Forgot your password？
我們每天平均邁出八千步；全身的重量在走路、跑步、運動時，都仰賴雙足支撐。足部若不健康，便可能導致身體重心失衡，甚至進一步影響走姿、身材，最後誘發各種足部疼痛、腰酸背痛。阿瘦皮鞋推出全國首創「動態足壓量測」系統，結合工研院專利技術與物理治療師的專業判讀，打造每個人專屬的足部保養對策。此議題中提供了多組足壓資料，每一組足壓資料包含左、右腳的資料（各有 2 個足部標註點），參賽者需使用機器學習的方法，建立模型來辨識並標示出這 2 個標註點。
花卉為全球最重要的經濟產業之一，亦被統稱為「綠金產業」。過去30 餘年來臺灣花卉產業蓬勃發展，農政單位也因此輔導成立花卉批發市場，以期提供產銷雙方更透明的交易平台。目前國內近九成花卉交易以電腦化拍賣進行，拍賣成交價格直接影響供應商（花農）、承銷商、批發市場之經營決策，因此花卉成交價格之預測自然為各方決策者所重視。本議題邀請參賽者使用人工智慧/機器學習的方法建立模型，預測特定期間內，十種香水百合的成交價格及成交量。Reference[1] 陳根旺 (2017) 從花卉拍賣市場看臺灣花卉消費需求, 花卉生活應用研討會專刊, 行政院農業委員會農業試驗所[2] 譚士軒 (2018) 以隱藏式馬可夫模型預測花卉拍賣交易價格, 碩士學位論文, 淡江大學
讓機器理解人類語音所表達的訊息，一直以來是業界、學界共同努力的方向。語音辨識（speech recognition）技術擁有數十年的研究歷史，在AI人工智慧興起後又掀起另一波新浪潮，中文語音辨識是否能有新的突破，快來參加本議題跟大家說你就是中文語音資料的專家。 本議題資料集節選自科技部推出的「AI語音數據資料集」，內容包含中國四大文學名著，紅樓夢、三國演義、西遊記、水滸傳，以及警察廣播電台的路況報導，和教育廣播電台的新聞時事等。共有1,751個音訊檔案分為八個類別，參加者須透過音檔辨識為八大分類的那一種。 議題資料來源：AI語音數據資料集
人才是企業最重要的資源，提早發現員工離職傾向並留任優秀人才，是企業持續成長的重要議題。員工離職預測是利用大數據與人工智慧，分析員工未來是否會有離職的風險，以利針對離職風險較高的優秀員工，及早啟動留才管理機制。此議題中蒐集了多個可能會影響員工離職的因素，如年齡層、績效、最高學歷、出差數、請假數…等。公司的人資部門必須參考過去的經驗以及條件狀況，來判斷目前還在職的員工之離職傾向。在此議題中，參賽者需使用機器學習的方法，建立模型來分析、預測未來員工是否會離職。
根據統計2019年全球酪農業的預估營收超過4,420億美元[1]，至2019年第二季農委會資料開放平台資料[2]顯示，全台乳牛飼養場數為557場，乳牛在養頭數為115,685頭，其中每牧場的平均飼養規模約207頭牛。依農委會107年農業統計年報[3]-畜牧生產之統計結果，產乳牛有61,967頭，產乳量約419,342公噸。隨著數位轉型，農牧業也開始擁抱新科技[4]，在精簡人力的狀態下，每頭牛的平均產乳量已經超越澳洲、德國及中國等國，且仍在逐年提升，整體的酪農業實力正不斷追趕酪農業先進國(如：美國與以色列…等)。本議題透過中華民國乳業協會所提供的乳牛群性能改良計畫（Dairy Herd Improvement, DHI）資料庫預測台灣不同地區牧場生產的乳量，希望參賽者能掌握預測乳量生產的關鍵，並對於台灣酪農後續在智慧化牧場管理與乳價擬定能有相當程度的助益。
人潮動線在群眾行為研究中常佔有相當關鍵的影響，不僅僅是行銷活動上的參考重點，也是各種活動、展覽、街邊店面與百貨商城長期關注的資訊。從人潮動線的收集與分析，能夠協助我們瞭解參訪群眾的喜好與佇留情況，進而能將有限的空間妥善利用，並提供更合適群眾需要的內容。針對已知類型的群眾樣態，可於舉辦活動或設計攤位上，將分析結果作為依據，進而對其喜好優化，在實際場域的應用上，則可用於辨識群眾與推播適當資訊。議題資料收集來自2018馬拉松博覽會展場的部份抽樣數據，並已整理規劃出五種參訪群眾類型。在如此大量的群眾路線組合中，如何訓練與建立出一個良好的決策模型將作是本次議題的挑戰。
自動光學檢查（Automated Optical Inspection，簡稱 AOI）[1]，為高速高精度光學影像檢測系統，運用機器視覺做為檢測標準技術，可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點，應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管，以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。工研院電光所投入軟性電子顯示器之研發多年，在試量產過程中，希望藉由 AOI 技術提升生產品質。本次邀請各界資料科學家共襄盛舉，針對所提供的 AOI 影像資料，來判讀瑕疵的分類，藉以提升透過數據科學來加強 AOI 判讀之效能。
