1.基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：包括：

将智能评分系统部署在云计算平台上，利用智能评分系统的机器学习算法和大数据分析技术处理成绩数据，将处理后的成绩数据进行优化；

构建同步成绩更新网络，将优化后的参赛者成绩数据通过智能评分系统进行集成，采用网络协议的数据路由算法，对参赛者优化后的成绩数据进行传输；

建立智能监控预测平台，将通过传输后优化的参赛者成绩数据，基于智能评分系统并同步至成绩更新网络，在同步成绩更新网络中利用智能报警系统，提供比赛状态视图，完成竞赛成绩评分的过程；

所述将智能评分系统部署在云计算平台上包括在云计算平台上提供弹性计算资源和分布式存储，选择分布式存储的扩展功能，基于扩展功能所出现的存储需求，动态调整弹性计算资源；

所述智能评分系统的机器学习算法包括深度神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型；所述深度神经网络模型包括将动态调整后的弹性计算资源，用于评分规则的学习应用，通过多层神经元结构，捕捉评分规则中评分数据的非线性关系，评估参赛者的成绩；所述支持向量机模型包括将评估参赛者的成绩进行分类回归，通过找到超平面来分离不同类别的评分数据，预测参赛者的最终得分；所述随机森林模型包括将参赛者的最终得分进行拟合，对丢失的最终得分的数据通过投票机制进行处理；

所述大数据分析技术包括利用评分数据的高吞吐量和低延迟状态，收集智能评分系统接收的参赛者成绩数据，将参赛者成绩数据进行预处理，所述预处理包括将评分数据的原始数据输入到智能评分系统的机器学习模型上，智能评分系统进行原始数据清洗，所述原始数据清洗包括去除参赛者成绩数据的异常值和填补缺失数据；

所述高吞吐量包括采用分布式消息队列法请求参赛者成绩数据，所述分布式消息队列法包括参赛者成绩数据水平扩展、参赛者成绩数据存储和参赛者成绩数据分区；

所述参赛者成绩数据水平扩展包括通过增加智能评分系统的云计算节点，扩展智能评分系统的处理能力，在高峰期内处理多个评分数据；

所述参赛者成绩数据存储包括在对参赛者优化后的成绩数据进行传输过程中，利用智能评分系统的云计算节点对成绩数据进行存储；

所述参赛者成绩数据分区包括将利用云计算节点所存储的成绩数据进行数据流划分，基于在不同地区的评分数据被分配到不同的分区，完成不同地理分布式的参赛者成绩数据汇总；

所述低延迟状态包括对不同分区内的评分数据与当地的参赛者成绩数据汇总进行数据本地化，所述数据本地化包括根据参赛者的地理位置，自动选择距离最近的云计算节点进行参赛者成绩数据处理，检测参赛者成绩数据在网络中的传输距离，通过传输距离管理网络延迟状态；

所述通过传输距离管理网络延迟状态包括使用了内存数据库对存储的参赛者成绩数据进行访问，所述对存储的参赛者成绩数据进行访问包括缓存预热和数据分片；

所述缓存预热包括在比赛开始前，智能评分系统会提前将用到的评分数据加载到内存数据库中进行缓存预热，在比赛过程中，智能评分系统能够响应评分请求，处理因数据加载而导致的延迟情况；

所述数据分片包括对内存数据库进行扩展，将评分数据进行分片处理，针对不同类型的数据分散存储在N个内存实例中，完成高并发的内存处理能力。

2.如权利要求1所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：所述构建同步成绩更新网络包括在所有参赛地区部署云计算网络拓扑结构，通过光纤网络相互连接，引入云计算网络拓扑结构中的生成树算法，确定云计算节点之间的连接路径；

所述生成树算法的公式为：

；

其中，表示生成树阈值，表示生成树集合，表示云计算节点和之间的链路权重，表示目标函数达到最小值的参数集合，表示候选生成树；

当某个云计算节点检测到网络延迟超过生成树阈值时，则智能评分系统自动触发云计算网络拓扑结构调整机制，重新计算最小生成树；

当某个云计算节点检测到网络延迟未超过生成树阈值时，则智能评分系统根据当前的流量情况，动态调整其他云计算节点的连接关系，根据历史数据预测未来的流量变化，提前进行预防性拓扑优化。

3.如权利要求2所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：所述将优化后的参赛者成绩数据通过智能评分系统进行集成包括将经过数据本地化的参赛者数据和数据流划分后的参赛者数据进行加密，接收方在接收到两者的数据后，验证哈希值，检测数据是否篡改；

当每个数据附加一个哈希值时，则检测数据未被篡改，否则，当未附加哈希值时，则拒绝对参赛者成绩数据进行集成；

所述对参赛者优化后的成绩数据进行传输包括根据智能评分系统接收到新的评分数据，分析从云计算节点到目标云计算节点的最短路径，选择最优的传输路径。

4.如权利要求3所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：所述建立智能监控预测平台包括针对拒绝的参赛者成绩数据进行集成的过程，触发安全报警机制；

所述提供比赛状态视图包括根据触发安全报警机制情况下，智能监控预测平台将弹出事件页面，所述事件页面包括比赛规则、评分标准和参赛者得分情况；

当用户点击某个时间节点时，则智能监控预测平台弹出事件页面，用户通过此页面了解每个阶段的比赛要求和评分细则；

当用户选择某个时间段时，则智能监控预测平台会生成时间段内的评分汇总报告，展示此时间段内的评分变化和比赛亮点；

当用户选择某个参赛者时，则智能监控预测平台会在时间轴上标注该参赛者的事件，根据提供比赛状态视图，完成竞赛成绩评分的过程。

5.基于云计算技术的竞赛成绩评分系统，基于权利要求1~4任一所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：包括：优化模块，其将智能评分系统部署在云计算平台上，利用智能评分系统的机器学习算法和大数据分析技术处理成绩数据，将处理后的成绩数据进行优化；

集成模块，其构建同步成绩更新网络，将优化后的参赛者成绩数据通过智能评分系统进行集成，采用网络协议的数据路由算法，对参赛者优化后的成绩数据进行传输；

评分模块，其建立智能监控预测平台，将通过传输后优化的参赛者成绩数据，基于智能评分系统并同步至成绩更新网络，在同步成绩更新网络中利用智能报警系统，提供比赛状态视图，完成竞赛成绩评分的过程。

6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~4任一所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~4任一所述的基于云计算技术的竞赛成绩评分方法的步骤。