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西藏大學(xué)學(xué)子在“2021年中國高校大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽”中榮獲二等獎(jiǎng)

近日,“2021年中國高校大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽”順利落下帷幕。經(jīng)組委會(huì)與評閱專家組認(rèn)真研究對個(gè)參賽作品進(jìn)行初評,復(fù)評、終評,評選結(jié)果現(xiàn)已揭曉,共產(chǎn)生一等獎(jiǎng)56組,二等獎(jiǎng)115組,三等獎(jiǎng)169組,優(yōu)秀獎(jiǎng)89組。由我校信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院2019級卓越工程師試點(diǎn)班學(xué)生甘俊、劉欣婷、葉詠詩組隊(duì)設(shè)計(jì),中組部教育部第九批援藏干部、信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院倪勝巧副院長指導(dǎo)完成的《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)預(yù)測的運(yùn)營商基站異常檢測與趨勢預(yù)測》作品獲得了全國二等獎(jiǎng)的好成績。該作品通過對運(yùn)營商基站產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,利用深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)了一款基站異常檢測和趨勢預(yù)測的智能模型。

近年來,信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院深入貫徹落實(shí)《關(guān)于加快建設(shè)發(fā)展新工科實(shí)施卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃2.0的意見》要求,以新工科建設(shè)為重要抓手,強(qiáng)調(diào)“關(guān)注學(xué)習(xí)成效,建設(shè)質(zhì)量文化,持續(xù)提升工程人才培養(yǎng)水平”,“著力提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力,加大課程整合力度,推廣實(shí)施案例教學(xué)、項(xiàng)目式教學(xué)等研究性教學(xué)方法,注重綜合性項(xiàng)目訓(xùn)練”,大膽創(chuàng)新,進(jìn)行人才培養(yǎng)改革探索。2020年3月學(xué)院成立以尼瑪扎西院長為組長、倪勝巧副院長為執(zhí)行組長的工作小組,全面實(shí)施《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃》。該計(jì)劃以學(xué)生專業(yè)實(shí)踐能力提升為主線,以培養(yǎng)專業(yè)工程應(yīng)用型人才為目標(biāo),進(jìn)行本科教學(xué)改革探索試點(diǎn),支撐學(xué)院一流本科專業(yè)建設(shè)和學(xué)校一流學(xué)科建設(shè)任務(wù)。信科學(xué)子屢次在專業(yè)競賽上獲得好的成績,為學(xué)院的本科教學(xué)改革增加了更多的信心。

本次大賽由天津市未來與預(yù)測科學(xué)研究會(huì)、中國未來研究會(huì)大數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué)模型專業(yè)委員會(huì)聯(lián)合發(fā)起,旨在為了促進(jìn)高校大學(xué)生實(shí)際應(yīng)用技能的提高,著眼于未來,培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力的大數(shù)據(jù)人才,推動(dòng)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研用,探索大數(shù)據(jù)的核心科學(xué)與技術(shù),提升高校畢業(yè)生的就業(yè)競爭力。據(jù)《中國經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型:人才與就業(yè)》的報(bào)告顯示,目前我國大數(shù)據(jù)技術(shù)人才缺口超過150萬;尤其是兼具技術(shù)能力與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合型人才,更加缺乏。本次競賽由華為、中國電信出題,題目均為企業(yè)實(shí)際應(yīng)用問題簡化而來,題目體現(xiàn)了實(shí)際應(yīng)用場景,與學(xué)校教學(xué)相結(jié)合,適合參與過數(shù)學(xué)建模和計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生參加。賽題分為:大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方向和文本或圖象分析方向兩個(gè)大方向。其中大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方向涉及內(nèi)容包含:數(shù)據(jù)的清洗、數(shù)據(jù)的預(yù)測、數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析、綜合評價(jià)、分類與判別等,文本或圖象分析方向涉及內(nèi)容包含:計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)、特征匹配算法(常用的圖像特征提取及匹配算法,如SIFT、SURF、FAST、BRIEF、ORB等)。

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