一、如何评价ccf大数据与计算智能大赛（2020）？
这种大赛是很有意义的，将会极大的促进国内大数据开发和人工智能应用技术的发展。图像识别、文本翻译和视频处理等技术之所以发展得如此迅速，就是因为国际上类似的大赛的大力牵引和推动。
二、ccf大数据与计算智能大赛
随着信息时代的不断发展，数据已经成为企业竞争的核心要素之一。在大数据时代的背景下，数据分析与计算智能正逐渐成为促使企业发展的关键驱动力。为了更好地推动大数据与计算智能领域的发展，CCF大数据与计算智能大赛应运而生。
CCF大数据与计算智能大赛简介
CCF大数据与计算智能大赛是由中国计算机学会主办的赛事，旨在促进大数据与计算智能领域的技术创新与交流。该赛事旨在为广大从事大数据与计算智能研究的专家、学者和从业者提供一个学术交流和学习的平台，推动相关领域的技术创新与应用。
CCF大数据与计算智能大赛赛道设置
CCF大数据与计算智能大赛通常设立多个赛道，涵盖了大数据分析、机器学习、人工智能等多个领域。参赛者可以根据自身的研究方向和兴趣选择适合自己的赛道参赛，展现自己的技术实力和创新能力。
CCF大数据与计算智能大赛参与方式
想要参加CCF大数据与计算智能大赛，首先需要关注官方发布的比赛信息和报名通知。参赛者可以组建团队或个人报名参赛，根据比赛要求准备相关的作品和项目，并按照规定的时间节点提交作品。在比赛过程中，参赛者还可以与其他同行进行技术交流和合作，共同进步，实现技术共赢。
CCF大数据与计算智能大赛的意义
CCF大数据与计算智能大赛不仅仅是一场比赛，更是一个促进技术交流、推动行业发展的平台。通过比赛的举办，可以激发参赛者的创新潜力，推动大数据与计算智能领域的技术进步，促进相关产业的发展和壮大。
CCF大数据与计算智能大赛的影响
CCF大数据与计算智能大赛作为国内顶级的数据与智能领域比赛之一，具有较大的影响力和号召力。无论是学术界还是工业界，参与该赛事都能够获益良多，获得技术成长和行业认可。
CCF大数据与计算智能大赛的展望
随着大数据与计算智能技术的不断发展和深化，CCF大数据与计算智能大赛将不断拓展赛事范围，提升赛事水平，吸引更多优秀的科研人才和技术团队参与其中，共同推动行业的发展与进步。
三、如何评价2017 CCF大数据与计算智能大赛（BDCI 2017）？
2022年，CCF大数据与计算智能大赛（简称2022 CCF BDCI）已进入第十年。
这十年中，大赛汇集了上百位院士专家，1500余所高等院校，1800余家企事业单位，80余所科研机构，16万余名参赛选手……
这些人里，有你吗？
你现在成长成了什么样子？
CCF BDCI带给了你怎样的成长与故事？
即日起，大赛组委会发起“我与CCF BDCI”十周年寄语征集活动，
期待你以纸为媒，挖掘经典场景，写下动人故事，
一起致敬CCF BDCI十年，为大数据与人工智能的下一个十年献礼！
寄语收集表单地址（同图中码）：https://jinshuju.net/f/YL4w0Q
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四、ccf大数据与智能计算
CCF大数据与智能计算是当今信息技术领域中备受关注的热门话题之一。随着互联网技术的发展和应用领域的不断拓展，大数据与智能计算对于解决复杂问题和推动科学研究具有重要意义。在当前数字化时代，数据量不断增长，如何高效地利用这些数据资源成为了各行各业都面临的挑战。
CCF大数据的定义与范围
从字面上来理解，大数据是指数据量大、种类多、处理复杂的数据集合。在日常生活和工作中，我们所接触到的数据源源不断地产生，如智能设备生成的传感器数据、社交媒体上的用户行为数据、在线交易记录等。CCF大数据则是在中国计算机学会（China Computer Federation）指导下进行相关研究和应用的数据科学领域。
智能计算的意义及应用领域
智能计算是指通过模拟或实现人类的智能行为，利用计算技术实现智能决策和创新。在人工智能、机器学习、深度学习等领域，智能计算发挥着至关重要的作用。在医疗健康、金融风控、智能制造等行业，智能计算的应用也愈发广泛。
CCF大数据与智能计算的结合
CCF大数据与智能计算的结合，可以发挥数据驱动的智能决策优势。通过对海量数据进行分析挖掘，结合智能算法实现数据的智能利用和处理，为企业决策和科研提供有力支持。例如，在市场营销中，通过大数据分析和智能计算，可以实现精准营销和个性化推荐，提升营销效果和用户体验。
CCF大数据与智能计算的挑战与机遇
随着科技的快速发展，CCF大数据与智能计算领域也面临着一系列挑战与机遇。数据隐私保护、数据安全性、算法可解释性等问题亟待解决。同时，随着人工智能技术的不断突破与创新，CCF大数据与智能计算也将迎来更广阔的发展空间和应用前景。
结语
CCF大数据与智能计算作为信息技术领域的热点话题，将继续引领科技创新与发展的方向。在未来的数字化时代，加强对大数据与智能计算领域的研究与应用，将为各行业带来更多的机遇与挑战，助力构建智能化、数字化的未来社会。
五、参加2018 CCF BDCI 大数据与计算智能大赛是不是很难，需要有哪方面的知识储备呢？
谢遥～
首先问下题主是什么身份?(不过你问这样的问题肯定是初学者或者学过oi)，这个问题是价值基本没有，因为这个比赛本来就不是面向大众的。你要是各大高校或大公司推选上了才能去(一般人别想了)不过如果题主真心想去，，还是先考个好大学吧QAQ
六、大数据与计算智能大赛
在当今信息爆炸的时代，数据正变得愈发重要。随着企业和组织积累的数据量不断增长，利用这些数据进行深度分析和挖掘已成为提升竞争力的关键。大数据技术应运而生，为各行各业带来了前所未有的发展机遇。而在大数据领域，大数据与计算智能大赛则是展示实力、交流经验的绝佳平台。
大数据技术的重要性
随着互联网的高速发展，数据量呈现爆炸式增长。人们在日常生活中产生的数据越来越多，传感器、移动设备、社交媒体等的普及，更是促进数据规模的不断扩大。如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了各行各业急需解决的问题。
大数据技术以其强大的数据处理、存储和分析能力应运而生。通过大数据技术，人们可以更好地利用数据，挖掘数据背后的规律和价值，为企业决策、科学研究提供有力支撑。大数据技术的发展不仅推动了各行业的数字化转型，也为创新发展提供了新的动力。
计算智能的涌现
随着人工智能技术的不断突破和应用，计算智能作为一种新兴的智能计算范式受到越来越多关注。计算智能结合了人工智能、数据科学、优化算法等多个领域的知识，致力于构建智能化的计算系统。
在各行业中，计算智能的应用正在日益扩展。从智能驾驶到智能医疗，从智能制造到智能金融，计算智能技术的应用场景日益丰富。通过计算智能技术，人们可以实现更高效的决策、更精准的预测，推动产业的智能化升级。
大数据与计算智能大赛的意义
正是基于对大数据技术和计算智能的重视，大数据与计算智能大赛应运而生。作为一个集大数据分析、计算智能算法设计于一体的综合性比赛，该赛事汇聚了众多数据科学家、算法工程师和行业专家，旨在促进技术交流、推动创新发展。
通过参与大数据与计算智能大赛，选手可以在真实的数据场景中锻炼技能、发现问题、提出解决方案。比赛过程中的交流与碰撞也可以激发参赛者的创造力和灵感，促使他们在竞技中不断进步、不断完善自己的技术能力。
赛事特点与亮点
大数据与计算智能大赛具有多个独特的特点和亮点：
- 真实场景模拟：比赛场景基于真实数据场景构建，让选手面对实际问题进行挑战。
- 综合考核能力：比赛不仅考察选手的数据分析能力，还要求设计计算智能算法，综合考核选手的多方面技能。
- 行业专家评审：比赛设有行业专家评审团队，保证评选过程公正、权威。
- 奖励丰厚机会广：赛事设置丰富的奖励机制，为优秀选手提供展示自我的舞台。
展望未来
随着大数据技术和计算智能技术的不断发展，大数据与计算智能大赛也将迎来更广阔的发展空间。未来，该赛事将继续秉承促进技术交流、推动创新发展的宗旨，为更多技术人才搭建交流合作的桥梁，推动技术创新与产业发展的融合。
在大数据与计算智能的双重驱动下，相信大数据与计算智能大赛将不断吸引更多优秀选手的参与，形成更加繁荣和创新的赛事生态。
七、大数据与计算智能区别？
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：
1、目的不同；
2、对象不同；
3、背景不同；
4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
一、区别
1、目的不同
大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2、对象不同
大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
3、背景不同
大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4、价值不同
大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。
二、什么是计算智能大数据
计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
延伸阅读
计算智能有什么特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是计算智能最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
计算智能具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见计算智能的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。
八、智能计算与数据挖掘是做什么？
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘的对象可以是任何类型，可以是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据源可以是关系数据库，也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据等。
九、模式识别与智能计算数据
模式识别与智能计算数据
在当代科技领域中，模式识别与智能计算数据的应用越来越广泛。模式识别是一种通过计算机或机器学习算法自动识别并分类输入数据的过程。而智能计算数据则是指运用人工智能技术对大量数据进行分析、处理和应用的过程，从而实现各种应用场景和解决实际问题。
模式识别的原理与应用
模式识别的原理是基于对数据的特征提取和分类处理。在大数据时代，数据量庞大，传统的人工处理方法已经无法胜任。模式识别的技术可以大幅度提高数据处理的效率和准确性。
模式识别的应用领域非常广泛。比如，在医学领域中，模式识别可以通过对病患的医学影像数据进行分析，帮助医生快速准确地诊断疾病。在安防领域中，模式识别可以通过对监控视频数据进行分析，实现自动报警和异常检测。在金融领域中，模式识别可以通过对金融市场数据进行分析，预测股票走势和市场趋势。
智能计算数据的挑战与机遇
随着云计算、大数据和人工智能技术的快速发展，智能计算数据逐渐成为推动各行各业发展的重要驱动力。然而，智能计算数据的应用也面临着一些挑战。
首先，智能计算数据需要大量的高质量数据支持。数据的质量直接影响着智能计算的效果和准确性。因此，如何获取和处理好数据成为了智能计算数据的一大难题。
其次，智能计算数据需要强大的计算能力和算法支持。人工智能技术的应用需要海量的计算资源和高效的算法模型。这对于中小企业来说是一项巨大的挑战。
然而，智能计算数据也带来了巨大的机遇。通过智能计算数据的应用，企业可以实现生产效率的提升、成本的降低、服务的优化等一系列好处。同时，智能计算数据也可以帮助企业发现新的商业机会，拓宽市场空间。
模式识别与智能计算数据的发展趋势
模式识别与智能计算数据的发展正处于快速发展阶段，未来有着广阔的发展空间。
首先，随着机器学习算法和深度学习技术的不断进步，模式识别的准确性将进一步提高。特别是在人脸识别、语音识别等领域，模式识别技术将有更广泛的应用。
其次，智能计算数据将逐渐实现与其他领域的融合。比如，智能计算数据与物联网技术的结合将实现智能家居、智能交通等领域的发展。智能计算数据与金融科技的结合将实现智能投资、智能风控等领域的发展。
最后，智能计算数据的隐私与安全问题将成为关注的焦点。随着数据泄露和滥用的风险增加，智能计算数据的隐私保护和安全防护将成为未来的热点。
结语
模式识别与智能计算数据是当代科技发展的重要方向，其应用前景广阔。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，模式识别与智能计算数据将在各行各业发挥越来越重要的作用。
我们期待着模式识别与智能计算数据的快速发展，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
十、与计算机、人工智能、大数据有关的专业适合女生吗？
不适合。
我说的是不适合题主，而不是绝对的女生不适合。
目前一般学校的计算机专业，男女比大概是5：1，到了业界，大约是10：1。（定性说明，没有数据来源），可见如果真的喜欢并且脑子够用，女生学计算机没问题。
贵家长恐怕只是听了很多月薪两万的传说，而不是真的认为计算机专业未来光明。
事实上计算机专业未来很不光明：这个产业的未来当然很光明，最近二年，计算机专业的录取分数线要比最低录取线高个十来分，大量的聪明人涌入这个行业，这个泡沫是越吹越大了。
学计算机的感觉和高中物理差不多，逻辑好的人会感觉特别舒服，会觉得这个做法恰到好处，甚至有一种幻觉，我要是早生几十年，这个定理的发明者说不定就是我了。而逻辑不好的人会很痛苦，记不住那么多公式定理，也分不清什么时候该用哪个。
写代码的感觉则和高中数学差不多：你能感到这不是一个难度特别高的问题，但是解题步骤里面有20步，你每一步都要做对才能得到正确结果，一旦出错，就要重复审查到底错在哪里。做的好的同学可以解出题目，不好的同学到第三步就晕了。
目前国内第一流的学校只在最近二年增加了人工智能专业，第二流第三流学校就只有计算机科学与技术和软件工程专业。开大数据专业的学校大概率是第四流往下。这样的学校成材率比较低。
综上，题主如果是下定决心，奋不顾身，矢志不渝地要学习这个专业，那当然很欢迎啦。如果不是，要不，还是算了吧…
PS 如果只看月薪两万，可以学个其他专业，IT 界很多职位工资也很高，不一定非是写代码。比如产品经理，没有这个专业，意味着任何专业都可以去做…