日前，由中国科学院高能物理研究所和图灵联邦共同主办的高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛决赛顺利落下帷幕。
经过三个多小时的精彩分享和答辩，最终由“007”队摘得本次比赛冠军，而“菜鸡要学习”队和“骑着小猪去兜风”队分别获得亚军、季军。
决赛最终排名
探寻宇宙线起源第一步：噪声过滤
中国科学院高能物理研究所是我国从事高能物理研究、先进加速器物理与技术研究及开发利用、先进射线技术与应用的综合性研究基地，拥有北京正负电子对撞机（BEPCII）、中国散裂中子源（CSNS）、高海拔宇宙线观测站（LHAASO）等一系列大科学装置。
在高能物理实验中，实验数据中或多或少都会存在本底噪声，背景噪声的来源很多。对于本次大赛涉及的LHAASO实验来说，主要来自于低能宇宙线或其次级粒子在探测器中的响应信号，如质光子、正负电子、缪子、质子等等；也有一部分来自于探测器本身的噪声，如光电倍增管的暗噪声、放射性本底信号等等。这些噪声会对后续的重建及粒子鉴别产生影响，会降低重建精确度和粒子鉴别的准确性，而且还加大了存储与计算的压力。
本次竞赛的目的是希望参赛选手能够借助区别于传统方法的AI模型，针对噪声过滤问题给出优秀的解决方案。
比赛历时两个月，百余支队伍报名参赛，经过初赛选拔，共有9支队伍进入了决赛。
答辩选手PPT截图
在决赛答辩中，选手们准备充分，陈述清晰，回答准确，系统阐述参赛理解、模型创建思路、经验技巧总结等内容，为评委老师呈现出了2个月的探索结果，展示了团队风采。
组织本次竞赛的高能所负责人表示，高能物理研究主要目标包括探索物质深层次结构以及宇宙起源等科学问题，并为此建造了很多大科学装置，包括BEPCII、BSRF、CSNS、HXMT、JUNO、LHAASO、HEPS等等。这些大科学装置每年将产生近百PB的科学数据，通过高能所计算中心建设的数据平台进行存储和处理。传统的方法也可以完成噪声过滤，但是因为实验产生的数据量巨大，所以希望能够通过本次比赛借助AI算法和模型，探寻更优的过滤方法。
“这次比赛的效果非常不错，感谢今天所有的选手，噪声过滤只是第一步，后面还会有粒子鉴别、数据重建等工作，本次比赛也只是一个开始，我们将与优秀选手们深入沟通合作，把选手们的模型真正用于科学研究。”
答辩视频传送门（PC端体验更佳）：
https://www.turingtopia.com/teach/detail?bookId=8a78888871b0732b0171bf36d0db0031
图灵联邦：搭建科研机构/企业与数据人才之间的桥梁
此次大赛的举办平台为图灵联邦，作为一个集竞赛、教育、AI面试、众包等功能为一体的优质数据科学社区，图灵联邦旨在帮助科研机构/企业以赛题承载应用场景，在紧凑的竞赛周期内高效整合数据、算法、算力、人才等要素，敏捷验证各类AI在真实场景中的落地方向和实效。
以本次高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛为例：
赛前，图灵联邦充分与中科院高能所的老师们沟通实际问题并准备赛题、数据集、录制讲解视频等，竞赛发布后，将这些物料统一发布到图灵联邦相关板块，供选手学习、交流。
赛中，协调组织相关老师通过图灵学堂进行直播，集中解答选手疑问；直播结束后，将录制的直播视频放到图灵学堂板块，供选手们反复观看；每个竞赛，都会设置讨论区，供选手们交流比赛经验、学习优秀开源代码。
比赛答疑视频
最终比赛答辩通过图灵学堂以线上答辩的形式组织开展，选手答辩的完整视频会沉淀到学堂，供所有参赛选手学习。
比赛结束后，对于表现优秀的人才，图灵联邦会帮助对接优质的实习、就业机会，本次高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛中的优秀选手就可以获得中科院高能所的实习名额。
除竞赛之外，图灵联邦本身也有AI面试、培训认证和众包等板块帮助企业培养、对接人才。
AI面试专供HR和面试官使用，线上就可对求职者进行全方位、多层次的筛选和面试，面试周期短，效率高，管理方便。通过AI面试，科研机构/企业能够更迅速的筛选出对口人才、大大节约面试官时间成本。
众包频道页
众包板块提供从项目发布、竞标、签约、工作、验收成果、评价、结算的全流程服务。
对科研机构或高校而言，覆盖了多类型业务场景，可迅速实现项目对外发布、师生协同线上工作等；
对企业而言，可缓解人员不足压力，提升产品效率、质量，降低运营成本；
对个人或众包团队而言，此板块聚合了各种兼职机会，通过竞赛和培训获取技能认证之后，任何有一技之长的人才都能找到适合自己的众包项目，赚取佣金的同时可以进一步提升行业名望。
总体来说，个人用户可以在图灵社区参赛、交流、提升技能，得到兼职、实习、就业机会；科研机构或者企业可以通过图灵联邦的竞赛、AI面试以及众包等板块，聚拢优秀人才、解决实际问题。
图灵联邦负责人表示 “图灵联邦不仅仅是一个竞赛平台，它提供了教育培训、认证、社区、招聘、就业、众包等一系列解决方案，欢迎更多的科研机构或企业构入驻、使用图灵联邦。”
