悅智AI實驗室又獲獎啦！

參加biendata AI挑戰賽

在一(yī)千多支隊伍中突出重圍

獲得SIGSPATIAL2021GISCUP

第7名（Top1%）

簡直太太太贊啦！

讓我們一(yī)起來了(le)解下(xià)此次競賽吧(ba)

關于ACM SIGSPATIAL

ACM SIGSPATIAL是國際計算(suàn)機學會ACM空間信息專業委員會主辦的學術會議，國際最大的地理(lǐ)數據分(fēn)析會議之一(yī)，涵蓋了(le)時空數據挖掘、時空數據模型和算(suàn)法、位置服務、地圖匹配、分(fēn)布式和并行計算(suàn)、路(lù)徑規劃、軌迹計算(suàn)等研究方向。被公認爲GIS科學與計算(suàn)機科學結合最廣泛的國際頂級會議。

最終得分(fēn) - SIGSPATIAL 2021 GISCUP

本次大賽悅智AI實驗室派出2支隊伍參賽，其中：

一(yī)隊成績爲第7名（Top1%），團隊成員爲郭學威、張勝龍、梁衛星；

一(yī)隊成績爲第16名（Top2%），團隊成員爲段超、雷建椿、雷帥；

賽題背景

預估到達時間（Estimated Time of Arrival）在很多應用場景中扮演着至關重要的角色。例如(rú)網約車訂單分(fēn)配、價格預估、行程開始時預估、路(lù)線決策等各個場景。精準的到達時間預估可以幫助平台提升效率，提高用戶體驗，方便平台和用戶做更優的決策。

解題思路(lù)

賽題涵蓋時空數據挖掘、時空數據模型和算(suàn)法、位置服務、地圖匹配、分(fēn)布式和并行計算(suàn)、路(lù)徑規劃、軌迹計算(suàn)等研究方向，使用時空域模型進行預測到達時間，其中融合了(le)DCN模型和蒸餾模型，使得結果更加穩定和精确。

特别鳴謝郭學威、張勝龍、任笑(xiào)田做出的代碼貢獻！

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關于獲獎團隊

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悅智AI實驗室由創新(xīn)業務部發起、團隊成員包括了(le)來自創新(xīn)業務部、交付與服務部、産品研發部、公有雲技術運營服務部的多位資深算(suàn)法工程師組成。悅智AI實驗室以強有力的AI算(suàn)法能(néng)力，服務于公司及公司生(shēng)态。團隊主要的研究方向是無監督學習、深度學習 、圖學習，主要運用于智能(néng)運維、金(jīn)融科技等領域。立足于騰雲悅智PES（專業服務、賦能(néng)生(shēng)态、科技向善）的科技發展戰略，打造即時高效、簡潔易用的AI技術，探索智能(néng)運維和金(jīn)融科技領域的創新(xīn)。