本次竞赛的目标是扭转生成文本到图像模型的典型方向：您能否创建一个模型，在给定生成的图像的情况下预测文本提示，而不是从文本提示生成图像？您将对包含由 Stable Diffusion 2.0 生成的各种对的数据集进行预测，以了解潜在关系的可逆性。(prompt, image)

凝迹是在飞机发动机尾气中形成的冰晶云。它们可以通过在大气中捕获热量来导致全球变暖。研究人员已经开发了模型来预测凝迹何时形成以及它们将导致多少变暖。但是，他们需要使用卫星图像来验证这些模型。 您的工作将帮助研究人员提高其 contrail 模型的准确性。这将帮助航空公司避免产生凝迹并减少其对气候变化的影响。

竞赛的目标是对卵巢癌亚型进行分类

本次比赛的目标是识别乳腺癌。您将使用从常规筛查中获得的筛查乳腺 X 线照片来训练您的模型。 您改进乳腺 X 线摄影筛查检测自动化的工作可能使放射科医生更加准确和高效，从而提高患者护理的质量和安全性。它还可以帮助降低成本和不必要的医疗程序。

这是一个从人体组织结构中识别血管组织的实例分割竞赛，竞赛评价指标为mAP@0.6。

在近年来，大型语言模型（LLM）的发展日益成熟，它们生成的文本越来越难以与人类的写作相区分。竞赛要求参赛者开发一个能准确检测出一篇文章是由学生还是LLM写成的机器学习模型。竞赛数据集包含了学生写的论文和由各种LLM生成的文章。该竞赛为典型的二分类问题，评价指标为AUC。

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