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{"sheet":"2024","index":0,"n_rows":21,"n_cols":12,"rows_kept":21,"merged":[[1,1,14,1],[1,2,14,2],[1,8,2,8],[15,1,20,1],[15,2,20,2],[15,6,15,7],[16,6,16,7],[17,6,17,7],[18,6,18,7],[19,6,19,7],[20,6,20,7]]}
["序号","领域","数量","题目","语言","任务难度","专业知识/研究要求","验收要求/成果输出","说明","联系人","联系电话","邮箱"]
[1,"昇腾",14,"基于MindSpore的计算机视觉领域趣味应用开发","python","简单","请基于MindSpore框架（及使用MindSpore领域套件与拓展包），开发一个计算机视觉领域的模型及其趣味应用，并将应用以可交互的网页或小程序的形式交付\n\n参考思路：\n- deepfake换脸\n- 老照片/壁画修复\n- 虚拟主播动捕\n- 火车站人流统计监控\n- 自定义风格头像生成\n- 证件信息识别","1. 请基于mindspore2.2进行实现\n2.  作品需有可交互或可视化的形式（如：网页、小程序等）进行交付\n3. 须说明使用数据集、模型、技术实现方法等","本题目旨在考察同学对mindspore基础使用及mindspore套件的熟练度","邢译壬",18004020695,"xingyiren@huawei.com"]
[2,null,null,"基于MindSpore的自然语言处理趣味应用开发","python","简单","请基于MindSpore框架（及使用MindSpore领域套件与拓展包），开发一个计算机视觉领域的模型及其趣味应用，并将应用以可交互的网页或小程序的形式交付\n\n参考思路：\n- 网站搜索自动更正与自动补全\n- 定向广告推荐\n- 简历筛选\n- grammarly语法纠错\n- 年度搜索/聊天记录总结\n- 通过聊天/社交媒体发布内容自动识别mbti\n- 敏感词检测与替换","1. 请基于mindspore2.2进行实现\n2.  作品需有可交互或可视化的形式（如：网页、小程序等）进行交付\n3. 须说明使用数据集、模型、技术实现方法等",null,"邢译壬",18004020695,"xingyiren@huawei.com"]
[3,null,null,"基于MindSpore的自动驾驶真实雨场景挑视觉任务挑战赛","python","进阶","如今多媒体数据的退化，特别是真实场景下的雨天，会对场景理解造成一定的困扰。尽管现有的计算机视觉技术在合成雨条件下达到了较好的效果，但在真实雨场景下却表现不佳，因为这些图像的背景内容遭受到各种真实复杂的退化因素影响。在自动驾驶和视频监控等全天候工作的智能系统中，雨天的退化因素涉及到雨的强度、密度、模糊、雨滴、反射、雨刮，乃至多种因素的混合效应，其通常会混淆场景内容并引起数据质量的严重退化，进而制约了下游视觉任务的处理分析精度，如语义分割、目标检测等。在现实生活中，该问题急需寻求优化的解决方案，以满足科学研究与工业实际应用。","这一挑战的目标是研究真实雨天场景的图像去雨方法，降低雨水扰动对图像质量和场景可辨识度的影响，从雨水退化图像中还原出细节清晰、辨识度高的干净图像。其中，真实雨天的退化因素如雨滴、反射、雨刮可能是亟待解决的难题。比赛提供涉及到以上三种退化因素的真实雨天图片，同时为了验证去雨模型的性能以及下游视觉任务精度提升的有效性，比赛还提供对应的语义分割标签。参赛者需要利用所提供数据，开发可用于去雨的算法模型，在测试集中得到较好的效果。\n\n数据集说明：\nRainy WCity数据集总共有1000张雨天图像，由400张无标签和600张带有语义分割标签的雨天图像组成，数据集来源于论文：[a] Xian Zhong, Shidong Tu, Xianzheng Ma, Kui Jiang, Wenxin Huang, Zheng Wang. Rainy WCity: A Real Rainfall Dataset with Diverse Conditions for Semantic Driving Scene Understanding. IJCAI 2022。\n同学们可以从链接：https://openi.pcl.ac.cn/innovation_contest/innov202305091742178/datasets获取数据集\n\n评价标准说明：\n下游视觉任务性能评估：为了进一步验证我们去雨模型对于下游视觉任务处理精度的影响，我们将语义分割作为评估去雨性能的方法。我们将语义分割领域中常用的Mean Intersection over Union (mIoU)指标作为评估分割模型的性能。","1. 请基于mindspore2.2进行实现\n2. 测试集mIoU得分在65及以上","邢译壬",18004020695,"xingyiren@huawei.com"]
[4,null,null,"基于MindSpore的自动驾驶高效RAW域目标检测挑战赛","python","进阶","近年来，自动驾驶受到了越来越广泛的关注。感知算法作为自动驾驶系统的“眼睛”，在其中扮演着非常重要的角色，目标检测是感知的一项重要能力。现有的目标检测算法多以ISP成像得到的sRGB图像作为算法输入，对图片中的行人、汽车等障碍物进行检测。然而，受到当前成像系统（ISP）成像原理的限制，在光照条件较为复杂的场景，如逆光行驶的白天场景、远光灯与环境光交杂的夜间场景等，目标容易由于动态范围截断而造成过曝或欠曝，导致目标难以被检测算法检出。同时，由于汽车的行驶速度较快，为保证行驶安全，成像系统与检测算法的运行速度也受到了非常严格的约束，进一步限制了检测算法的精度。\n在任务中，我们旨在探索一种无ISP的目标检测算法——RAW域目标检测算法，直接以传感器采集的RAW数据作为输入，对场景中的目标进行检测。一方面，RAW数据包含了更广泛的场景信息，避免了由ISP通路导致的动态范围截断；另一方面，RAW数据无需ISP处理，避免由ISP带来的时延，保证整体系统的实时性。","这一挑战的目标是开发快速可靠的RAW域目标检测算法，RAW数据较宽的比特位可能是需要解决的难题之一。比赛提供车载视觉传感器采集的RAW数据、由商用ISP处理得到的sRGB域图像，并标记了图像中需要检出的各类目标的位置。参赛者需要利用所提供的数据，开发可用于RAW域目标检测的算法。该算法仅以RAW数据作为输入，对图像中的规定目标进行检测。\n\n数据集说明：\nROD数据集共有约2.5万张RAW域数据，由白天场景和夜晚场景组成。其中：\n1.    白天场景包含约4k带标注的训练集、2k不带标注的验证集、2.5k带标注的测试集；\n2.    夜晚场景包含约12k带标注的训练集、2k不带标注的验证集、2.5k带标注的测试集。\n同学们可从链接：https://openi.pcl.ac.cn/innovation_contest/innov202305091731448/datasets获取数据集。\n\n评价标准说明：\n测试集中，采用如下公式得出模型评分\nscore=AP50+AP75+mAP+Rp95\n其中，AP50/AP75为IOU取0.5/0.75时的AP值，mAP为AP50/AP55/…/AP90的平均值。具体的计算可参参考如下链接：https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics\nRp95为IOU取0.5、Precision取0.95时的Recall值。若有多个满足条件的Recall值，则取其中的最大值。","1. 请基于mindspore2.2进行实现\n2. 测试集得分score在1.8分及以上","邢译壬",18004020696,"xingyiren@huawei.com"]
[5,null,null,"基于MindSpore的面向行业场景大模型落地应用开发","python","高阶","随着大模型的飞速发展，大量能力优秀的开源基座大模型井喷式出现，人们的目光转向挖掘大模型的商业价值，随之而来的是大模型的商业化落地逐步走向分层——先基座大模型，再行业侧模型、再面向细分场景的推理模型。","请基于MindSpore框架（及使用MindSpore领域套件与拓展包），选定某个行业场景（如电商推销、法律顾问、智慧教室、文档库检索等）及某个预训练模型，通过全参微调/高效参数微调/prompt/知识库等方式，实现面向某个行业场景的大模型及应用案例开发。","1. 请基于mindspore2.2进行实现\n2. 作品需有可交互或可视化的形式（如：网页、小程序等）进行交付\n3. 需阐述该模型/应用解决该行业场景的哪个痛点，或优化了该行业场景的哪个环节\n4. 需说明选择行业场景、选择预训练模型、数据集、技术实现方法等","邢译壬",18004020697,"xingyiren@huawei.com"]
[6,null,null,"基于昇腾推理开发板的交通标志检测与识别应用","C++或Python","简单","目标检测、物体分类模型，基于昇腾CANN的推理应用开发。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现交通标志的检测和识别功能；\n描述：可参考昇腾开源目标检测样例，以离线视频文件作为输入，对视频画面中交通标志进行检测与识别。\n要求：对常见交通标志能够准确识别，识别准确率90%以上。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n3. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n4. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n5. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822556,"huangzhiqiang787@huawei.com"]
[7,null,null,"基于昇腾推理开发板的交通信号灯检测与识别应用","C++或Python","简单","目标检测、物体分类模型，基于昇腾CANN的推理应用开发。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现交通信号灯的检测和识别功能；\n描述：可参考昇腾开源目标检测样例，以离线视频文件作为输入，对视频画面中交通信号灯进行检测与识别。\n要求：对交通信号灯能够准确识别，识别准确率90%以上。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n3. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n4. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n5. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822557,"huangzhiqiang788@huawei.com"]
[8,null,null,"基于昇腾推理开发板的实时交通标志检测与识别应用","C++或Python","进阶","业务多进程并发、视频硬解码、目标检测、分类模型及算法流程，昇腾异构计算架构CANN推理。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现交通标志的检测和识别功能；\n描述：可参考昇腾开源目标检测样例，以摄像头或者视频流作为输入，对视频画面中交通标志进行实时检测与识别。\n要求：对常见交通标志能够准确识别，识别准确率95%以上；实时处理帧率不低于25FPS。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n3. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n4. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n5. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822558,"huangzhiqiang789@huawei.com"]
[9,null,null,"基于昇腾推理开发板的实时交通信号灯检测与识别应用","C++或Python","进阶","业务多进程并发、视频硬解码、目标检测、物体分类模型，基于昇腾CANN的推理应用开发。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现交通信号灯的检测和识别功能；\n描述：可参考昇腾开源目标检测样例，以摄像头或者视频流作为输入，对视频画面中交通信号灯进行实时检测与识别。\n要求：对交通信号灯能够准确识别，识别准确率95%以上；实时处理帧率不低于25FPS。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n3. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n4. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n5. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822559,"huangzhiqiang790@huawei.com"]
[10,null,null,"基于昇腾推理开发板的实时驾驶辅助系统与应用","C++或Python","高阶","外设（摄像头）、业务多进程并发、视频硬解码、目标检测、物体分类模型，基于昇腾CANN的推理应用开发。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现驾驶辅助系统，能够正确识别常见交通标志和信号灯，做出实时语音或者光电提醒。\n描述：可参考昇腾开源目标检测样例，以摄像头作为输入，对视频画面中交通标志和信号灯进行实时检测与识别，并做出相应有效提醒。\n要求：对交通标志和信号灯能够准确识别，识别准确率95%以上；实时处理帧率不低于25FPS。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 开源智能小车样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/contrib/Ascbot\n3. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n4. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n5. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n6. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822560,"huangzhiqiang791@huawei.com"]
[11,null,null,"基于昇腾推理开发板的智能防碰撞系统与应用","C++或Python","高阶","外设（摄像头、红外传感器、微波传感器等等）、业务多进程并发、视频硬解码、目标检测、物体分类模型，基于昇腾CANN的推理应用开发。","功能：基于昇腾推理开发板（推荐香橙派Orange Pi AIpro）和昇腾CANN实现驾驶辅助系统，结合各种传感器，识别碰撞风险，做出实时语音或者光电提醒。\n描述：通过外部传感器输入信号，设计一套AI决策算法，判断碰撞风险，并做出相应有效提醒。\n要求：开放题，由参赛者列举可以规避的场景，以及可以达成的智能化效果。\n规范： 优先遵循开源代码风格，C++符合Google开源项目风格规范，Python符合PEP8代码风格规范。","1. 开源目标检测样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify\n2. 开源智能小车样例：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/contrib/Ascbot\n3. 昇腾文档：https://www.hiascend.com/zh/document\n4. 在线课程：https://www.hiascend.com/edu/courses\n5. 昇腾论坛：https://www.hiascend.com/forum/\n6. 昇腾CANN Gitee仓库：https://gitee.com/ascend/samples\n","黄志强",18823822561,"huangzhiqiang792@huawei.com"]
[12,null,null,"基于昇腾推理开发板进行Ascend C算子精度优化","C++","简单","Ascend C算子编程模型、核函数的编写和使用、矢量算子的开发和调用。","功能：基于提供的样例代码优化算子精度；\n要求：\n1. 完成算子精度调优代码编写。\n2. 确保给定用例测试通过\n规范： C++符合Google开源项目风格规范。",null,"黄志强",18823822562,"huangzhiqiang793@huawei.com"]
[13,null,null,"Ascend C算子精度性能优化","C++","进阶","Ascend C算子编程模型、核函数的编写和使用、矢量算子的开发、调用、调优。","功能：基于提供的样例代码优化算子性能；\n要求：\n1. 完成算子精度调优代码编写。\n2. 完成性能调优，使用给定用例测试后，算子有性能提升。\n3. 确保给定用例测试通过\n规范： C++符合Google开源项目风格规范。",null,"黄志强",18823822563,"huangzhiqiang794@huawei.com"]
[14,null,null,"Ascend C编程语言基于Atlas 200 A2推理开发板开发全新算子","C++","高阶","Ascend C Tiling计算、Ascend C算子调试、Ascend C算子调用。","功能：Atlas 200 A2推理开发板开发全新算子；\n要求：\n1. 完成算子功能开发。\n2. 需要满足非对齐shape输入的运算，例如输入shape 为[1,1999]\n3. 算子精度正常，满足真值验证条件。\n规范： C++符合Google开源项目风格规范。",null,"黄志强",18823822564,"huangzhiqiang795@huawei.com"]
[15,"鲲鹏",6,"鲲鹏BoostKit数学库高性能算法优化开发",null,null,"【命题背景】：\n华为通过与大学合作，将鲲鹏芯片、鲲鹏BoostKit加速组件、大数据、HPC、欧拉操作系统、高斯数据库等根技术通过课堂传授给学生，让学生掌握最新技术发展趋势；同时基于产业真实环境和真实问题，在“互联网+”大赛中提供企业命题，支持学生“真题真做”，以提升学生的创新实践能力。 \n【命题内容】：\n鲲鹏BoostKit数学库是基于鲲鹏架构的高性能软件基础库，是支撑业务软件高效运行的基石。鲲鹏数学库包括标量算法，矢量算法，线性代数算法，FFT算法等；\n通过集成数学库现有算法，或者数学算法创新，或者改造开源友好的算法，使得该算法能够高效地解决科学计算、制造仿真、化学计算，流体动力学等自然学科的现实问题，提升数学库的整体竞争力。\n服务器规格限制：一个队伍3台虚拟机，每台虚拟机的规格：鲲鹏通用计算增强型ECS 8核、16GB内存。系统盘：通用型SSD 40GB；数据盘：通用型SSD 100G；带宽 4M。操作系统：openEuler 20.03 64bit with ARM",null,null,"付姚姚",13161003867,"fuyaoyao@huawei.com"]
[16,null,null,"鲲鹏BoostKit加速库应用创新与实践",null,null,"【命题背景】：\n华为通过与大学合作，将鲲鹏芯片、鲲鹏BoostKit加速组件、大数据、HPC、欧拉操作系统、高斯数据库等根技术通过课堂传授给学生，让学生掌握最新技术发展趋势；同时基于产业真实环境和真实问题，在“互联网+”大赛中提供企业命题，支持学生“真题真做”，以提升学生的创新实践能力。 \n【命题内容】：\n鲲鹏BoostKit加速库是基于鲲鹏架构的高性能软件基础库，是支撑业务软件高效运行的基石。鲲鹏BoostKit加速库提供系统库，压缩库，多媒体库，数学库等大量高性能库。\n使用鲲鹏加速库（数学库、HMPP库、KVSIP库、KAE压缩库和KAE加解密库等），开发或适配用于HPC、大数据、科学计算、制造仿真、数据备份恢复、信号处理等领域的自研软件或开源软件，提升软件综合开发能力。\n服务器规格限制：一个队伍3台虚拟机，每台虚拟机的规格：鲲鹏通用计算增强型ECS 8核、32GB内存。系统盘：通用型SSD 40GB；数据盘：通用型SSD 100G；带宽 4M。操作系统：openEuler 20.03 64bit with ARM\n【答题要求】：\n1、通过鲲鹏BoostKit加速库中的原语函数，开发或适配业界主流的开源软件，或在应用软件中集成鲲鹏BoostKit加速库以达到性能提升。\n2、通过集成一个或多个鲲鹏加速库，使得开源软件或商业软件性能提升10%以上。\n3、从加速库适配业务软件方案，性能提升幅度，业务软件复杂度进行评判。\n【提示】：\n鲲鹏数学库KML有BLAS库和VML库，可用于语音处理业务，KAE硬件压缩和加解密方案可用于大数据和安全业务。",null,null,"付姚姚",13161003867,"fuyaoyao@huawei.com"]
[17,null,null,"基于鲲鹏HPC软件栈的应用优化创新",null,null,"【命题背景】：\nHPC(高性能计算)是计算金字塔尖上的一颗明珠，其重要性方面关乎各行各业的科技进步、关乎国计民生，在气象预测、石油勘探、新冠基因测序、新药研发等领域都需要用到HPC。鲲鹏HPC是一个全栈解决方案，通过全栈架构创新、软硬件自研、基础软件优化和行业应用性能调优等技术构建的全栈高性能计算基础平台。\n\n【命题内容】：\n鲲鹏HPC全栈软硬件平台包括鲲鹏服务器，openEuler OS，毕昇编译器，HyperMPI；欢迎选手充分发挥创新能力，使用鲲鹏HPC全栈探索应用场景，发挥极致性能，如鲲鹏HPC全栈在气象，材料，制造，生命科学等行业领域应用和性能优化。鲲鹏众智计划中“行业高性能计算软件”开发任务，亦可参加该命题。\n参考如下鲲鹏众智计划链接。\nhttp://www.hikunpeng.com/zh/ecosystem/ecology_remit\n\n服务器规格限制：5-10个计算节点，单节点硬件配置如下：\n鲲鹏通用服务器 2*鲲鹏 920 64核，256GB内存。存储：OceanStor 100D/nfs共享存储 。网卡：Mellanox ConnectX-5。网络：RoCE 100GE。操作系统：OpenEuler 20.03\n\n【答题要求】：\n1、 必须使用鲲鹏计算架构，推荐使用鲲鹏DevKit进行软件迁移，高性能计算软件适配openEuler，通过HPC鲲鹏软件栈（HMPI，毕昇编译，数学库等）使能并调优HPC应用。\n2、作品提交内容包括作品简介，创意点，团队介绍，技术方案，商业模式，作品完整实现开发排期，作品demo视频展示，配套代码等。",null,null,"潘勋",18092691962,"panxun2@huawei.com"]
[18,null,null,"基于openEuler 开源操作系统的实践创新",null,null,"【命题背景】：\n华为通过与大学合作，将鲲鹏芯片、鲲鹏BoostKit加速组件、大数据、HPC、欧拉操作系统、高斯数据库等根技术通过课堂传授给学生，让学生掌握最新技术发展趋势；同时基于产业真实环境和真实问题，在“互联网+”大赛中提供企业命题，支持学生“真题真做”，以提升学生的创新实践能力。 \n【命题内容】：\n操作系统是整个计算机系统的核心基础软件，上承应用，下接硬件，面向用户，对生态要求极高。当前，国产操作系统的开发群体相对数量少，且生态相对薄弱，缺乏拥有主导权的开源社区，无法定义和掌控核心项目的走向，难以保障商业化产品的可持续发展。因此，本赛题围绕openEuler社区，在操作系统的内核、虚拟化、网络、安全、云原生、嵌入式、编程语言、基础设施等技术方向，打造面向领域场景构建创新方案，从而解决行业问题，推动生态发展。\n【答题要求】：\n1. 题目边界要求：操作系统、编译器、数据库、AI、存储、网络、虚拟化、云原生、安全、嵌入式、编程语言、云计算等\n2. 环境要求：\nopenEuler 22.03 LTS（包含SP版本）\n版本下载地址：https://www.openeuler.org/zh/download\n3. 架构要求：\nx86_64 、aarch64或其他openEuler支持的架构\n4. 代码提交：\n包括需求、设计、代码和测试用例等材料提交到如下仓库：\nhttps://gitee.com/openeuler/sig-OSCourse 的international-participant目录",null,null,"李彦成",18258239321,"liyancheng@huawei.com"]
[19,null,null,"基于openEuler的分布式协同实践创新解决方案",null,null,"【命题背景】：\n华为通过与大学合作，将鲲鹏芯片、鲲鹏BoostKit加速组件、大数据、HPC、欧拉操作系统、高斯数据库等根技术通过课堂传授给学生，让学生掌握最新技术发展趋势；同时基于产业真实环境和真实问题，在“互联网+”大赛中提供企业命题，支持学生“真题真做”，以提升学生的创新实践能力。 \n【命题内容】：\n随着openEuler应用场景越来越广泛，从传统的服务器场景到云边端协同，丰富的端侧设备与服务器快速连接并进行数据通信的诉求日益强烈。\nopenEuler主要面向有高可靠、高性能等需求的服务器、边缘计算、云和嵌入式设备，OpenHarmony主要面向强交互等需求的智能终端、物联网终端和工业终端，二者各有侧重。通过以分布式软总线为代表的技术进行生态互通，以期实现“1+1>2”的效果，支撑社区用户开拓更广阔的行业空间。\n本命题围绕openEuler操作系统，期望通过以分布式软总线为代表的技术实现端边领域的互通和协同，打造便捷易用的分布式协同解决方案。\n【答题要求】\n1. 环境要求：\nopenEuler 22.03 LTS（包含SP版本）\n版本下载地址：https://www.openeuler.org/zh/download\n2. 架构要求：\nX86_64、aarch64或其他openEuler支持的架构\n3. 代码提交：\n包括需求、设计、代码和测试用例等材料提交到如下仓库：\nhttps://gitee.com/openeuler/sig-OSCourse 的international-participant目录",null,null,"李彦成",18258239321,"liyancheng@huawei.com"]
[20,null,null,"基于openGauss DataKit的数据库智能管家解决方案",null,null,"【命题背景】：\n华为通过与大学合作，将鲲鹏芯片、鲲鹏BoostKit加速组件、大数据、HPC、欧拉操作系统、高斯数据库等根技术通过课堂传授给学生，让学生掌握最新技术发展趋势；同时基于产业真实环境和真实问题，在“互联网+”大赛中提供企业命题，支持学生“真题真做”，以提升学生的创新实践能力。 \n【命题背景】：\n在数据库国产化替换浪潮下，数据库的智能化运维、管理显得尤为重要，打造对用户可用、易用的数据库管理平台，让学生展开创新分析和调研，提升学生的创新实践能力。\n【命题内容】：\nopenGauss是一款开源关系型数据库管理系统，DataKit是openGauss的数据全生命周期管理工具，覆盖openGauss部署、数据迁移、数据开发、运维等阶段，采用B/S架构实现。DataKit同时支持通过按需部署功能插件扩展能力，目前社区提供安装部署、MySQL迁移、数据开发等功能插件，用户可根据插件接口和规范实现自己的特有功能。\n请基于openGauss DataKit扩展成数据库智能管家，提升部署、开发易用性，扩展迁移能力，构建数据库管理（备份、审计等）、智能运维（多节点切换、管理等）、智能监控（智能日志分析、问题诊断等）和数据建模等特色插件。\n【答题要求】：\n1. 题目边界要求：\n数据库、DataKit\n2. 环境要求：\nopenGauss 5.0.0版本。\n版本下载地址：https://opengauss.org/zh/download.html\n3. 架构要求：\n支持x86_64 和 aarch64\n4. 代码提交：\n包括需求、设计、代码和测试用例等材料提交到如下仓库：\nhttps://gitee.com/opengauss/examples",null,null,"熊小军",18820179212," xiongxiaojun2@huawei.com"]