黑客们的猛烈攻势。STAR 实验室团队率先利用该设备存在的零日漏洞成功执行了不正确的输入验证攻击，并因此获得了5万美元奖金和 5 个 Master of Pwn 积分。 随后，另一位参赛者 Ch
博弈论是现代数学的一个分支，是用于研究竞争现象的数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。
在本节中，我们将研究一个经典的AI问题：游戏。为了清晰起见，我们将重点关注的最简单的场景是双人游戏，如井字棋和国际象棋等完全信息游戏。
基于Cascades框架，Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现，并进行与Cascades的比较讨论。
隶属于美国国家情报主任办公室（Office of the Director of National Intelligence）的情报部高级研究计划局（The Intelligence Advanced Research Projects Activity，IARPA），举办了“指纹识别大赛”。这个比赛的目的在于通过完善生物指纹收集与识别系统来改进活体指纹和法医生物指纹识别，从而淘汰简单的指纹采集。 N2N指纹采集的是从指甲床的一边到另一边的全部指纹。为了采集到完整的指纹，现存的N2N标准使用的是一个训练有素
编程世界既神秘又充满乐趣，而今天，我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程，今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏，探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者，这个项目都将为你打开编程的大门，让你体验到编程的乐趣与成就感。
大部分人称呼它们为“胜者树”和“败者树”，也有人称呼它们为“优胜树”和“淘汰树”，我觉得还是优胜树和淘汰树比较好听点。
Dota2的世界里有两个阵营：Radiant天辉和Dire夜魇 Dota2参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个Dota2游戏里的改变作出决定。他们以一个基于轮转过程的投票进行。在每一轮中，每一位参议员都可以行使两项权利中的一项：
大数据文摘编译作品，转载具体要求见文末 选文|Aileen 翻译校对|冯琛 钟乐 图片处理|葛磊 引言 里约奥运会闭幕式将于北京时间今天早晨7点在马拉卡纳球场举行。至此，持续半个月的里约奥运会徐徐落幕。 里约奥运会决出的奖牌总数超过历届，运动员们秉承奥运精神，呈现给我们一场场精彩的比赛，共决出了306枚金牌。而在每一块奖牌诞生的背后，都有着或惊心或惊喜的故事。 自1896年第一届夏季奥运会开始，有超过5000个奥运比赛项目的获胜者被赋予奖牌。其中的41种比赛项目依然出现在2016里约奥运会上。 在奥
你和你的朋友，两个人一起玩 Nim 游戏：桌子上有一堆石头，每次你们轮流拿掉 1 - 3 块石头。 拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 张静，大力 校对 | 元元 时间轴 | 弋心 后期 | 郭丽（终结者字幕） 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第二集，讲解优化问题和常用便捷优化方法。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！ 全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_of_Intell
Facebook牵头创建的「Deepfake检测挑战赛」(Deepfake Detection Challenge，DFDC) 结果正式公布，百万美元大奖都花落谁家？
斯坦福大学最近宣布了一项旨在解决生物力学问题的众包竞赛。“AI for Prosthetics”挑战的参与者将建立能够预测患者在获得假肢后如何行走的模型。
参加2018年RobotArt比赛的参赛作品已经展出。前10名参赛队伍已公布，现在可以在网上画廊看到机器人画家令人印象深刻的作品。
在选举中，第 i 张票是在时间为 times[i] 时投给 persons[i] 的。
自深度学习崛起以来，这波AI浪潮历经十多年的技术迭代，如今已经成为了产业变革与发展的核心驱动力，也是当前全球各大科技巨头技术角力的主战场。 随着人工智能逐步迈入社会普及阶段，它对我们日常生活的影响越来越大。为了深入探讨人工智能技术发展及落地应用，直击产业智能化转型的痛点与瓶颈，12月26日， 以「智能化转型的技术之道」为主题的WAIC开发者·2020上海临港人工智能开发者大会即将震撼来袭。本次大会由世界人工智能大会组委会指导，上海市经济和信息化委员会、中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会、临港集
整个世界每天都生产和消费大量的视频内容，目前在 YouTube 上，人们每天都会观看超过 10 亿小时的视频。 为了推动视频分析和视频理解相关技术的进步，Google AI 已经公布了一个大型视频数据集 —— YouTube-8M，该数据集由数百万个 YouTube 视频特征和来自 3,700多个可视实体不同词汇的相关标签组成。去年，我们成功举办了Google Cloud＆YouTube-8M 视频理解挑战赛，来自 60 多个国家 742 支参赛队伍总共 946 名个人参赛者参与了这项比赛。本次比赛是基于
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集，它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接，并进行了视频层级（video-level） 的标注。 去年 2 月，谷歌对 YouTube-8M 进行了更新，新的数据集除了标签升级，还包含了预计算的音频特征，音频和视觉
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
近日，Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启，目前已经有 20 支队伍报名参赛。
编者按：19日，来自腾讯AI Lab、罗切斯特大学和西北大学的研究人员发表了一个预印本《TStarBots: Defeating the Cheating Level Builtin AI in StarCraft II in the Full Game》，文章介绍了两个AI：TStarBots1和TStarBots2，它们首次在完整的虫族VS虫族比赛中击败了星际争霸Ⅱ的内置AI Bot，是研究史上的又一大壮举。虽然不是严格意义上的“自学”，AI还高度依赖人为归纳的信息，但迄今为止，这是我们在星际Ⅱ项目上见到的最有建树的成果，值得期待。
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