专栏首页机器学习与统计学天池 | 疫情数据可视化公益行动

天池 | 疫情数据可视化公益行动

01

活动概括

疫情当前,共克时艰,在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,中国计算机学会CAD&CG专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云DataV联合发起的以“万众’疫’心 天池众智”为主题的疫情数据可视化公益行动,希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,开发并创作的各种正能量的作品,以形象生动的方式呈现给公众,为夺取防控疫情的胜利贡献力量!

参与作品可采用数据可视化的形式,分为科普宣传类和应用场景类。科普宣传类是面向公众的疫情态势展示、疫情大众科普、疫情防控宣传等方向作品;应用场景类是面向一线指战员,为抗疫人员提供有效的数据工具,支持快速直观的疫情分析,为疫情的防治提供可靠、可理解、易沟通的信息,助力政府、企业、机构的抗疫、防控和宣传。

02

活动安排

活动时间 2020年2月10日12:00-2020年3月31日12:00,UTC+8

活动规则 组委会周日对本周提交的优秀作品进行内部初选,并于每周一在机器之心微信公众号进行统一公示,公示期间读者可对筛选后作品进行相关投票,每人3票,投票时间为1周,截止每周日20:00,每周前三名优秀作品的创作团队可获得福利包。

活动结束,评审专家将对每周优秀作品进行二次评选,评出金奖2个、银奖4个、铜奖6个。优秀作品的主创作者将受邀参加2020年全国计算机辅助设计与图形学年会,更有机会现场分享。

*优秀作品详细介绍可前往机器之心专题页面进行相关视频、方案查阅。

03

申报须知

申报对象

面向全社会开放,广大开发者、企业、研究机构等各类组织均可参与。

报名与组队

  • 报名时间:2020年2月10日12:00-2020年3月20日12:00,UTC+8
  • 参与者通过天池平台进行报名,确保报名信息准确有效,否则会被取消参与资格及激励;(实名认证入口:天池网站-个人中心-认证-支付宝实名认证)
  • 参与组织可以单人组队,或者多人自由组队,也可以以公司或组织名义参与,队伍人数无上限。如果是多人团队,则需指定一名队长,负责沟通事宜。

04

奖项与激励

奖项设置

  • 金奖,2个,颁发奖杯及获奖证书
  • 银奖,4个,颁发奖杯及获奖证书
  • 铜奖,6个,颁发奖杯及获奖证书
  • 优秀作品,若干,颁发获奖证书

优秀作品福利包

  1. 颁发“疫情数据可视化公益行动”证书
  2. 获得抗击疫情定制款纪念衫(每个作品上限2件)
  3. 获得DataV企业版半年免费试用(价值3000元的),每组申请上限2个,限本人试用。

金银铜奖福利包

  1. 可获得DataV专业版免费使用1年,价值3W元,1个;
  2. 作品主创人将应邀在2020年全国计算机辅助设计与图形学年会(8月,吉林长春)上做专题演示,1人;
  3. 对于学术元素高的获奖作品,将获得推荐到国内核心期刊发表的机会(计算机辅助设计与图形学学报、图学学报等)
  4. 作品主创人将受邀参观 2020INCLUSION·外滩大会 数据指挥中心,及外滩大会参会门票,2人
  5. 机器之心「AI战疫」案例报告收录及产业对接,机器之心「企业人工智能服务」试用权;
  6. DataV官方技术与设计培训课程。

05

作品选题范围

作品必须围绕本次抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情主题,选题方向包括但不限于疫情态势理解、疫情走势预测、社区防控情况、疫情物资物流、各地各业人员返工返程情况等。要求参与团队基于疫情相关数据,分析挖掘出对社会公众或者抗疫一线指战员有参考意义的数据模型,以可视化的方式进行展现。

参与作品以可视化的方式进行展现,分为科普宣传类和应用场景类。可视化形式包括但不限于:

  • 电子海报
  • 信息图
  • 图像
  • 视频
  • Flash动画
  • 动态网页
  • 基于数据分析软件的分析视图
  • 可执行的数据分析系统

科普宣传类作品方向

科学宣传关于新冠肺炎的知识,科普新冠肺炎的防控知识,宣扬社会正能量,辅助建立社会关于疫情的科学、理性、正确的心态,助力一线抗疫事宜。

应用场景类作品方向

应用场景类基于真实的疫情数据,为一线防控、医疗、宣传人员提供快速直观的呈现、理解、分析、预测、防控工具。

疫情态势

通过处理和分析全国、某省、某区、某地等疫情相关数据,直观展现全球或者某地的疫情的分布、舆情、多维信息和走势,为疫情防控提供高效的信息视图。

物资物流

疫情期间,抗疫相关的物资牵动着每一个一线工作人员和病人的心。如何能提前清晰的知道各项必备物资的储备情况,以及未来需要调配物资的来源、去处情况,如何高效分配;这些资料的可视化呈现将大大提升物资的管理效率。

返工返程

随着疫情的走势,部分城市、部分企业即将迎来返工返程热潮,人员流动的情况、返工返程的情况将对抗疫事业带来更大的难度;通过数据可视化的形式高效显示和预判人流的情况、甄别城市的风险是非常有价值的事情。

06

参赛方式

比赛链接 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231779/introduction

本文分享自微信公众号 - 机器学习与统计学(tjxj666)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-02-14

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