【ATEC2022出题人分享】信息技术助实背后的黑信息技术

市部明确要求位数畜牧小城市发展规划外观设计（2019-2025），明确明确要求以畜牧数据资料管控为综合发展此段，更进一步大幅大幅提高畜牧小城市生产全方位、专营网内络化、管理高效化、服务便捷化水平，以数据资料管控引领驱动畜牧小城市许多现代化，为意味着乡间更进一步产业发展发放轻而易举支撑。这其中都对两大主粮作物、粮食作物粮食作物区域来进行数据资料管控构建是意味着畜牧数据资料管控的坚实极为重要环节。

依托许多现代卫星光度计技术，我们可以意味着对充沛的粮食作物反馈的辨认与提取，例如农田林木状况、土壤湿度、气候变化等。对地物目标来进行多发射光谱、多周五监测，可以提供大量频谱形态，同时基于稍稍不同粮食作物对稍稍不同波段发射光谱的特异性反射不同、生长时间尺度特点，可以意味着低成本、高精度、大范围的粮食作物多样辨认，为意味着畜牧数据资料管控生产、高效网内格化专营发放坚实数据资料，从而用到畜牧对冲、畜牧保险理赔、宏观畜牧粮食作物等层面。

本次赛对联的上缩放数据资料来自开源多发射光谱卫星发放的动态多发射光谱影像，粮食作物（水稻、玉米、大豆）标签来自山野实地调查提供的数据资料。主要目的是通过动态多发射光谱光度计数据资料脱氧核糖核酸，外观设计人工智能算法，辨认出相同地点相同时间段的粮食作物粮食作物多样。对于光度计粮食作物辨认，发射光谱反射不同之处以及粮食作物生长时间尺度不同之处是两大关键性形态。此外，数据资料中都的地表形态学层（SCL）字段中都还涵盖了粗形态学的标签，包括平流层、地下水、林木，可以发放适当的先验反馈除此以外辨认。为了尽力女选手理解赛对联，我们另外发放了基于红外光（NIR）和紫外光（R），计数林木指数，这也是我们对于女选手的“提示”，如何并用畜牧发射光谱知识外观设计特定形态来大幅大幅提高构建辨认敏感度。

热身赛捕捉到

这是一道典型的动态得出结论赛对联，热身赛中都大部份方案是基于先进设备的Transformer内部结构（例如BERT、RoBERTa等），培训多个构建，再并用LGBM来进行构建复刻。另外对数据资料的管控上稍稍不同的女选手也有稍稍不同的思路，就此结果除了单纯构建主因之外，对数据资料和赛对联的持续探索也不可忽视了关键性作用。

1) 动态构建：管控动态得出结论的坚实是建立一个能对动态数据资料来进行适当构建的构建。在前期在此之后了LSTM、MLP、松树内部结构之后，大部份队伍短时间了事敛到基于Transformer的构建内部结构上。Transformer是目前为止管控脱氧核糖核酸数据资料比较萌芽的方案，通过将脱氧核糖核酸中都的每个元素看做token，按顺序送入构建中都来进行self-attention和cross-attention计数，提供适当的动态反馈来进行任务自学。大部份女选手选择BERT或者RoBERTa这类比较萌芽的Transformer内部结构来用作。由于对构建的看重持续性和明确意味着的稍稍不同，敏感度稍稍不同

2) 形态构建：光度计层面对大部份女选手来说都是首次认识，其具有一定的层面不同之处。部份女选手在前期来进行了大量数据资料分析的管理工作，并得到了一些适当构建形态的法则。例如本次粮食作物辨认的赛对联，时间月末、尘雾遮住都不会很大影响辨认敏感度。通过对数据资料去尘管控、构建时间月末无关的learnable embedding都可以适当大幅大幅提高辨认敏感度。此外，光度计无关的一些形态，例如ndvi指数计数等，都可以作为适当的形态用作。

3) 构建复刻：构建复刻的法则在热身赛中都一般被忽视是脏活累活，但却是刷点的“神器”。并用LGBM对多个坚实构建结果来进行复刻自学，往往可以得到极为好的结果。在热身赛的就此3分钟里，依然有女选手在在此之后各种构建复刻的组合和优化方式将，并成功在就此关头意味着了反超。

在蚂蚁的真实情景中都，多发射光谱动态数据资料是粮食作物辨认中都最极为重要的数据资料源，此外我们还不会用作高画质影像、SAR雷达影像除此以外粮食作物辨认。在赛对联中都我们也发放了一部份没有标注的影像数据资料用于无监督预培训坚实辨认构建。在基本上情景中都我们握有海量的无标注影像数据资料，为预培训发放了广阔空间内。在粮食作物辨认情景，通过预培训可以适当降低对标注数据资料的所均需，并大幅大幅提高构建辨认敏感度。

赛对联三——投资数据资料管控赛对联阐释

大幅大幅提高乡间普惠保险业服务上海地区和便利性，持续加大对“三农”层面的保险业反对最大限度，是我国更进一步推进乡间产业发展的综合管理工作之一。在小城市产业发展无关层面贷款转移方面，保险业机构发挥着极为重要的作用，通过向小城市产业链的专营者发放贷款，可以考虑到乡间产业发展生产专营投资所均需，消除“投资难”等缺陷。

然而涉农专营者对冲危险性管理有其特殊性，均需根据特定的行业危险性点，拟定相应的数据分析防范思路，大幅大幅提高全方位危险性管理水平。本赛对联将探索小城市保险业中都一个坚实缺陷，即如何并用数据资料管控技术来辨认小城市专营者的专营状况和专营危险性，其也是尽力小城市专营者来进行投资的坚实能力之一。

基于这样的背景，我们主要一个中都心涉农专营者数据分析这一关键性缺陷，实地调查女选手如何并用涉农专营者形态以及非一个通用数据资料，如应用程序交互关联等，来尽力大幅提高涉农专营者的数据分析构建的精度。

在本次赛对联发放的数据资料中都，不仅有部份涉农专营者的危险性无关，如对冲道德上反馈；还发放了应用程序多源的交互关联，如涉及应用程序了事付款无关的脱氧核糖核酸道德上、应用程序交互关联等。要求女选手得出结论小城市专营者在未来将假定的潜在专营危险性。权衡到小城市地区数据资料管控持续性相比较偏低，其数据资料坚实较质，形态比较密集，因此女选手们不会如何充分并用非一个通用数据资料准备构建以及提取到适当反馈，是本赛对联的一个极为重要实地调查点。

捕捉到纪录

顾名思义前几道赛对联，本考对联有几个极为重要的特点：首先，正如基本上该公司中都的情况下，发放的形态数据资料内容比较密集，同时检测集ID不能用来对齐培训和检测数据资料的，因此坚实的形态施工角度大幅大幅提高空间内有限。其次，本赛对联发放了充沛的应用程序交易脱氧核糖核酸数据资料和交互道德上数据资料，可以用作这些非一个通用数据资料相同用程序反馈来进行发送到，因而可以权衡用作上图机器学习来进行构建。

基本上上，一些典型的与应用程序交易关联、操作道德上无关的欺诈类危险性检测缺陷，包括和保险业无关的危险性，都多半可以用作上图机器学习来进行构建。上图机器学习构建，一方面可以充分关联数据资料构上图，用作内部结构数据资料刻画应用程序之间的关联与相关性，此外沿着网内络拓扑内部结构对邻居节点的形态来进行传播和聚合，还可以消除形态缺失的缺陷，并且高阶的关联数据资料也是对危险性得出结论有很极为重要的作用的。

从对女选手基本上热身赛中都来看，在时间紧张的情况下下，对上图机器学习看重和内部结构数据资料看重的队伍不会有比较大的优势。并且在基本上操作反复中都，大部份所有女选手都发现了充分并用非一个通用数据资料构上图的必要，但在意味着上，两队分别选用了稍稍不同的思路，新球队必均需并能地搭成大规模数据资料下上图机器学习的谐波、以及卷积的开放性，另新球队则是以松树构建为主，人工聚合邻居形态为辅的多种形式来替代上图机器学习的卷积反复来进行形态提取。

此外，该赛对联全反复中都选用封榜的机制，每队女选手仅能得知对方队伍分数是否有大幅大幅提高，了解到自己的位列，这为双方女选手外助长了一定的心理舆论压力和相互竞争舆论压力。而对于选用稍稍不同思路和法则来进行上图数据资料构建的女选手，就此谁必均需在热身赛中都获得胜利，也是令人期许的。

雷峰网内

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