编程挑战赛分配颜色数据，挑战编程技能

导读：

第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛:岩石样本的智能识别分享1、应用场景与价值地质勘探：快速识别岩石类型，辅助矿产资源定位。环境监测：分析岩石成分变化，评估地质灾害风险（如滑坡、地...

第九届“泰迪杯”数据挖掘 挑战赛:岩石样本的智能 识别 分享

2、岩石图像分类数据预处理：首先，我们对原始数据集进行了划分，按照9：1的比例将数据集分为训练集和测试集。接着，为了增强数据的多样性，我们对图像进行了旋转、翻转与镜像处理，从而得到了更多的训练样本。

3、自第四届比赛以来，参赛高校数量逐年增加，现已成为一项具有较高知名度和影响力的数据挖掘赛事。赛前准备掌握数据处理工具：推荐使用 python X作为数据挖掘的主要工具，IDE可选择Spyder。也可根据个人喜好选择R语言或matlab等其他数据处理工具。

4、第十三届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛颁奖会于7月29日在汕头市金海湾大酒店圆满结束，同期举办了2025年粤闽湘鄂四省高校数学建模师资培训班学术研讨会议。以下为详细情况：参会人员：泰迪智能科技董事长张良均及竞赛中心总监张尚佳出席会议。

5、理论上跟深圳杯平级。“泰迪杯”全国大学生数据挖掘挑战赛是由中国产学研合作促进会指导，中国高校大数据教育创新联盟及泰迪杯数据挖掘挑战赛组织委员会主办，广州泰迪智能科技有限公司及人民邮电出版社联合承办，广东省工业与应用数学学会和出题企业协办的面向全国在校研究生和大学生的群众性科技活动。

甘肃省大学生数据挖掘挑战赛的考题聚焦农业智能化应用，分为本科组赛题、竞赛内容要求、数据与评估指标及其他说明四个方面，具体内容如下：本科组赛题本科组设置两个核心赛题：作物与杂草的智能识别：要求参赛者运用图像处理与深度学习技术，设计模型识别作物与杂草的位置及类别，实现精准分类。

历年赛题概览在2025年第四届创新杯（原钉钉杯）大学生大数据挑战赛中，参赛队伍将面对数据分析与数据挖掘两大方向的赛题挑战。为了帮助参赛者更好地了解赛题类型和难度，以下提供了历年来的部分赛题概览：赛题A（示例）：基于某电商平台用户行为数据，分析用户购买意向并预测未来一段时间内的销售额。

通过评分函数计算论文的各个维度得分，权重分配考虑各指标影响力。遵循评分要求，调整分数以确保评分分布符合预设比例，如8-10分占比不超过3%，6-10分不超过15%等。严格检查评分结果，确保其满足所有规定，展现出论文评阅的智能精准。

关键技术与创新点多模态数据融合：将图像数据与化学、物理数据结合，通过特征拼接或注意力机制（如Transformer）实现信息互补。例如：CNN提取图像特征，MLP处理结构化数据，最终通过全连接层融合。

互动元素：在表格中设置可填写区域（如“今日节水行动”），鼓励用户记录行为并打卡；或添加二维码，链接至节能知识页面。若为电子表格（如excel），可插入超链接或动态图表，点击即可查看详细数据。

选择合适的记账方式纸质笔记本或电子表格：根据个人喜好和习惯选择合适的记账方式。纸质笔记本适合喜欢手写记录的人，而电子表格则便于数据整理和统计分析。无论哪种方式，关键在于保持一致性和准确性。

如果是设计电气原理图，需要反复修改，建议使用Visio2003，其所带的电气图库完全满足需要，也可做自己的图库，好用易上手；如果是画电子版电气图，建议使用AutoCAD Electrical 2006或2008，非常专业的CAD 作图工具，一旦掌握，可大幅提高工作效率。身为电气人，每天打交道最多的可能不是自家对象，而是时时刻刻攥在手里的电气图。