中标
教信学院课程教学软件系统采购竞价结果(JJ21051809522932)
教学软件系统教学管理系统应用软件教务管理班级管理实现班级的增删改查对课程基本信息进行增删改查线上作业题库管理专业管理实现专业的增删改查专业课程管理实现专业课程的增删改查对线上作业题库进行增删改查线下作业考试管理试卷管理实现考试试卷的增删改查单选题多选题填空题简答题编程题知识体系统计分析教学课程资源人工智能的数学基础知识机器学习基础知识深度学习基础知识经典网络知识卷积神经网络知识循环神经网络知识目标监测知识图像分割知识强化学习知识迁移学习知识python基础语法Python与AIpython环境搭建第一个python程序变量标准数据类型十进制与二进制间的转换Python中的运算符python中的语句和表达式python表达式和语句Python条件语句Python循环语句Python循环控制语句python中的函数和模块python函数python模块python面向对象编程python文件操作Python多线程Python日期python实战部分Python正则表达式Python中的HTTPPython爬虫PythonFlask框架图片框架matplotlib计算框架Numpy高等数学数列极限导数极值和最值泰勒级数梯度线性代数行列式矩阵的初等变换和秩最小二乘法向量的线性相关性线性方程组的解矩阵特征值概率统计事件贝叶斯定理概率分布期望和方差参数估计信息论基础MLP模型神经网络简介感知机模型多层神经网络BP算法推导深度学习问题Tensorflow框架Tensorboard激活函数损失函数性能评估CNN卷积神经网络CNN模型介绍RNN循环神经网络双向LSTMAttention机制实现MNIST数据集分类残差网络稀疏自编码Seq2Seq4位验证码数据集生成式对抗神经网络
金额
15.6万元
项目地址
广东省
发布时间
2021/06/03
公告摘要
项目编号-
预算金额15.7万元
招标公司华南师范大学
招标联系人刘老师
中标联系人-
公告正文
教信学院课程教学软件系统采购竞价结果(JJ21051809522932)
教信学院课程教学软件系统采购
竞价结果(JJ21051809522932)
成交单位:深圳市方直科技股份有限公司
成交价: 156000.00元
说明:各有关当事人对竞价结果有质疑的,可以在竞价结果公告发布之日起3天内提起质疑,逾期将视为无质疑,不予受理。
采购单位:华南师范大学
联系人:刘老师
E-mail:无
联系电话:13719373178
传真:无
联系手机:无
邮编:无
平台联系电话(异议):020-37619972、020-37636555
项目名称:
教信学院课程教学软件系统采购
竞价编号:JJ21051809522932
采购类型:货物类
开始时间:2021-05-31 09:06:12
项目预算(元):157,000.00
结束时间:2021-06-03 09:15:58
项目名称:教信学院课程教学软件系统采购
序号 产品名称 产品类别 标配 单位 数量 应标品牌 应标型号 产地 偏离说明 详情
1 教学管理系统 应用软件 1.00 国产定制 教学管理系统 无偏离
规格配置:1. 平台构架 :基于B/S架构开发,分别有学生端、教师端、教务端,不同角色登录以后,实现不同的功能。系统集中部署在统一服务器上,用户通过客户端访问使用系统;使用系统的过程中各角色之间逻辑上相互独立。各用户端与服务器端采用加密数据方式交互,保证数据安全。 2. 教务管理 2.1 班级管理:实现班级的增删改查,提供班级所属专业、班主任、开班时间、毕业时间的信息管理;可查看班级的学生信息列表;可查看班级状态,班级状态分为:未开班、已开班、已结束;可对班级进行排课,对课程基本信息进行增删改查,可上传课程视频容和课程PDF,设置直播地址,并可布置线上作业和线下作业,线上作业会根据题库自动生成,教师也可以手动添加线上作业。2.2 专业管理:实现专业的增删改查。 3. 课程管理 3.1 专业课程管理:实现专业课程的增删改查以及课程相关资料(课程视频、课程PDF、线下作业)管理,专业课程的上传的资料可复用于班级课程。3.2 线上作业题库管理:对线上作业题库进行增删改查,题目类型包括单选题和多选题。3.3 课程体系管理:教务人员可对课程体系进行编写;学生可查看到清晰的课程体系结构。3.4 学生查看课程资料。课程结束后,教师可上传本节课的课程资料,并布置课堂作业。学生可查看课程资料,并按照老师的要求完成作业。3.5 作业功能:线上作业学生提交后会自动完成打分,并能查看正确答案。线下作业需要老师打分和评价,待全班打分结束,学生便可查看得分情况、教师评价和正确答案。 4. 考试管理 4.1 试卷管理:实现考试试卷的增删改查,并可根据需求自定义试题,试题类型可选择:单选题、多选题、填空题、简答题和编程题。试卷可复用。4.2 考试管理:教务人员根据需求创建考试,选择考试的班级、考试时间、考试时长和考试试卷等信息。4.3 学生进行考试:考试开始后,学生可进入考试系统进行答题,交卷后不能修改答案,如果考试时间结束学生还未交卷,系统会自动交卷。考试结束还未进入考试系统参加考试的学生被标注为缺考。4.4 教师批改试卷:只要有学员交卷,教师便可进行试卷批改,打分和评价。待批改完所有试卷。系统会自动生成考试统计分析数据和考试排名。学生可查看得分、教师评价和正确答案。 5. 知识体系:教务人员可上传知识体系的PDF文件;学生可查看上传的资料。 6. 问答功能:学生可向教师发起提问;教师收到提问后可对提问做出回复,并可主动关闭提问;教务人员可查看所有问答信息。 7. 统计分析 7.1 学生统计:对学员相关信息进行统计。7.2 教师统计:对教师的相关信息进行统计。 8. 教师管理:教务人员可对教师用户进行增删改查。 9. 学生管理:教务人员可对学生用户进行增删改查。 10. 个人设置:用户可对部分用户信息进行修改,如头像、昵称、性别、邮箱等;用户可修改登陆密码。
售后服务:售后服务:整套软件均须由供方按清单内的保修时间提供保修服务,保修期三年,自供需双方代表在验收单上签字之日起计算。保修期后应提供系统维护、扩充、升级等方面的技术支持服务。免费为教师提供培训及咨询服务。免费提供所购软件中文版的操作说明书及相关技术资料。
2 教学课程资源 应用软件 1.00 国产定制 教学课程资源 无偏离
规格配置:提供人工智能的数学基础知识、机器学习基础知识、深度学习基础知识、经典网络知识、卷积神经网络知识、循环神经网络知识、目标监测知识、图像分割知识、强化学习知识、迁移学习知识等知识体系。★提供包括以下知识体系的完整教学课件文档,具体内容如下所列: python基础语法:1、Python与AI;2、Python2.x与3.x版本区别;3、python环境搭建;4、第一个python程序;5、Print()的使用方法;6、变量;7、标准数据类型;8、十进制与二进制间的转换;9、进制间的转换;10、Python中的运算符;python中的语句和表达式;1、python 表达式和语句;2、python 赋值、表达式;3、Python 条件语句;4、Python 循环语句;5、Python循环控制语句;6、python中的函数和模块。python中的函数和模块:1、python 函数;2、python模块。python面向对象:1、python 面向对象编程;2、python错误和异常。python文件操作 :1、python 文件操作;2、JSON、XML 。3、Python多线程:4、Python日期和时间。python实战部分:1、Python 正则表达式;2、Python中的HTTP;3、Python 爬虫;4、Python Flask框架。图片框架:1、PI;2、matplotlib;3、OpenCv。计算框架:1、Numpy;2、Pandas。高等数学:1、函数;2、数列;3、极限;4、导数。5、极值和最值;6、泰勒级数;7、梯度;8、线性代数;9、线性代数基本概念;10、行列式。矩阵:1、最小二乘法;2、向量的线性相关性;3、矩阵的初等变换和秩;4、线性方程组的解;5、矩阵特征值。概率统计:1、事件;2、概率;3、贝叶斯定理;4、概率分布;5、期望和方差;6、参数估计;7、信息论基础。MLP模型:1、机器学习分类(按目的来分);2、机器学习分类(按学习方式);3、神经网络简介;4、感知机模型;5、激活函数;6、机器学习的过程(有监督);7、激活函数的作用和性质;8、线性可分与线性不可分;9、多层神经网络;10、BP算法推导;11、深度学习问题;12、 softmax与one-hot;13、Tensorflow入门;14、Tensorflow入门实战:用MLP模型对数字手写体进行分类,准确率要求达到96%。Tensor flow框架深度学:1、 tensorflow读取数据;2、 tensorflow共享变量;3、 Tensor board;4、 激活函数;5、 损失函数;6、 性能评估。CNN卷积神经网络:1、CNN模型介绍;2、CNN实战:实现MNIST数据集分类。RNN循环神经网络:1、原理;2、LSTM;3、GRU;4、双向LSTM;5、Attention机制;6、LSTM实战:实现MNIST数据集分类;7、残差网络;8、稀疏自编码;9、Seq2Seq;10、实战:制作4位验证码数据集,使用Seq2Seq模型实现验证码识别。GAN生成式对抗神经网络:1、 VAE;2、 GAN;3、 实战:生成手写体数字图片。DRL强化学习:1、 简介;2、 强化学习分类;3、 强化学习模型;4、 实战:使用DRL模型自动玩游戏;pytorch入门;1、 PyTorch介绍;2、 PyTorch安装;3、 PyTorch的使用方法;4、 实战:使用Pytorch实现CNN模型,对MNIST数据集进行分类。
售后服务:售后服务:整套软件均须由供方按清单内的保修时间提供保修服务,保修期三年,自供需双方代表在验收单上签字之日起计算。保修期后应提供系统维护、扩充、升级等方面的技术支持服务。免费为教师提供培训及咨询服务。免费提供所购软件中文版的操作说明书及相关技术资料。
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