大赛报名指南最新发布 | 一篇文章解决你的报名烦恼！
今日，组委会为大家整理了竞赛的线上报名流程，相信看了这篇文章，能够帮助大家梳理关于竞赛报名的相关疑问。
扫描下方二维码即可进行报名：
进入赛氪官网https://www.saikr.com，登录你需要报名的账号。
在竞赛中找到【2022年第三届MathorCup高校数学建模挑战赛—大数据竞赛】，进入后点击【立即报名】。
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进入报名页面后在第一项【队伍信息】中填写你的队伍信息，包括团队名称、学校名称、指导老师、地址等，填写完成后点击【下一步】。
注：此处的学校名称填写你本人的学校名称即可。
在第二项【个人信息】中填写你的个人信息，详情如下图所示，如实填写即可，完成后点击【下一步】。
若你已经找到合适的队友，且为队伍队长，则需在第三项【队员信息】中点击【添加队友】。
进入【添加队友】页面后，你可看到以下3种添加方式，3种方式均可添加队友，当你使用某一种方式无法成功添加队友时，可尝试其他两种添加方式。
注：
若你计划独自参赛，或还未找到合适的队友，则可在第三项【队员信息】中，直接点击【下一步】。待寻找到合适队友后，再将队友添加至队伍中，报名截止前均可添加队友或更换队友。
完成队友添加后，将进入第四项【确认报名并交费】，如下图所示，报名信息中第一项即为已生成的队伍编号。
若由学校老师或社团内部组织集体报名，统一进行缴费，那么你只需确定下方报名信息无误即可。
若是单独报名个人缴费，你则需要确认下方报名信息无误后进行缴费，缴费成功即为报名成功。
注：
①若一支队伍已确定人员，则由一人担任队长执行以上步骤即可，注册好队伍再添加其他队员，其他队员接受邀请后再填写个人信息即可。
②报名截止前无论报名成功与否都可以修改队伍信息，包括团队名称、队伍人数、参赛队员等，报名截止后不可再进行修改。
教育部《高等学校人工智能创新行动计划》教技〔2018〕3号，鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合，鼓励各个领域与大数据进行深度融合，通过大数据技术促进各领域的发展。
MathorCup高校数学建模挑战赛组委会决定在“MathorCup高校数学建模挑战赛”中增加大数据专题赛项—“大数据竞赛”。
竞赛以企业真实场景数据为基础，面向全国高校研究生、本科生和专科生，共同探索数据科学的应用实践，推动产学研用协同发展。
扫描下方二维码进行报名：
或复制下方链接进行报名：
https://www.saikr.com/vse/bigdata2022
中国及境外在校学生（包括研究生、本科生和专科生）；
具体要求如下：
(1）可以自由组队参赛，每个参赛队伍人数可为1–3人，参赛队员必须全部为在校生，允许跨年级、跨专业、跨校组队。
(2）参赛组别的确定依据是团队成员中的最高在读学历。
(3）每支队伍允许最多有一名指导老师，指导教师须为全职高校教师。
(1）金银铜奖
所有参赛队伍（不分组别、不分赛题）中评选：
金奖1支队伍（奖金10000元税前）
银奖2支队伍（奖金5000元税前）
铜奖5支队伍（奖金2000元税前）
(2）奖项评定
竞赛分组别分赛题评选出：
一等奖（5%）
二等奖（15%）
三等奖（30%）
颁发“MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛”获奖证书。
初赛中排名前10%的队伍进入复赛，
复赛中排名前50%的队伍评选为一等奖。
(3）优秀指导教师，优秀组织单位
根据学校参赛队伍得奖情况和组织参赛队伍数量综合评定。
(4）企业实习
获得一等奖的队伍优先推荐至企业实习。
(1）报名阶段
2022年11月1日-12月20日
参赛选手在大赛报名主页按照步骤进行组队报名。
(2）初赛阶段
2022年12月20日18:00至2023年1月19日20:00
1.竞赛结束前必须在线提交结果数据、论文和代码，提交时系统验证提交数据格式是否正确；
2.入围赛成绩不会影响复赛成绩；
3.最终按照分组别分赛题从初赛中选拔前10%的队伍进入复赛。
(3）复赛阶段
2023年3月6日18:00-2023年3月13日20:00
复赛为统一命题，不更换题目背景，但可能会更换题目问题和数据，选手网络远程答题，按照分组别分赛题进行排名。
(4）金银铜奖答辩
复赛中综合总排名前12的队伍（不分组别，不分赛题）进入金银铜奖答辩环节，答辩采用线上或者线下的方式进行。答辩决出金奖1支队伍、银奖2支队伍、铜奖5支队伍（不分组别，不分赛题）。
(5）2023年3月，公布竞赛结果、证书发布等
1.公布获奖名单初稿；
2.公示结果异议查询；
3.终稿获奖名单公布。
专家组会从四个方面进行评价：
(1）参赛论文
根据问题，准备一份论文对项目进行说明，论文中的摘要部分需要简明扼要地概述模型算法的核心思想以及效果，正文部分需要详细阐述模型算法的细节、求解过程、结果以及对应的参考文献。
(2）项目完成度
与解决方案匹配的完整代码，可以是Python、Matlab、C++、Java等语言的代码，附详细的操作说明文档和源代码。
(3）模型泛化性能
未公开测试数据集验证得到的准确率、召回率等与题目实际背景密切相关的考核指标。
(4）创新性
具有创新的系统分析和解题思路，创新的算法设计，跨学科交叉应用能力等。
QQ交流7群：216587885
组委会秘书处：
郭老师电话&微信：18210922591
组委会邮箱：
bigdata@mathorcup.org
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