《“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购需求.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购需求.docx（21页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购需一、采购内容及技术要求:（一）项目概况序号项目名称备注1“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购项目软件2技术服务合计（二）采购清单及技术参数要求以下对设备的详细技术参数要求，仅是为明确表述产品的功能和关键技术能力，不代表任何唯一产品品牌或型号的指向性。投标人在投标中可以自由选择合适的产品品牌和型号代替，但产品功能和技术参数不得低于以下要求。（1）技术要求（一）软件技术要求序号产品名称功能描述与主要技术指标数量1智能语音对话体验与教学系统1 .需支持通过输入的语音进行识别，支持整段音频进行识别以及流式语音识别。2 .需支持将音频
2、流数据实时转换成文字流数据结果，语音输入最大速度2400字/分，识别结果响应时间W200ms03 .需支持语音听写使用超大规模的语言模型，对识别结果语句智能预测其对话语境，提供智能断句和标点符号的预测。4 .需支持针对上下文进行语义理解，将中间结果进行智能纠错，确保准确性。5 .需支持基于输入文本，提供多种语音风格合成语音。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量6.需支持合成语音文件下载。2图像风格迁移体验与教学系统1 .系统需支持捕获一个图像的内容并将其与另一个图像的风格相结合，使得生成的图像具有内容图像的内容和风格图像的风格，创造出一种新的绘画图像。2 .图像风格迁移展示平台需利用卷积
3、神经网络来对图像进行风格转换，将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像。3 .图像风格迁移展示平台内容融合需支持多种风格，具备模板选择、拍照上传功能。4 .图像风格迁移展示平台需支持：4.1 基于离线模型优化的快速图像重建方法。4.2基于统计分布的参数化纹理建模方法。4.3基于笔触渲染的方法、基于图像类比的方法、基于图像滤波的方法实现图像风格迁移。1套3人脸融合体验与教学系统1 .系统需支持快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征。2 .需支持图片人脸与图片人脸融合，可选取模板中静态人脸图片，再选取模板中静态人脸图片，进
4、行两张静态人脸图片融合。3 .需支持图片人脸与真实人脸融合，选取模板中静态人脸图片，再选择动态真实人脸，进行静态图片人脸与动态真实人脸融合。4.需支持真实人脸与真实人脸融合，选取动态真实人脸，再选择动态真实人脸，进行动态真实人脸与动态真实人脸融合。5 .需支持贴纸、动漫表情、美颜、人脸美妆、人脸融合、哈哈镜、人脸彩绘、换脸、背景分割等功能。6 .需提供美妆素材，基于更精准的人脸关键点，绘制出精准的美妆效果，使人脸移动时，妆容跟随得紧密贴合。7 .系统技术实现需至少包括：1）基于OpenCV的级联分类器实1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量现目标检测。2）使用模型构建特征提取器进行人脸关键
5、点定位。3）基于普氏分析的人脸特征点处理。4）基于点云匹配PCL-Umeyama算法人脸特征点处理。5）基于仿射变换的多姿态人脸矫正和识别。6）基于矩阵变换的区域提取。7）基于颜色直方图的色差矫正。8）边缘融合之图像填充。9）边缘融合之边缘模糊处理。10人脸Encoder/Decoder训练。4人工智能教学实验资源1.支持的案例实验数量227个。2.实验需包含实验手册、实验代码、实验数据等。实验手册内容有：问题、方案、环境、资源、实验步骤、实验代码、实验结论等。3.实验至少需包含：3.1 图像基本操作类：滑动条控制图像阈值。3.2图像检测类：图像边缘检测实验，表面划痕检测实验，行人检测实验，车
6、牌目标提取实验，人脸检测实验等。3.3图像变换类：图像黑白变换实验，图像灰度变换实验，图像取反变换实验，图像锐化变换实验、图像分割实验等。3.4图像修复类：图像污点修复实验。3.5图像识别类：红绿灯识别实验、字符识别实验、猫狗分类实验、车牌识别实验、人脸识别实验、目标检测实验、手势识别实验等。3.6图像跟踪类：目标跟踪实验、多目标检测与跟踪。3.7单目类：单目标定实验、单目校正实验。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3.8双目类：双目标定实验、双目校正实验、双目测距实验。3.9三维图像类：三维人脸识别实验。5综合授课系统一、基本功能：1 .综合授课平台，需支撑80人同时在线，进行人工智
7、能/在线课程的学习。2 .系统角色管理功能需支持学生、教师和学校教学管理人员三类角色基于本系统的访问。3 .系统部署模式需支持采用多级分布式部署模式，能适应瞬间大并发视频访问需求。4 .系统需采用J2EE技术路线，采用完全的B/S架构实现模式。遵循J2EE标准，具有很好的可移植性、可扩展性，能够跨平台使用。数据库需采用MySql数据库。5 .系统需支持采用Docker方式进行业务应用部署。6 .需支持完整的课程体系及丰富的授课资源形式，并且支持自定义教学任务，学校可根据需要定制自己的教学计划和教学任务。7 .需支持交互式课件功能，支持ppt、pdf、htmljpg等多种资源/课件形式。8 .需
8、支持接入瞩目、保利威等第三方主流直播平台。9 .需支持题库考试功能，客观题系统自动判卷，主观题教师手工判卷。10 .需支持完整的学习数据记录与统计功能，记录教师教学进度及学生学习进度。11 .需支持教师手动记录和查看学生考勤信息。12 .需支持统计功能，便于学校优化教学提供数据支撑。二、管理后台：1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量1 .需支持系统权限管理功能1.1 支持用户信息的查看和修改操作。1. 2可查看当前系统的角色权限并进行调整。1.3支持创建、修改角色信息和权限。1 .4可对角色配置不同的用户组。2 .需支持课程体系管理2.1 课程方向的创建、修改和删除。2. 2课程包/专业
9、的创建、修改和删除。2 .3课程的创建、修改和删除。2.4支持课程封面图片自定义。2 .5支持配置课程教学资源。3 .需支持教学任务管理3.1 教学任务的创建、修改和删除。3.2支持自定义教学任务。3. 3支持学校对教学任务/资源排序进行自定义。4.需支持班级管理4.1 班级的创建、修改和删除。4. 2班级配置课程及授课教师/学生。4. 3可以根据班级名称、专业、状态对班级进行检索。5.需支持教学班管理5.1支持查看班级教学进度。5. 2查看教师授课进度及学生学习进度。5. 3查看教师授课记录及学生学习记录。5. 4支持查看学生视频课程学习时长。6. 需支持学生管理功能6.1 学生的创建、修改
10、和删除。6.2支持批量导入学员信息。6.3可为学员配置班级。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量6.4可以根据学生姓名、手机号、账号对学生信息进行检索。6. 5可以删除学生/班级关联关系。6.6支持后台重置密码功能。7.需支持教师管理功能7. 1教师的创建、修改和删除。7. 2支持批量导入教师信息功能。7. 3可以根据姓名、手机号、账号对教师信息进行检索。7. 4支持后台重置密码功能。8.需支持题库考试管理8.1 试题的创建、编辑、删除功能。8. 2支持单选题、多选题、判断题、简答题等题型。8. 3支持题库模板批量导入。8. 4支持手工组卷功能。8. 5可对试卷新增、编辑、删除等操作。8.
11、6支持手动设置试卷、试题分数。9.需支持dashboard数据统计9.1支持按天统计用户登录情况。9. 2可汇总统计系统视频、讲义、试卷等数字资源总量。9. 3可统计在线资源占比。三、教师端：1 .需支持教学中心1.1 显示教师当前有效教学班信息。1.2通过百分比显示教学班教学进度。1. 3显示教师最近授课信息，方便教师快速定位教学进度。2.需支持课程中心2.1 显示教师历史所有教学班信息。2. 2可根据课程方向及专业进行检索。2. 3可查看教学大纲。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3.需支持教学大纲/详情3.1 通过树状结构显示课程章节结构。3.2课程详情展示教学资源列表，方便教师使用
12、。3 .3支持教师发布教学任务功能。3.4支持教师记录和查看学生考勤。4 .需支持考试中心4.1教师可为班级学生发布考试，支持发布到班级考试。4.2支持教师批阅试卷功能，客观题系统自动判卷，主观题教师判卷。4.3显示考试成绩相关统计，包括最高分、最低分、考试人数等。理、学生端：1 .需支持学习中心1.1 显示学生所学课程信息。1. 2显示学生待完成实验任务信息。1.3 显示学生最近学习课程信息，方便学生快速定位学习内容。1.4 显示学生待作答考试信息。2 .需支持课程中心2.1 显示学生所有课程信息。2 .2可根据课程方向和专业对课程进行检索。3 .需支持实验中心：展示学生所有实验信息及状态。
13、4 .需支持考试中心：4.1 展示学生历史考试信息及状态。4.2 学生根据考试时间进行答题，支持设置考试试卷并倒计时。4.3支持缓存考试答题数据。4.4学生可查看考试成绩及试卷详情，并能查看解析。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量五、平台部署：1.需支持CentOS7.2Ubuntul604版本，以WEB形式展现。2 .需支持多种部署方式，用户设备合理利旧，实现资源高效利用。3 .系统需基于JaVa开发语言，微服务架构。6实验环境系统一、系统功能1.实验环境平台基于人工智能技术，提供完整的开发工具，需支持主流的深度学习框架，如TensorFlowPyTorch等主流的机器学习、深度学习框架
14、。2 .实验环境平台科研场景需满足各种规模（组、实验室、院、校）级别的科研任务对算力基础设施的管理与调度，方便、高效，提升科研能力。3 .实验环境平台教学实训功能需满足以学生的人工智能相关课程教学为代表的上机、实验训练的各种个性化需求，提升实训任务的管理效率。4 .系统需支持不少于80人同时在线，进行人工智能学习、实验和项目实训学习。5 .系统角色管理功能需支持学生、教师和学校教学管理人员三类角色基于本系统的访问。6 .系统部署模式需支持采用多级分布式部署模式。7 .平台需采用定制优化的容器云平台技术，为计算任务提供支撑，支持多租户共享集群计算资源且实现安全隔离，CPU、内存等根据用户请求按需
15、动态分配，提升资源利用效率。8 .平台需支持基于WEB的AI开发环境和任务训练流程，可以在线进行任务、数据、代码的编辑开发；平台会对失效的任务自动重新发起，并且具备任务快照的功能；同时，可实时监控资源消耗情况并查看相关日志。9 .系统需采用J2EE技术路线，采用完全的B/S架构实现模式。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量遵循J2EE标准，具有很好的可移植性、可扩展性，能够跨平台使用。数据库采用MySql数据库。10 .需支持丰富实验类型，可进行多种实验课程，内置丰富的实验环境镜像，支持Centos、ubuntudebian等操作系统。IL需支持Pythor1、Java、R、C、C+CO
16、bOlPhPPer1、Ruby等多种开发环境。12 .需支持TensorFlow、PyTorchTheanoCaffeKerasSci-kitLearn.MLPack等主流的机器学习、深度学习框架，支持包括但不限于Pip、NumpysAnacondaPandasMatplotlibsSeaborn、Scikit-IearrisOpenCV等操作环境。13 .实验环境需集成LXTermina1、Firefox、XllVNCServerEclipsesmysql、hadoopflume等应用软件。14 .需支持每个学生拥有独立的实验环境和实验数据，报告在线提交，实验数据自动记录，教师可远程连接学生
17、桌面实验环境、查看学生实验结果并进行评分。15 .扩展性强，系统集群需支持无感知扩容。二、管理后台：1 .需支持系统权限管理功能1.1 支持用户信息的查看和修改操作。1. 2可查看当前系统的角色权限并进行调整。1.3支持创建、修改角色信息和权限。1 .4可对角色配置不同的用户组。2 .需支持实验环境管理2. 1系统支持命令行/虚拟桌面/Python在线编辑。2. 2支持启用禁用实验环境。3. 需支持实验模板管理3.1 支持自定义实验模板。3.2支持根据实验模板、难易进行检索。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3. 3支持实验缩略图自定义。4.需支持实验课程管理4. 1支持自定义创建实验课程
18、。4. 2支持通过实验课程名称、实验模板等条件进行查询。4. 3支持实验课程开启/关闭功能。4. 4支持通过富文本编辑器自定义实验指导手册。4. 5支持自定义实验附件上传。5.需支持实验成绩统计5.1 显示实验成绩统计信息。5. 2可根据实验状态对实验课程数据进行统计，包括最高分、最低分、平均分等。6. 需支持实验记录统计6.1显示实验课程日志信息。6 .2可通过实验课程名称、开始时间、结束时间进行检索。7 .需支持班级实验记录7.1 可按照班级显示实验记录。7. 2显示班级、课程、实验、开始时间、结束时间、授课教师。8.需支持任务调度管理功能8.1 对任务的基础信息及任务类型等管理。8. 2
19、对已调度任务的基本信息，进度，状态等进行监控。8. 3可监控及任务所占用资源情况等。8. 4支持手动暂停、中断任务。8. 5支持异常任务进行报警，系统自动杀死进程或重新初始化任务。8. 6可监控CPU使用率。8. 7支持服务器状态实时监控。8. 8支持按照服务器查看服务运行状况及资源消耗情况。8. 9支持查看单个运行服务资源消耗情况及查看相应日志。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量三、教师端：1 .教学中心1.1 显示教师所在教学班信息。1.2 显示教师最近授课信息，方便教师快速定位。2 .课程中心2.1 显示教师所有教学班信息。2 .2可根据课程方向及专业进行检索。3 .教学大纲/详情3
20、.1 通过树状结构显示课程章节结构。3. 2课程详情展示教学资源列表。4.实验4. 1支持教师发布实验任务。4. 2教师可进行远程连接学生实验环境进行指导。4. 3支持教师重启学生实验环境。4.4支持教师在线查看学生实验结果，并进行评分。四、学生端1 .学习中心1.1 显示学生所学课程信息。1. 2显示学生待完成实验任务信息。2. 3显示学生最近学习课程信息。3. 4方便学生快速定位学习内容。2 .课程中心2.1 显示学生所有课程信息。2. 2可根据课程方向和专业对课程进行检索。3.实验中心3.1 展示学生所有实验信息及状态。3. 2支持学生在线编辑/提交实验报告。3. 3支持学生通过实验指导
21、书、课程视频进行实验操作。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3.4提供平台上课程的实验所需的人工智能实验操作环境，包括但不限于R、TensonflowPip、NumpyAnaCOnda、Git、Vim、PandasMatplotlibSeabornScikit-IearrisOpenCVPython五、平台部署1需支持UbUntUI604版本，以WEB形式展现。2 .需支持多种部署方式，用户设备合理利旧，实现资源高效利用。3 .系统需采用JaVa开发语言，微服务架构。7人工智能导论L课程名称：人工智能导论。2.课程章节需包含：人工智能简介、人工智能哲学与道德规范、机器学习概述、机器学习算法
22、应用案例、计算机视觉基本原理介绍、计算机视觉技术实现及应用场景介绍、语音识别基本原理介绍、语音识别技术实现及应用场景介绍、自然语言处理技术介绍、自然语言处理技术实现及应用场景介绍、知识图谱基本原理、知识图谱技术实现和应用场景、智能交通、智慧金融、智能制造、智慧医疗、智慧物流、智能终端、Python介绍、手把手带你搭建Python开发环境、我的第一个Python程序、认识PythOn中的数据类型、与计算机进行对话、玩转PythOn中的运算、字符串高级操作、包罗万象的列表、有点简约的元组、一本字典、if分支结构之如何选择、if分支结构之多个选择、循环结构之for循环、循环结构之WhiIe循环、Py
23、thOn中的函数、自己创造函数、PythOn中的模块、PythOn面向对象编程、人脸识别原理、人脸识别代码实现、文本数据处理（词云生成）、朴素贝叶斯分类算法、朴素贝叶斯案例分析、朴素贝叶斯中文文本分类、朴素贝叶斯中文分类实战、PytorCh的安装和使用、Pytorch中的数据加载、基于BERT的文本相似度计算。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3 .课时安排：236课时。4 .课程大纲：21个。5 .课程视频：236个，视频时长：单个视频20-40,o6 .课程讲义数量：236个，单课时页数：210页。7 .备课笔记：36个辅助教师进行授课的说明性文档。8 .案例手册：212个。9 .
24、习题集：2100个，需包含难度级别、考察知识点、答案解析。8Python核心技术1 .课程名称:Python核心技术。2 .课程章节需包含：PythOn入门简介、PythOn运行方式、虚拟环境、开发工具、基础语法、基本输入输出、变量的声明和使用、数值类型、内建数值型函数、算术运算符、布尔类型、比较和逻辑运算符、字符串类型、字符串内建函数和属性、字符串常用方法、格式化字符串、成员和身份运算符、二进制和位运算符、分支结构、复杂分支结构、WhiIe循环、for循环、循环嵌套与循环控制、聊天机器人实现思路、聊天机器人实现代码、列表类型、列表操作、元组类型、字典类型、字典操作、集合类型、集合常见应用、推
25、导式、生成器和迭代器、实体模型和列表的应用、JSON格式预定义、PyMySQL数据库读取、人脸识别实现思路、人脸识别实现代码、项目打包和发布、函数的定义与调用、函数实参传递、函数不定长参数、函数调用与嵌套、变量的作用域、偏函数和高阶函数、匿名函数、递归函数、闭包、装饰器、模块的安装和使用、SyS模块、随机数模块、日期和时间模块、JSON模块、JSON模块案例、正则表达式模块、网络编程、网络编程JLn)P、网络编程_SocketServerK)模块、多线程、线程锁、Pathlib模块、类和对象、属性和方法、访问限制、属性管理器、继承、函数重写、运算符重载、多态和枚举类、Turtle图形绘制、Ex
26、cel文件读写、异常处理、1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量软件测试概述、单元测试和文档测试、使用SnItPIib模块发送邮件、使用poplib模块收取邮件、第一个pygame小程序+C193.学时安排：280学时。4 .课程大纲：21个。5 .课程视频：280个，视频时长：单个视频20-40,o6 .课程讲义数量：280个，单课时页数：210页。7 .备课笔记：280个辅助教师进行授课的说明性文档。8 .案例手册：280个。9 .习题集：2100个，需包含难度级别、考察知识点、答案解析。9数据分析与可视化L课程名称：数据分析与可视化2.课程章节需包含：数据概述、数据分析概述、EXCe
27、I数据分析综述、Excel数据预处理、Excel数据分组、Excel描述性统计分析认知、Excel描述性统计分析指标、Excel相关分析和回归分析、EXCeI综合评价分析法、Excel统计表与柱形图、Excel条形图与折线图、Excel饼图与股价图和雷达图、网络爬虫概述、简单网页数据解析、复杂网页数据解析、网页数据解析进阶T、网页数据解析进阶-2、正则表达式、数据的保存与读取、爬虫综合案例、Python数据分析概述、numpy数值计算基础、SiPy最小二乘法、SCiPy基本操作模拟概率分布、绘图基础语法与常用参数、分析特征间关系、分析特征内部数据分布与分散状况、SeabOrn介绍与案例、股票k
28、线图实例、核心数据结构、查看访问Series和DataFrame数据、数据增删查改操作、数据描述分析与获取数据、PandaS基础知识小结、使用分组聚合进行组内计算、创建数据透视表与交叉表、ipython与Jupyternotebook使用、数据合并、清洗数据、标准化数据与转换数据、pandas数据预处理小结、sklearn转换器与评估器、klearn中聚类模型构建与评价、sklearn1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量中分类模型构建与评价、Sklearn中回归模型构建与评价、python数据分析与可视化阶段总结、movielens电影评分数据分析需求分析、movielens电影评分数据
29、探索、movielens电影评分电影评分数据分析、泰坦尼克号生存预测实战需求分析、泰坦尼克号乘客数据探索、泰坦尼克号乘客数据属性可视化、泰坦尼克号乘客数据预处理、使用逻辑回归训练并测试模型、航空公司客户价值分析需求分析、航空公司乘客数据探索与特征工程构建、航空公司客户数据数据预处理与建模分析、二手房数据分析与可视化需求分析、北京主城区二手房源信息进行数据探索、分析二手房源信息户型与面积均价、分析二手房源信息楼层与地理位置、根据二手房源信息匹配购房需求3.学时安排：264学时。4 .课程大纲：个。5 .课程视频：264个，视频时长：单个视频20-40,o6 .课程讲义数量：264个，单课时页数：
30、210页。7 .备课笔记：264个辅助教师进行授课的说明性文档。8 .案例手册：264个。9 .习题集：2100个，需包含难度级别、考察知识点、答案解析。10智能软件测试技术1 .课程名称：智能软件测试技术2 .课程章节需包含：缺陷报告概述、缺陷报告、缺陷报告练习、等价类划分法编写测试用例、边界值法编写测试用例、用例的优化和强化、测试用例小结、因果图法详解、因果图法编写测试用例、判定表法编写测试用例、判定表法编写测试用例、正交排列法概述、正交排列法编写测试用例、正交排列法编写测试用例、测试大纲法概述、测试大纲法编写测试用例、场景法概述、使用场景法编写测试用例、软件测试阶段划分、软件测试分类、测
31、试用例综合策略、测试用例练习、测试总结报告概1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量述、软件测试计划组成、禅道安装启动及简介、禅道介绍一组织模块、禅道介绍-产品模块、禅道介绍-项目模块、禅道介绍-测试模块、OA实战-测试环境搭建、OA实战-产品模块、OA实战-项目模块、OA实战-新增角色、OA实战-修改角色、OA实战-查询角色、角色克隆、OA实战-删除角色、角色权限、OA实战-单位信息设置、OA实战-部门机构设置、OA实战-用户管理、OA实战-新增用户、OA实战-查询功能、OA实战-查询功能和用户导入、OA实战-用户管理、OA实战-批量设置、项目小结、SeleniUnI概述、环境搭建、Sel
32、eniumIDE界面、SeIeniUm常用命令、编辑脚本、Value、其他存储器类型命令、断言、断言测试用例、验证、等待与小结3 .学时安排：264学时。4 .课程大纲：个。5 .课程视频：264个，视频时长：单个视频20-40,o6 .课程讲义数量：264个，单课时页数：210页。7 .备课笔记：264个辅助教师进行授课的说明性文档。8 .案例手册：243个。9 .习题集：2100个，需包含难度级别、考察知识点、答案解析。11智慧景区综合实践系统及教学资源一、功能描述1 .需支持入口人脸识别门禁：对进入景区的人进行人脸识别，并判断是否购票。2 .需支持出口人流数据统计：通过目标检测识别行人，
33、并将走出景区的行人数据传递前端并显示。3 .需支持人流监控：对于进入景区的人流进行监控，并进行目标跟踪，便于对人流聚集情况进行管理。4 .需支持火灾环境监控：监控景区出现火灾时，及时反馈至后台进行处理。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量5 .需支持吸烟监控：监控景区游客吸烟时，及时反馈给后台，便于工作人员前去及时劝阻。6 .需支持智能导游：包括语音介绍、文字介绍和实景图片，游客可在手机端页面获取智能导游信息。7 .需支持一键求助：游客可以在手机端页面上点击“一键求助”功能，该操作会上报游客所在的位置信息到管理端，景区工作人员将及时进行处理并反馈处理结果。二、实践系统教学资源需包含以下知
34、识点：1 .Python编程基础知识及技巧。2 .OpenCV图像处理技术。3 .用dlib库进行人脸识别。4 .使用PyTorch和Yolo进行模型训练。5 .用YOlo模型进行火灾监测。6 .用Yolo及MobileNet-SSD实现目标检测。7 .AI计算棒的使用。8 .用deep_sort进行目标跟踪。9 .基本的http网络协议。10 .Python应用库：requests或UrlliboIL前端开发技术，如htmlcssjsVUe等。12. PythonWeb框架Django开发流程及编程。13. 根据需求进行MySQlVMariaDB数据库设计和数据库编程。14. MJPG-St
35、reamer远程视频监控技术。（二）技术服务要求序号产品名称功能描述与主要技术指标数量1人工智能综合实验培训服务 1.需提供人工智能综合实验案例和对应案例技术培训服务。一、语音案例教学培训服务 1.技术培训服务案例数量224个。1项2.案例实验需包含实验手册、实验代码、实验数据等。实验手册内容至少包含：问题、方案、环境、资源、实验步骤、实验代码、实验结论等。3.案例实验至少需包含：3.1 语音采集类：语音采集、语音波形显示、语音采集及实时波形显示、语音编码、语音采样频率转换等3.2语音信号类：语音信号强度、白噪声信号、语音短时傅里叶变换、音频自动增益控制、共振峰检测、基音周期、回声消除等3.3
36、语音检测类：语音端点检测、语谱图实验。3.4语音噪声类：语音增强，语音添加噪声。3.5语音模型类：1.STM声学模型训练。3.6声源定位类：实时声源定位。3.7语音识别类：声纹识别、语音识别（模块版）、语音识别（离线版）、语音识别（网络版）、智能音箱。3. 8语音合成类：语音合成。二、视觉案例教学培训服务I.技术培训服务案例数量227个。2.案例实验需包含实验手册、实验代码、实验数据等。实验手册内容至少包含：问题、方案、环境、资源、实验步骤、实验代码、实验结论等。3.案例实验至少需包含：3.1图像基本操作类：滑动条控制图像阈值。3.2图像检测类：图像边缘检测实验，表面划痕检测实验，行人检测实验
37、，车牌目标提取实验，人脸检测实验等。3.3图像变换类：图像黑白变换实验，图像灰度变换实验，图像取反变换实验，图像锐化变换实验、图像分割实验等。3.4图像修复类：图像污点修复实验。3.5图像识别类：红绿灯识别实验、字符识别实验、猫狗分类实验、车牌识别实验、人脸识别实验、目标检测实验、手势识别实验等。3.6图像跟踪类：目标跟踪实验、多目标检测与跟踪。3.7单目类：单目标定实验、单目校正实验。3.8双目类：双目标定实验、双目校正实验、双目测距实验。3.9三维图像类：三维人脸识别实验。2文化设计服务1 .造型装饰内容需至少包含：造型展板、造型展墙发光字体、技术内容呈现、铝塑板装饰墙面、水晶字等装饰。2
38、 .提供基础环境建设，文化装修。1项三、项目进度要求：合同签订后30天完成本项目的送货、安装并调试。四、交货地点采购人指定地点。五、质保期验收合格后不少于3年。六、付款方法和条件1）合同生效并收到发票后7个工作日内，采购人支付合同金额的40%作为预付款。2）系统通过采购人初步验收投入试运行并收到发票后7个工作日内，采购人支付至合同总额的59%万元。3）整体项目顺利运行三个月后，采购人进行最终验收，最终验收不得晚于交付后六个月，并在收到发票后7个工作日内，采购人支付剩余费用。4）在签订合同时，中标供应商明确表示无需预付款或者主动要求降低预付款比例的，采购人可不适用前述预付款的规定。七、授予合同1
39、）中标通知书发出之日起30天内，供应商应按照招标文件的规定、供应商的投标响应及中标通知书确定的金额签订合同。2）供应商如不遵守招标文件或投标文件各项条款的邀约与要约，或在接到中标通知书后借故拖延，拒签合同的，采购人将按XX省政府采购供应商注册及诚信管理暂行办法的规定上报诚信状况。给采购人造成的损失的还应当予以赔偿。八、培训设备安装验收后，供货方应在用户所在地对用户进行现场培训，直到用户会使用、会维护保养为止。九、工作范围根据招标文件，各供应商须按国家有关标准及规范完成下列工作：1 .提供完整成套的设备；2 .产品及相关附件的提供、运输、装卸、就位、检验、通过验收；3 .完成各项调试、检验、测试工作，并在甲方的配合下通过的验收；提供各种数据资料；直至通过验收。包括所涉及的配置和调试、维护。4 .对最终使用单位的操作人员及维修人员进行技术培训;5 .质保期内的维保及维修；6 .售后服务的措施及承诺。以上工作内容的费用均包含在投标总价中。十、其它投标人所提供的货物在制造、安装和调试时必须完全满足国家标准以及其他相关标准的要求。投标人负责设备的免费安装和调试，并应在规定的期限内调试完毕。并确保现场安全，负一切安全责任。
