Seismic Signals - სირთულე: MEDIUM

უკან From Algorithms To Neurons AI Competition group B-ზე

შეჯიბრება დასრულდა

ამოცანის არქივირება

შეჯიბრება: From Algorithms To Neurons AI Competition group B

ამოცანის აღწერა

Descriere

Planeta σ67 este terorizată constant de descărcări seismice dezastruoase.

65536 de senzori seismici sunt amplasați pe o suprafață de $256 \times 256$ de unități. Pentru simplitate, datele acestora sunt codificate sub forma unor matrice de numere întregi. La fiecare eveniment, senzorii produc o serie temporală de T = 16 cadre. Două cadre consecutive reprezintă două măsurători ale aceluiași eveniment, luate la intervale egale de timp.

Pentru a transmite datele într-un mod eficient (și a optimiza pentru compresie în viitor), inginerul Dorel decide ca fiecare matrice să fie transmisă sub forma unui stream secvențial de $2^{16}$ valori, a căror ordine exactă (deși identică pentru toate transmisiile) este non-trivială și știută doar de el.

Transmisia este zgomotoasă și o parte din pachete ajung distorsionate sau corupte. Unele valori se pierd complet și apar în stream ca 0.

Dorel, leneș din fire, a codat sistemul cu LLM-uri, inclusiv ordinea transmiterii datelor, pe care acum nu și-o mai amintește.

Ce-ai făcut, Dorele... :(

Din fericire, au fost găsite măsurători pentru care se cunosc atât streamul transmis, cât și datele originale ale senzorilor, intacte. Mai mult, pentru datele de antrenare se cunoaște și masca valorilor pierdute.

Dorel vă roagă să-l ajutați să dea unscramble la noile date primite, recuperând cât mai fidel măsurătorile senzorilor. Ca răsplată, el vă oferă $P \in \left[0, 100\right]$ puncte :)

Date de intrare

Fișierele disponibile sunt:
train_inputs.npz
train_targets.npz
test_inputs.npz

Setul de antrenare conține 8 serii:

1train_inputs.npz:2  stream  [8, 16, 65536] float323  mask    [8, 16, 65536] uint84  case_id [8]56train_targets.npz:7  target  [8, 16, 256, 256] float328  case_id [8]

mask = 0 simbolizează o valoare lipsă.

Setul de test conține 24 serii:

1test_inputs.npz:2  stream  [24, 16, 65536] float323  case_id [24]

Date de ieșire

Trimiteți un fișier .npz cu exact un tablou: reconstruction [24, 16, 256, 256].

Ordinea seriilor trebuie să fie aceeași ca în test_inputs.npz.

Evaluare

Evaluarea se face peste toate seriile, cadrele și celulele.
Fie Y câmpul corect și P reconstrucția trimisă, $\epsilon = 1e-8$ , iar $\rho$ este scorul Pearson dintre P și Y.

(1)

\mathrm{grad\text{-}NMSE}=\frac{\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}\left[\left(\partial_x P_i-\partial_x Y_i\right)^2+\left(\partial_y P_i-\partial_y Y_i\right)^2\right]}{\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}\left[\left(\partial_x Y_i\right)^2+\left(\partial_y Y_i\right)^2\right]+\epsilon}

Pentru consistență temporală, definim D(X)[t] = X[t] - X[t-1]:

(2)

\mathrm{temporal\text{-}NMSE}=\frac{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(D_i(P)-D_i(Y)\right)^2}{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(D_i(Y)\right)^2+\epsilon}

Cele două scoruri se combină astfel:

(3)

Q=\mathrm{clip}(\rho,0.00,1.00)\cdot\left(0.50\cdot\frac{1}{1+\mathrm{grad\text{-}NMSE}}+0.50\cdot\frac{1}{1+\mathrm{temporal\text{-}NMSE}}\right)

Scorul final se obține prin interpolare liniară fixă:

Python
1score = np.interp(2    Q,3    [0.00, 0.80, 0.85, 1.00],4    [5.00, 85.0, 100., 100.],5)

Submisiile invalide primesc 0.

Scorul public (vizibil în timpul concursului) se calculează în funcție de 30% din datele de test.

Good luck!

ფაილები

ამოცანის ფაილების ჩამოტვირთვა

ამონახსნის გაგზავნა

შედეგების ფაილი ხელით ატვირთეთ. ასევე შეგიძლიათ საწყისი კოდის დართვა.ჯამში მაქსიმუმ 100 მბ

გაგზავნილის ფაილი

დააწკაპუნეთ ასატვირთად ან გადმოიტანეთ

CSV, ZIP და სხვ. (მაქს. 100MB)

საწყისი კოდის ფაილი (არასავალდებულო)

დააწკაპუნეთ ასატვირთად ან გადმოიტანეთ

არქივი, ნოუთბუქი ან კოდის ფაილი

შედით გაგზავნილის ასატვირთად.

ან

იმუშავეთ და გაგზავნეთ Google Colab-იდან

გახსენით ამ ამოცანისთვის მომზადებული ნოუთბუქი. პირველი უჯრედი ამოცანას აკავშირებს და ხელმისაწვდომ მონაცემებს ჩამოტვირთავს; როცა მზად იქნებით, ფაილები შეფასებისთვის პირდაპირ ნოუთბუქიდან გაგზავნეთ.

Colab-იდან გაგზავნილი ნამუშევრები შეფასების იმავე სისტემასა და იმავე ლიმიტებს იყენებენ. შედეგს თვალი ადევნეთ „ჩემი გაგზავნილები“ განყოფილებაში.

MLCompete-ს წვდომა აქვს მხოლოდ Google Drive-ში მის მიერ შექმნილ ნოუთბუქზე და არა თქვენს სხვა ფაილებზე.

არ იხსნება? გამოიყენეთ დროებითი კოდი

კოდი აქ შექმენით, გახსენით საჯარო ნოუთბუქი და შეიყვანეთ, როცა პირველი უჯრედი მოგთხოვთ.

სამუშაო სივრცის კოდის შესაქმნელად ჯერ MLCompete-ში შედით.

საჯარო ნოუთბუქის Colab-ში გახსნა

სამუშაო სივრცის კოდი მხოლოდ მაშინ ჩასვით, როცა ნოუთბუქი მოგთხოვთ. ის სხვას არასდროს გაუზიაროთ.