赛题方向与产业需求结合
昇腾AI赛道的赛题设计紧密围绕AI产业应用场景，例如计算机视觉领域的图像修复、语音识别中的静音检测等技术方向。典型赛题如“利用MindSpore实现MIMO-UNET图像修复网络”直接对应智能制造、医疗影像等产业需求，要求参赛者理解深度学习模型在真实场景中的部署逻辑。
技术能力与创新性评估
赛题选择需重点考察以下技术维度：
- 模型优化能力：如FPGA与ASIC芯片的适配性差异分析
- 算法实践能力：包括GAN网络结构认知、最大似然估计推导等
- 创新实现路径：例如改进激活函数解决梯度消失问题
开发工具与平台适配性
参赛方案必须兼容昇腾生态技术栈，包括：
- 使用ModelArts完成数据处理、模型训练全流程
- 适配昇腾NPU的混合精度训练与LossScale技术
- 通过HIAIEngine实现端侧推理优化
评分标准与备赛建议
评审维度包含代码质量(30%)、模型精度(40%)和文档完整性(30%)。建议备赛时：
- 掌握结构化数据预测分析等ModelArts核心功能
- 理解FPGA芯片特性与ASIC的区别
- 熟悉GAN、RNN等网络结构原理
昇腾赛题选择需平衡技术创新性与产业落地价值，重点考察昇腾全栈工具链的应用能力。参赛者应聚焦ModelArts开发实践，同时强化对神经网络底层原理的理解，方能在评审中获得技术优势。
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