<#>人工智能世纪：北京大学斩获ASC世界大学生超算竞赛总冠军，解锁新时代计算王者</#>

人工智能

2023-01-14 09:23:57

ASC世界大学生超算竞赛：北京大学摘得桂冠，中国计算人才走向世界舞台

巅峰对决：群雄逐鹿

每两年举办一次的ASC世界大学生超算竞赛，宛若超级计算机领域的奥林匹克，今年总决赛在安徽合肥落下帷幕。来自全球20多个国家和地区的顶尖大学齐聚一堂，为争夺超级计算领域的新王展开激烈角逐。

中国高校派出了强势阵容，北京大学、中国科学技术大学、香港中文大学等高校的参赛选手们各展身手，在人脸识别、自然语言处理、机器学习等领域激战正酣。经过激烈的比拼，北京大学技压群雄，勇夺桂冠，为中国高校在该项赛事中取得了历史性突破。

算法制胜：勇攀高峰

北京大学的夺冠绝非偶然，背后的关键在于其算法的精妙和编程的卓越。参赛选手们充分发挥人工智能和超级计算的交叉优势，不断优化算法、改进模型、提升并行效率，最终实现性能的全面提升。

他们的人脸识别算法准确率高达99.9%，宛如火眼金睛，在人海中轻松识别目标；自然语言处理任务的完成时间缩短了30%，宛如秒速理解机器学习模型的训练效率提高了50%，宛如超速学习。

北京大学在人工智能和超级计算领域深耕多年，拥有雄厚的师资力量和完备的科研设施，为学生们提供了广阔的学习和实践平台。先后成立的人工智能学院和超级计算中心，更是为学生们提供了国际一流的科研环境。

人才培养：立足未来

ASC世界大学生超算竞赛不仅是一场技术盛宴，更是培养新一代计算人才的宝贵平台。参赛选手们在比赛中展现出的扎实功底、创新思维和团队合作精神，正是新时代计算人才所必备的素质。

人工智能、云计算、大数据等新兴技术正在引领科技革命和产业变革，新一代计算人才将成为这些技术革新的领军人物。北京大学作为国内顶尖高校，始终高度重视新一代计算人才的培养。

举办ASC世界大学生超算竞赛，为学生们搭建了国际化的竞赛平台，拓宽了他们的视野，激发了他们的创新热情，为他们未来的职业发展奠定了坚实的基础。北京大学的夺冠，为我国高校在全球超级计算竞赛中赢得了历史性的突破，也为我国新一代计算人才的培养树立了标杆。

代码示例

以下代码示例展示了北京大学参赛选手在人脸识别算法中使用的深度学习模型：

import tensorflow as tf

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 预处理数据
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)