全球校园人工智能算法精英大赛

附录1：

AC1-算法模型创新-技术方案参考大纲

 

一、项目概述

（一）项目背景与意义

阐述算法模型研发的行业背景、应用场景及解决的核心问题，说明对特定领域或行业发展的推动作用。

（二）赛题方向定位

明确作品所属赛题方向（特定领域算法优化、算法模型融合与应用、轻量化与边缘计算算法），简要介绍整体方案思路。

二、算法模型设计

（一）算法原理与架构

1.详细说明算法模型的基本原理，包括数学基础、核心公式推导等；

2.展示算法模型的整体架构设计，通过架构图、流程图等方式呈现各模块功能及数据流向。

（二）关键技术与创新点

1.列出算法模型采用的关键技术，如特定算法改进、数据处理方法等；

2.重点阐述算法模型在技术、应用等方面的创新之处，对比现有算法说明优势。

（三）模型训练与优化

1.描述训练数据的来源、预处理方法及数据规模；

2.介绍模型训练过程，包括训练算法选择、参数设置、训练周期及优化策略。

三、实验验证与应用

（一）实验设计与实施

1.说明实验目的、实验环境（硬件配置、软件平台等）；

2.设计实验方案，包括对比算法选择、实验指标设定（如准确率、召回率、运行时间等）及实验流程。

（二）实验结果与分析

1.展示实验数据及结果图表，对实验结果进行详细分析，评估算法模型性能；

2.与现有同类算法或模型进行对比，突出本算法模型的优势与改进之处。

（三）实际应用情况（若已投入应用）

1.介绍算法模型的应用场景、合作单位及应用规模；

2.提供应用效果数据，如效率提升比例、成本降低数据、用户反馈等。

四、总结与展望

1.总结项目成果，全面且精准地强调算法模型的核心价值与贡献；

2.深入分析当前算法模型存在的不足，提出合理且具有前瞻性的未来改进方向与发展规划。

五、附录

1.核心代码片段（注明关键代码功能及注释）；

2.实验数据及相关参考文献；

3.其他补充材料（如专利证书、合作协议等）。

 

附录2：

 

AC1-算法模型创新-评分规则

评分项目	评分细则	分值（总分100分）
创新性（20 分）	提出全新算法架构或对经典算法进行重大改进，解决行业关键问题，具有显著原创性，得 15 – 20 分； 对现有算法进行局部优化，具备一定创新性，得 8 – 14 分； 创新性不足，仅做微小调整，得 0 – 7 分。	20
技术实现难度（20 分）	算法设计复杂且合理，采用前沿技术与方法，在技术实现上具有较高难度，得 15 – 20 分； 技术实现难度一般，方案基本可行，得 8 – 14 分； 技术实现简单，存在明显缺陷，得 0 – 7 分。	20
实验验证（20 分）	设计严谨的实验方案，使用公开数据集或实际数据进行充分测试，对比多个同类先进算法，结果可靠且具有说服力，得 15 – 20 分； 实验数据较少或对比不充分，结果可信度一般，得 8 – 14 分； 未进行实验验证，得 0 – 7 分。	20
应用价值（15 分）	算法在 AI 软件产品中应用效果显著，能有效解决实际问题，具有广阔市场前景与商业价值，得 10 – 15 分； 有一定应用潜力，但效果与前景有待进一步验证，得 5 – 9 分； 应用价值不明确，得 0 – 4 分。	15
方案完整性（15 分）	技术方案内容完整，涵盖项目概述、算法设计、实验验证等核心部分，逻辑清晰，得 10 – 15 分； 方案存在部分缺失或逻辑不连贯，得 5 – 9 分； 方案内容严重不完整，得 0 – 4 分。	15
总结与展望（10 分）	总结全面精准，能清晰提炼算法模型核心价值；展望合理且具前瞻性，对不足分析深入，改进方向明确，得 7 – 10 分； 总结展望较完整但深度不足，得 4 – 6 分； 内容简略、缺乏价值，得 0 – 3 分。	10

 

附加分

评分项目	评分细则	分值
附加分（5 分）	提供部分核心代码、充足实验数据及高价值参考文献，或有专利证书等补充材料，每项可加 1 – 2 分，累计不超过 5 分	5