1. 參賽者需為臺灣地區大專院校全職在學學生（含研究所），包含大專部（含五專部專四、專五）及研究所學生，得以混合組隊參加（在職進修學生及教師不受理報名）。每隊參賽學生以 1 至 4 人為限。

2. 不可使用相同題目重複參賽不同組別。

3. 指導老師需為臺灣現任大專院校教師，每位指導老師可指導多支隊伍，但每隊最多可有 2 名指導老師。

4. 為鼓勵踴躍使用 HLS 技術組隊參賽，於不定題組中設置「特別獎」，僅限作品中使用 HLS 技術的隊伍角逐本獎項。

1. 初賽：

   - 邀請產官學界專業人士組成初賽評審委員會（參賽隊伍的指導老師除外）。

   - 各類別評審將進行線上評分，並由初賽評審委員討論決定提名名單。

2. 複賽：

   - 邀請產官學界專業人士評選（入圍隊伍的指導老師除外）。

   - 決賽成績密封保存，並於頒獎典禮公佈獲得大獎的隊伍。

1. 不定題組 (AMD Track 及 Altera Track)：

   - 創意：35 分

   - 設計內容及品質：25 分

   - 難易度：25 分

   - 作品報告完整性：15 分

2. 定題組 (A3D3 Special Track)：

   - 作品完成度：40 分

   - HLS效能指標分數：40 分

   - 作品報告與完整性：20 分

1. 所有參賽學生於報名期間須為臺灣地區大專院校（含五專部專四、專五）或研究所之全職在學學生。在職進修學生及其指導教師均不接受報名。

2. 秉持匿名參賽原則，所有書面資料（包含決賽簡報、照片、圖檔、影音資料內容）及檔名不得使用學校 LOGO 或提及學校系所名稱、指導教授姓名；參考文獻中亦不得提及指導教授姓名或相關著作。

3. 所有參賽學生及指導教師需同意授權隊長進行報名，並同意提供參賽作品及聯絡資訊予主辦及協辦單位，用於作品審查及活動安排。

4. 報名截止前，已獲其他國際性及全國性競賽前三名獎項的相同作品不得參賽。

5. 主辦單位如發現參賽隊伍存在抄襲、不符資格等情事，得隨時終止其參賽資格；如已獲獎，則須繳回所領取的獎金與獎狀。

【AMD Track】

• 參賽隊伍需使用AMD或E-element任一型號FPGA開發板

• 作品需能在AMD  FPGA 平台 (含現有或自製子卡) 實現功能，FPGA需要占總功能性之60%以上

• 不限定競賽主題

【Altera Track】

• 參賽隊伍需使用Altera或Terasic任一型號FPGA開發板

• 作品需能在Altera  FPGA 平台 (含現有或自製子卡) 實現功能，FPGA需要占總功能性之60%以上

• 不限定競賽主題

【A3D3 Special Track】

• 指定競賽主題與競賽項目

  • 指定應用的機器學習模型，使用hls4ml的設計流程框架，進行量化感知訓練（Quantization-aware Training），並針對特定FPGA晶片進行合成。依設計的資源使用量，以及量化的模型正確性，比較綜合效能指標來決定獲勝隊伍。

  • 初賽：以下列指定的任務與機器學習模型當作主要的應用。參賽隊伍針對任務進行量化感知訓練，並完成FPGA的合成工作，並驗證最後結果正確性。能夠符合主辦單位運算效能和資源使用條件的隊伍，即獲得複賽資格。(初賽內容說明連結)

    • MLPerf Tiny Benchmark 的 Image Classification

  • 複賽：參賽隊伍針對指定任務與機器學習模型作為主要的應用，並進行量化感知訓練，完成FPGA的合成工作，並驗證最後結果正確性。決賽題目會於8/6後連同通過預賽名單一同公布。能在主辦單位提供的評分標準（完成度、綜合效能指標、決賽報告）拿到較高分數的隊伍，即為獲勝隊伍。(決賽內容說明連結)

• 參賽隊伍需使用主辦單位規定的High Level Synthesis (HLS) 設計環境與FPGA型號來完成指定題目