app拉新选什么礼品，有谁知道哪些app走路可以兑换奖品？
步数兑换福利的APP，我了解的专注做这块的只有趣走，每天的步数可以自动转成趣币，用户可以趣币兑换各种商品，而且全国包邮。里面1000步等于1个趣币，邀请好友双方还可以各得5趣币。差不多两三天就可以兑换小件商品。小程序的话倒是有很多，趣走，步步换，SPC运动宝等。
什么奖品最有吸引力？
看完这篇文章你就知道价值何在。
我们来分析一下要较好的完成一个赛题，需要经过哪些关键环节，如果参赛者的能力水平已经足够支撑其完成这些环节，那么就基本具备参赛的能力要求。一般而言，参与一场AI竞赛主要的动作包括：
第一， 对赛题进行理解，尤其是大致了解企业提供的数据，包括数据特征变量、目标变量的分布，并分析变量之间的相关度，发现一些高相关或共线性的特征。
第二， 数据处理和清洗，数据特征值缺失的处理，如果数据中包含文本则需要进行数据清洗。
第三， 特征工程，包括特征变换和特征编码。针对一些长尾分布的特征，需要进行幂变换或者对数变换，使得模型能更好的优化。对于离散的类别特征，往往需要进行必要的特征转换/编码才能将其作为特征输入到模型中。
第四， 算法模型的选择、融合和验证，对于某类AI问题比如计算机视觉、语音识别、自然语言理解等，有大量开源算法模型，每个模型都有其优势和局限，要解决特定的问题往往需要多个算法模型进行融合，而不同算法模型的选择和融合对结果的影响很大，这也是一个解决方案的关键。当然，比较厉害的团队可以根据问题开发一些新的算法模型。
第五， 参数设置。选好了算法模型后，最重要的工作就是参数设置，不同的参数往往导致结果差异巨大，也是区分不同参赛团队实力的重要因素。
在上面的几个步奏中，前面两个步奏属于准备工作，关键的是后面三步。区分不同方案优劣的关键，是特征工程、算法模型的选择和融合、参数设置，这也是不同团队实力的主要体现。回到开始那个问题，要参加这样一个AI竞赛，或者说要用AI技术解决企业的业务问题，需要具备哪些知识和能力，学生群体具备这样的知识和能力吗？
大体上来看，一个合格的AI开发者需要具备的能力包括：计算机科学基础和编程能力，这需要学习一些计算机的基础课程并学习一些编程语言；数理基础，主要是概率论和数理统计，大学在本科一二年级时一般会开设相关的课程；数据处理、数据建模的基本能力，这个学习一些相关课程也能基本具备，关键的是培养对数据的敏感度和分析能力；一些通用算法的学习和理解，尤其是机器学习、深度学习方面的算法，大部分算法都可以通过开源渠道获得，入门门槛不高，学习的时间和本身天赋导致最终能力的差异；软件工程能力，要解决一个业务问题，需要具备一定的软件工程能力，这个门槛也不高，并且随着经验的积累能力也逐步提高。事实上，企业内部要用AI技术来解决其业务问题、开发新的应用程序，对开发人员也基本是这些要求，只是他们具有更多的业务知识并且技术更熟练而已。
通过与参赛团队与企业的沟通，改变了我对开发AI技术方案的看法。在我原来的认知中，觉得AI技术方案的开发是一个进入门槛很高的事情，即使不是某个大企业的技术大牛，也得是某个名校的博士。其实，AI开发这件事情，进入门槛并不是那么高，具备基本的编程能力、数据处理分析能力，并能应用机器学习算法，原则上就可以进行类似的开发。当然，进入门槛不高并不代表谁都可以做，更不代表谁都能做的好。
不是“过家家”，而是真实AI应用场景解决方案
通过这次赛事，我获得的另一个感受就是，比赛不是“过家家”，大部分的赛题都有真实的业务内涵。多数企业都是带着问题来的，想借助优秀的方案解决自己的困惑，至少能得到一些解决问题的思路。
以蚂蚁金服出的赛题“商场中精确定位用户所在店铺”为例，目前手机端的定位主要是GPS，但是GPS定位偏差达到10米以上，并且室内的GPS定位能力不好，目前室内精准的用户定位还没有成熟的解决方案。但是，室内精准用户定位本身是具有很大应用价值的，基于此可以衍生出广泛的商业应用前景。比如当用户走入商场的某家餐厅时，手机会自动弹出该餐厅的优惠券；走入商场服装店时，手机可以自动推荐这家店里用户喜欢的衣服；路过商场一家珠宝店时，手机可以自动提示用户想买的一款钻戒已经有货了；离开商场停车场时，手机在用户的许可下可以自动交停车费总。总之，在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务，是各大互联网公司智能化拓展的新战场，而室内精准的用户位置定位则是关键。
把视角放大一点看， 应用场景已经成为AI企业商业落地的关键。
相对于企业独立研发，AI竞赛是一种高性价比的互补方案
依据一定的技术基础和业务场景需求，企业大多通过独立组织相关人才与资源，进行技术研发并给出解决方案。AI竞赛给企业提供了另一种选择——将自身的问题、数据打包成赛题，通过竞赛来收集大量的解决方案，从中筛选合适的方案和团队。诚然，很多时候通过竞赛得到的答案并不能全部解决企业的业务需求，但收集的解决方案依然是有价值的，至少能给企业提供最终解决问题的思路。那么，AI竞赛作为一种替代方案，对企业而言其性价比如何？在此我们还是以蚂蚁金服为例进行分析，要获得室内精准定位方案，蚂蚁金服可以独立研发，即使采取腾讯的套路，多个团队分别研发进行竞赛，由于人才和资源的限制团队数量不会超过5个。另一方面，通过这次CCF“大数据与计算智能大赛（Big Data & Computing Intelligence Contest， BDCI）”，有1545支队伍为其提供解决方案，这在企业内部是不可想象的。
赛题、历练和友谊，是比奖金更有吸引力的东西
上面从企业角度，分析了AI竞赛的价值，下面我将从参赛选手角度，来看看这类竞赛的价值。为什么要参加竞赛，这是参赛者关心的问题，也是主办方需要回答的问题，因为这直接决定了AI竞赛对优秀人才的吸引力，而参赛者的质量直接决定了整个竞赛的质量。
在一般的认知中，吸引参赛者的因素首先是奖金，其次是进入理想企业的机会。通过与这次BDCI大赛选手的广泛交流，我对这个问题也有了一些全新的认识。其实，相比于奖金和职业机会，参赛者更关注赛题本身的质量、整个竞赛过程给自己的历练，以及收获的来自队友和对手的友谊。
对于AI竞赛，不只是企业和赛事举办方筛选参赛者，参赛者本身也会对赛事和赛题进行选择。对于一个AI竞赛，参赛者首先关注的就是赛题本身：这个赛题是不是有实际的业务价值，赛题难度如何，与自己的专业、研究领域或者目前工作是否相关，出题的企业背景如何，该赛题给出的数据质量如何等，这些是参赛者最关心的问题。那些互联网巨头发布的本身具有一定业务内涵且富有挑战、企业能给出大量高质量数据的赛题，往往更能获得参赛者的亲睐。
这里，我重点分析一下出题方给出的数据对于参赛者的价值。在AI领域，数据与算法是科学研究与产品技术研发的核心。高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。大规模、高水准且具有真实场景内涵的标注数据集，是推动AI科研和技术前进的关键驱动力。对于有志于投身AI相关领域的人员，这些高质量的数据是珍贵的，尤其是在校学生，很难接触到这些来自真实商业世界的高质量数据。以语音识别为例，对于学校这类学术单位来说，最大的问题是没有足够的资源收集、清洗、标注大量的语料；而对小公司和创业团队来说，语料和计算力都是问题。
通过参加BDCI这类AI竞赛，出题企业会提供大量相关数据，供参赛选手分析使用。以室内商家精准定位赛题为例，蚂蚁金服提供在2017年8月份大概100家商场的详细数据，包括用户定位行为和商场内店铺等数据（已脱敏），参赛队伍可以对其进行数据挖掘和必要的机器学习训练。另外，蚂蚁金服还提供2017年9月份的商场内用户数据来做评测，检测参赛者的算法是否能准确的识别出当时用户所在的店铺。对于在校学生、科研人员以及其他企业的研发人员而言，这些数据是非常难得的。
在采访的参赛队伍中，大部分都是由学生或在职人员独立参赛、独立组队，有一个参赛团队比较独特，他们是由一个辅导老师带领团队，团队内部既有研究生也有本科生。其辅导老师认为，参与这类AI竞赛并不是对学生学业的耽搁，相反是一个很好的学习机会。他坦言，队伍中一些低年级学生还不具备独立参与这类竞赛的能力。但是，他认为不是因为有足够的能力才来参赛，而是通过参赛来快速培养相应的能力。
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赢凯科技app签到领礼品真的假的？
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4. 先整理了以上3款，每款软件各有优势，看大家自己爱好了，我个人偏爱花前月下，木有乱七八糟的功能，比较简洁。 如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】 希望我的回答对您有所帮助，望采纳！
上面就是关于app拉新选什么礼品的回答了，同时还做了对有谁知道哪些app走路可以兑换奖品的一些说明，如果关于这个软件拉新你有什么不懂的话可以给我们说明哦。
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