为全面贯彻落实党的二十大精神，提高职工在数据治理、分析方面的专业技能，推动数据治理实践，以更好挖掘数据价值，推动高质量数字化发展，北京中科院软件中心有限公司工会举办第二届“国科杯”暨软件中心职工技能大赛活动。本次比赛以“数据治理及数据分析”为主题，内容涵盖DAMA数据管理知识体系的数据治理、数据架构、数据建模与设计、文件存储与操作等。
参加者可以个人参赛（单独成队），也可组队参赛（2-5人）。竞赛分为初赛和决赛两个阶段。其中初赛包含线上、线下两个环节，决赛为现场答辩。
咨询电话：010-62649248
工作组邮箱：zqfu@sec.ac.cn
（1）提供专利领域提取模型及代码一套；
（2）提供专利领域分析可视化大屏展示系统一套；
（3）提供系统演示视频。
| 评分维度 | 主要内容和要求 | 分值 | 评分标准 |
|---|---|---|---|
| 可行性 | 所使用的模型、算法和技术是否合理且充分考虑了专利数据的特点，是否能够深入控掘数据中的关联性和规律。 | 30 |
1) 技术选型是否合理 2) 运行时间评估分析 3) 核心需求及关键要素理解是否精准 |
| 创新性 | 模型设计是否具备创新性，是否针对数据特点对现有模型进行优化创新。 | 25 |
1) 算法的创新性 2) 模型优化方案 |
| 可靠性 | 对于数据处理、模型选择、结果分析等，能够准确把握问题的关键点和要求，具有较高的准确度和可靠性。 | 30 |
1) 数据分析与处理过程 2) 算法模型选择依据 3) 算法模型框架设计 4) 模型结果的准确性 |
| 可视化展示 | 对专利领域的结果进行数据可视化展示。 | 25 |
1) 展示结果是否清晰、直观、易于理解 2) 可视化维度是否全面、丰富 3) 可视化分析是否能挖掘专利领域发展趋势 |
（1）提供选定算法代码一套及算法性能分析；
（2）提供可视化的企业画像一套；
（3）提供系统演示视频。
| 评分维度 | 主要内容和要求 | 分值 | 评分标准 |
|---|---|---|---|
| 评价指标体系 | 企业评价指标体系是否客观、全面、科学、可比较，是否能够反映企业的综合实力和发展潜力。 | 35 |
1) 评价指标体系是否合理、客观 2) 评价指标体系是否具有可操作性、实用性 3) 指标权重是否合理、客观 |
| 评价算法 | 所选用的评价算法、技术是否合理，能够准确的实现企业综合能力评价。 | 30 |
1) 算法是否能准确地解决问题，具有较高的准确率和精度 2) 算法是否具有较高的效率和速度 3) 算法是否具有较高的稳定性 |
| 可视化展示 | 企业画像可视化展示。 | 25 |
1) 展示结果是否清晰、直观、易于理解 2) 界面设计是否美观、信息呈现是否清晰 3) 操作是否简便，功能是否合理 |
| 创新性 | 评价指标及算法设计是否具备创新性，是否针对数据特点对现有模型进行优化创新。 | 10 |
1) 算法的创新性 2) 模型优化方案 |
基于提供的足球相关数据集，从中挖掘出有趣、有实际意义的信息，设计基于深度学习及预训练模型的智能模型与方法，建立准确可靠的模型，进行数据分析与挖掘。以下2个任务任选其一：
比赛结果预测：基于历史比赛数据、球队球员特征，建立预测模型，预测比赛结果，如胜负、平局、进球数等。
球员能力评估：基于球员的数据，根据球员的技术特点、比赛表现等信息，建立评估模型，评估球员的能力水平。
（1）提供模型一套；
（2）提供结果可视化展示系统一套；
（3）提供系统演示视频。
| 评分维度 | 主要内容和要求 | 分值 | 评分标准 |
|---|---|---|---|
| 可行性 | 参赛作品所使用的模型、算法和技术是否合理且充分考虑了足球数据的特点，是否能够深入挖掘数据中的关联性和规律。 | 30 |
1) 技术选型是否合理 2) 运行时间评估分析 3) 分析到核心需求及关键要素 |
| 创新性 | 模型设计是否具备创新性，是否针对数据特点对现有模型进行优化创新。 | 25 |
1) 算法的创新性 2) 模型优化方案 |
| 可靠性 | 对于赛题的数据处理、模型选择、结果展示等，能够准确把握问题的关键点和要求，具有较高的准确度和可靠性。 | 30 |
1) 数据分析与处理过程 2) 算法模型选择依据 3) 算法模型框架设计 4) 模型结果的准确性 5) 成果的落地方案及推广价值 |
| 可视化展示 | 对预测模型或评估模型的结果进行数据可视化展示。 | 15 |
1) 展示结果是否清晰、直观、易于理解 2) 是否能够通过可视化手段，将复杂的分析结果以简洁明了的方式表达出来 |
使用但不限于深度学习算法或已有的可行机制，对目标恶意域名及query样本中的正常域名进行识别判断，能够做到：对于正常域名进行放行，对于已知DGA恶意域名进行拦截并通过日志输出，需要构建压力测试平台验证识别结果。
包含全部源代码、训练样本（可选），源代码需要清晰可读，带有注释。提供简要的设计思路及成果展示（视频或者截图）。
| 评分项目 | 评分标准 |
|---|---|
| 能够提出算法或机制，并通过简要描述论述可行性，需要阐述技术路线。 | 满分10分，缺少酌情扣分。 |
| 清洗算法或识别机制系统实现，产出代码或工具包。 | 满分10分，代码若发现重复、抄袭或不合理，酌情扣分。 |
| 构建压力测试平台，并对数据集进行数据处理形成样本集/测试集。 | 满分10分，若缺失酌情扣分。 |
| 能够通过压测对目标测试集域名进行识别，并对识别结果进行验证，输出log。 | 满分50分， Acc>85%,Rc>80%为满分。 Acc∈ (60%，85%) ，Rc∈ (55%，80%) 50分， Acc∈ (40%，60%) ，Rc∈ (35%，55%) 30分， Acc<40%，Rc<35% 不得分。 |
| 建立数据看板，数据看板可以实时分析显示流量、OPS、拦截流量、拦截QPS、攻击IP归属区域、攻击域名实时排名。 | 满分20分， 建立相关可视化图表，若缺失功能，按照缺失功能比例进行扣分。 考察数据实时性，若压测过程中出现数据丢失、数据查询等待超过3s以上、数据统计错误或有疑似假数据情况，该项不得分。 |
| 时间 | 事项安排 | 相关内容 |
|---|---|---|
| 2023年9月20日前 | 报名 | 参赛人员需按要求填写下方报名表，经单位盖章确认后，于2023年9月20日前发至竞赛工作组邮箱。 |
| 2023年9月25日9:00-10:00 | 初赛线上竞赛 | 理论题在线答题 |
| 2023年9月25日9:00 | 初赛线下竞赛 | 公布线下竞赛具体试题 |
| 2023年11月15日24:00 | 初赛线下竞赛 | 线下竞赛成果提交截止 |
| 2023年11月24日 | 决赛 | 北京市海淀区中关村南四街四号4号楼南楼 |