致敬“疫”线Hackers | 腾讯Serverless服务免费支援中

一次与疫情的时间赛跑，一场一心战一“疫”的公益赛事，一群人历经20天的开源协作，wuhan2020 黑客马拉松圆满落下帷幕。

疫情防控，全民参与

疫情之下，wuhan2020 的 Hackers 用开发者的方式支援着这场没有硝烟的战争。全网 70 万曝光，14500 + 活动浏览，43 个合作社区，5 个技术媒体 ，37 位专业导师，50+ 赛事志愿者……这场缘起支援疫情的公益活动，也见证着众志成城共克时艰的正能量。

Tencent Serverless 在了解到这场公益赛事后，在第一时间联系主办方，积极加入到疫情抗战中。从技术培训到开发资源，全力为参赛者提供免费开发支持！

《Hack for Wuhan，每颗渺小的种子都能创造伟大的力量》

星星之火，可以燎原

这场全球性的公益赛事里，有来自 33 个国家共 902 名选手报名参赛，赛事观摩达 500+ ，参赛项目入围50+ ，33 支队伍进入初赛，最后 8 支队伍荣获大奖。

一等奖

NO.15  一站式疫情数据开放平台

团队成员

Sm1les、胡稳、谷勇杰、陈焕森、于鸿飞、伊雪、刘广月、李青、张峰、江水、居居

项目介绍

一个用来帮助研究人员高效地收集、标注和分析疫情数据的开放平台。

由于细粒度的疫情数据均由各地的卫健委等官方机构通报，且各地通报的数据格式差异巨大，甚至有部分数据需要人工推理才能得出，因此无法用爬虫来自动化爬取数据并进行结构化处理，必须引入人工来辅助收集。

那么如何在尽可能少地使用人工的情况下高效地收集数据？

我们采用的是开源协作的方式，将所有对数据感兴趣的人汇集到本平台，然后由本平台统一制定出数据结构化的方案并开发出相应的标注平台。

接下来大家只需要进入标注平台然后分工协作即可快速地将全国各地的疫情数据标注到一个统一的格式，最后所有参与者共享所有数据，由本平台统一开发API接口供使用者调用。

二等奖

（1）NO.37 autovax  

团队成员

Tim Heath、Joann Arce、Ismail Shuaau、Algae、He (Peter) Huang、Wendy Liu、Junior McGrath

项目介绍

Autovax is a web application that allows a vaccine and other treatment drugs to be automatically generated from the virus genome and virus genes.

It is being developed by Harvard Researcher for treatment of corona virus.

（2）NO.30 City Hero  

团队成员

赵靓、邓文浩、阴慧辉、唐雨欣、石生辉、熊梓丘、黎杨、彭一清

项目介绍

2020年新冠肺炎的疫情对我们生活的巨大影响无法用语言描述，而处于各行各业的人们也在用自己的方式保护着身边的人和事。

快递员自愿无偿运输物资，医生尽心尽力守护着病人...太多故事需要去讲述，太多话题需要去探讨，太多英雄需要被挖掘。

我们认为：「 转换视角可以看见不同的世界， 认清矛盾才能增进理解 」，故利用轻松并直观的游戏形式，开发设计了这款名为 City-Hero 的游戏。

玩家可以在游戏中通过选择不同职业来体验该职业的生活，以此对其所接触到的人与事、面临的困难和抉择有更进一步的了解。

在防疫战争中，人们展现出来的你所无法想象的心理抗争，部分剧情让人匪夷所思的荒谬、所遇到的不同场景、犹豫、抉择、痛苦和欢乐，都来自真实故事改编。

玩家需要在这样的魔幻现实中谨慎观察，沉着思考，通过一步步选择来帮助自己的城市回归正常。

「 Every moment this city needs heroes 」，武汉是一座英雄的城市，你准备好成为这个城市的CITY-HERO了吗？

三等奖

（1）NO.25 翔鹰验收   

团队成员：

Dingle、Panos 、Anna

项目介绍

制作一个工具，帮助武汉乃至全国任何城市快速追踪并运输急缺物资。最终出品了一个成型的小程序，保障接受物资、全球溯源、医院收货三个过程。

比如在验收过程中，医院收到捐赠物后，使用小程序开始验收，扫描箱子的鹰码后，医院会看到捐物品信息翔鹰及全球溯源信息，最后上传收到货品的照片，验收结束。

（2）NO. 2 Aid Tracker捐赠直连  

团队成员

Icy汪冰洋、Victoria阮健、毛昌启、Sheryn、Andrew苏世航、Sean、许辛鹏、Linsons、陈崇强、Wesley、Ivy、何晓姗、James

项目介绍

本项目以发起者的实际募捐信息化工作经验为基础，梳理出一套规范化捐赠对接与追踪流程，并开发出一个微信小程序——“Aid Tracker 捐赠直连”。

作为入口轻便的捐赠对接与追踪一体化平台，它可以在需求匹配-物资运输-接受确认三环节中的各个步骤提醒用户提交标准化物资对接信息；

在对这些信息进行整合与追踪后，供捐赠方与受捐方快速精准对接、清晰查核追踪物资，以推动捐赠活动的标准化、信息化、透明化。相信该平台将促进捐赠物资更高效、可靠的对接与流转，从而实现更有力的爱心支援。

（3）NO.20 Predication + Notification

团队成员

Leona Lee、Muhammad Ashfaq、Muhammad Shahzad、 Abdul Gaffar、Muhammad Arif 

项目介绍：

This idea is to build a model that can predict the potential severity of situation once a new epidemic case is confirmed.  

Based on the predication result, the model will determine the expected transmission dynamics of epidemic and identify potential need of supplies. 

Thus it allows the user (e.g. Epidemic predication team) to send notification to relevant institutions (e.g. Hospital, factory, logistic center, airport, social media, etc.). 

Prompt action allows prevention of a pandemic.

观众最喜欢项目奖：

NO.4 高校健康打卡平台 

团队成员

张齐勋、张雨、康楠楠、苗苏琪、张智源、康赫敏、刘刚健、李理、金鑫、赵前、符豫、何洪波、杨成昊、杨瑛、陈希、盛禹、张静、王亚星、李圆圆、杜嘉卓、肖俊伦

项目介绍

针对高校设计一套开源的可本地部署的疫情健康打卡管理平台，实现日常打卡、数据统计报表、数据下载等功能。

导师最喜欢项目奖

NO.22 疫情智能机器人-小源  

团队成员

Emily、宋永乐、蒋师哲、程刚、王培琰、张黄登、Felix、惠世冀

项目介绍

搭建小源疫情机器人，为用户提供有关疫情的资料百科、信息查询、政策公开、信息辟谣等。

完整演示了 AI 对话机器人的功能，具体而言，做用户和 APP 之间的桥梁，解放人力（如填体温表格）；结合疫情，设计语料库，帮用户做个性化的定制和回答。

通过设置，推送精准的，简短的，轻量级的用户关心的新闻、消息，并最终进行智能化的任务。

选手们从多个不同的地方而来，带着不同的想法，在这里交汇在一起，通过探讨，交流，分享，磋商，不断迭代和完善自己的创造之路。

而腾讯云的免费资源正在支援中，部分开发资源已发放至申请团队的账号，帮助项目的开发实现。

疫情还未结束，抗战亦还在继续，但我们相信，星星之火，可以燎原！

免费上云，就用 Serverless Framework

目前，Serverless Framework 服务暂时免费，且 Serverless Framework 服务用到云函数 SCF、API 网关、对象存储 COS 等产品，均提供免费额度。

具体免费详情可查阅：

https://cloud.tencent.com/document/product/1154/38792

立即使用 Serverless，只需三步

Serverless Framework 是构建和运维 Serverless 应用的框架，简单三步，即可通过 Serverless Framework 快速实现服务部署。

1、创建本地应用

• 通过 npm 安装 Serverless

$ npm install -g serverless

• 基于 tencent_nodejs 模板创建 hello_world

$ serverless create --template tencent-nodejs --path my-service

2、安装相关依赖

• 执行 npm install 安装相关依赖

$ cd my-service$ npm install

3. 部署

• 扫描微信二维码一键登录腾讯云账号，部署函数到云端

$ serverless deploy

• 触发云函数

$ serverless invoke -f hello_world

部署完成后，即可在命令行中看到部署情况，也可以在腾讯云控制台看到对应资源。