智能视觉深度学习处理器,16路高清视频智能分析,32路高清硬解码,2路高清硬编码
智能视觉深度学习处理器,32路高清视频智能分析,32路高清硬解码,12路高清硬编码
智能视觉深度学习处理器,16路高清视频智能分析,16路高清硬解码,10路高清硬编码
BM1684X,416路高清视频智能解析
X86主控,288路1080p高清视频智能解析
BM1684X,32路高清视频智能解析
BM1684,16路高清视频智能解析
BM1684,192路高清视频智能解析
BM1684,8路高清视频智能解析
CV186AH,8路高清视频智能解析
BM1688,16路高清视频智能解析
96路全高清硬解码与智能分析
96路全高清硬解码,48路智能分析
32路高清硬解码,16路智能分析
32路高清硬解码与智能分析
32路高清硬解码与智能分析
32路高清硬解码,16路智能分析
32路高清硬解码,16路智能分析
8-192路1080p高清视频智能分析;每路视频可支持3种算法同时运算
算法丰富,涉及视频全目标解析,行为分析等算法,按需调用,自由组合
近50种算法畅享,持续更新服务满足合规分析、环境检测、智能预警等管理需求
算法丰富,覆盖服务柜台、就餐区、周界环境等场景,提升运营收益等需求
审核速度达500字/秒,一台一体机同时可并行分析5篇稿件
SOM1684,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
Core-1684-JD4,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
SBC-6841,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
iCore-1684XQ,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
Core-1684XJD4,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
Shaolin PI SLKY01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-M,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-M-G,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
QY-AIM16T-W,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
AIV02T,PCIE板卡,1684*2,半高半长
IVP03X,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
IVP03A,微服务器 被动散热,12GB内存
Coeus-3550T,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
EC-1684JD4,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
CSA1-N8S1684,算力集群服务器,BM1684*8,1U
DZFT-ZDFX,ARM+DSP智能封条分析,搭载算能BM1684X
ZNFX-32,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
ZNFX-8,ARM+DSP架构,隔爆兼本安分析装置符合煤安要求,搭载BM1684X
EC-A1684JD4,微服务器主动散热,16GB内存,32GB eMMC
EC-A1684JD4 FD,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析,16GB内存,32GB eMMC
EC-A1684XJD4 FD,搭载算能BM1684X,支持32路高清视频分析
ECE-S01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
IOEHM-AIRC01,微服务器,主动散热,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
IOEHM-VCAE01,搭载算能BM1684,支持16路高清视频分析
CSA1-N8S1684X,算力集群服务器,BM1684X*8,1U
QY-S1U-16,1U版本BM1684盒子
QY-S1U-192,算力集群服务器,BM1684*12,1U
QY-S1X-384,算力集群服务器,BM1684X*12,1U
视频实时压缩转码上云和监测异常事件,增强道路运行安全事件的发现和处置能力
为交通拥堵、行车安全、车辆违法和道路污染治理问题赋能
以国产化算力支撑海量视频的结构化解析,服务警务应用实战
以数据为中心打造“智能、协同、高效、创新”的步态识别大数据分析系统
为用户快速构建融合人、车、通行等多维数据的业务能力
对生产全过程、全方位实时感知与精细化监管,推进应急监测智能化,赋能风险识别预警
为粮仓、棉仓等大型仓储园区的办公、质检、磅房、库区等区域提供了违规行为和异常事件的安全监控方案
全量场景感知预警,赋能烟草生产作业过程数智化
为白酒生产企业细化风险监测因素,建立智能感知与预警感知体系,提高企业安全生产管理水平
以云边协同的新型算力基础设施赋能各类数字城市场景,为数字经济发展提供源动力
以自动化训练推理一体化平台为基础,助力算力/算法整合应用快速、高效工程化落地
“第八届全国大学生集成电路创新创业大赛”是由工业和信息化部人才交流中心主办的全国性比赛。该竞赛以服务产业发展需求为导向,以提升我国人才培养质量为目标,打造产学研用协同创新平台,将行业发展需求融入教学过程,提升在校大学生创新实践能力、工程素质以及团队协作精神,助力我国技术产业健康快速发展。
随着智能和物联网技术的深度融合,我们正迅速步入一个智能化的时代,为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上,我们的比赛将聚焦于TPU处理器的边缘计算系统设计。 我们期待参赛者们能够充分利用TPU算力,推动边缘设备智能化应用的创新和发展,在兼备边缘系统创新性、实用性和复杂性的同时,鼓励将大语言模型、边缘计算等新兴技术应用于不同场景和垂直领域。
基于算能TPU硬件,实现边缘系统的软硬件设计,创新算法与新应用,方向包括但不限于消费电子(智能家居、穿戴设备等,通过动作、语言等提升端侧设备的交互体验)、机器人(可基于环境感知、多模态交互等场景完成应用开发)等领域,设计中包含至少一项机器视觉或大语言模型的应用。
本届大赛采用初赛+分赛区决赛+全国总决赛赛制。全国划分为若干赛区,学生根据学校所在省份参加分赛区决赛,优胜者进入全国总决赛。建议参赛院校/研究所指定1—2名参赛院校联络负责人负责本单位参赛联络组织工作。
在校专科生、本科生、研究生(硕士/博士)。
(1)学生自行组队(可跨校组队),每个团队1—3人,每队指导教师1—2位,报名表需要学校或学院盖章。
(2)每位同学只能参加一个团队,每队可选择一个杯赛。
(3)团队成员均是本科生及以下的参赛团队划入A组,团队成员中有一名或一名以上是研究生(硕士/博士)的参赛团队划入B组,B组不能报名只面向A组的题目。(本科生身份确认以报名时状态为准)
1. 参赛作品严禁抄袭、盗用、提供虚假材料或违反相关法律法规,一经发现,参赛选手将丧失参赛相关权利并自行承担一切法律责任。
2. 参赛作品中如借鉴或采用他人公开发表的论文和成果(包括所在室验室的已有成果)需征得同意及注明具体来源,并在技术文档、答辩PPT等参与评审打分的材料和答辩过程中主动注明所采用的部分,包括但不限于设备申请、初赛、分赛区决赛、全国总决赛等环节中的答辩以及要求提交的材料等。如未注明,一经发现将做扣分处理。
3. 参赛作品中不允许出现学校、指导老师的相关信息,一经发现将做扣分处理。
4. 允许非团队成员进行技术指导,但不可代替团队成员参与赛事流程,包括但不限于签到、答辩、现场作品搭建以及作品演讲等,一经发现将取消参赛资格。
5. 大赛组委会及其工作人员应尊重和保护参赛团队的知识产权,对参赛团队提交的材料拥有使用权和展示权,全国总决赛结束后,组委会有权整理出版优秀作品文集。
6. 参赛团队报名参加企业杯赛,即同意公布于大赛官网的本杯赛题目中关于参赛及作品知识产权的所有条款并承担对应法律责任。一般情况下,默认杯赛出题企业有权在同等条件下优先购买参加本企业杯赛及单项奖获奖团队作品的知识产权,如有特殊要求,以此杯赛题目说明为准。
7. 参赛团队报名参赛,即同意“集创赛参赛须知”中关于具体参赛安排的各项规定并承担对应法律责任。
8. 全国大学生集成电路创新创业大赛组委会保留对本章程的最终解释权。