支持手机投屏电脑

采购需求前注:1.
根据《关于规范政府采购进口产品有关工作的通知》及政府采购管理部门的相关规定,下列采购需求中标注进口产品的货物均已履行相关论证手续,经核准采购进口产品,但不限制满足招标文件要求的国内产品参与竞争.
未标注进口产品的货物均为拒绝采购进口产品.
2.
下列采购需求中:如属于《节能产品政府采购品目清单》中政府强制采购的节能产品,则投标人所投产品须具有市场监管总局公布的《参与实施政府采购节能产品认证机构目录》中的认证机构出具的、处于有效期内的节能产品认证证书.
3.
下列采购需求中:标注的产品(核心产品),投标人在投标文件《主要中标标的承诺函》中填写名称、品牌、规格、型号、数量、单价等信息.
一、采购需求前附表序号内容说明与要求1付款方式验收合格后一次性支付合同款2供货及安装地点淮北师范大学,或采购人指定地点.
3供货及安装期限合同签订后,30个日历日内完成供货、安装和调试.
4免费质保期验收合格之日起1年起,如采购需求中另有要求的,按采购需求执行.
二、货物需求序号产品名称主要技术参数单位数量所属行业1人工智能平台服务器原厂软硬件一体化设备,人工智能平台软件和硬件为同一家制造商.
要求配置企业级机架式(非刀片式)服务器,模块化架构,可堆叠.
通过软硬件一体化装置实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的平台.
每套一体机的技术要求如下:1)平台要求:2U深度学习服务器,每单元1个节点,支持≥2颗IntelXeonGold5218Processor(22MCache,2.
3GHz,16核)处理器,最大支持≥24根内存插槽,最大支持≥3TB内存,支持≥24个2.
5寸硬盘(硬件RAID卡,12Gb,2G以上缓存,支持RAID0、1、5、6),最大支持≥2块NvidiaGPU,支持≥一个IPMI口,支持≥1000W冗余电源.
2)处理器:实配2颗IntelXeonGold5218Processor(22MCache,2.
3GHz,16核)3)内存:实配256GBDDR4ECC内存,内存主频2133MT/s4)硬盘:实配2*600GSAS2.
5寸10KRPM硬盘,6*2.
4TB2.
5寸SAS10KRPM企业级硬盘5)GPU模块:2*NvidiaTeslaT416G6)网络接口:实配2个1Gbps自适应以太网端口7)电源:1000W冗余电源每个独立物理计算节点的技术要求如下:1、系统扩展性和扩容性:采用横向扩展的架构,可随着节点的增加而使得CPU、内存、存储、网络等均在一种平衡模式上增加,确保扩展没有瓶颈.
支持在线升级,保证随数据存储和计算需求的增长而平滑升级.
平台由多个单机组成的大数据集群架构,所有组件可选配万兆以太网或者Infiniband网络或者千兆以太网互联.
为保证平台7*24小时连续可用性,系统必须支持在线扩展,系统扩展时不需要停机,系统扩展时,平台整体性能保持基本同比增长.
2、关键应用的高可用性:采用工程化设计,可提供高级别的高可用性.
所有故障类型均可得到防护,包括磁盘、服务器、网络等简单故障,以及站点故障和人为失误等复杂故障.
拥有完整的冗余的硬件保护,包括冗余的供电电源、冗余的风扇等.
3、支持PCIE-SSD闪存加速:允许用户将频繁访问的表数据保存在SSD中台3工业缓存中,同时不常访问的数据仍保存在磁盘中.
这种方式兼具SSD的高性能与磁盘的大容量和低成本.
允许用户任意指定数据库表、分区和段的数据驻留在SSD上.
在SSD闪存中实现列式存储,更进一步提高SSD闪存加速效果,在TPC-DS基准测试中性能提升10倍以上.
提供第三方测试机构出具的测试报告.
4、通过中断优化、内核优化、BIOS优化、NUMA优化实现分布式处理能力提升,提供具有以上4种优化功能产品说明书.
5、为自主研发的产品,提供相应的证明材料.
要求保修期内7*24小时原厂热线支持,现场服务.
2人工智能实战平台教学实训平台要求采用B/S架构,兼容主流浏览器,如谷歌、火狐等;实验环境底层通过Docker虚拟化技术实现,支持一键调启课程所需实验环境,启动时间不应超过10秒;可同时支撑64个学生同时登陆进行实验.
平台具体要求如下:1、项目实战课程1)项目实战课程具备以下功能:(1)提供项目教学实战案例,包含不少于10个项目案例,涵盖但不限于金融、政府、互联网、交通、能源等行业.
以教学案例的形式提供,每个案例包括案例数据集、源码、实验手册、案例视频、案例PPT等材料.
(2)支持按所属行业、技术分类、学习状态搜索项目实战名称,可查看项目实战名称、项目实战简介、授课老师、开课时间、学习人数、完成情况,支持师生互动交流,学生发布的咨询问题,支持授课老师的在线回复.
(3)支持项目实战课程在线学习,在平台页面上,左边为课程目录,右边为具体课程内容和课程讲解,支持隐藏讲解.
支持动手实战学习,在平台页面上,左边为实验手册,包含实验环境、实验目的、实验准备、实验内容、实验报告编写、实验视频,右边为实验环境,支持容器实验环境(容器需要再次登录认证,支持容器启动、删除)、Jupyternotebook实验环境、可视化画布实验环境.
支持全屏展示.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)(4)支持项目实战课程视频的快进、回放、全屏、下载.
2)提供金融、制造、互联网、房地产等行业的项目实战案例,具体项目实战案例包括但不限于以下:Quora问题相似度判断、房贷信用预测、金融反欺诈模型项目实战、金融客户流失预警、某市地铁客流量预测、纽约证券股票预测、乳腺癌阳性检测、心脏病检测、应急管理预测、在线分类广告需求预测.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)2、在线学习(1)支持学生按课程类型、课程属性、学习状态、课时查看课程信息.
(2)支持授课教师将课程任务分配给学生;项目实战课程,学生可直接登录实验环境,通过实验手册学习实战.
(3)支持自动记录学生的学习路径,包括记录已学习的课程、学习时长、课程学习进度.
(4)职业发展路径:需提供大数据专业职业发展路径(就业方向),以树状形式展示每个职业路径所必学的课程,课时、课程学习人数、学习状态等信息,对应为完成的课程,可直接进入继续学习.
管理员可对职业路径套1软件和信息技术服务业编辑管理.
(5)帮助:学生可通过平台提供的操作手册和视频,快速掌握平台各项功能操作.
(6)个人中心:以雷达图、折线图、柱状图等多维图表形式展示个人画像,包含综合评价、专业核心能力、登录次数、学习时长、学习课程数、完成实验数、学习进度、职业路径学习进度、成绩总览、学分完成情况、考试总览、考试分析等信息,支持个人登录密码修改.
3、在线考试(1)授课教师发布在线考试试卷后,对应班级的学生可通过考试状态、考场/试卷名称搜索具体考试名称,可查看考试时间、考试地点、试卷类型,学生在指定考试时间内进入考试答题,参加考试的学生支持提前交卷,教师批阅试卷后,学生可通过考试回顾,查看考试分数、及格分数、得分明细,也可以单独查看错题及正确答案.
其中,客观题支持系统自动评分,主观题需要授课老师批阅后,最终显示考试总得分.
(2)在线考试支持题型包括单选题、多选题、判断题、简答题.
支持教师获取考试学生的全部数据分析.
4、资源管理(1)课程管理:以图表形式展示课程统计情况,支持新增专业课程和项目实战课程,设置课程名称、是否开放、课程类型、课程时长、难易度、学分、负责教师、类型、描述等基本信息.
支持课程批量导入、导出、视频上传、章节设置.
(2)实验课程和实战课程:授课教师可根据章节内容设置实验课程的实验环境,环境类型包括Jupyternotebook、可视化画布,授课老师设置完实验课程的环境,并发布课程后,学生能进入实验课程环境学习,能在对应的实验环境里面实战.
支持定义课程目录结构,包括章和节,每门课程可设置多个章,每个章节可设置多个节,可以定义章和节的排列顺序.
5、系统管理(1)教学资源管理:需支持以图表可视化的形式直观展示课程资源概况、课时、学习人数、课程数量、班级、进度等信息.
(2)集群管理:以图表形式实时监控集群资源,包括CPU使用率、GPU使用率、内存使用率、磁盘使用量、容器资源信息,支持对容器资源的搜索、一键启动、停止,支持自定义资源配置.
(3)组织架构管理:支持按学校、学院、专业、班级设置组织架构、支持组织架构的新增、修改、删除、查询等操作,支持批量导入学生信息,也可以手动添加学生信息.
(4)个性化管理:管理员可自定义设置平台首页图片、首页课程体系管理、系统logo管理、平台名称.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)(5)支持学生、教师、管理员等多种用户角色.
6、课程实战资源(1)提供行业复杂场景《智能优化算法》课程案例:至少包括行业应急管理预测(2)提供行业复杂场景《人工智能》课程案例:至少包括能见度监测(3)提供行业复杂场景《机器学习》课程案例:至少包括行业客户流失预警(4)提供行业复杂场景《智能信息获取技术》课程案例:至少包括股票价格风险预测(5)提供行业复杂场景《智能机器人》课程案例:至少包括基于机器人的运动控制及编程实战(6)提供行业复杂场景《数字图像处理》课程案例:至少包括基于adaboost算法动态人脸图像处理(7)提供行业复杂场景《自然语言处理》课程案例:至少包括基于自然语言处理的Word2vec词向量应用(8)提供行业复杂场景《深度学习》课程案例:至少包括房价走势时间序列预测(9)提供行业复杂场景《强化学习》课程案例:至少包括基于强化学习的"走迷宫"游戏(10)提供行业复杂场景《推荐系统》课程案例:至少包括电商个性推荐实战(11)提供行业复杂场景《大数据与数据挖掘》课程案例:包括复杂工程项目实战3人工智能平台人工智能平台要求具有强大的平台集成能力,支持数据预览、数据预处理、特征工程、建模、模型评估以及模型部署等整个数据分析流程,提供超过200种机器学习和深度学习的分布式算法,能够支持软件组件一键式部署、扩容、缩容.
平台具体要求如下:1、任务管理(1)任务创建任务创建:支持项目、实验或任务的创建和删除,同时支持不同的任务使用不同的资源池.
(2)任务导入导出任务导入:支持项目、实验或任务的单独导入或批量导入.
任务导出:支持项目、实验或任务的单独导出或批量导出.
(3)任务管理任务协作:支持项目、实验或任务按群组协作,允许多人在线协同编辑.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)任务模板:内置多样化的实验或任务、算子操作场景模板,包括基础平台所有算子及算法的样例及行业模板.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)角色管理:支持添加、解散团队;支持项目发起人、项目参与人角色管理.
2、基础建模过程(1)数据导入导出数据采集:支持多种数据源包括RDBs(MySQL、DB2、Oracle、SQLServer)、Hive、Hbase、ElasticSearch、HDFS(Json、Parquet、ORC、CSV和Text等)、本地文件(csv、Json、Image等)、JDBC等.
支持数据导入时转换数据类型(如变更任意列数据类型由double到string)数据写入:支持将结果数据写入RDBs(MySQL、DB2、Oracle、SQLServer)、Hive、HDFS、JDBC等数据样例:拥有大量不同类型数据集样例以供测试.
(投标文件中需提套1软件和信息技术服务业供真实系统功能截图)(2)数据探索数据质量分析:提供对数据质量进行分析工具,检查数据是否存在脏数据,提供数据缺失值、异常值等检测方法.
数据统计分析:对数据分布情况快速分析:可查看数据的分布情况和最大/最小值/四分位数/平均值/方差/峰态/偏态等指标;支持图形化自定义统计分析数据.
数据特征分析:提供对数据特征的统计工具,能够在数据集合进行分布分析,对比分析,统计量分析和相关分析,为数据建模人员提供基本的特征描述.
包括一元变量特征统计(均值、方差、类型数等)、二元变量特征统计(皮尔森卡方、自由度等).
复杂数据特征分析:支持交互式分析和探索的编程环境.
包括R、Python和Scala编程环境,用于复杂的数据特征分析.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)(3)数据预处理数据清洗:对原始数据的无效异常数据的过滤,缺失数据的补齐,比如平均值、最大值、最小值、中位数等.
并将预定义清洗模式统一应用在大数据平台的全量数据上.
支持交互式实时反馈类Excel清洗方式和复杂SQL编辑清洗方式数据变换:提供数据属性转换、新属性生成在内的处理能力.
为机器学习任务和算法的需要提供有效的样本输入.
数据规约:提供基本数据属性的归一化工具(包括min-max归一化、标准归一化、max-abs归一化等),为机器学习任务和算法的需要提供高质量的样本输入.
自动化预处理:支持数据预处理自动化,包括自动填充数据、自动清理数据、自动数据转换以及自动数据归一等.
预处理行业模板:内置预处理操作算子样例及常用模板.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)(4)特征工程特征工程流程:支持常见特征工程流程,包括特征变换、特征重要性评估、特征选择、特征生成等,包括且不限于归一化、标准化、离散化、one-hot编码等.
特征工程自动化:支持特征工程自动化,包括自动特征变换、自动特征生成以及自动特征选择等.
特征提取模板:支持特征提取算子,支持模板配置,一次配置,多次使用.
行业特征模板:内置特征提取操作样例及常用行业特征模板(5)支持算法基础能力:支持至少150种以上优化算法包括ParallelSGD以及FTRL,算法参数可配置.
特征权重:特征权重:包括WOE、GINI、INFO、PCA等.
预处理:支持交互式预处理,支持清理、字符串、数值、日期、元信息、分桶、属性以及其他等80余种细分数据预处理算子.
表操作:支持count、交集、join连接、排序、select、差集、并集、aggregate聚合、cube聚合、pivot聚合、rollup聚合等14种表操作算子.
机器学习:持分类、聚类、回归、异常点检测、关联规则、自动化建模共6大类机器学习算法,共40余种细分机器学习算子.
图嵌入:包含line算子.
验证与评估:支持性能(二分类)、性能(分类)、性能(回归)、性能(聚类)、交叉验证、网络搜索、应用模型共7种算子.
自然语言处理:支持新词发现、分词、词频TF、逆文档词频IDF、命名实体识别、Word2Vec、词库构建、LDA、词性标注、关键词抽取、自动摘要、情感分析、句子相似度、文档相似度、PSLA等15种算子.
时间序列:支持自回归模型、ARIMA、ARX、EWMA、GARCH、自回归-广义自回归条件异方差模型、三次指数平滑共7种算子.
推荐系统:支持基于商品的协同过滤、基于用户的协同过滤、交替最小算法、因子分解机、FFM共5种算子.
统计:属性统计,相关性矩阵,单变量方差分析,皮尔逊卡方检验,F检验与T检验、KS正态性检验、AndersonD正态性检验共7种算子集成学习:支持简单投票、简单平均共2种算子.
深度学习:支持人工神经网络,支持基本层、损失函数、RNN层共16种算子,深度学习自定义算子.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)图计算:支持创建同构图、星状网络、节点网络排名、强连接子图、LPA社区聚类、k-core算法等共14种算子.
图像处理:支持图片读取、图像展示、图像训练和图片存储等实用工具:支持子流程、添加宏、提取宏、生成宏、删除宏、循环等共11种算子;为方便构建复杂模型,支持子流程的自定义封装和命名.
强化学习:支持值迭代、策略迭代、DQN、Q-Learning、蒙特卡洛算法、SARSA、DDPG、A3C、A2C、PPO等.
自定义算法:通过python,R,pyspark,sparkR等实现自定义算法;支持用户自定义持久化扩展算子库,其他用户可以随意调用.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)行业算法模板:内置所有算法使用样例.
(6)模型训练训练过程:可以启动和停止训练任务,可以查看运行日志;训练过程中支持调试功能,可进行单步调试,断点调试;支持训练过程中间数据查看、导出.
多租户:多个用户分组管理和共享计算资源.
资源管控:对物理资源进行虚拟化管控,资源可以动态进行申请或者释放.
任务定时调度:支持yarn或者kubernetes两种不同调度方式;用户可以定义任务定时启动,进行工作流部署.
复杂任务依赖:多任务之间可以图形化构建依赖,构成比较复杂的模型训练任务以及数据分析任务.
自动调参与自动建模:支持自动调参:GridSearch搜索网格,包括在给定命中率和覆盖率的要求下搜索参数输出结果,及在给定参数网络下搜索最优结果;支持自动建模,自动选择算法以及超参数.
(7)模型评估交叉验证:支持按比例随机分配训练与测试集,支持交叉检验.
性能验证:支持基于树的算子的计算结果输出特征重要性,包括分类、回归.
分类评估:对于二分类,输出包括TP/TN/FP/FN的数目表格;对于多分类,输出混淆矩阵.
评估指标:支持多种评估指标:混淆矩阵,ROC曲线,k-s值,Lift,PR曲线;加权召回率,加权查准率,加权F-measure,准确率;平均绝对误差,平均方差,r2,均方根误差;轮廓系数.
评估样例:内置所有评估算子样例模板.
(8)模型管理模型的版本管理:支持历史、新建及外部导入模型的保存和版本管理,支持模型详细查看,模型结果查看.
模型导入导出:支持4种以上模型的object以及PMML格式支持导出json模型,包括聚类、分类、回归三类.
模型分享:支持模型的分享,提供模型共享界面,支持模型私人分享和公开分享,允许添加被分享人.
深度学习模型管理:支持深度学习模型导入导出和可视化查看,支持实验应用.
(9)模型部署API部署:支持任务/实验、代码、自定义镜像三种部署方式,支持API测试和API服务上下线管理和导出服务.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)工作流部署:模型支持工作流部署,支持任务/实验、代码两种部署方式;支持工作流调度,实时监控和历史查看.
API资源管理:支持编辑API部署资源.
API服务扩展:支持横向扩展实例,提高服务的负载均衡.
分布式脚本算子:直接在原本单机python脚本基础上修改快速实现分布式.
集群间导出:支持配置测试/生产集群,在生产集群上线前可进行测试.
(10)深度学习多框架支持:支持Tensorflow2.
0以上,caffe2以上,MXNet,Pytorch1.
5以上,Open-CV等深度学习框架.
资源管理:CPU和GPU均支持,提高运算能力.
多形式支持:支持代码编辑建模和拖拽式深度学习建模.
代码数据读取和写入:代码支持读取和写入本地文件/hadoop分布式文件/传统数据库数据和文件.
代码调试和语法检查:代码支持debug模式的集成编码环境,能逐行调试代码;代码支持语法检查,常用函数提示.
包管理:支持web端快速进行在线包和离线包的上传、下载、安装、卸载和版本管理等.
样例:内置深度学习样例模板.
(11)管理中心集群资源统计:支持管理员查看集群资源的使用情况.
用户管理:支持管理员查看普通用户的项目统计、文件管理内容.
资源管理:支持管理员进行spark资源管理、notebook资源管理.
模型市场:支持模型上架管理;支持模型上线管理,打通与个人API部署的全流程.
权限管理:支持文件管理HDFS/NFS(公共)中的文件权限管理.
安装包管理:支持用户上传Python包和R包进行管理.
(12)可视化能力数据导入:图形化配置数据库驱动、数据库连接、多数据源集成显示等.
数据导出:支持导出数据配置文件、数据表至本地.
数据预览:据表信息预览,数据统计信息图形化展示,缺失值、平均值,四分位数,方差等统计指标,显示数据类型等元信息且可以进行更改.
数据预处理:图形化方式的数据处理,包括支持UDF/UDTF方式的自定义算子,SQL编写窗口等.
建模算法:对算法均支持相关的参数和预处理(如标准化)的选择,并提出相应说明;对有随机性的模型支持种子设定.
全部通过图形化操作.
推荐式建模:数据挖掘过程中自动推荐下一步建模操作.
数据展示:针对数据的饼状图、柱状图、热力图、雷达图等20种以上展示方式.
模型结果展示:通过图形的方式对模型结果展示,包括:表格、树状图、点线图等;模型评估结果:混淆矩阵,ROC,KS,Lift,P-S曲线等展示.
(13)安全性用户认证:支持多种认证接口,如LDAP,KERBEROS,CAS,OAUTH,OIDC,AccessToken等;支持单点登录SSO,单点登出SLO;支持接入第三方认证,如ActiveDirectory,JDBC,OAuth等;支持跨域信任,方便多集群数据流动.
授权与资源管理:基于角色的权限管理(RBAC).
基于属性的权限管理(ABAC).
管理员权限细化,三权分立.
支持容器化资源管理,根据需求灵活地按需创建、按需销毁和弹性收缩,以实现较低的资源损耗率;同时,创建实例时仅需指定计算资源,无需指定具体物理机.
具体包括以下要求:(1)使用容器技术,作为平台组件的承载,实现应用环境和底层环境的解耦合.
(2)使用优化的容器管理编排技术,对集群资源进行统一管理和调度(支持优先级资源调度和细粒度资源分配),实现集群内所有组件的计算、IO和网络资源的高效管理.
审计:用户操作日志审计,包括IP、操作类别、操作用户、操作结果、操作时间等.
(14)易维护性集群部署与运维:基于docker和kubernetes,全平台服务容器化部署,实现完整的资源隔离;能够通过界面实现必须的系统服务的配置;支持在一个Manager添加和管理多套集群,每个集群具有不同的物理节点和服务;提供License服务健康监控、起停等操作,可通过二维码进行License的操作;支持集群或者单个服务的滚动升级,提供不停机滚动升级能力.
服务管理、监控与告警:服务全生命周期管理,支持对内部角色提供添加、删除、服役、退役以及迁移等操作,支持不同级别的监控状况检查;支持节点和机柜的添加和删除,提供迁移节点上的服务的能力;基于RBAC模型管理用户;提供统一的身份认证和单点登录服务,并提供一键为所有服务开启安全的便捷操作;提供节点物理资源和服务的各项指标信息,可以设定不同告警级别的阈值,支持以邮件或者短信形式发送告警信息.
4人工智能场景模拟实战1场景1:某加油站车辆识别-精准营销(供8-10名学生实验)(1)建设具有数据存储、数据分析、数据挖掘、数据检索和实时处理功能的一体化大数据分析平台.
对POS交易明细等海量数据的有效存储管理、集成和应用,对如图片、视频、日志等非结构化数据存储和管理.
通过机器学习的视频识别结构化算法,实现精准交易信息匹配,消除黑箱客户,聚集忠诚客户.
同时开创性地探索了车牌识别与交易信息的匹配算法.
基于多种客户分析模型及推荐算法.
构建以卡和车牌为主题的客户、加油站、非油商品的标签体系和多元分析模型.
基于多种客户分析模型及推荐算法,通过对客户历史交易数据分析,实现个性化营销推荐.
(2)场景模拟支持动手实战学习,在平台页面上,左边为实验手册,包含实验环境、实验目的、实验准备、实验内容、实验报告编写、实验视频,右边为实验环境,支持Jupyternotebook实验环境或可视化画布实验环境.
支持结果的可视化展示.
场景模拟资源需包括数据集、源码、实验手册、案例视频、案例PPT等材料.
(3)包含4K高清80寸液晶电视1台,用于可视化展示,其参数如下:1、遥控类型:蓝牙遥控;CPU:四核;运行内存:2GB;操作系统:安卓;智能电视:是;存储内存:16GB;光纤音频输出:支持;USB2.
0接口:2;HDMI1.
4接口:2;HDMI2.
0接口:1;单屏重量(kg):不大于52.
5kg;单屏尺寸(宽*高*厚)mm:大于1816*1054*114;网络连接:无线/网线电源功率(w):不大于310;工作电压(v):220v;亮度:400nits以下;屏幕类别:软屏,HDR显示支持;支持格式(高清):2160p;屏幕尺寸:不小于80英寸;屏幕比例:16:9;背光方式:直下式;屏幕分辨率:超高清4K;背光源:LED;刷屏率:60HZ;音频参数:输出功率10+10+15W.
套1软件和信息技术服务业5人工智能场景模拟实战2场景2:钢铁缺陷检测(供8-10名学生实验)(1)钢铁是现代最重要的建筑材料之一.
但是在冶炼或热加工过程中,由于某些因素(例如非金属夹杂物、气体以及工艺选择或操作不当等)造成的影响,致使钢的内部或表面产生缺陷,从而严重地影响材料或产品的质量.
在大量的零件断裂事故中由于材料缺陷引起的失效占有相当大的比重,手动缺陷检查是一项繁琐的工作.
在场景模拟中,基于深度学习的自动检测技术解决钢铁表面缺陷检测问题,通过定位和分类钢板上的表面缺陷来帮助工程师改进算法.
数据集train.
csv记录了提供缺陷分段的训练注释,共有六个字段,图像名、描绘缺陷所需要的图像掩码(四个),以及对应的缺陷数量.
(2)场景模拟通过图像掩码分析、使用掩码处理图像、加载预训练模型、模型构建、案例效果一站式展示.
支持动手实战学习,在平台页面上,左边为实验手册,包含实验环境、实验目的、实验准备、实验内容、实验报告编写、实验视频,右边为实验环境,支持Jupyternotebook实验环境或可视化画布实验环境.
支持结果的可视化展示.
场景模拟资源需包括数据集、源码、实验手册、案例视频、案例PPT等材料.
(投标文件中需提供真实系统功能截图)套1软件和信息技术服务业6人工智能场景模拟实战3场景3:智能垃圾识别分拣(供8-10名学生实验)集成了人工智能应用领域最前沿的机器学习、机器视觉等技术,可用于教学及实用场景.
此系统基于TensorFlow,可以在PC、NVIDIAJetsonNano开发板上运行的机器视觉部分和基于高性能舵机分拣机的机械装置组成,套1软件和信息技术服可进行基于深度学习及机器视觉的理论和实践学习,配件:3D打印垃圾箱,显示器、键鼠、传送带铝合金版、核心板、分拣器;垃圾分拣道具组(含废旧电路板、口罩组、玩具、电池模型、药品等),配工程塑料带轮工具箱.
(1)传送带:1)传输带表面尺寸:不大于1000mm长,200mm宽50mm高(无支架状态)160mm(含支架状态),传输带面宽150mm2)重量:6Kg(含包装)3)最大传输速度:不小于150mm/s4)载重:单个物体不小于2Kg,总共不小于10Kg5)材质:全金属(接插件、支架、关节件均为全铝合金结构)6)电机:空心杯直流减速编码电机7)电源:8.
5V3A8)通信方式:USB/WiFi/蓝牙9)专用摄像头:最大分辨率800*600,USB接口并且带有专用支架10)配套机器视觉开源软件与电机协同编码软件(2)分拣摄像头:1)外壳材质:铝合金2)尺寸:不大于38*35*32mm3)感光元件类型:CMOS4)像素:200万5)分辨率:1920*108030fps6)镜头类型:CS,1/2.
5"7)视场角:73°8)输出接口:MicroUSB免驱9)支架材质:铝合金10)支架尺寸:不大于50*17CM(3)核心算力:1)CPU:48TensorCores/384-corE2)GPU:6-coreARMV8.
264BitCPU6MBL2+4MBL33)内存:8GB128bitLPDDR4X51.
2GB/s4)内置存储:16GBEmmc5.
15)功耗:不大于10W6)PCIe:1x1GEN3+1x4Gen47)只是最多6个CSI摄像头8)视觉加速器:7路VLIW视觉处理器9)显示接口:2multi-modeDP1.
4/eDP1.
4/HDMI2.
010)深度学习加速引擎:NVDLAx211)结构尺寸:不大于70x45mm(4)标的物分类(分拣标的物需超过20多种(如:红色中性笔、口罩、纸杯、棉棒、胶带、纸巾、餐具、橡皮擦、可乐、青椒、药片、灯泡、电池、木块、矿泉水瓶等),带资源库)(5)提供部分图像采集部分代码、网络训练部分代码、分类执行部分代码务业7人工智能场景4:XY轴多功能绘图机器人(供8-10名学生实验)套1软件场景模拟实战4桌面多功能绘图仪,可通过USB外接PC机及摄像头,结合深度学习组建人工智能场景;亦可更换多功能笔头及激光雕刻头,创作不同风格、颜色的画作和纪念品.
学习范围:算法转换、微控原理、深度学习、视觉捕捉绘画、激光雕刻、CNC外壳设计、切割运动原理.
智能机器人XY轴绘制场景画制作应用:通过摄像头捕捉当前场景,经由专门算法过滤,通过XY轴绘图仪创作不同风格的写实画作.
智能机器人XY轴激光雕刻制作应用(换笔头):可将任何图案植入XY绘图仪,通过激光雕刻头在不同材质上雕刻响应图案.
通过XY轴机器人上搭载的激光雕刻头,在皮质或者木质部件上刻画预设图案并进行切割,最终制作完成精美钥匙扣,纪念意义非凡通过XY轴机器人上搭载的激光雕刻头,在皮质或者木质部件上刻画预设图案并进行切割,最终完成作品.
1)设备尺寸:不大于540*390*93.
5mm.
2)重量:不大于3.
5KG3)材质:阳极氧化加喷砂工艺外观4)运动范围:297X200mm5)精度:0.
01mm6)Z轴范围:10mm7)核心控制器:8位单片机2.
0USB接口X18)驱动器:42步进电机扭力:35kg.
cm@8.
4V速度:0.
11sec/60°重量:70g工作信号:1520us/333HZ900us-2100us马达类型:无刷马达滚珠轴承:2BB9)彩色状态显示屏10)配套电源:5V5A电源11)操作软件:processing/JAVA12)专用摄像头:最大分辨率800*600,USB接口并且带有专用支架13)开发平台支持操作系统:Windows、MacOSX、Linux(包括ARM等嵌入式开发平台)14)激光雕刻头1个,USB摄像头1个,画板等道具,金属环及木材耗材100套15)操作软件:processing/JAVA及C语言16)开发平台支持操作系统:Windows、MacOSX、Linux(包括ARM等嵌入式开发平台)支持多软件操作平台和信息技术服务业8HALCON(版本20.
11)开发版本视觉软件HALCON20.
11Steady运行版,包括:Foundation模块、Calibration模块、1DMetrology模块、2DMetrology模块、3DMetrology模块、BarCode模块DataCode模块、OCR/OCV模块、Matching模块、全功能,含深度学习套1软件和信息技术服务业9触摸一体机(1)提供触摸一体机3C认证.
(2)外观与设计套1工业1.
整机外壳采用超窄边框金属材质,拉丝工艺设计,抗撞抗划抗腐蚀;2.
表面无尖锐边缘或凸起;3.
采用4mm厚度钢化防眩玻璃覆盖屏体;4.
视角:全视角,水平178°,垂直178°;5.
整机具备抗强光干扰性能,在100KLUX照度的光照下保证正常触控、书写;6.
前面板具备超宽笔收纳空间设计;7.
触摸框采用前维护结构,实现正面免工具拆装维护;8.
整机具有15W隐藏式音响,不少于2支,支持立体声;9.
整机采用下置高清摄像头设计;10.
整机内置全向形,4颗麦克风组成的阵列.
拾音范围8米;11.
整机前置面板物理按键不少于3个,包含电源键,音量+,音量-,电源键具备开机,关机,一键息屏(包含OPS),三键合一功能;12.
整机前置面板接口不少于3个,提供至少1路HDMI高清输入接口(标准HDMI接口,不接受转接方式);13.
整机采用Windows和Android双系统设计;14.
信号预览及切换:极致信道切换速度,信号源切换时间≤1s,支持通过触控方式快速切换信号源至全屏显示;15.
整机内嵌针脚数为80Pin(双面),支持4K60HZ.
符合Intel标准规范的插拔式电脑,支持Windows平台.
(3)硬件参数1.
屏体规格:a.
采用LED背光,液晶A规屏;b.
物理分辨率不小于3840*2160;c.
显示比例16:9;d.
中心亮度(含表面玻璃)≥400cd/m2;e.
屏体对比度:4000:1;f.
色彩总数:10-bit,1.
07个十亿色;g.
响应时间:≤8ms(typ.
);g.
色域:85%NTSC宽色域;h.
屏体具备抗物理蓝光护眼功能.
2.
表面钢化玻璃:交互平板表面钢化玻璃硬度不低于8H,通过1.
05kg钢球2.
0米落下测试,保障使用安全;可见光透射比不低于92%.
3.
触控性能:a.
双系统下支持10点同时触控,支持10笔书写,触摸分辨率:≥32768*32768;b.
具备书写保障措施:书写区域被手、书本遮挡以及某一条红外框失灵时,可正常书写、操作,不影响使用进程顺利进行;c.
红外框感应高度小于等于2mm;d.
触摸精度:90%以上的触摸区域为±3mm;4.
安卓主板规格:a.
ARM:CPU4核(A73*2+A53*2)b.
GPU:MaliG51c.
内存:3GRAM/16GROM5.
硬件接口:a.
交互平板前置面板提供至少1路HDMI高清输入接口(标准HDMI接口,不接受转接方式),满足高清信号源输入需求;b.
提供前置输入接口:HDMI2.
0/In*1,USBTouch*1,USB2.
0*2,OPS、安卓复用.
6.
麦克风:整机内置4路矩阵式麦克风阵列.
拾音范围8米,具备全双工,回声消除,噪声抑制,波束成形功能灵敏度-26dB(94dBSPL@1kHz),采样频率48kHz;采样位数24bit.
7.
摄像头:内置2K摄像头位置位于正面下边居中,镜头视角不小于90°.
(4)软件参数:1.
内建Android系統,直观式操作主页,用户可在主页一键操作OPS切换,信号源,书写板,视频广播等主要功能.
主题商城提供下载设置主页壁纸功能.
2.
安卓界面下采用4K分辨率图标(4KUI)设计;3.
支持手势息屏,任意界面下以手指三指长按屏幕,即可关闭屏幕背光;4.
主页下方可任意添加设置常用工具栏,最多可添加至10个常用工具,支持任意界面下以两指上滑手势滑动调用常用工具栏,常用工具栏可设置隐藏至侧边栏内;5.
OPS内Windows程序快捷方式亦可同步至安卓系统,并可依据用户习惯设置快捷键位置;6.
状态栏直观显示有线局网与Wi-Fi连接状态,轻触可直接设置有线局网与Wi-Fi;7.
双侧工具栏:在屏幕两侧有可收缩/展开/移动的侧工具栏,功能包含主页,返回、批注、呼出侧边栏等最常用的系统功能键;8.
双侧工具栏自带批注功能,会议中可随时于任意界面中对任意程序如桌面、PPT、Word、CAD等静态文档、高清动态视频等进行批注,无须开启其他软件,批注结束可保存批注内容;9.
侧边栏功能包括工具列表,通知列表与进程管理键工具列表显示快速启动工具,并包含设备音量与亮度调节及网络状态开关通知栏用于显示应用通知,及时推送软件更新信息进程管理键可用于随时切换/管理所有进程任务;10投屏演示:一键进入所有信号预览,快速切换多个信号源的使用需求,支持通过触控方式快速切换信号源至全屏显示;11.
内建正版无广告OfficeSuit软件,可直接开启/编辑常用Office文档,如Word,Excel,PPT,PDF格式文档;12.
白板软件:a.
提供硬笔、粉笔,荧光笔、橡皮等书写工具,满足用户进行电子会议纪要,拓扑图、设计文稿等自然书写的使用需求;b.
支持一键切换屏幕批注模式,批注后可保存批注内容;c.
手势擦除功能支持手掌,手背,手指范围,一键清屏等擦除方式;d.
用户可自定义版面颜色与背景样式,支持20页书写,提供缩略图用以预览/切换页面内容;e.
提供绘制流程图所需要的常用图形和表格,图形和表格内可输入文本,多个流程图对象支持组合与吸附功能;f.
支持插入图片,视频,PDF文檔等素材进入白板页面内查看编辑;素材可进行缩放/移动等二次编辑;插入视频及PDF文檔时,可截图插入白板页面g.
内置搜索引擎,搜索结果可截图插入白板页面;h.
支持协同白板模式,可与远端交互大屏进行白板互动,或通过手机APP连接设备进行大小屏互动,手机投屏,资料上传操作;i.
支持将会议讨论内容保存为白板源文件或PDF格式保存于本地,白板源文件可进行二次编辑.
13.
欢迎词软件:提供多种欢迎词模板,用户可任意编辑欢迎词背景图片、文本内容及位置,支持插入图片,音频,视频等多媒体素材,编辑完成后可保存为自定义模板;14.
会议记录支持扫码带走,除白板可直接分享外,同时可多选安卓系统下任意图片进行扫码分享或保存为PDF文件;15.
内置远程广播功能,包含远程视频广播及共享屏幕功能.
除可发送远程端交互平板外,也支持手机端APP接收广播;16.
会议预约程序支持密码保护,可于平板上直接预约,或通过手机扫码预约.
预约时间前十分钟于交互平板上方显示会议预约提示;17.
投票软件可设置议题投票,最多可设置10个选项,支持单选及多选,设置完成后以手机扫码进行投票,投票结果可生成饼状图或条形图,并支持将投票结果以图片格式插入到白板;18.
支持多种设备无线投屏,安卓、iOS等设备透过无线WIFI进行传输.
用户可快速将移动设备上的文档、图片、音乐、视频、桌面等内容投屏到交互平板上.
支持最大4路画面同时分屏显示,支持不小于16个无线传屏器同时连接并支持触控回传;19.
支持录音,录屏,截屏等应用,常用工具可于侧边栏一键快捷呼出;20.
本机安卓固件及应用支持在线升级;21.
具备定时自动开关机功能,时间可自行设定;22.
可兼容市面上绝大部分视频会议软件,快速高效做远程视频沟通功能;23.
支持手机移动端APP,透过APP可实现预约,签到,投票,文件快传及协同白板等大小屏互动应用.
(5)无线传屏:1.
Windows系统下无需安装任何驱动即可实现无线传屏应用;电脑无需连接网络,无需安装程序,插入USB即可传屏;2.
无需路由器,无需设置网络,即插即用;3.
单USB接口设计,无需额外供电线及其他端口;可兼容市面上具备通用型USB接口的各类电脑;4.
设备全面兼容Windows7/8/10及苹果Mac系统;5.
设备在使用过程中不占用电脑Wi-Fi,电脑仍可以上网;6.
5G/2.
4GWi-Fi传输信道,手机透过热点投屏可同时连接上网;7.
支持外部电脑音视频高清信号实时传输到交互平板上,并可支持触摸回传;8.
支持最大4路画面同时分屏显示;9.
一键抢占式传屏,多个发送端轻松切换;10.
支持同时不小于16个传屏发射端对应一台交互平板,可通过按键切换传输不同外部电脑的画面及声音;11.
内建路由系统,可达到4分割1080p/30Hz高清画面投影无延迟,4路同时投屏,每个画面播放文档字体显示清晰;12.
无线传屏最远传输距离达到50米;13.
无线传屏平均延时≤120ms;14.
iPhone,iPad,Mac可通过AirPlay进行镜像传屏;15.
安卓设备可无线投屏至交互平板.
10千兆交换机24*10/100/1000Base-T电口;4*10GBASE-XSFP+万兆光口;售后服务要求:原厂商3年质保.
台2工业11机柜1、服务器机柜;600*1000*2050mm.
等,内部可用空间42U;2、符合GB/T3047.
2-92标准,兼容ETSI标准;3、外观高雅气派、内部做工精细,工艺精,尺寸精密、折弯线条平直,门板平整,角弯处整洁,无毛刺、焊渣,不划伤设备表面,保护安装操作维护人员双手.
零件无非正常变形,门开启灵活,无擦碰,无异响;4、ST一级优质冷轧钢板制作;内立柱厚度不低于2.
0mm,框架、托板厚度不低于1.
5mm,前后网孔门厚度不低于1.
2mm侧门厚度不低于1.
2mm;5、静载承可达≥1000KG;IP20;全新DS型材拼装式框架,整体结构焊接坚固可靠;6、前门网孔单开门、后门为网孔对开门方便通风散热,通风面积不少于柜门面积的27%、提高内置设备运行可靠性.
侧门脱卸式,开关灵活,开启可达180度;左右侧门三段式分隔,可快速拆、装,方便工作;7、可关闭的上部多处走线通道,底部大走线孔;可选配安装机柜底座,达到固定机柜、底部过线.
底部送冷风、防鼠的要求;立柱任意一个单元内相邻两安装孔中心距:12.
7±0.
2mm立柱任务相邻两个单元中心距:44.
45±0.
2mm;内部采用PE塑料膜,外部采用四角瓦楞纸包装及PE塑料膜;8、标准配置:固定托板2块,底部4只万向轮及调整脚,设备安装螺丝40套;配置2路12孔10A的PDU.
9、售后服务要求:原厂商3年质保.
套1工业12定制场景桌椅供64名学生(8组)、1名教师使用,包括:65把椅子,8张满足现场需要的实验电脑桌,1张讲桌.
实验电脑桌钢架结构,不小于2.
4m*1.
2m,有机箱放置格和键盘托.
套8工业其他要求:(本项目投标人投标报价需包含如下服务内容)1.
系统集成商负责完成综合布线、辅材、施工、安装调试等(包括设计和展板),保证新购设备能够满足整个实验平台资源动态管理以及有效利用计算资源的需求(与用户联系需求);2.
系统集成商负责协调软件厂家按照用户的需求完成整个人工智能实验平台的安装、部署、调试,使整个实验平台能够完全满足用户需求,保证用和户正常使用;3.
系统集成商提供三年服务,三年内协调软件厂家定期提供整个实验平台升级服务,为了使用户能够更充分的将人工智能实验平台用起来,还要协助用户提出整个实验平台优化方案.