高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛举办
4月26日，中科院高能所计算中心、粒子天体物理中心联合组织举办高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛决赛。本次竞赛由高能所主办，图灵联邦竞赛社区承办，活动旨在探索机器学习方法在高能物理背景噪声过滤方面的应用。
自2月11日起，竞赛经过报名、组队、初赛、决赛4个阶段，历时两个月，吸引了全国高校及企业界共计100支队伍参加。初赛期间计算中心和粒子天体物理中心老师提供背景介绍与数据集，并解答了选手的一些问题，帮助选手快速进入比赛。经过初赛激烈的角逐，最终9支队伍进入决赛。4月26日，各支决赛队伍系统阐述了赛题理解、模型创建思路、经验技巧等内容，全面介绍技术方案，经过三个多小时的精彩答辩，最终评出一等奖1名，二等奖2名，3等奖6名。
深度学习是一类通过多层信息抽象来学习复杂数据内在表示关系的机器学习算法。近年来，深度学习算法在物体识别和定位、语音识别等人工智能领域，取得了飞跃性进展。
在高能物理领域，深度学习在数据获取、数据重建、快速模拟、噪声过滤、粒子鉴别等方面也有较为广泛的应用。同时，机器学习是一门多领域交叉学科，领域科学家和计算机专家共同工作将会取得更好的效果。为此，本次大赛选取了高海拔宇宙线观测站LHAASO高能宇宙线背景噪声过滤作为赛题，提供数据集与评价标准，充分鼓励参赛选手发展区别于传统方法的AI模型，针对噪声过滤问题给出优秀的解决方案，探寻更优的过滤方法。
通过本次竞赛，与其他领域的深度学习研究者建立了联系，在交流算法模型的同时让更多人了解高能物理科学数据处理的挑战，竞赛达到了预期的效果。
活动海报
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