6CCF大数据与计算智能大赛
省级广电媒体深度融合的路径探析——以江西广电“今视频”客户端为例
2023/1下推动传统媒体和新兴媒体融合发展，是中央根据媒体生态和舆论格局深刻变化作出的战略决策。
为落实媒体融合发展以“先进技术为支撑、内容建设为根本”的指导思想，推动江西广播电视台（集团）（以下简称“江西广电”）传统媒体和新兴媒体深度融合，“今视频”应运而生。
今视频客户端以打造自主可控的移动传播新平台为目标，突出“新闻+政务+服务+商务”的平台定位，改变传统广播电视单一单向的业务形态，探索融媒体传播、广电MCN 、电商直播、数字社区、活动运营等“数字基建”，上线一年多全网用户总数突破6500万。
其中，今视频APP 累计下载用户数超过1560万，成为江西全省下载量第一、用户活跃数第一的媒体客户端；今视频媒体矩阵账号粉丝数超5000万，全网短视频传播量较去年同期爆发性增长近400%；今视频海外账号覆盖人数总量超过1374.2万，海外影响力在全国省级广电排名稳居前五。
借助今视频全网传播力的爆发式增长，江西广电在《2022年度省级台新闻融合传播指数》中，新闻传播指数跻身全国前十、短视频传播指数跃升至全国第七，成为江西重要的网络宣传舆论阵地，在全国打响了品牌影响力，被国家广播电视总局评为全国“广电媒体融合新品牌”、TV 地标（2022）“年度优秀广电新媒体客户端”。
本文以江西广电通过“今视频”APP 平台建设推动媒体深度融合的实践为例，探析媒体融合发展过程中所遇难题和破解之道，为全国省级广电媒体深度融合提供一个有效路径和样本参考。
构建自主可控平台,实现造“船”出海为搭建自主可控的新型传播平台，今视频客户端按照互联网平台模式重构资源组织方式和运营模式，通过重建媒体与用户间的“链条”，创新融合“大小屏”“智慧屏”等核心资源，搭建PGC+UGC 内容生产、垂类社群互动交流、产业集群协同发展的产品框架，实现造“船”出海。
引入人才。
对标大型互联网公司，今视频完善组织架构、招聘模式、薪酬体系、晋升机制等，为平台建设提供有力保障，已陆续从华为、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等引入50多名互联网专业人才，组建了产品技术团队、智能算法团队、安全审核团队、用户增长团队等，打破了传统媒体“客户端无产品经理”“技术平台依靠第三方”局面，形成产品、研发、测试、运营全链路协同发展新格局。
ccsc报考要求
ccsc报考要求CCSC（China Computer Security Contest）是中国计算机安全大赛的英文缩写，是由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主办的全国性计算机安全竞赛。
CCSC报考要求是每个参赛者在报名参加比赛前需要满足的条件和要求。
本文将从多个方面介绍CCSC报考要求。
一、参赛资格要求1. 参赛者必须是中国大陆地区的在校本科生或研究生，年龄不限。
国际学生可以参加，但需要在中国大陆地区的高校就读。
2. 参赛者所在的高校必须是正规的全日制本科院校或研究生院校，且该高校必须已经获得教育部批准的正式学历教育资格。
3. 参赛者所在高校不限专业，但需具备一定的计算机基础知识和技能，对计算机安全有一定的了解和兴趣。
二、报名要求1. 参赛者需在规定的报名时间内完成线上报名。
报名方式一般为填写在线报名表格，提供个人基本信息和联系方式等。
2. 报名时需要提供有效的学生证或在校证明，以证明参赛者的学生身份。
国际学生还需提供有效的在华留学证明。
3. 报名时需选择参赛队伍的名称和队长，并填写队员信息。
一般每个队伍由3-5名队员组成。
三、比赛形式要求1. CCSC竞赛分为初赛、复赛和总决赛三个阶段。
初赛为线上赛，复赛为线下赛，总决赛为线下决赛。
参赛者需按时参加各个阶段的比赛。
2. 参赛者需具备较强的团队合作能力，能够与队友密切配合，共同完成比赛任务。
3. 参赛者需具备良好的计算机安全意识和技能，能够分析和解决各类计算机安全问题。
四、比赛内容要求1. CCSC比赛内容涉及计算机网络、系统安全、Web安全、密码学等多个领域，参赛者需具备相应的知识储备和技能。
2. 参赛者需熟悉并能够使用各种计算机安全工具和软件，如Wireshark、Nmap、Metasploit等。
3. 参赛者需具备良好的编程能力，能够使用C、C++、Python等编程语言编写安全相关的代码。
五、奖项设置1. CCSC比赛设置了一、二、三等奖和优秀奖等多个奖项，根据参赛队伍在比赛中的表现和成绩进行评选。
盐城工学院大学生学科竞赛分级分类情况(试行)
盐城工学院大学生学科竞赛分级分类情况（试行）
竞赛名称
主办单位
竞赛级别
备注
1
教务处 中国“互联网+”大学生创新创业大赛
教育部、中央网络安全和信息化领导小组办公室 、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、人 力资源和社会保障部、国家知识产权局、中国科 学院、中国工程院、承办高校所在地省政府
9
环境学院 土木学院
全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
教育部高等教育司
Ⅰ级乙等
示范性和群众性的全国大学生竞赛， 2018年（第十一届）海内外 418所高校，3881件有效作品报名参赛，参赛人数首次超过20000人
。
10 材料学院 全国大学生交通科技大赛
教育部高等学校交通运输与工程学科教学指导委 员会交通工程教学指导分委员会
次。
1.教育部高教司委托主办；2.一年一届，2006年首届。全国30多个
8 电气学院 全国大学生智能汽车竞赛
教育部高等自动化专业教学指导分委员会
Ⅰ级乙等 省市近500多所高校普及，并推广至美、欧、日、韩等国家和地区，
发展成为全球性大型赛事。
1.国家部委司局；2.一年一届，2008年首届，是一项具有导向性、
子（中国）有 公司、中国
学会
竞赛级别
备注
受关注 已 1.2002年创办，在国内外广
， 成为全国参赛人数最多、规
平 英语演讲 每 决 包括 Ⅰ级乙等 模最大、水 最高的
赛事。2. 年一届。3.全国 赛
面 场 选手 场 选手 “地 赛 ”90名 、“网络赛 ”的30名 。
德 立 今已 历史 每 吸引了 1. 国设计协会创 ，至 有超过60年的 ， 年
23.高职大数据技术与应用赛项竞赛规程 - 副本
湖南省职业院校技能竞赛高职组电子信息专业类大数据技术与应用赛项竞赛规程一、竞赛内容本赛项以大数据技术与应用为核心内容，重点考查参赛选手基于Hadoop平台环境下，利用Hadoop技术生态组件，综合软件开发相关技术，解决实际问题的能力。
本赛项包括Hadoop平台及组件的部署管理、数据采集、数据清洗与分析、数据可视化、综合分析五个竞赛任务。
1.按照项目需求配置管理Hadoop大数据平台及相关生态组件；2.掌握企业常用采集工具和网络爬虫的相关技术，完成指定数据的采集及处理；3.综合利用MapReduce、Spark、Storm等技术、分布式存储系统、数据仓库Hive等工具，使用Java、Python等开发语言，完成数据清洗、存储、转化、分析及数据推送等一系列大数据操作；4.综合运用HTML、CSS、JavaScript、Python等开发语言，对数据进行可视化呈现；5.根据数据可视化结果，完成数据分析报告的编写。
3人小组赛。
三、竞赛时量240分钟。
四、名次确定办法竞赛设参赛选手团体奖。
奖项设置按参赛队数量确定，其中一等奖10%，二等奖20%，三等奖30%。
为团队一等奖选手的第一位指导教师设优秀指导教师奖。
按照竞赛总成绩从高到低排序确定竞赛名次，竞赛不设并列名次。
总成绩相同时，数据清洗与分析任务成绩高者名次排前，再相同者，依次按数据采集、数据可视化、Hadoop平台及组件的部署管理单项成绩高低确定排名。
五、评分标准与评分细则1.评分标准满分100分，总成绩为Hadoop平台及组件的部署管理、数据采集、数据清Hadoop 平台及组件的部署管理（15分）组件、配置、管理按照Hadoop 大数据平台部署要求完成平台安装部署和基本配置，按要求完成平台相关组件的部署与管理，以及集群节点的动态增删和高可用部署。
检查平台进程运行状态，确定配置正确。
主要评分点包括Linux 系统基本操作、Hadoop 平台安装、相关配置文件修改、平台相关组件部署、集群节点的动态增删、平台高可用部署。
2023年中国高校大数据挑战赛a题思路
中国高校大数据挑战赛A题的思路可以包括以下几个方面：1. 数据收集和处理：首先，需要收集和处理大量的数据。
这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、电商、金融、医疗等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
在处理数据时，需要使用适当的工具和技术来清理、转换和整合数据。
2. 数据分析和建模：在收集和处理数据之后，需要使用适当的分析和建模工具来探索数据并发现其中的模式和趋势。
可以使用各种统计方法和机器学习算法来进行数据分析，例如分类、聚类、回归和自然语言处理等。
根据比赛的主题和要求，选择适合的分析方法。
3. 建立预测模型：根据数据分析的结果，可以建立预测模型来预测未来的趋势和行为。
可以使用各种预测模型，如时间序列分析、神经网络和随机森林等。
同时，需要考虑到数据的特性和预测的目标，选择最适合的模型和方法。
4. 实验和优化：在建立预测模型之后，需要进行实验和优化来评估模型的性能和准确性。
可以使用交叉验证、受控试验和其他评估方法来衡量模型的性能，并调整参数和优化模型以提高准确性。
5. 结果解释和应用：最后，需要对分析结果进行解释和应用。
根据比赛的要求和目标，将分析结果应用于实际问题中，例如市场营销、供应链管理、金融投资等。
同时，需要与评委和其他参赛者分享分析结果和经验教训，以提高对大数据挑战赛的理解和应用能力。
以下是一些具体的实施步骤和建议：1. 制定数据收集计划：根据比赛的要求和目标，制定一份详细的数据收集计划，包括数据来源、数据类型、数据质量和数据处理方法等。
2. 选择合适的工具和技术：根据比赛的要求和目标，选择适合的工具和技术来处理和分析数据。
可以使用各种数据处理和分析工具，如Python、R、SAS等。
3. 建立数据仓库：将收集到的数据整合到一个数据仓库中，以便于后续的分析和建模。
可以使用数据库管理系统或数据仓库工具来实现这一目标。
4. 建立预测模型并进行评估：在数据分析的基础上，建立预测模型并进行评估。
张晓东：目前大数据中巨大挑战是数据库不能使用
张晓东:目前大数据中巨大挑战是数据库不能使用作者：21CN科技出处：IT专家网2012-12-04 06:57目前大数据中巨大挑战在于现有的数据库是不能使用的，因为数据量太大了。
对大数据来讲最主要的是在模型中做计算的约束非常大。
2012年11月30日至12月1日，Hadoop与大数据技术大会在北京新云南皇冠假日酒店举行。
本次会议由中国计算机协会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，CSDN承办。
大会以“大数据共享与开放技术”为主题，着眼于Hadoop生态系统优化管理与数据分析与挖掘，深度聚焦大数据共享平台与实践与应用。
俄亥俄州立大学教授张晓东发表主题演讲。
张晓东表示，目前大数据中巨大挑战在于现有的数据库是不能使用的，因为数据量太大了。
对大数据来讲最主要的是在模型中做计算的约束非常大。
以下为演讲实录：张晓东：谢谢组委会给我这样一个机会跟大家交流一下我们对大数据的研究和开发工作。
今天我主要讲的是重点放在并行计算上，因为大家知道并行计算的历史已经有几十年了，但并行计算对大数据来讲是自然要做的事情，但我们已经换了整个计算的模式，现有的高性能计算的计算模式是不适应大数据的。
第一步先讲一下在大数据中有哪些非常广的challenges，现有的数据库是不能使用的，很简单数据量太大了。
同时，大数据的要求不光是高性能同时还要有更高的。
而且没有什么硬件支持，都是用非常廉价的硬件。
第二个问题都是学科的研究，因为它的应用范围非常广。
数据的格式等都不一样。
第三个问题是应用需求非常廉价的架构，所以可以看到现有的数据库是不适合的。
它的价格是非常昂贵的，所以我们我现在用的主要是用开源的。
现在我们进入到什么样的时代？大家听说过这样一个词叫“实践是检验真理的唯一标准”。
今天我们进入到一个“数据是检验真理的一个重要的标准”的时代。
我们进入了一个data driven的时代。
这样对我们的算法有了新的需求。
我今天的讲座想主要是聚焦在计算模式上的变化，计算尤其是系统设计发生了什么样的变化过去我们用的是高性能计算的模型，是scale up的模型，大家再回到1990年的时候就概括得非常好，叫叫BSP模型。
第二届CCF自然语言处理与中文计算会议（NLPAMPCC2013）TUTORIALS及...
中国计算机学会《学科前沿讲习班》第四十六期面向大数据的自然语言处理与机器学习2013年11月15日-17日重庆简介自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)与机器学习(Machine Learning，ML)一直是计算机科学，尤其是人工智能研究方向的两个核心问题。
近几年来，互联网、社交媒体与移动平台的迅猛发展为传统自然语言处理与机器学习技术带来前所未有的挑战和机遇，使其成为学术界和工业界的研究热点。
一方面，传统的自然语言处理与机器学习在基础研究方面取得了长足进展，为工业应用提供了有效的技术支持；另一方面，不断涌现的真实问题和大规模数据又呼唤更加有效的自然语言处理与机器学习技术。
本期CCF学科前沿讲习班《面向大数据的自然语言处理与机器学习》将邀请学术界和工业界的著名专家、学者对自然语言处理基础理论、方法和应用，面向自然语言的机器学习技术，以及当前面向大数据时代的热点问题进行深入浅出的讲解。
目的是为青年学者和学生提供一个三天的学习、交流机会，快速了解本领域的基本概念、研究内容、方法和发展趋势。
本讲习班同时作为第二届CCF自然语言处理与中文计算会议（NLP&CC 2013）的Tutorials，将围绕大会主题——“数据智能、知识智能与社会智能”，重点讲解自然语言处理基础、社会媒体和语言计算、ＮＬＰ工业应用和典型案例、面向ＮＬＰ的机器学习、Deep Learning以及深层神经网络计算等内容。
学术主任张民，苏州大学教授李沐，微软亚洲研究院研究员协办单位重庆大学苏州大学微软亚洲研究院日程安排================2013年11月15日：自然语言处理和机器翻译8:30-9:00 开班仪式、合影第一讲自然语言处理：基础技术与互联网创新万小军北京大学副教授第一课 09:00-10:20 自然语言处理基础第二课 10:40-11:40 语义计算和篇章分析第三课 11:40-12:00 互动问答第二讲大数据时代的机器翻译刘洋清华大学副教授第一课 13:30-15:30 机器翻译概况、基于词和短语的方法第二课 16:00-17:30 基于句法的方法和未来发展趋势第三课 17:30-17:50 互动问答==============2013年11月16日：社会计算与自然语言处理应用第三讲社会网络计算及社会影响力分析唐杰清华大学副教授第一课 09:00-10:20 社会网络计算基础第二课 10:40-11:40 社会网络计算之社会影响力分析第三课 11:40-12:00 互动问答第四讲自然语言处理工业应用/开发实践第一课 13:20-15:20 大数据时代的智能问答和搜索张阔搜狗研究员第二课 15:40-16:40 大数据时代的搜索广告查询分析胡云华阿里研究员第三课 16:40-17:40 大数据下的广告排序技术及实践蒋龙阿里研究员第四课 17:40-18:00 互动问答==============2013年11月17日：机器学习第五讲 Statistical Machine Learning for NLP （统计机器学习与自然语言处理）朱小槿 University of Wisconsin-Madison 副教授第一课 09:00-10:00 Basics of Statistical Learning （统计机器学习基础）第二课 10:20-11:10 Graphical Models （图模型）第三课 11:10-12:00 Bayesian Non-Parametric Models （贝叶斯非参数方法）第四课 12:00-12:20 互动问答第六讲 Deep Learning - What, Why, and How 俞栋 MSR 研究员第一课 13:40-14:40 Deep Learning: Premise, Philosophy, and ItsRelation to Other Techniques 第二课 14:40-15:40 Basic Deep Learning Models第三课 16:00-17:15 Deep Neural Network and Its Applicationin Speech Recognition 第四课 17:15-17:35 互动问答17:35-18:00 结业式讲者介绍========================万小军北京大学副教授报告题目：自然语言处理：基础技术与互联网创新摘要：随着互联网上文本数据的爆炸性增长，如何对这些数据进行智能分析、语义挖掘与深度利用是学术界和工业界所共同面临的重大挑战。
计算机类专业认证与竞赛活动
计算机类专业认证与竞赛活动一、类目从所需专业知识内容和能力要求方面，本科阶段可以参加的计算机类认证与竞赛大致可分为三类：IT类、计算机专业基础类、计算机专业高级类。
IT就是信息技术，面向非计算机类专业，主要内容有Microsoft Office、数字媒体设计、平面设计、课件制作等。
面向计算机类专业的有程序与算法、计算机系统设计、物联网、软件外包和企业级应用能力等。
并不完全针对计算机专业：不少专业都开设程序与算法类课程；软件外包等很多竞赛项目从软件行业的角度看属于软件定义与分析，从内容上看只涉及应用领域对于特定问题的理解与分析，完全不涉及计算机技术细节。
二、计算机类竞赛A、通用专业类本类目录任何专业均可关注，不需要计算机技术细节的支持即可参赛。
1.中国大学生计算机设计大赛2008年组赛，已经举办了11届。
一般暑假期间决赛。
以学校为单位向省级选拔赛区申请学校管理帐号，再由学校管理帐号分派作品报名帐号。
4月份起向已经开通省级赛的赛区申请学校管理帐号。
省赛未设立的类别，直接在国赛报名。
国赛组委会组织专家组负责组织评审，取得进入国赛资格。
缴纳报名评审费100元/作品。
2018中国大学生计算机设计大赛分设11类。
除第(1)类“软件应用与开发”外，全都面向非计算机专业：（2）微课与教学辅助；（3）数字媒体（简称数媒）设计：普通组；（4）数媒设计：专业组；（5）数媒设计：1911年前中华优秀传统文化元素；（6）数媒设计：中华民族服饰手工艺品；（7）数媒设计：动漫游戏；（8）软件服务外包；（9）计算机音乐创作：普通组；（10）计算机音乐创作：专业组；（11）人工智能。
2.全国大学生计算机应用能力与信息素养大赛2011年开办，每年一次，已经举办8届。
每年11月开始报名，12月到下一年4月院校选拔，5月决赛。
大赛分为本科组和高职组，每组赛项相同，都有：计算机基础类3项：文字处理，电子表格，简报设计；专业英语类2项：专业英语词汇，专业英语对话；其它：大数据应用，平面设计。
北航 ccf 成绩折算 公式
北航CCF成绩折算公式近年来，计算机科学与技术专业越来越受到广大学子的青睐。
而在选择学校时，北航的CCF（我国计算机学会）成绩折算公式成为了不少考生关注的焦点。
那么，什么是北航CCF成绩折算公式呢？本文将从多个角度对此进行解析，帮助读者更好地了解和掌握这一信息。
一、CCF分类和影响1. CCF分类我们来看一下CCF的分类。
根据CCF评定的级别，可以将期刊和会议分为A、B、C三个等级。
其中，A类代表顶级期刊和会议，B类代表中级，C类则为普通级别。
而在考研、毕业设计等方面，CCF-A类是被广泛接受的高水平论文发表论证。
2. CCF的影响CCF作为我国计算机学会对期刊和会议级别的评定标准，对于计算机领域的学术研究具有重要的指导意义。
CCF评定的高低也直接影响着相关领域的学术研究工作，在学术交流、成果认定以及科研项目立项等方面都起着举足轻重的作用。
二、北航CCF成绩折算公式介绍北航CCF成绩折算公式是北航针对学生在发表论文时考虑CCF论文等级的情况下，将SCI、EI等期刊和会议的论文进行等级折算的工具。
因为在学术研究等方面，发表CCF论文被认为是一项有益的成就，所以CCF成绩折算公式可以为学生在评价期刊级别时提供方便。
三、CCF成绩折算公式的计算方法1. 折算公式北航CCF成绩折算公式一般为：CCF成绩=SCI/EI论文数量×权重1+CCF-A类论文数量×权重2+CCF-B类论文数量×权重3。
其中，权重1、2、3分别代表SCI/EI期刊的折算系数、CCF-A类的折算系数和CCF-B类的折算系数。
2. 具体操作在使用北航CCF成绩折算公式时，首先需要明确自己所发表的SCI和EI论文数量，然后再统计CCF-A类和CCF-B类论文数量。
根据折算公式，分别乘以相应的权重并将结果相加，即可得到最终的CCF成绩。
四、CCF成绩折算公式的意义1. 对学生的启示通过CCF成绩折算公式的计算，学生可以清晰地了解自己在学术研究方面的成果，进而更好地指导自己的学术发展方向，激励自己在相关领域的深入探索与研究。
大数据相关证书有哪些？这些证书有什么用？
大数据相关证书有哪些？这些证书有什么用？在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的核心竞争力之一。
随着大数据技术的快速进展，越来越多的企业和个人开头重视大数据相关证书的培训和认证。
本文将介绍一些国内通用的大数据相关证书，并探讨这些证书的用途和价值。
国内通用的大数据相关证书1、数据分析师(Certified Data Analyst，CDA)数据分析师是由国际数据科学与大数据协会(International Data Science and Big Data Association，IDABDA)颁发的证书。
该证书旨在培育具备数据分析力量的专业人才，包括数据收集、数据清洗、数据建模、数据可视化等方面的技能。
持有CDA证书的人员能够娴熟运用各种数据分析工具和算法，为企业供应精确的数据分析和决策支持。
2、大数据工程师(Certified Big Data Engineer，CBDE)大数据工程师是由中国计算机学会(China Computer Federation，CCF)颁发的证书。
该证书旨在培育具备大数据处理和管理力量的专业人才，包括大数据存储、大数据计算、大数据平台搭建等方面的技能。
持有CBDE证书的人员能够娴熟运用Hadoop、Spark等大数据处理框架，设计和实施大规模数据处理系统，提高企业的数据处理效率和数据价值。
3、云计算与大数据专业人才(Certified Professional in Cloud Computing and Big Data，CPCCBD)云计算与大数据专业人才是由中国电子学会(China Electronics Society，CES)颁发的证书。
该证书旨在培育具备云计算和大数据应用力量的专业人才，包括云计算基础、大数据应用、云平安等方面的技能。
持有CPCCBD证书的人员能够娴熟运用云计算和大数据技术，为企业供应高效的云计算和大数据解决方案。
大数据相关证书的用途和价值1、提升就业竞争力随着大数据技术的广泛应用，企业对于具备大数据相关证书的人才需求越来越大。