机器学习的第二次年度竞赛 以改善城市出行计划工具
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
维也纳—由HERE Technologies成立的独立全球机器学习机构IARAI今天宣布了第二届年度Traffic4Cast竞赛。今年的AI社区大赛扩大了数据集的数量，分析了城市。参与者必须创建能够预测至少10个城市未来交通流量的算法。
Traffic4cast 2019的成功让超过40支队伍与来自韩国、牛津/苏黎世和多伦多的获奖者在世界各地展开竞争。所有顶尖团队都证明了神经网络是预测流量最有效的方法，而不是“非黑箱”解决方案。屡获殊荣的Traffic4cast 2019解决方案将发表在《机器学习研究杂志》的NeurIPS专刊上。
截止日期为2020年10月15日。今年排名最高的团队将在2020 NeurIPS大会上受到表彰，并有机会在neurops的《机器学习研究论文》特刊中看到他们的解决方案。日记，并收到：
一等奖：价值1万美元的奖金和为期12个月的IARAI研究奖学金，包括津贴和费用；
二等奖：价值5000美元的奖金和为期12个月的IARAI研究奖学金，包括津贴和费用；
三等奖：价值2000美元，2020年免费注册NeurIPS
一等奖、六等奖：2020年NeurIPS免费注册。
立即注册参加2020年Traffic4Cast论坛
全年，IARAI与HERE合作，为参与者提供了至少10个城市前所未有的交通数据。这些数据被转换成高清电影片段，一帧一帧地描绘一段时间内的交通状况，包括早上、晚上和高峰时间的交通事件。
这是今年比赛的新内容，将通过静态和动态功能(如兴趣点、天气、空气污染和特殊事件)增强交通电影剪辑。奖励挑战邀请参与者探索这些附加功能对预测流量模型的影响。
IARAI创始合伙人、人工智能先驱Sepp Hochreiter表示：“我们很高兴呼吁全球AI社区参与Traffic4Cast 2020竞赛。”他发明了长短期记忆(LSTM)神经网络架构。“去年，该团队展示了一种基于神经网络应用来理解复杂运输系统的新方法。基于这种兴奋感和改善城市交通的真正机会，今年的比赛侧重于通过上一段楼梯来加深对复杂交通系统的理解。”
本文就为大家讲解到这里了。