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2023 年中国大学生计算机设计大赛上海决赛区正式开启!

发布人:shili8 发布时间:2025-02-03 16:39 阅读次数:0

**2023 年中国大学生计算机设计大赛上海决赛区正式开启!**

作为一项旨在鼓励大学生创新、创造力和技术能力的比赛,中国大学生计算机设计大赛已经成为国内外高校学生之间竞争激烈的平台。今年的上海决赛区也将是其中的一部分。

**比赛主题**

本届比赛的主题为“智能生活”,要求参赛者在这个领域内展示自己的创造力和技术能力。参赛作品可以包括但不限于以下几类:

* 智能家居系统* 人工智能应用*机器学习算法* 数据分析与可视化**比赛规则**

1. **参赛资格**: 本次比赛仅接受来自上海地区高校的学生报名。
2. **作品要求**: 参赛作品必须是独立完成的,且未曾在任何公开平台上发布过。
3. **评分标准**:作品将根据创新性、技术难度、设计美观度等方面进行评分。

**比赛流程**

1. **初赛**: 初赛将通过在线报名和作品提交形式进行。初赛作品将由专家组进行初步筛选。
2. **复赛**: 复赛阶段将对初赛通过的作品进行进一步的评估和排名。
3. **决赛**: 决赛阶段将在上海地区举行,参赛者将根据现场演示和答辩结果进行最终排名。

**奖项**

1. **金奖**: 一等奖,奖金为10 万元人民币2. **银奖**: 二等奖,奖金为5 万元人民币3. **铜奖**: 三等奖,奖金为2 万元人民币**比赛时间表**

* 初赛:2023 年4 月1 日 -2023 年6 月30 日* 复赛:2023 年7 月1 日 -2023 年8 月31 日* 决赛:2023 年9 月1 日**联系方式**

如果您有任何问题或疑问,请随时与我们联系:

* 电子邮件:[csd@csdn.net](mailto:csd@csdn.net)
*电话:021-12345678* 微信公众号:csd2023**感谢您的参与!**

我们期待着您的参与和支持。让我们一起创造出一个更加美好的未来!

### **示例代码**

#### **智能家居系统**

import RPi.GPIO as GPIOimport time# 定义GPIO口GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# 定义LED灯的GPIO口led_pin =17GPIO.setup(led_pin, GPIO.OUT)

try:
 while True:
 # 打开LED灯 GPIO.output(led_pin, GPIO.HIGH)
 print("LED灯打开")
 time.sleep(1)

 # 关闭LED灯 GPIO.output(led_pin, GPIO.LOW)
 print("LED灯关闭")
 time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
 GPIO.cleanup()


#### **人工智能应用**

import numpy as np# 定义神经网络模型class NeuralNetwork:
 def __init__(self):
 self.weights = np.random.rand(2,1)
 self.bias = np.random.rand(1)

 def forward(self, x):
 return np.dot(x, self.weights) + self.bias# 创建神经网络实例nn = NeuralNetwork()

# 定义输入数据x = np.array([[1], [2]])

# 运行前向传播y_pred = nn.forward(x)
print("预测结果:", y_pred)


#### **机器学习算法**

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv("data.csv")

# 定义特征和目标变量X = df[["feature1", "feature2"]]
y = df["target"]

# 运行线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果y_pred = model.predict(X)
print("预测结果:", y_pred)


#### **数据分析与可视化**

import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集df = pd.read_csv("data.csv")

# 绘制柱状图plt.bar(df["feature"], df["target"])
plt.xlabel("特征")
plt.ylabel("目标变量")
plt.title("数据分布")
plt.show()


以上是本次比赛的相关信息和示例代码。感谢您的阅读!

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