赛题

自动驾驶车辆视觉环境感知

近几年,随着自动驾驶、车路协同等概念的日益火热,地图厂商、传统汽车厂商以及有互联网背景的“造车新势力”纷纷加入了智能升级的探索之路。为了使自动驾驶更安全更可靠,实现高精度、实时感知周围环境的技术至关重要,该技术不仅可以精准快速地识别车道线、行驶区域、行人、车辆等,而且将车辆行驶路线“画”在地面,为驾驶人员提供车距监测、行人预警、车道偏离提醒和红绿灯提醒等一系列安全辅助功能,助力驾驶系统进行高效的决策。本竞赛旨在通过视觉算法创新,提升自动驾驶视觉环境感知能力,共同推动自动驾驶行业发展。

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城市水文模拟SWMM异构优化

SWMM(Storm Water Management Model)是一种动态水文-水力水质模拟模型,用于对主要城市地区的径流数量和质量进行单次事件或长期(连续)模拟。SWMM源代码用C编程语言编写并在公共领域发布。由美国环保署研究与开发办公室、环境解决方案和应急响应中心维护,用户可以从其官方GitHub网站下载到源代码。 SWMM此模型在全球范围内用于与雨水径流、综合下水道和下水道以及其他排水系统相关的规划、分析和设计。可用于评估灰色基础设施雨水控制策略,例如管道和雨水渠,是创建具有成本效益的绿色、灰色混合雨水控制解决方案的有用工具。使用SWMM可以帮助支持地方、州和国家雨水管理目标,以通过渗透和滞留减少径流,并帮助减少导致水体受损的排放。

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AI for Science 开放应用赛题

随着数据积累的不断增多,计算能力的不断提高,人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据,解决复杂场景下的科学难题,带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程,还将帮助发现新的科学规律。当下正在蓬勃兴起的AI for Science有可能激发一场新的科学革命。这个AI for Science新范式在物理理论尚未触及的场景,以及多因素共同作用的场景作用尤为突出。

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冷冻电镜软件RELION移植与优化

透射电子显微镜(TEM)将电子束透射通过样品以产生图像。当电子通过样品时,一些电子会被样品中较重的原子散射,从而形成投影图像。用电子显微镜对生物材料进行成像需要保护样品免受高真空条件和强电子束的侵害。保护样品免受这些极端条件影响的方法是冷冻。通过快速冷冻,样品被玻化并呈玻璃状,而不会形成冰晶。在这种状态下,样品变质的速度慢得多,便于研究生物材料。

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​面向量子化学的矩阵对角化异构优化

量子化学是将量子力学应用于化学体系,从理论上解决化学问题的学科,也是量子力学最重要的应用之一。量子化学使人们可以从原理上理解化学体系的物理化学性质,在化工、能源、材料科学、制药、生命科学等领域都有着无可取代的地位。

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面向流体力学的稀疏基础算子优化

在众多的工程仿真领域,都需要对偏微分方程进行求解。偏微分方程的数值求解通常都需要将偏微分方进行离散,求解离散后的代数方程组。代数方程组的求解决定着最终的计算结果,是仿真应用计算过程中计算耗时最大的部分,为此需要优化代数方程组的求解过程。

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AI 助力集合预报降雨

“中科天机”高分辨率业务化数值预报系统是由中国科学院大气物理研究所、曙光信息产业有限公司和中科天机气象科技有限公司共同研发的具有自主知识产权天气预报系统。通过系统考虑了米级尺度的地形拖曳作用,物理方案与动力内核的深度耦合,解决了高分辨率模式普遍存在的“灰区”(Gray Zone)问题,可全球或局地聚焦到公里级别,分辨复杂的地形地貌,提高复杂地形区域的风速、温度、降水等气象要素的预测技巧。

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