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【摘 要】：突破常规,是创新的源头。疫情这只黑天鹅出其不意地打乱了2020年的一系列计划,按部就班注定成为历史。面对突发情况,需要应时之举、创新之举、智慧之举。第九届中国软件杯大学生软

突破常规,是创新的源头。疫情这只"黑天鹅"出其不意地打乱了2020年的一系列计划,按部就班注定成为历史。面对突发情况,需要应时之举、创新之举、智慧之举。第九届"中国软件杯"大学生软件设计大赛(简称大赛),因地制宜、随需而变,及时调整赛程设置、创新工作思路和比赛形式,开启云端智慧评审先河,确保疫情防控和初赛评审工作两不误。变通的是形式,不变的是育人促产,推动产教融合,助力产业高质量发展的初心。

云端智慧评审创新评审模式

面对今年的特殊情况,大赛组委会实行评审"零接触",积极推动"智慧评审"创新实践,充分发挥"云端评审"模式智能化、移动化和便捷化的优势,通过远程讨论,交流评审意见,使评审专家足不出户即可完成工作,从环境部署、机器调试到远程端接入……大赛组委会本着早部署,零差错,无故障的原则,保障了第九届"中国软件杯"大学生软件设计大赛云端评审、远程评议工作圆满完成。

清华大学软件学院副教授闻立杰表示:"往年采用的是把老师们集中在一起评审的方式,并把评审相同赛题的老师安排在一起,方便针对疑点进行讨论。今年采用线上评审方式,评审时间集中而评审老师无需集中,不再受空间限制,增加了灵活性。缺点是无法和出题单位、其他老师进行面对面针对疑点进行实时讨论,在评审效率上会有所下降,但总体的评审质量和评审时限仍然是有保障的。"

为了更好地满足企业和学生的多样化需求,今年大赛初赛评审分批进行。7月22日,大赛初赛第一次云端评审工作在中国电子信息产业发展研究院拉开帷幕,历时7天,于7月28日圆满结束。

此次评审的作品涵盖7道赛题,其中本科组5道、高职组2道。

来自清华大学、北京大学、中国人民大学、东南大学、北京航空航天大学、北京理工大学等高校的评审教师和来自东软教育科技集团、南京苏宁软件技术有限公司、统信软件技术有限公司、南京翼辉信息技术有限公司、江苏鲲鹏生态创新中心、浩鲸云计算科技股份有限公司、江苏航天龙梦信息技术有限公司7家出题企业的数十位评审专家,云端相聚,共同评审了来自全国高校和高职院校的近2000件作品。

作品整体水平高创新思维涌动

疫情是危机,也是契机,给每个人都上了生动的一课,增长了人们化危为机的智慧。漫漫人生路,职业生涯中,人人都可能遇到惊涛骇浪。在大赛中磨练出的勇气,耐心,信心,会助力同学们乘风波浪,直抵彼岸。

东软教育科技集团设计的"A1基于计算机视觉的交通场景智能应用"这一赛题,成为最受参赛学生喜爱的本科组赛题。

来自东软教育科技集团的企业评审专家马振烁表示:"今年作品总体水平不错,我看到了很多用心且充满亮点的出色作品,几乎所有作品都实现了题目要求的基础功能。"

参与赛题"A5视频全量目标分析和建模"评审的教师闻立杰认为,作品总体水平较高,完成度普遍较好,工作量充实,疫情并没有影响同学的发挥,反而给了同学更多打磨作品的时间。"往年也有视频对象识别类题目,但今年的视频内容在场景上更贴近实际,从街拍的高清视频中精准识别对象类别并准确追踪实现精准计数,是非常有难度和挑战的任务。"

A5颇受参赛选手青睐。"因为其契合目前人工智能技术在智慧交通领域的应用需求,结合实际,能为无人驾驶提供软件基础方面的支持。"闻立杰分析,"A5的难点在于如何运用好已有的计算机视觉领域的成熟模型,并提升其运行效率,做到作品的高识别精度、高运行速度、高追踪精度。"

闻立杰表示:"有几个作品在物体识别率、识别精度和追踪精度方面做得不错,并将识别结果做了语义分割,实时展示了物体ID、识别置信度和识别种类,在识别种类总数和识别对象计数上也给出了较好的结果,且模型运行速度快。"

解题思路巧妙创新亮点频现

东南大学计算机科学与工程学院副教授倪庆剑参与评审的是"A2基于网络拓扑及告警的故障根因定位系统实现及算法研究"和"B1代理层架构的分布式数据库中间件实现流式查询"两道赛题。

"这两道赛题设计的作品类型与我的预想基本一致。"倪庆剑说,"A2赛题中,测试集F1值指标所占的权重较高,因此对算法正确性和有效性要求较高,对这一指标的看重也在较大程度上保证了评审的公平性。最终提交完整作品的学生团队基本上正确理解了题意。B1赛题中,流控参数如何支持动态设置应该是一个难点。最终提交完整作品的学生团队基本正确理解了题意。"