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衛生福利部疾病管制署為我國最高防疫單位,負責防疫政策制定、疫病控制、人才培育及國際合作等。為了因應新興傳染病,即時提供相關單位疫情監測及傳染病通報等資訊,並快速處理各地傳染病疫情調查、控制及港埠檢疫等業務,於各地設置6個管制中心。另為進行病原體確認及相關研究,防止新興傳染病或生恐攻擊的威脅,設置有國家級檢驗及疫苗研製中心、國家流感中心、結核病防治研究中心、食媒性疾病研究中心等,以專業先進的技術,不分日夜守護民眾的健康。

衛生福利部疾病管制署已建構完整的監測網絡,包括法定傳染病通報系統等,經由網路系統的聯繫,使各防疫相關單位能在最短時間取得所需資訊,有效且迅速地推動防疫工作,隨時因應突發的疫情;並致力羅致專家,鼓勵研究,以科學專業的態度提昇防疫效能。

Introduction


載客熱點預測係經由分析計程車乘客之歷史乘車時間與地點資料,預測未來特定時間、特定地點的乘車需求。妥善運用合宜的預測模型可有效媒合司機與乘客、增加計程車載客率、降低乘客等車時間,進而減少道路上計程空車、降低空汙廢氣排放等,提升交通服務品質,做為發展與經營智慧城市之重要參考。

本議題僅開放致理科技大學曹祥雲教授「AI人工智慧應用」課程專題使用。

Activity time


活動結束於 2021/06/21 午夜 11 時 59 分。

Evaluation Criteria


        本議題資料評估指標採用 mean Average Precision (mAP)[1] 於 intersection over union (IoU)[2] threshold 為 0.5。根據預測物件框與標註物件框IoU大於 0.5 時為 True Positive(TP),反之為 False Positive(FP),藉此得到 Precision。因此系統針對每一個物件評估其 AP 分數,再將 13 類積水容器物件 AP 進行平均計算,得到 mAP 評估數值,參賽者按照此指標進行排名。本系統計算 mAP 評估數值採用 COCO API[3]。

Reference
[1] Average Precision (AP): https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_measures_%28information_retrieval%29#Average_precision

[2] intersection over union (IoU):
https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index

[3] COCO API:
https://github.com/cocodataset/cocoapi

Rules

  • 活動評估結果以最後上傳的結果為基準,若評估分數一致時,以上傳時間優先為主。
  • 若活動發生舞弊行為,則舞弊之隊伍將被取消參加資格,並由他隊依排名遞補。
  • 測試資料的答案上傳後,將分為兩部份計算:
    • 活動截止時間前,系統僅參照部份測試資料的真實數值(Ground Truth)來驗證與計算分數,並公佈於 Public Leaderboard;此資料佔全部測試資料的 40%。
    • 活動截止時間後,系統將會參照剩餘測試資料(60%)的真實數值(Ground Truth)來驗證與計算分數,並公佈於 Private Leaderboard,以作為最終成績和最後的排名依據。