DeeCamp 是创新工场推出的全球AI领军人才培养计划，其下设的开放性竞赛面向所有计算机、数学、自动化等AI领域相关专业本、硕、博在校生开放报名，全程免费。竞赛共设立五大赛道，涵盖医疗卫生、商业赋能、自动驾驶、AI教育、AI科研创新等领域。
对于提交的最终结果，评委将从「创新性、先进性、潜在价值、呈现结果」四个维度进行评估，最终评出总冠军及各赛道冠军，最高奖项奖金达人民币100,000元。同时，优秀学员还有机会参加与神秘科学家评委的午餐/晚餐交流会！
在AI医疗卫生赛道上，旷视研究院精心设计课题“通过深度学习识别生物电信号”，邀请来自全球的优秀AI青年人才组队，用创意向现在和未来人类面临的科技问题发起挑战，用深度学习框架天元MegEngine助力AI技术改变真实世界！
深度学习识别生物电信号
生物电信号包含着丰富的人体信息，对它的深度分析，能够极大程度上助力基础科学的发展。临床上常见的生物电信号主要有：心电、脑电、肌电、胃电、视网膜电等。这些体表生物电信号通常能通过电极拾取，经适当的生物电放大器放大，记录而成为心电图、脑电图、肌电图、胃电图、视网膜电图等。
要求
对生物电信号更好的识别能够带来医疗健康、人机交互等领域的新突破。为此，请大家思考如何使用深度学习技术来增强对生物电信号（主要是肌电、脑电两个方向）的识别，以及基于这些识别能进一步开展哪些应用？
考虑到对这个课题的研究可能涉及巨大的算力、复杂的数据处理、模型设计与测试等问题，因此推荐选择此方向的队伍使用旷视天元MegStudio进行数据集的存储和模型训练。
建议
可以是算法在web端的demo，也可以是完成度更高的APP，小程序、软硬一体解决方案等，形式不限；
建议以具体应用场景来倒推要解决的问题，如通过肌电型号进行手语识别、通过脑电进行人机交互、唇语识别等；
可以综合运用图像、NLP多种AI技术；
项目中的深度学习算法部分需要使用旷视MegEngine深度学习开源框架（可以是部分工作用到）；
将着重考察场景的创意，更倾向选择能解决真实生活问题的技术；以及项目的完整程度，拥有更高产品完成度的项目更容易受到认可；
参考信息
MegEngine官网：/
MegEngine Github：/MegEngine
MegStudio：/
深度学习和EEG的结合：/question/60729361?sort=created
用卷积神经网络来实现EEG信号识别：/pdf/1611.08024.pdf
深度学习和唇语识别的结合：/Article/CDMD-10214-1019182388.htm
深度学习和手语识别的结合：http://jeit./article/app/id/469bfebf-bd90-472b-a7df-f5026c403f20
MIT计算生理学实验室医学研究数据库：/data/
脑机接口研究相关数据库：http://bnci-horizon-.eu/database/data-sets
报名通道
小彩蛋
天元开发者交流QQ群：1029741705
关于竞赛以及报名等更多详情信息，请点击文末「阅读原文」。
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