喜讯 | 香港中文大学（深圳）四名本科生入围安永2021数据科学挑战赛全球总决赛

2021年4月，香港中文大学（深圳）4名大二学生参加了安永2021 Better Working World数据科学挑战赛，在技术任务挑战赛1（Challenge 1）中入选全球决赛名单（Global Finalists）。他们分别是理工学院学生韩肇威、刘子凡，数据科学学院学生何舒晴，以及经管学院学生匡博文。

历时三个多月比赛共吸引来自全球115个国家和地区的逾8500名大学生和年轻数据科学专家参与。经过层层筛选，最终产生了12组global finalists，来自中国的参赛队伍占两席。全球冠军和全球亚军将在12组队伍中产生，颁奖典礼将于2021年7月20日在伦敦以线上方式举行。

安永Better Working World数据科学挑战赛是一项全球性竞赛，面向志在取得卓越成就的数据科学等相关专业学生，期待参赛者能针对实际问题进行数据分析，得出有助于建设更美好的商业世界的方案。

韩肇威、刘子凡、何舒晴和匡博文同学对图像识别和图像处理非常感兴趣，他们希望通过参赛锻炼数据分析能力，深入了解传统和现代的图像处理方法，同时体验竞赛的乐趣。“我们也非常希望能够利用我们在学校所学技能和知识来帮助改变世界，build a better working world. 我们最大的参赛感受是一个好的灵感往往来自之前不断地尝试，不断地失败。团队成员间的合作与彼此之间的信任都是我们坚持下去的源泉，最终取得这样的成绩还是多亏了我们四个人之间的精诚合作和不懈努力，希望未来继续加油，再创辉煌！”

△澳大利亚山火实况

2020年澳大利亚山火是一个全球性的灾难，对火灾的预防和控制再次成为了人们关注的焦点。韩肇威、刘子凡、何舒晴和匡博文同学选择的技术任务挑战 Challenge 1要求参赛队伍根据提供的129张航空拍摄的火灾红外线扫描成像图，提取坐标及相关信息，处理不同种复杂情况，通过各种机器学习及其他方法建立模型，最后对5张红外线图像进行着火情况预测。

△数据分析过程

比赛主办方为团队提供了服务器并且不限制队员的数据分析方法，看似自由度非常高，可实际上体现了赛事的难点。本次比赛的训练集只有129张图片，图片的大小非常不均匀，再加上像素值极度不均衡的情况，复现出的传统模型的结果非常差，对于四位仅仅就读本科二年级的队员来说是一个不小的挑战。“我们意识到面临的难题是一个现实世界中真实存在、非常复杂的问题，而现有模型都是有针对性的，有局限性的。我们不能把比赛看成是模型的复现，而是要有针对性的，结合比赛实际情况设计出自己的方法，再与现有模型做对比、调整，最终设计出一个可行性高的模型。”

参赛队员通过充分利用比赛中的信息，分析出火灾区域的多边形集群特征，决定采用预处理+集群+多边形拟合的方法。在第一次测试这个方法时，团队就取得了前所未有的好成绩，这更加坚定了我们的信心。我们通过不断地讨论，建模优化完善模型，最终取得了令人满意的成绩。

△数据分析过程

参赛选手 About Us

转载自理工学院微信公众号

图片与文字来源于参赛学生