2018 data science bowl

### 回答1：
“2018数据科学碗”是一个由Kaggle举办的竞赛活动，旨在通过数据分析和机器学习技术解决医学领域中的问题。该竞赛的主要任务是利用3D纵膈联通图像数据，预测哪些肺部结节是恶性的。这个项目旨在帮助医生更准确地识别患者是否患有肺癌，并有助于及早诊断和治疗。

### 回答2：
2018 data science bowl是一项由booz allen hamilton和kaggle合作举办的数据科学竞赛。该竞赛旨在通过数据挖掘和机器学习技术来帮助医学研究者分析和识别心脏疾病的早期诊断标志。

竞赛给出了23000多个心脏磁共振（MRI）图像，这些图像来自美国心血管学会中心的心血管病患者。参赛者需要利用这些图像数据，推断患者是否患有心肌病。该疾病是一种亚临床性心脏病，常常会被误诊为正常健康。

参赛者的任务是通过分析MRI图像，建立模型并预测患者是否患有心肌病。这项竞赛旨在帮助医学研究者和医生更准确地诊断心肌病，以便及早治疗。

对于参赛者来说，这次竞赛既是一次学习的机会，也是一次展示自己技能的机会。竞赛所使用的数据集具有挑战性，需要参赛者具备一定的数据科学技能和知识。同时，竞赛还为获奖者提供了丰厚的奖金和机会。

2018 data science bowl已经成为数据科学领域的盛会之一，它不仅吸引了来自不同国家的众多参赛者，同时也促进了心脏病的重大进展，有望为更好地预防和治疗心脏病提供有力支持。

### 回答3：
2018 Data Science Bowl是一个面向全球数据科学爱好者的挑战，旨在通过诊断肺癌边缘和相邻淋巴结的位置来提高肺癌诊断和治疗的准确性。

本届比赛由Booz Allen Hamilton、Kaggle和Lung Cancer Alliance联合举办，参赛者们借助分析和建模技巧，通过CNN、MLP和其他机器学习模型，把CT扫描中的肺大血管、气道、肺实质、肺包膜、纵隔淋巴结和肺门边缘区域数据进行特征提取和分类，对肺癌的检测和分析带来了极大的启示。

此次比赛采用的是Area Under the ROC Curve（AUC）作为指标，表征算法的分类能力，得分越高代表算法越准确。很多选手采用的是集成学习方法，比如将各类模型结果进行加权平均，大大提升了AUC指标得分。

总的来说，本届Data Science Bowl诊断肺癌问题为主题，选手们在数据分析的过程中提出了许多创新思路和做法，解决了基于肺部CT图像的自动诊断领域中的许多难题。通过理论推导、模型实现、算力优化等方法，本届比赛的选手们发挥了数据科学、机器学习和人工智能等技术的巨大潜力，将肺癌智能诊断的应用推向了新的高度。