我校兩學生代表隊于AI-Trans全球智能網絡傳輸競賽中獲獎
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前排（左起）：王依然，李漪靜；后排（左起）：謝國超，郝森躍，石思源，莫子恒
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? ? ? ?1月12日， AI-Trans全球智能網絡傳輸競賽總決賽在北京舉行，我校兩學生代表隊“枯魚肆隊”與“WwW代表隊”遇強愈強，超水準發揮，以突出的算法設計和出色的成果演示獲得評委的一致好評，分別奪得“最佳非機器學習獎”與“最佳演示答辯獎”。另外，我校深圳市大數據研究院的李鈺鵬老師榮獲“最佳指導教師獎”。
? ? ? ? AI-Trans全球智能網絡傳輸競賽由清華大學計算機系牽頭，聯合中國計算機學會、中國人工智能學會智能信息網絡專委會、中國通信學會信息通信網絡專委會和Power Info協辦，斯坦福大學計算機系、新加坡國立大學計算機系和華為未來網絡理論實驗室也作為合作伙伴積極參與了競賽的組織。AI-Trans將成為今年國際計算機多媒體領域頂級會議ACM Multimedia 2019的Grand Challenge。
? ? ? ? 本次競賽的初賽吸引了全球上百支隊伍參加，其中，深圳市大數據研究院的李鈺鵬老師帶領我校“枯魚肆”隊（李漪靜、石思源、王依然）、“WwW”隊（郝森躍、謝國超、莫子恒）和“太陽神”隊（何濤、李曉璇、冉晨宇）三支學生代表隊伍參賽。經過兩個多月的精心準備，三支代表隊在初賽中表現出色，全部晉級決賽，成為全球25支決賽隊伍之一。據悉，晉級決賽的25支隊伍中，不僅包括來自中科院、清華大學、北京大學、上海交通大學、北京郵電大學、天津大學、武漢大學等國內一流高校和科研單位的代表隊，還有來自快手科技、阿里巴巴的業界專業團隊，以及來自美國、加拿大、德國、日本等國的參賽隊伍。
? ? ? ? 近年來，數據規模的爆炸式增長、動態異質網絡的個性化需求，都對網絡傳輸提出了新的挑戰。網絡研究人員、設備供應商和互聯網服務提供商一直在試圖探究各種各樣新興科技以實現網絡傳輸智能化。而最近的技術創新，則為實現“智能化”網絡傳輸技術提供了新的機遇，例如，人工智能正在成為推動新工業革命的主流研究方向。我校大數據研究院的研究團隊則希望通過機器學習、數據挖掘、控制論等方法實現自動化的高效、準確、公平的智能網絡傳輸。
? ? ? ? 目前國內流行的直播平臺如斗魚、映客，都是默認選擇較高碼率，在頻繁出現卡頓之后，會有相應的彈窗提示用戶往下調為標清、流暢等，另外，也有平臺默認選擇低碼率，如此一來，用戶就不能享有高清的觀看體驗。針對此問題，近年來，學界和工業界也一直在積極研究自適應調節碼率算法，本次比賽旨在鼓勵參賽者設計自己的自適應碼率調節算法，用技術的力量解決這個現實問題。
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從左到右：李鈺鵬（指導老師），郝森躍，石思源，謝國超，莫子恒?
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“WwW”代表隊：
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隊長：莫子恒
2016級理工學院、學勤書院學生 新能源工程專業
參賽感言：
? ? ? ?這次是我第一次參加的正規編程比賽。這次比賽帶給我兩點很重要的收獲。
? ? ? ?首先，通過與兩位計算機科學專業的優秀隊友合作，我得以接觸及了解到許多計算機科學專業的先進技術以及新穎觀念。例如這次的比賽需要我們設計一個算法來幫助視頻直播APP在不同的網絡環境下盡可能的為用戶提供流暢清晰的視頻播放。針對這個問題需要用到機器學習算法。此前我僅僅聽聞機器學習是一個非常強大的計算機技術，但卻一直沒有深入了解。但得益于隊友的幫助，我得以了解到機器學習的基本概念，算法思想及實現機器學習的一些數學理論。除此以外，在平時與他們的暢聊中，我還了解到了計算機科學領域中的一些技術突破以及一些技術的革新或淘汰。所有這些都大大打破了我對計算機科學的原有認識。
? ? ? ?其次是這次競賽高手云集，我們的對手不僅有在計算機及網絡通信領域中的實力派高校如清華、北郵、武大和天大，還有非高校隊伍如快手、阿里巴巴和中科院計算所。通過與他們同臺競技，我更加深刻的認識到自己現有的專業水平與實力與我身邊的大部分人比起來還遠遠不足。在我們學校優秀的人之外，其他高校還有更優秀的人，而在他們之外則是計算機領域中更加優秀的人。而在他們之外，更加優秀的人依然大有人在。這一次比賽結束后，帶給我更多的是緊迫的危機感，而非欣喜。我明白，唯有加倍努力，方能跟上強者的步伐。我十分感謝我的隊友郝森躍和謝國超，他們的幫助和知識讓我們隊伍能夠一路披荊斬棘，勇往直前。同時刷新了我原有的舊知識，給我帶來了很多新穎的思想。
? ? ? ?特別感謝李鈺鵬老師在這次競賽中，對我們算法的設計思想方向進行了多次指導，讓我們避開了很多坑少走了很多彎路。其次對我們算法的訓練模型提出了寶貴的建議，使得我們的算法有很大的提升，這也使得我們得以在預賽中成功晉級。另外老師還指出了我們答辯內容的很多錯誤和邏輯漏洞，并且對內容做出了適當調整，使我們的答辯更加嚴謹、完善。沒有老師的指導，我們也無法獲得“最佳演示答辯”獎。此外也感謝深圳市大數據研究院和我們學校的大力支持。
? ? ? ? 最后，祝大家2019年學業有成，萬事順利。
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隊員：郝森躍
2016級理工學院、逸夫書院學生 計算機科學專業
參賽感言：
? ? ? ?這個比賽的初賽正值我校期末考試周，朋友拉上我說很想參加一次這種比賽，我雖然稍有猶豫，但還是報名參賽。之所以猶豫是因為之前我也報名過相關比賽，但最終都是不了了之。幫助我們克服這一困難的就是我們的指導老師李鈺鵬，他督促我們根據比賽進度設置工作時間線并給出策略建議，正是因為擁有良好的團隊合作和時間安排，我們才得以安全度過期末考試，又成功在上百支隊伍中殺進決賽。
? ? ? 在決賽階段，我們不斷調整訓練我們的比賽模型，因為評分環境與規則和初賽有所區別，而準備時間又稍顯緊張，頂著壓力，我們一邊重新收集數據進行訓練，一邊著手準備決賽答辯。作為主答辯選手，我下定決心要用英文描述我們的算法，不過這確實給演示文稿的制作以及對講稿的熟練程度帶來不小的壓力，但是我的隊友還是很積極配合。直到決賽現場，我都在拼命熟悉講稿，并一直和隊友還有指導教師交流，從而防止思路不清晰等一些錯誤。這應該是我第一次站在講臺上進行如此正式的答辯，雖然開始確實很緊張，但是通過Intro部分成功調解，我想這也是我校兩年英語與GE課還有當USTF的經歷所帶來的經驗吧。我校是現場使用英文答辯的唯一隊伍，而我們更是全場本科生使用英文答辯的唯一隊伍。
? ? ? 我很感謝我隊友們的支持，還有指導教師的耐心指導，希望大家2019年繼續努力！
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隊員：謝國超
2017級理工學院、思廷書院學生 計算機科學專業
參賽感言：
? ? ?這是我第一次參加AI比賽。對我來說，這次比賽是一次新鮮而又收獲頗豐的體驗。
? ? ?這次比賽的主要收獲是AI比賽的經歷。在這次比賽中，我主要負責的是模型搭建和編程任務。通過分析問題，我們認為這次比賽需要用到的是我們之前沒有接觸的強化學習。通過自學，我們提出了一個基于強化學習思想的監督學習模型。應對決賽環境的變化，我們又嘗試了使用預賽環境訓練決賽模型的方法。這次比賽為我們提供了很多嘗試自己奇思妙想的機會。
? ? ?這次比賽的另一個收獲是臨危不懼的心態。因為預賽恰好是final周，在預賽之前，我們模型的表現并不太好。預賽第一天半天過去了，我們的前四次提交（每天只取五次提交的最高分）排名都在50名之外。這時候，我們沒有急于通過調參把提交用完，而是重新思考這個問題。一個突然的想法進入我們的視野：在reward_base的基礎上加上對next_state的預測，從而可以通過BFS得到更遠的視野。于是，我們馬上重新訓練模型，并進行了最后一次提交。最終，我們進入了前20，并且在之后的四天更進一步，最終得以進入決賽。
? ? ?此外，這次比賽我還要特別感謝我的隊友郝森躍和莫子恒，指導老師李鈺鵬，以及理工學院和深圳市大數據研究院的支持。隊友的合作讓我體會到分工合作的重要性；指導老師對我們的模型改進和答辯提出了寶貴建議；學校的支持則讓我們的拼搏沒有后顧之憂。
? ? ?最后，祝同學們2019年GPA++，祝學校發展越來越好。
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“枯魚肆”代表隊：
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隊長：王依然
2018級思廷書院、數據科學碩士生
參賽感言：
? ? ? ?一開始了解這次比賽是通過深圳市大數據研究院導師李鈺鵬的介紹。在此之前，我并沒有了解過自適應碼率的問題，相比于主流算法，這是一個獨特的算法領域，不同于傳統機器學習或深度學習。自適應碼率算法是基于實時的視頻數據和特定傳輸環境來做出最優決策，本質上是一個最優化問題。但是傳統的最優化建模方法在題目所給的環境中無法成立且很難應用于實際，因此解決問題的模型范圍只有傳統的Based on Buffer and Throughput（基于緩沖和吞吐量）方法以及Deep Reinforcement Learning（深度強化學習）方法。
? ? ? 經過兩個多月不斷的改進和嘗試，我們從預賽一路殺入決賽，并最終斬獲“最佳非機器學習獎”！這一路掉過很多坑，但是最終還是順利將算法一步步完善。從一開始的論文閱讀和技術積累，到代碼環境搭建，到算法實現，再到測試提升，我們學到了很多，讓我深知不斷學習、和learning by doing的重要性。
? ? ? 除此之外，作為隊長，既要平衡課業時間，還要調動大家的積極性，讓我覺得頗有壓力，對我也是一種鍛煉，所幸隊友相當給力，順利大家一起堅持到了最后。尤其是在初賽的最后階段，我們面臨期末考試周，最后靠著擠出來的一些時間進行討論和代碼撰寫，雖然累但是也有回報。
? ? ? 最后，對于分布式和推薦系統有興趣的同學也歡迎找我討論。
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隊員：石思源
2018級思廷書院、數據科學碩士生
參賽感言：
? ? ? ?從去年11月的初賽到剛剛結束的決賽，一路以來枯魚肆小分隊從初期算法問題頻出到預賽時起死回生再到最終決賽順利通關，很感激深圳市大數據研究院的李鈺鵬老師給予我們及時的指導，多次在我們算法遇到瓶頸的時候幫助我們找到了突破。也為我們小組能夠默契配合集思廣益最后取得一定成績感到高興。
? ? ? 在決賽中，我們與來自世界各地優秀的學界和工業界的隊伍進行了切磋。他們的優勢與風格各異，有的以緊跟前沿的算法模型出彩，有的以有效的變量設計出眾，而我們的算法思路通透，簡潔高效，得到了主辦方的認可，非常榮幸能獲獎。最后，十分感激學校跟數據科學項目組對我們的支持與栽培！
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隊員：李漪靜
2018級思廷書院、數據科學碩士生
參賽感言：
? ? ? 首先謝謝隊友以及指導老師的大力carry。經過這次比賽，我學到了很多關于網絡傳輸和強化學習的知識，了解了一個項目從無到有，從簡陋到豐富的過程，并且意識到了理解數據對于建立，改進模型的重要性。在決賽現場聽了大牛和主辦方對于人工智能在網絡傳輸領域的應用，前景以及面臨的問題的報告，這大大開闊了我的視野以及開拓了未來找工作的方向。
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指導老師：深圳市大數據研究院李鈺鵬
評語：
??? 這次參加決賽的都是全球數一數二的高等院校和研究機構，不乏有業界直播和OTT行業的著名公司團隊。為什么學界和業界都重視這次比賽？數據規模的爆炸式增長、動態異質網絡的個性化需求，都對網絡傳輸，特別是視頻傳輸，提出了新的挑戰。視頻碼率控制亟待解決，而且非常有研究價值。
??? 在長達3個月的比賽中，參賽同學努力備戰，從問題瓶頸的分析、碼率控制算法的設計、論文深挖、文檔閱讀，到搭建算法框架、落地實現、迭代改進、魯棒性和可擴展性測試，全程細致入微，不放過每一個可優化提高的環節。比賽中，三個代表隊使用不同的算法架構，成功打入決賽，這十分不易，也展現了我校同學扎實的算法設計能力和邏輯分析素養，這與我校獨具特色的高質量教學分不開。決賽中，我校同學設計的算法性能優異，架構和設計邏輯嚴謹細致、具有強魯棒和高擴展性，獲得來自學界和業界評委高度評價，并獲頒兩項大獎。這些獎十分不易，我為他們驕傲。得益于同學們的優秀表現，我有幸獲評“最佳指導教師”。
??? 本次比賽得到了深圳市大數據研究院和香港中文大學（深圳）的大力支持，特別感謝深圳市大數據研究院副院長、港中大（深圳）理工學院執行院長崔曙光教授的支持和寶貴建議，感謝深圳市大數據研究院的崔來中、程磊、韓曉光、顧崇林等老師的支持。最后，每一位參賽同學都是最大的功臣，每位同學都非常給力，感謝你們的努力、信任和支持，你們的表現讓港中文深圳和深圳市大數據研究院的名字在國際舞臺上綻放光彩。
