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编辑选题建议:先选择能独立完成的最小任务,公开方法的适用范围需结合自己的数据与设备核验
任务 / 状态基础与设备最小产出与选择理由
Iris 表格分类练习

公开数据教学;不是正式比赛提交

Python、CSV 与比例

CPU 小型基线已有运行记录;自己的设备仍需复测

三种基线、30 行验证预测与错误样本

先完整跑通输入、验证和输出,再进入真实比赛

Kaggriculture

提交已结束;可本地复现

Python、状态与动作、测试

规则策略可作为 CPU 起点;耗时自行核验

Agent 与多 seed/seat 评估报告

无需先训练模型,学习顺序决策与回放

Biohub 细胞追踪

提交已结束;可局部练习

三维坐标、图像与关联

CPU 可先理解节点与边;完整影像模型另评估

节点/边 CSV 与分裂失败分析

先理解输入输出,完整项目再补检测与谱系

RSNA 膝关节异常检测

当前赛程以官方 Timeline 为准

DICOM、多标签学习、study 验证

读取少量影像可先评估;全量训练未测

数据审计与逐标签验证

适合已有影像基础;不作为零基础起点

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