我们的肌肉组织由大量肌细胞聚集而成，这些肌细胞共同完成身体的各种运动和器官活动。而这些功能的实现离不开肌电信号的作用。

目前，肌电信号在仿生学、康复工程和运动医学等多个领域得到了广泛应用。因此，对肌电信号的研究具有很高的实用价值。

为了让更多学生了解这一重要领域，AI研习社近期推出了一项新赛事——“肌肉活动电信号预测手势”。该赛事的数据集采用了肌电数据，旨在为那些刚接触机器学习理论但缺乏实战经验的学生提供一个实践平台。这次比赛类似于Kaggle的经典入门挑战“泰坦尼克号”，非常适合初学者参与。此外，本次比赛还设置了丰富的奖励，包括参与奖、进步奖和排名奖，学生不仅能够提升自己的技能，还能赢得一些额外收入。

大赛概述

本次比赛是一个个人参赛项目。数据集来自手臂上的肌电信号，手臂上放置了8个传感器，每个传感器采集8个肌肉电信号数据，每个手势包含64个数据点。训练集中的第65个数据点代表手势类别。

数据集中包含4种手势，参赛者需要训练模型来正确识别不同肌肉信号数据对应的手势。

手势类别标识如下： - 0：摇滚 - 1：剪刀 - 2：布 - 3：OK

数据集

数据集分为训练数据和测试数据两部分。训练数据由4个CSV文件组成，测试数据则由1个CSV文件组成。

本次比赛的数据集下载链接为：http://1t.click/aYrV（建议访问比赛官网获取最新信息）。

提交结果文件格式如下： - 第一个字段为测试集样本ID - 第二个字段为手势类别（0=摇滚，1=剪刀，2=布，3=OK）

评审标准

我们将对比参赛者提交的CSV文件，确认模型是否正确分类了样本数据。 - True：模型分类正确的样本数量 - Total：测试集样本总数

奖励设置

本次比赛设有三种奖励，奖金将在比赛结束后通过微信零钱发放。

一、参与奖

• 金额：占总奖金的30%
• 获奖人数：所有参赛者（每人限一次）
• 获奖条件：提交的结果高于标准分（标准分为50）
• R为得分区间系数（R1=0.45，R2=0.2，R3=0.15，R4=0.12，R5=0.08）
• money为已发放的参与奖奖金

二、进步奖

• 金额：占总奖金的20%
• 获奖人数：所有参赛者
• score为参赛者的得分，N表示排行榜更新次数
• Prizes_N-1表示已发放的进步奖奖金

三、排名奖

• 金额：占总奖金的50%
• 获奖人数：得分前五名
• T为奖金时间系数（比赛第一周T=0.5，一个月后T=0.5）
• K为排名奖金分配系数，前五名分配系数分别为0.45、0.2、0.15、0.12、0.08

报名方式及截止日期

参赛者可以通过大赛官方网站：https://god.yanxishe.com/14进行报名。

这个入门赛机会难得，有兴趣的同学请抓紧时间报名。