主办方：Topcoder（全球领先的众包技术平台）与 Fujitsu（日本 ICT 巨头）联合主办。
技术支持：Fujitsu 提供数字退火器（Digital Annealer）平台，用于解决组合优化问题。
年龄限制：需年满18 周岁。
地域限制：
美国居民需为公民、永久居民或持有工作授权卡。
非美国居民需作为独立承包商合法参与服务。
技术要求：具备Python 编程能力，熟悉 NumPy、SciPy 等库，了解量子计算基础概念（如退火算法）。
报名时间：通常提前1-2 个月开放，预计 2026 年 1 月中下旬截止。
竞赛时间：
提交窗口：72 小时（连续 3 天），允许多次提交优化代码。
系统测试：提交截止后3-5 天，结果公布于竞赛档案。
报告提交：前5 名需在结果公布后 7 天内提交 2 页技术报告，否则取消资格。
竞赛类型：个人线上马拉松赛，聚焦量子计算在图论优化中的应用。
题目方向：解决大规模图的最大割（Max-Cut）问题，节点数达 2,000 至 5,000 个，需调用 Fujitsu 数字退火器 API。
技术限制：
仅允许Python 3.6，可使用 NumPy 1.15.4、SciPy 1.2.1 及默认库。
需实现main(n_node, edges)函数返回节点分组，并调用solveda(rule, da_params)接口。
评分标准：
割值（Cut Value）优先，相同则比较执行时间（3 分钟超时限制）。
最终排名基于系统测试结果，隐藏测试用例占比70% 以上。
总奖金池：通常为5,000至10,000，以下为典型分配：
第1 名：2,500至5,000
第2 名：1,500至3,000
第3 名：1,000至2,000
第4-5 名：500至1,000
附加奖励：
最佳创新方法奖（如量子- 经典混合算法）额外 $5,000。
前10 名可获得 Topcoder 认证证书及社区曝光机会。
技术资源：
提供Fujitsu 数字退火器 API 文档及 Python 示例代码。
赛后开放所有参赛代码供学习交流。
职业机会：
优胜者可获得Fujitsu 量子计算团队实习或合作机会。
表现优异者进入Topcoder 精英开发者库，优先参与企业级项目。
免费参赛：无需缴纳报名费或设备使用费。
隐性成本：需自备Python 开发环境，建议使用 Google Colab 或本地 Jupyter Notebook。
注册账号：访问官网https://www.topcoder.com/
填写个人信息并验证邮箱。
报名竞赛：
进入赛事页面，点击“Register” 按钮完成报名。
下载输入数据模板及API 调用说明文档。
提交代码：
将Python 脚本打包为 zip 文件，通过竞赛提交入口上传。
建议在截止时间前2 小时完成提交，避免网络延迟。
