采购人:重庆第二师范学院
项目概况:
“人工智能专业实验平台建设”项目的潜在投标人应在“重庆市政府采购网(www.ccgp-chongqing.gov.cn)”获取采购文件,并于 2022年10月9日 10:00(北京时间)前递交投标文件。
项目号:CQS22A01507
项目名称:人工智能专业实验平台建设
采购方式:公开招标
预算金额:2,800,000.00元
最高限价:2,800,000.00元
采购需求:
合同履行期限:中标人应在采购合同签订后30个日历日内交货并完成安装调试。
本项目是否接受联合体:否
1、满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定。
2、落实政府采购政策需满足的资格要求:
无
3、本项目的特定资格要求:
无
获取文件期限:2022年9月13日 至 2022年9月19日。
每天上午09:00:00至12:00:00,下午14:00:00至17:00:00。(北京时间,法定节假日除外 )
文件购买费:300.00元/包
获取文件地点:重庆市政府采购网(www.ccgp-chongqing.gov.cn)
方式或事项:
1、根据《重庆市财政局关于印发〈重庆市政府采购供应商注册及诚信管理暂行办法〉的通知》(渝财采购〔2015〕45号)规定,投标人应按要求进行注册,通过重庆市政府采购网(www.ccgp-chongqing.gov.cn),登记加入“重庆市政府采购供应商库”。
2、凡有意参加的投标人,请到采购代理机构领取或在《重庆市政府采购网》网上下载本项目招标文件以及图纸、补遗等开标前公布的所有项目资料,无论投标人领取或下载与否,均视为已知晓所有招标内容。
3、招标文件提供期限
1.招标文件提供期限:2022年9月13日至2022年9月19日(上午09:00:00至12:00:00,下午14:00:00至17:00:00)。
2.报名方式:招标文件提供期限内,供应商到采购代理机构(重庆市渝北区泰山大道东段68号华宇北城中央汇6楼)递交《招标文件发售登记表》(加盖供应商公章)进行报名(提示:采购代理机构对报名的潜在供应商信用记录进行查询)。
在招标文件提供期限内按时报名的供应商,其响应文件才被接收。
投标文件递交开始时间: 2022年10月9日 09:30
投标文件递交截止时间: 2022年10月9日 10:00
投标文件递交地点:重庆市公共资源交易中心开标厅(地址:重庆市渝北区青枫北路6号渝兴广场B10栋2层)
开标时间: 2022年10月9日 10:00
开标地点:重庆市公共资源交易中心开标厅(地址:重庆市渝北区青枫北路6号渝兴广场B10栋2层)
自本公告发布之日起5个工作日
采购项目需落实的政府采购政策
1、按照《财政部 生态环境部关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕18号)和《财政部 发展改革委关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕19号)的规定,落实国家节能环保政策。
2、按照《财政部 工业和信息化部关于印发 的通知》(财库〔2020〕46号)的规定,落实促进中小企业发展政策。 政府采购促进中小企业发展管理办法>
3、按照《财政部、司法部关于政府采购支持监狱企业发展有关问题的通知》(财库〔2014〕68号)的规定,落实支持监狱企业发展政策。
4、按照《三部门联合发布关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》(财库〔2017〕 141号)的规定,落实支持残疾人福利性单位发展政策。
1、采购人信息
采购人:重庆第二师范学院
采购经办人:李老师
采购人电话:13983673486
采购人地址:重庆市南岸区南山街道崇教路1号
2、采购代理机构信息
代理机构:中科标禾工程项目管理有限公司重庆分公司
代理机构经办人:刘老师
代理机构电话:023-67966486
代理机构地址:重庆市渝北区泰山大道华宇北城中央汇A区2栋6楼
3、项目联系方式
项目联系人:刘老师
项目联系人电话:023-67966486
人工智能专业实验平台建设定稿.doc 人工智能专业实验平台建设定稿.doc 招标文件发售登记表.doc 招标文件发售登记表.doc
项目名称及分包号 | |||
供应商名称 | (供应商公章) | ||
联系人 | 手机 | ||
办公电话 | 传真 | ||
单位地址 | |||
购买时间 | 年 月 日 | ||
文件售价 | 人民币:300元/分包(售后不退) | ||
备注 |
包号及名称 | 最高限价(万元) | 投标保证金(万元) | 中标人数量(名) | 采购标的对应的中小企业划分标准所属行业 |
人工智能专业实验平台建设 | 280 | 5 | 1 | 工业 |
账号1 | 开户行 | 重庆银行七星岗支行 |
账号1 | 账号 | 150101040015061165239 |
账号2 | 开户行 | 上海浦东发展银行股份有限公司重庆分行营业部 |
账号2 | 账号 | 8301098929713 |
序号 | 名称 | 数量 | 单位 | 备注 |
1 | 云桌面实验教学管理系统 | 1 | 套 | |
2 | Jupyter实验教学管理系统 | 1 | 套 | |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 1 | 套 | |
4 | 虚拟化服务管理平台 | 1 | 套 | |
5 | CPU调度节点 | 1 | 台 | |
6 | 人工智能教学节点 | 4 | 台 | |
7 | 虚拟仿真节点 | 4 | 台 | |
8 | 机柜套件(含万兆交换机) | 1 | 套 | |
9 | 存储节点 | 1 | 台 |
序号 | 组成部件名称 | 技术指标 | |
1 | 云桌面实验教学管理系统 | ★1.具有题库管理功能,除了常规题型外,还需包含编程题、拍照上传题、接龙题、通用评测题、Web集成题、Scratch编程题等题型。①题库具备题目查重功能,一键分析重复题目及其使用情况;②支持题库可视化分析,包括知识点分布、难度分布、章节分布和题型分布。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)2.拍照上传题支持从微信、QQ、文件系统拖动照片上传,手机端支持直接拍照上传,支持自动缩减大图尺寸,教师端支持上传图片的旋转、缩放和在线批注。简答题和拍照上传题支持扫码拍照上传,PC端作业或考试时,支持手机扫描二维码,直接调用手机拍照,并同步照片至PC端提交。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)3.简答题支持在线批注。①对学生提交的由文字、代码、图片等元素构成的富文本内容可以进行在线批注,接近纸质试卷的评阅体验;②支持导出带有批阅痕迹的答卷。文件上传题支持在线浏览与批注。①支持word、pdf、Excel、PPT等常见文档格式的在线浏览和批注;②在进行文档浏览和批注时,支持在Web服务器不联网的环境中使用WPS软件在线运行和打开word、pdf、excel、PPT等文档;③文件上传题在线浏览文档时,支持在线自动解压。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)4.Scratch编程题具备丰富功能。①支持学生通过托拉拽的方式实现交互性强的应用程序;②支持自动化评测;③支持调用电脑摄像头和麦克风实现丰富的智能应用。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)★5.编程题具备丰富功能。针对本次采购的课程资源要求提供支持自动化评测的编程题库,题库覆盖相应课程的各个知识点。题库中的每道题目标注了知识点、难度,并提供了样例代码。针对每个题目设置了1组或多组测试点,测试点中设置了相应的测试数据集。编程类课程实验题目均需要支持在线编辑、修改、删除、添加等操作。教师可基于提供的实验题目扩展编程题目,也可以基于编程评测环境添加新的编程题目。每个实验包含划分为多个实验步骤的实验指导手册。每个实验手册包含详细的图文说明,循序渐进的解释实验过程和实验原理。采用知识点作为标签对实验资源进行分类。①支持编译器版本或者编译选项个性化定制;②支持性能排行榜;③编程题的输出结果支持完全匹配、精确匹配、模糊匹配、集合相等匹配、LCS匹配、编辑距离匹配、行匹配率等比对验证规则;④对于C/C++编程语言,支持自动执行内存错误检查,并给出错误所在的代码行。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)6.具备考试子模块,考试过程支持人脸识别巡考,可周期性判断是否是学生本人在参加考试。考试子模块支持视频监考。考试时,学生通过配套的微信小程序扫描考试页面上的二维码即可加入视频监考考场。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)7.考试子模块提供考试客户端。①考试客户端提供了断网、考试账号与考试电脑绑定、IP地址检测、MAC地址检测、U盘检测、蓝牙检测、切屏检测等一系列反作弊功能。②学生在考试时,进入试卷页面的前提条件是首先下载并运行考试客户端。③如果学生在考试期间关闭考试客户端,教师监考端也可以发出相应的警告信息。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)8.基于B/S架构的云桌面实验环境。学生直接通过浏览器即可进行实验并撰写实验报告,不用安装任何客户端。★9.实验全过程的数字化管理。系统记录学生的操作过程,追踪学习过程信息,并以可视化图表方式展示给教师。至少包括每个实验步骤的停留时间,每个实验的总花费时间,以及作业周期内在线实验时间分布。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)10.实验资源管理。支持教师自建在线实验,支持实验资源的导入、导出、后台预览和标签分类。支持批量设置实验的内存、实验封面、存储配额。★11.实验作业。本次采购的每个实验作业资源应划分为多个实验步骤的实验指导手册。每个实验手册包含详细的图文说明,循序渐进的解释实验过程和实验原理。采用知识点作为标签对实验资源进行分类。①教师能够布置实验作业,一个实验作业内可以包括任意多个实验;②系统自动为每个学生分配唯一的实验环境实例;③教师能够从后台进入学生的实验环境,远程同步指导或检查;④支持在线评阅实验报告、撰写评语和打分;⑤完成实验后,学生的实验环境可以由教师决定选择保存、销毁;⑥实验作业成绩能够与作业成绩、考试成绩在平台内加权汇总;⑦支持批量打分。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)★12.实验界面分为左右两栏,左栏为实验指导书,右侧为一个真实的虚拟机桌面。实验界面具有如下功能:①支持实验桌面隐藏;②支持云桌面全屏,全屏模式下,桌面呈现方式与本地无差异;③支持云桌面分辨率和大小随浏览器窗口变化自适应;④支持本地与云桌面间的剪切板功能;⑤支持桌面故障救援,如果出现特殊情况,学生端可以一键重置或者重启桌面环境;⑥支持在线撰写实验报告和桌面截屏,支持在线撰写实验报告和离线撰写两种方式,在线报告编辑器支持Markdown语法。⑦支持云桌面数据的在线上传与下载。⑧.基于云桌面实验环境的深度学习实验支持GPU调度、支持TensorBoard可视化。学生编写的深度学习代码可在GPU上运行,提升模型训练效率。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)13.支持自动评测。①开放在线实验自动评测插件接口,支持接入用户自定义的自动评测服务器,系统自动获取评测成绩;②支持在线制作评测脚本,评测脚本与实验步骤可以动态绑定,且支持设置评测超时时间。14.实验环境可扩展。①支持接入教师自定义的虚机镜像。②支持根据教师自定义的初始化脚本初始化虚机实例。③支持教师在自定义的虚机镜像上扩展实验资源。★15.虚拟机管理和部署。①在线实验平台不依赖任何虚拟化软件,可以挂载包括但不限于VMware、OpenStack及其变种、CloudStack及其变种等虚拟化软件的虚拟机;②能够自动批量部署虚拟桌面服务,实时检测虚拟机实例和桌面的服务状态,在线关闭虚拟机实例;③支持批量导入虚拟机实例;④支持虚拟机实例的多用户桌面,多个学生共享单个虚拟机实例;⑤支持云桌面服务代理,且支持桌面服务代理的在线自动配置和分布式部署,支持数千人同时在线实验。⑥支持查看虚拟机实例的详细分配情况。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)16.云桌面工作台。①支持在线制作Docker桌面镜像,支持在桌面内安装工具并部署实验材料,然后一键保存镜像,支持镜像的版本管理,支持自定义镜像一键加入公共镜像库,支持自定义Docker桌面的启动选项。②支持共享桌面,通过“共享桌面”功能,可以将当前的桌面,投射到实验室每个学生的电脑上,学生可以同步看到甚至参与操作,方便在机房内开展实验教学。共享桌面可指定分享的班级、过期时间、桌面是否只读,一旦设定只读,学生端只能观看,无法参与操作;③支持在线开发和测试自动评测机脚本。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证) | |
2 | Jupyter实验教学管理系统 | 1.将Jupyter系统与实验管理系统相结合,以构建交互式在线实验环境。Jupyter实验环境支持Jupyter Notebook、JupyterLab、Web Terminal等3种不同类型的交互式界面。教师可根据实验性质,选择设置不同的界面类型。Jupyter基于Docker运行,可对每个学生的实验环境进行隔离。隔离的内容包括CPU,内存等计算资源,支持设定每个Jupyter实例运行时可使用的内存。Jupyter实验环境具备的功能包括:2.支持教师添加Jupyter实验。添加实验时可设置:①实验名称、实验介绍、实验编号、实验标签以及实验封面图片;②ipynb格式实验笔记,该笔记为学生做实验时的交互式可执行实验手册;③实验数据,教师可上传实验数据集;④实验环境,可选择使用哪个Jupyter Docker环境运行该笔记;⑤实验界面,可选择Jupyter Notebook、JupyterLab、Web Terminal等3种界面中的一种;⑥内存上限,学生在Jupyter实验环境中运行代码时可使用的内存上限;⑦参考答案,支持教师上传实验笔记中实验任务的参考答案;⑧评测脚本,支持教师为实验编写自动化评测脚本,降低评测工作量;⑨实例重用,支持多个实验共用同一个Jupyter Docker容器。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)3.支持教师为Jupyter实验添加自动评测脚本。①支持教师在线开发和测试实验评测脚本,不限定脚本编写语言;②支持教师关联Jupyter实验和Jupyter实验评测脚本;③支持设置评测超时阈值,评测时长超过该阈值,将会强制结束;4.支持教师在线一键保存Jupyter Docker镜像以定制实验环境。教师可在Jupyter工作台的公共Jupyter镜像列表中选择某个镜像为基础镜像,在线安装库和工具并上传实验支撑材料后,通过点击“保存镜像”,可一键生成自定义的Jupyter实验环境。保存镜像时,可设置镜像的名称、版本号、介绍信息、更新日志等内容。5.支持教师上传Jupyter Docker镜像以定制实验环境。教师可录入新的Jupyter Docker镜像配置信息,包括:①Docker ID;②Docker镜像名称;③是否依赖GPU;④镜像源,可选择DockerHub或本地镜像包;⑤限定使用该镜像的课程范围;⑥挂载数据的主机路径和容器内路径;⑦Docker启动选项;⑧Jupyter启动选项;⑨Docker镜像描述;⑩Docker详细介绍文档。Docker镜像配置信息保存后,教师可上传Jupyter Docker镜像包。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)6.支持教师发布Jupyter实验作业。教师布置实验作业时,可设置:①实验作业名称和介绍;②实验作业的布置班级;③开始时间、结束时间以及补交时间;④是否启用GitLab托管实验项目;⑤实验列表,可通过标签筛选需布置给学生的实验。7.支持教师在线评阅Jupyter实验作业。①可查看每个学生的在线实验时长;②可查看和评阅每个学生的实验报告,并给学生的实验打分;③可查看学生在实验作业周期内在多个实验上的实验投入时间分布曲线;④实验进度百分比信息;⑤可选择删除学生某个实验的实验记录;⑥可进入学生Jupyter实验环境查看和运行学生笔记。★8.支持Jupyter实验作业管理。Jupyter实验作业支持:①打开或关闭成绩查阅;②打开或关闭参考答案推送;③设置实验作业分类标签;④批量归档实验报告;⑤批量导出成绩;⑥批量设置实验标签。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章)9.支持学生在线开展Jupyter实验。①学生可在线编写、运行、调试实验代码;②学生可下载实验数据并上传至自己的Jupyter实验环境;③支持重新连接实验环境;④支持学生端主动更新实验文档,拉取教师上传的最新实验文档和数据集;⑤支持重新启动实验环境;⑥支持故障救援,学生可一键还原实验环境为初始状态;⑦支持安装软件并持久化保存;⑧提交实验笔记,学生完成实验后,可下载完成的HTML版或者PDF版的实验笔记文档,并提交实验笔记,教师可对学生提交的实验笔记进行存档或评阅。10.支持Jupyter实验数据统计与分析。①在线实验活动记录,统计指标包括:实验数量、实验完成实验、实验投入时间;②在线实验明细数据,针对每个学生做每个实验生成一条明细记录,记录内容包括实验ID、实验类型、实验标签、作业ID、是否通过、完成时间、实验开始时间、实验结束时间等信息。11.支持分布式部署和负载均衡。①支持录入Jupyter主机。录入主机时,只需填写主机ID、Jupyter主机服务器地址、root密码、CPU数量、内存大小、GPU数量,即可将Jupyter主机挂载到平台进行管理;②支持Jupyter Docker镜像的分布式部署,支持将Jupyter Docker镜像部署到多台服务器;③支持负载均衡算法,在为学生创建Jupyter容器实验环境时,可自动从负载最轻的服务器上创建和启动实验环境。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)12.Jupyter实验环境不依赖任何虚拟化软件,支持的运行环境包括但不限于Vmware、OpenStack及其变种、CloudStack及其变种等。★13.Jupyter工作台功能。①支持在线制作Jupyter Docker镜像,支持在线安装工具并部署实验材料,然后一键保存镜像,支持镜像的版本管理,支持自定义镜像一键加入公共镜像库,支持自定义Docker启动选项;②支持JupyterLab和Jupyter经典试图切换;③支持在线开发和测试自动评测机脚本。④基于Jupyter实验环境的深度学习实验支持GPU调度、支持TensorBoard可视化。学生编写的深度学习代码可在GPU上运行,提升模型训练效率。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) | |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 人工智能导论课程 | ★资源库包括编程评测和在线实验两部分。编程评测部分包含不少于17道编程评测题,所有题目均支持自动化评测,且每道题目提供能通过所有测试点的正确样例代码。编程评测部分覆盖不确定性推理、产生式系统、搜索策略、强化学习、模糊计算、模型、群智能算法、进化计算等知识点,具体包括Q学习、爬山法、模糊计算(最大隶属原则)、模糊计算(择近原则)、感知器算法、回溯法、深度优先搜索、蚁群算法、粒子群优化、模拟退火算法、A*算法、八数码问题(A*算法)、遗传算法、感知机算法实现、宽度优先搜索、动物识别系统、贝叶斯推理等不少于17个编程评测题。在线实验部分包含3个实验专题,分别为:①人工智能基础;②人工智能导论;③Prolog编程基础,共计不少于51个实验。其中,①人工智能基础包含入门、数据准备、监督学习:分类、监督学习:回归、逻辑程序设计、无监督学习:聚类、NLTK包、分析时间序列数据、语音识别、启发式搜索、游戏、神经网络、强化学习、遗传算法、计算机视觉、深度学习等不少于16个实验;②人工智能导论包含产生式-动物识别系统、Prolog编程入门、Prolog编程实现一阶逻辑推理、Prolog编程解决爱因斯坦斑马难题、概率密度函数估计、核密度估计、α-β剪枝极小极大算法、八数码、旅行商、点机器人路径规划、模拟退火算法、遗传算法、Hebb学习、自动问诊系统、OpenAI Gym经典控制环境CartPole介绍、线性判别分析等不少于16个实验;③Prolog编程基础包含Hello World、基础、关系、数据对象、运算符、循环与决策、连词和析取词、列表、递归和结构、回溯、Different and Not、输入和输出、内置谓词、树数据结构(案例研究)、基础程序、剪切示例、Hanoi塔问题、链表、猴子和香蕉问题等不少于19个实验。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 机器学习课程 | ★资源库包括编程评测和在线实验两部分。编程评测部分包含不少于120道编程评测题,所有题目支持自动化评测,且每道题目提供能通过所有测试点的正确样例代码。编程评测部分包含2个专题,分别为:①机器学习理论;②机器学习实战。其中,①机器学习理论专题包含激活函数-Sigmoid函数、激活函数-ReLu函数、激活函数-tanh函数、激活函数-softmax函数、评估方法-留出法(简易版)、评估方法-交叉验证法、性能度量-回归任务、性能度量-二分类任务、正则化-实现L1、L2正则化、优化算法-梯度下降法1、优化算法-梯度下降法2、优化算法-牛顿迭代下降法、优化算法-坐标下降法、感知机算法实现、线性回归练习-糖尿病预测、逻辑回归练习-乳腺癌预测、逻辑回归练习-红酒产地预测、svm练习-手写字识别问题、svm练习-梯度下降实现SVM多分类问题、svm练习-感知机算法的核方法、决策树练习-月亮数据分类问题、决策树练习-使用熵和信息增益选择最优特征、决策树练习-波士顿房价预测问题等不少于23个编程评测题;②机器学习实战专题包含KNN 算法实现、基于KNN手写字识别-加载手写训练集、基于KNN手写字识别、基于KNN手写字识别-加载手写训练集、基于KNN手写字识别-分类、基于KNN手写字识别-sklearn实现、基于kNN算法优化约会网站配对效果-准备数据数据解析、基于kNN算法优化约会网站配对效果-数据归一化、基于kNN算法优化约会网站配对效果-分类、基于kNN算法优化约会网站配对效果、基于KNN算法对IRIS分类-准备数据数据归一化、基于KNN算法对IRIS分类-sklearn实现、决策树算法与实现-计算经验熵、决策树算法与实现-编写代码计算信息增益、基于决策树的隐性眼镜选择-构建决策树、基于决策树的隐性眼镜选择-预测、基于决策树的隐性眼镜选择-生成pandas数据、基于决策树的隐性眼镜选择-序列化、贝叶斯算法及实现-加载函数、贝叶斯算法及实现-词条转换为词条向量、贝叶斯算法及实现-训练朴素贝叶斯分类器、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -词条切分和词性标注、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -生成词条向量、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -训练朴素贝叶斯分类器、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -使用分类器进行分类、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -拉普拉斯平滑、基于朴素贝叶斯的言论过滤器 -拉普拉斯平滑、基于朴素贝叶斯的垃圾邮箱过滤-文本切分、基于朴素贝叶斯的垃圾邮箱过滤-分类、基于朴素贝叶斯的新闻分类-切分语句、基于朴素贝叶斯的新闻分类、逻辑回归算法及实现-梯度上升算法、逻辑回归算法及实现-训练算法、逻辑回归算法及实现-随机梯度上升算法、基于逻辑回归的病马死亡率预测-分类、基于逻辑回归的病马死亡率预测-梯度上升算法、基于逻辑回归的病马死亡率预测-Sklearn实现、SVM支持向量机算法及实现-SMO函数、SVM支持向量机算法及实现-SMO算法、SVM支持向量机算法及实现-核函数、AdaBoost算法及实现、AdaBoost算法及实现-应用难数据集、AdaBoost算法及实现-scikit-learn实现、一元线性回归算法及实现、一元线性回归算法及实现-基于numpy求解线性方程、一元线性回归算法及实现-预测房价、一元线性回归算法及实现-预测车辆行驶距离、多元线性回归算法及实现-数据加载、多元线性回归算法及实现-最佳拟合直线、多元线性回归算法及实现-scikit-learn实现、线性回归预测鲍鱼年龄、线性回归详解-模型系数、线性回归详解-预测、线性回归详解-预测、线性回归详解-scikit-learn实现、多项式回归算法及实现、基于线性回归预测乐高玩具套装价格 -标准化处理、基于线性回归预测乐高玩具套装价格 -前向逐步线性回归算法、基于线性回归预测乐高玩具套装价格 -缩减方法、树回归算法与实现-树的构建、树回归算法与实现-最佳方式切分、树回归算法与实现-后剪枝、树回归算法与实现-线性回归模型的模型树、K-Means聚类算法及实现、K-Means聚类算法及实现 - 二分K-均值算法、K-Means聚类算法聚类地图上点聚类-距离计算函数、K-Means聚类算法聚类地图上点聚类-sklearn实现、Apriori算法及实现-发现频繁集、Apriori算法及实现-发现频繁集、Apriori算法及实现-挖掘关联规则、基于Apriori算法的投票模型挖掘-数据处理、基于Apriori算法的投票模型挖掘、基于Apriori算法发现毒蘑菇相似特征、FP-Growth算法及实现-构建FP树数、FP-Growth算法及实现-实现FP树、FP-Growth算法及实现-抽取条件模式基、FP-Growth算法及实现-创建条件FP树、基于FP-Growth算法的小说《三体》高频词分析、PCA算法及实现、PCA算法及实现- 使用sklearn实现、基于PCA算法的半导体制造数据降维-均值替换、SVD算法及实现-矩阵奇异值分解、SVD算法及实现-大数据集分解、基于SVD算法的图像压缩、基于SVD的餐馆推荐引擎-实现推荐和估计评分、基于SVD的餐馆推荐引擎-SVD改进推荐系统、基于SVD的餐馆推荐引擎-SVD分解、协同过滤算法及实现-欧式距离、皮尔逊相关系数和余弦相似度、基于协同过滤算法实现电影推荐系统、基于sklearn实现特征提取-特征提取、基于sklearn实现特征提取-文字特征提取、基于sklearn实现特征提取-文字特征提取、基于sklearn实现特征提取-数据标准化、面向IRIS数据集的特征工程实战-导入数据、面向IRIS数据集的特征工程实战-标准化、面向IRIS数据集的特征工程实战-区间放缩、面向IRIS数据集的特征工程实战-对定量特征二值化、面向IRIS数据集的特征工程实战-对定性特征哑编码、面向IRIS数据集的特征工程实战-缺失值计算、面向IRIS数据集的特征工程实战-特征选择等不少于100个编程评测题。在线实验部分涵盖监督学习、无监督学习、数据降维、推荐系统、特征工程等知识点,提供不少于115个实验与实训案例。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 深度学习课程 | ★资源库包括编程评测和在线实验两部分。编程评测部分包含不少于72道编程评测题,所有题目均支持自动化评测,且每道题目提供能通过所有测试点的正确样例代码。编程评测部分具体包括线性回归、K折交叉验证、贝叶斯、矩阵转置、矩阵加法、矩阵乘法、单位矩阵、矩阵的逆、逻辑回归、k-近邻、范数、奇异值分解、特征值分解、主成分分析法、随机变量的度量、上溢和下溢、优化方法--梯度下降法、概率分布、随机森林、隐藏单元、输出单元、优化方法--牛顿法、约束优化、拉普拉斯分布、信息论、k-均值聚类、SGD优化、Momentum 算法、AdaGrad 算法、RMSProp 算法、AdaDelta 算法、Adam 算法、决策树、正则化参数、批标准化、混淆矩阵(sklearn)、P、R、F1(sklearn)、PR 曲线(sklearn)、AdaBoost 算法、ROC 曲线与 AUC 值(sklearn)、音频双通道分离、深度前馈网络、左声道音频分离、右声道音频分离、语音特征参数MFCC提取过程-----预加重、语音特征参数MFCC提取过程-----加帧、语音特征参数MFCC提取过程-----加窗、数据集增强、学习XOR、多元高斯分布 (多元正态分布)、指数分布、语音特征参数MFCC提取过程-----加傅里叶变换、ReLU函数、语音特征参数MFCC提取过程-----三角带滤波器、affine 激活函数、语音特征参数MFCC提取过程-----计算MFCC系数、语音特征参数MFCC提取过程、混淆矩阵(自定义)、P、R、F1(自定义)、PR曲线(自定义)、ROC 曲线与 AUC 值(自定义)、卷积神经网络、GEMM转换、Dropout、KL散布和交叉熵、正态分布、伯努利分布 (两点分布)、Thompson Sampling、范畴分布 (分类分布)、有向图模型、标量向量矩阵张量、无向图模型等不少于72道编程评测题。在线实验部分包括神经网络基础、深度学习基础、深度学习计算、TensorFlow基础、卷积神经网络、循环神经网络等不少于87个深度学习实验与实训案例。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 数字图像处理课程 | 资源库包括编程评测和在线实验两部分。编程评测部分包含不少于35道编程评测题,所有题目均支持自动化评测,且每道题目提供能通过所有测试点的正确样例代码。编程评测部分具体包括图像反相、图像线性变换、图像开窗变换、图像的平移、图像旋转、图像直接缩放、图像局部均值缩小、图像双线性插值放大、图像水平镜像、图像垂直镜像、图像相加、图像相减、图像相乘sqrt(p1*p2)、图像相乘k*p1+(1-k)*p2、图像相乘sqrt(p1*p1+p2*p2)、图像均值滤波、图像加权均值滤波、图像中值滤波、robert算子、Sobel算子、robert算子、robert算子、Sobel算子、Sobel算子、kirsch算子、Laplacian算子、p分位数、迭代法、最大熵、ostu、颜色相似性分割图像、根据种子点和阈值分割图像、图像膨胀、图像腐蚀、旧照片处理等不少于35道编程评测题。在线实验部分包含图像增强、图像平滑、图像锐化、边缘检测、图像分割、特征提取、图像分类等不少于34个实验。 |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 人脸识别课程 | 1.支持调用笔记本电脑自带的电脑摄像头开展实时人脸目标检测、人脸情绪识别等实验。(提供功能真实性及完整性视频演示佐证)2.人脸识别课程提供的具体实验资源包括:包括图片人脸检测、图片修复与水印去除、头像特效合成、性别识别、表情识别、绘制脸部轮廓、自动涂妆、人脸定位、面部关键点提取、人脸识别、CNN人脸定位、CNN批量人脸识别、人脸高斯模糊、判断两个人脸是否为同一人、人脸锚框、自动戴口罩、基于KNN算法的人脸识别等不少于15个实验。 |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 自然语言处理课程 | ★1.自然语言处理课程提供的具体实验资源包括:包含全局向量的词嵌入、机器翻译、文本情感分类、编码器-解码器、束搜索、注意力机制、词向量等不少于80个实验和实训案例。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 语音识别课程 | 1.支持调用笔记本电脑自带的麦克风开展实时语音录制及录制的语音文件播放等实验。2.语音识别课程提供的具体实验资源包括:包括语音识别简介、KNN语音分类器、建立简单的对话Chatbox、动态时间扭曲-梅尔频率倒谱系数、语音翻译、语音情感识别-CNN、音频数据分类-歌曲、端到端自动语音识别等不少于9个实验。 |
3 | 人工智能专业实验实训资源库 | 机器人智能控制基础实验课程 | ★1.机器人智能控制基础实验课程提供的具体实验资源包括:包括ROS入门、ROS程序包、ROS节点、ROS话题、ROS服务、实现消息的发布和订阅、实现服务和客户端、录制和回放数据、ROS计算图、ROS tf坐标系统、机器人建模等不少于11个实验。(提供带★号重要指标项对应功能的功能截图并加盖投标人公章) |
4 | 虚拟化服务管理平台 | 1、从云端进行管理,使用云端控制台和 SaaS 管理服务,跨私有云、混合云和多云部署环境高效部署、管理、监控和扩展桌面及应用;2、保护数据并实现合规性。利用内置在 VMware 基础架构中的 NSX 和原生安全性,确保从任何设备均能安全地远程访问企业资源。与 Carbon Black 集成,利用零信任模式提高了安全性;3、进行运维现代化改造。使用集成的前沿技术转变传统基础架构,这些技术可自动置备和管理虚拟桌面及应用,并提供终端用户所需的个性化体验;4、实现远程操作。通过一致的个性化桌面环境,让用户能够随时随地通过任何设备保持连接状态和高效工作;5、提升恢复能力。采用可扩展的云端平台,该平台通过跨私有云和公有云的灵活部署选项提供所需的恢复能力,以便应对所面临的变化;6、虚拟GPU授权:数量不低于20个,NVIDIA GRID vWS永久授权,通过虚拟化的方式利用 NVIDIA 强大的图形和计算性能,将GPU资源重新划分,以保证GPU资源可以在多个虚拟机之间共享,或者可以将多个GPU分配给一个虚拟机,含五年免费官方升级服务。 | |
5 | CPU调度节点 | 1、外形:两路2U机架式服务器;2、主板芯片:Intel C621A系列芯片组;3、CPU配置:2颗英特尔至强处理器银牌4316 CPU,单颗CPU 频率≥2.3G,核数≥20核;4、内存支持类型:RDIMM,LRDIMM;配置:64GB DDR4 RDIMM 3200MT/s内存;扩展性:16个DDR4内存插槽,最大支持1TB内存;▲5、存储配置:配置3块4TB企业级硬盘;配置 12×3.5" 热插拔硬盘槽位;支持Raid0/1/10/5/50/6/60,2GB缓存带闪存保护功能,掉电cache数据永不丢失;主板预留双SD卡槽位,可选内置双SD卡支持配置raid1,支持冗余配置的Vmware ESXi,提高虚拟化系统的高可用性(提供官方资料截图证明);可选配置快速启动存储卡,快速启动存储卡配置热拔插功能(提供官方资料证明)6、网卡配置:集成2个千兆以太网口,配置1块双端口万兆OCP网卡并配置原厂光模块;7、管理功能:▲①前置面板可选带液晶LCD屏幕,能够设置管理芯片IP地址,监控硬件状态,可以自定义资产标签;可选快速同步机箱配置,使用手机无线及应用即可获取服务器的硬件配置信息及健康状态(提供官方网站链接或者资料证明)②统一系统配置器:主板集成生命周期控制器; 一站式地完成操作系统的部署, 包括内建驱动程序安装、固件更新、硬件配置和问题诊断,无需引导光盘可引导安装操作系统;③远程管理卡:通过web浏览器实现远程管理连接;实现远程电源控制(模拟所有电源开关动作);具有专用接口(非工作以太网卡),实现无操作系统依赖的硬件级远程控制,实现远程查看系统启动和BIOS界面、支持虚拟软驱、光驱、ISO文件挂载;支持动态监控服务器功率;支持SNMP,IPMI和Redfish;支持IPv6;▲④管理软件:监控本机硬件及直连存储状态无需在操作系统下安装代理程序;跨多种操作系统和虚拟化管理程序开展统一的监控流程;即使操作系统停顿,也能提供Email警示信息;支持Dell OpenManage™ Essentials,HP Operations Manager、IBM Tivoli® Netcool® ,CA Network and Systems Management (NSM),Microsoft® System Center及VMware® vCenter® 的插件程序;具有安卓和苹果平台的管理软件(提供软件APP下载截图说明),可以用移动设备监控服务器状态8、I/O、PCI槽:≥5个PCIe第4代插槽;9、配件:滑动上架导轨;10、电源:≥800W(1+1)热插拔冗余双电源;11、性能分析:附带1套与服务器同一品牌的性能分析软件,软件无代理程序,可远程运行,收集磁盘IO,吞吐量,容量,CPU,内存使用率,IO延时,队列深度,读写比例等指标,支持windows,Linux,vmware系统,提供原厂官网截图及链接,提供一份原厂性能分析报告样本;11、安全功能和特性:加密签名固件,硬件根信任,安全启动,自动BIOS恢复,快速系统恢复,系统一键锁定,安全的缺省密码,配置固件漂移检测,持久日志(包括用户形迹);支持一键删除硬盘数据所有信息;12、售后服务:原厂金牌服务,3年免费人工、部件,7x24小时响应,4小时带备件上门服务,含关键任务及紧急派遣;配置专职客户经理,负责负责售后进展;提供售后800与400电话,官方网站可以查询完整硬件配置信息,本次招标供货硬件配置与官网查询硬件配置必须与完全一致; | |
6 | 人工智能教学节点 | 1、外形:两路2U机架式服务器2、CPU配置:双CPU配置,主频≥2.0GHz,单CPU核心数≥24核3、内存支持类型:RDIMM,LRDIMM;配置:384GB DDR4 RDIMM 3200MT/s内存;扩展性:32个DDR4内存插槽,最大支持4TB内存;▲4、存储配置:配置6块1.92TB 企业级硬盘;支持Raid0/1/10/5/50/6/60,4GB缓存带闪存保护功能,掉电cache数据永不丢失,支持直通模式;主板预留双SD卡槽位,可选内置双SD卡支持配置raid1,支持冗余配置的Vmware ESXi,提高虚拟化系统的高可用性(提供官方资料截图证明);可选配置快速启动存储卡,可选配置1块或者2块 M.2 SATA SSD,2块M.2 SATA SSD可配置RAID15、网卡配置:主板集成2个千兆以太网口,配置1块OCP 双口万兆网卡并配置原厂光模块,OCP网卡可插拔更换,不额外占用PCIE槽位;6、管理功能:通过web浏览器实现远程管理连接;实现远程电源控制(模拟所有电源开关动作);具有专用接口(非工作以太网卡),实现无操作系统依赖的硬件级远程控制,实现远程查看系统启动和BIOS界面、支持虚拟软驱、光驱、ISO文件挂载;支持动态监控服务器功率;支持SNMP,IPMI和Redfish;支持IPv6(提供官方网站链接或者资料证明);▲7、I/O、PCI槽:最大支持 ≥11个PCIe第4代插槽,最高可配4个双宽 300W 或8个单宽GPU卡,需提供原厂官网链接及官方证明材料;本次配置4张NVIDIA A16显卡,支持GPU高性能计算平台装置,需提供证明材料;8、配件:滑动上架导轨;9、电源:≥2400W 1+1 白金级热插拔冗余电源;▲10、深度学习平台①.镜像管理:管理员可以提升私有镜像为公共镜像,普通用户可以分享私有镜像给其它用户;被分享的镜像保持一份拷贝,只有在同步后产生新的拷贝;系统内置tensorflow,caffe,pytorch,tensorboard等镜像;支持Intel oneAPI镜像的下载并保存到镜像仓库,(提供证明截图并提供软著证明材料)②. 资源管理:监控节点资源使用率,包括CPU使用率,GPU使用率,内存,硬盘等信息,并记录日志,可以在web界面上以图表方式查看历史信息;当服务器,网络,GPU卡等硬件发生异常时,Web GUI上会显示相应的异常信息,提示用户进行处理(提供证明截图并提供软著证明材料)11、安全功能和特性:加密签名固件,硬件根信任,安全启动,自动BIOS恢复,快速系统恢复,系统一键锁定,安全的缺省密码,配置固件漂移检测,持久日志(包括用户形迹);支持一键删除硬盘数据所有信息;12、售后服务:原厂金牌服务,3年免费人工、部件,7x24小时响应,4小时带备件上门服务,含关键任务及紧急派遣;配置专职客户经理,负责负责售后进展;提供售后800与400电话,官方网站可以查询完整硬件配置信息,本次招标供货硬件配置与官网查询硬件配置必须与完全一致。 | |
7 | 虚拟仿真节点 | 1、外形:两路2U机架式服务器;2、CPU配置:双CPU配置,主频≥2.0GHz,单CPU核心数≥24核;3、内存支持类型:RDIMM,LRDIMM;配置:384GB DDR4 RDIMM 3200MT/s内存;扩展性:32个DDR4内存插槽,最大支持4TB内存;▲4、存储配置:配置6块1.92TB 企业级硬盘;支持Raid0/1/10/5/50/6/60,4GB缓存带闪存保护功能,掉电cache数据永不丢失,支持直通模式;主板预留双SD卡槽位,可选内置双SD卡支持配置raid1,支持冗余配置的Vmware ESXi,提高虚拟化系统的高可用性(提供官方资料截图证明);可选配置快速启动存储卡,可选配置1块或者2块 M.2 SATA SSD,2块M.2 SATA SSD可配置RAID1;5、网卡配置:主板集成2个千兆以太网口,配置1块OCP 双口万兆网卡并配置原厂光模块,OCP网卡可插拔更换,不额外占用PCIE槽位;6、管理功能:管理功能:通过web浏览器实现远程管理连接;实现远程电源控制(模拟所有电源开关动作);具有专用接口(非工作以太网卡),实现无操作系统依赖的硬件级远程控制,实现远程查看系统启动和BIOS界面、支持虚拟软驱、光驱、ISO文件挂载;支持动态监控服务器功率;支持SNMP,IPMI和Redfish;支持IPv6(提供官方网站链接或者资料证明);▲7、I/O、PCI槽:最大支持 ≥11个PCIe第4代插槽,最高可配4个双宽 300W 或8个单宽GPU卡,需提供原厂官网链接及官方证明材料;本次配置4张NVIDIA A40显卡,支持GPU高性能计算平台装置,需提供证明材料;8、配件:滑动上架导轨;9、电源:≥2400W 1+1 白金级热插拔冗余电源;▲10、深度学习平台①.镜像管理:管理员可以提升私有镜像为公共镜像,普通用户可以分享私有镜像给其它用户;被分享的镜像保持一份拷贝,只有在同步后产生新的拷贝;系统内置tensorflow,caffe,pytorch,tensorboard等镜像;支持Intel oneAPI镜像的下载并保存到镜像仓库,(提供证明截图并提供软著证明材料)②. 资源管理:监控节点资源使用率,包括CPU使用率,GPU使用率,内存,硬盘等信息,并记录日志,可以在web界面上以图表方式查看历史信息;当服务器,网络,GPU卡等硬件发生异常时,Web GUI上会显示相应的异常信息,提示用户进行处理(提供证明截图并提供软著证明材料);12、售后服务:原厂金牌服务,3年免费人工、部件,7x24小时响应,4小时带备件上门服务,含关键任务及紧急派遣;配置专职客户经理,负责负责售后进展;提供售后800与400电话,官方网站可以查询完整硬件配置信息,本次招标供货硬件配置与官网查询硬件配置必须与完全一致。 | |
8 | 机柜套件(含万兆交换机) | 1.机柜:19寸 42U的标准机柜;2. KVM:1U一体化KVM;3.万兆交换机:24个万兆SFP+端口、2个40GE QSFP+端口、含1个170W交流电源。 | |
9 | 存储节点 | 1、CPU:配置≥2颗,每颗≥16核心、32线程,主频≥2.1GHz; 2、内存:配置≥128GB DDR4;3、硬盘: 配置2块18TB 硬盘 SAS ISE 12Gbps 7.2K 512e 3.5英寸 Flex Bay、4块18TB 硬盘 SAS ISE 12Gbps 7.2K 512e 3.5英寸 3.5英寸内置 Bay、12块18TB 硬盘 SATA 6Gbps 7.2K 512e 3.5英寸热插拔;4、网卡:配置≥2个千兆电口,2个万兆光口,1个专用的管理端口;5、电源:≥2个冗余热插拔白金级电源,电源输出功率≥850W冗余电源。 |
序号 | 检查因素 | 检查内容 | |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 1.具有独立承担民事责任的能力 | 1.投标人法人营业执照(副本)或事业单位法人证书(副本)或个体工商户营业执照或有效的自然人身份证明或社会团体法人登记证书(提供复印件)。 2.投标人法定代表人身份证明和法定代表人授权代表委托书。 |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度 | 投标人提供“基本资格条件承诺函”(格式详见第七篇) |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力 | 投标人提供“基本资格条件承诺函”(格式详见第七篇) |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 4.有依法缴纳税收和社会保障金的良好记录 | 投标人提供“基本资格条件承诺函”(格式详见第七篇) |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 5.参加政府采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录(注) | 投标人提供“基本资格条件承诺函”(格式详见第七篇) |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 6.法律、行政法规规定的其他条件 | |
(一) | 《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定 | 7.本项目的特定资格要求 | 按第一篇“三、投标人资格要求(三)本项目的特定资格要求”的要求提交(如果有)。 |
(二) | 落实政府采购政策需满足的资格要求 | 按第一篇“三、投标人资格要求(二)落实政府采购政策需满足的资格要求”的要求提交(如果有)。 | |
(三) | 投标保证金 | 按照招标文件要求足额交纳所投包的投标保证金。 |
序号 | 评审因素 | 评审标准 | |
1 | 有效性审查 | 投标文件签署或盖章 | 投标文件上法定代表人(或其授权代表)或自然人(投标人为自然人)的签署或盖章齐全。 |
1 | 有效性审查 | 投标方案 | 每个包只能有一个方案投标。 |
1 | 有效性审查 | 报价唯一 | 只能在预算金额和最高限价内报价,只能有一个有效报价,不得提交选择性报价。 |
2 | 完整性审查 | 投标文件份数 | 投标文件正、副本数量(含电子文档)符合招标文件要求。 |
3 | 技术部分 | 投标文件内容 | 本招标文件第二篇中(※)号标注的部分。 |
4 | 商务部分 | 投标文件内容 | 本招标文件第三篇中(※)号标注的部分。 |
5 | 投标有效期 | 投标文件内容 | 投标有效期为投标截止时间起90天。 |
序号 | 评分因素及权重 | 分值 | 评分标准 | 说明 |
1 | 投标报价(40%) | 40 | 有效的投标报价中的最低价为评标基准价,其价格分为满分。其他投标人的价格分统一按照下列公式计算:投标报价得分=(评标基准价/投标报价)×价格权重×100。 | 对小微企业的价格用扣除后的价格参与评审,详见“(二)关于小微企业报价扣除比例说明”。 |
2 | 技术(质量)部分(50%) | 指标参数响应情况40分 | 1、技术参数响应:根据投标人对招标文件要求的技术参数响应程度打分:完全满足或优于招标文件要求的得40分; 1.1、“★”号标注项代表软件部分重要指标,投标人须提供带★号重要指标项对应功能的功能截图证明材料并加盖投标人公章,共计13项,每负偏离一项扣2.5分。 1.2、“▲”号标注项代表硬件部分重要指标,投标人须提供带▲号重要指标项对应功能的功能截图材料并加盖投标人公章,共计9项,每负偏离一项扣0.5分。1.3、除以上标注“★”“▲”重要技术参数以外,其他未要求提供演示的技术参数每负偏离一项扣0.2分,扣完为止。 | |
2 | 技术(质量)部分(50%) | 演示项10分 | 投标人需自行准备演示环境针对以下标注演示项进行不超过20分钟的视频演示录制,评委根据招标文件相应的技术要求以及演示视频的真实性、系统性、沉浸性逐项打分。演示项:“云桌面实验教学管理系统”中第2、3、4、6、7、16项;“Jupyter实验教学管理系统”中第 2、5、11项;“人工智能专业实验实训资源库”中“人脸识别课程”第1项;每满足一项得1分,满分共计10分。为保证产品技术的有效性、完整性及成熟性,演示项需完全满足不少于8项,否则该项整体得分为0分。 | |
3 | 商务部分(10%) | 方案说明2分 | 1、本次采购软件系统要求能够与学院原有教学平台统一账号登录和权限管理与数据采集分析,实现课程及课程成员对接,实现课程直接跳转;提供学习过程及结果数据的免费对接,提供包括实验任务创建、实验任务参与(实验过程操作情况)、实验任务评分(排行榜、打分情况)等过程性数据免费对接。提供与原有教学平台软件对接方案及相关承诺函并加盖投标人公章得1分;2、本次供货的软硬件需要与学院原有教学平台构成一个完整的人工智能专业实验平台,要求软硬件兼容。(如果在服务期内出现不兼容问题,将在15个工作日内免费更换所有不兼容的设备或配件)提供软硬件厂商出具的针对系统对接、兼容性要求的承诺函。提供软硬件厂商出具的针对系统软硬件对接、兼容性要求的承诺函以及硬件生产厂商针对本项目出具的授权书及售后服务承诺书。提供以上要求承诺函、授权书及承诺书得1分。 | |
3 | 商务部分(10%) | 售后服务能力1分 | 投标人对本项目进行切实可行的综合分析,包括但不限于(1)售后服务方案(2)售后服务人员配置(3)实施方案(4)培训计划等,提供完整方案的得1分,每缺一项方案的扣0.5分,提供的方案中每有一处具有缺陷(缺陷是指:存在不适用项目实际情况的情形、凭空编造、方案中内容前后不一致、前后逻辑错误、涉及的规范及标准错误、地点区域错误、内容缺失、不符合采购需求、方案标题与实际内容不相符合、方案不全面等)的扣0.5分,扣完为止。 | |
3 | 商务部分(10%) | 资质及节能产品和环境标志产品证明4分 | 1、服务器生产厂商具有客户联络中心标准体系(CCCS)钻石五星级认证的得1分;2、服务器生产厂商产品应具有通过国家级实验室标准化测试认证的测试报告,提供测试报告得1分;3、供应商应保证本次项目能从产品质量、服务、安全等多维度、多层次来保证招标人的需求得以满足,供应商需提供所投产品ISO9001 认证; ISO14001 认证;安全生产标准化认证;处理器官方合作伙伴认证;国家强制性产品认证每提供1项证明得0.4分,满分2分。 | 注:所投产品属于节能产品、环境标志产品的,投标文件中须提供市场监管总局发布的《参与实施政府采购节能产品认证机构名录》、《参与实施政府采购环境标志产品认证机构名录》中的认证机构出具的、处于有效期之内的节能产品、环境标志产品认证证书或全国认证认可信息公共服务平台证书查询截图扫描件,否则评审时不予认可。 |
3 | 商务部分(10%) | 业绩3分 | 近二年(2020年7月至今,以合同签订时间为准)投标人具有高校委托的人工智能教学实训平台产品供货安装项目业绩证明(不低于50万),每提供一个类似业绩得1分,满分3分。 | 注:1.项目业绩中的产品品牌须与本次投标注的产品品牌一致(型号可不一致);2.投标文件中提供业绩合同和验收证明材料(如验收报告等)扫描件,若上述材料无法体现合同签订时间、供货内容、产品品牌等关键评审因素的,须同时提供业主单位(合同甲方)盖章的证明材料加以证明,否则不予认可。 |
4 | 政策性加分(5) | 1.投标产品属于《财政部 发展改革委关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕19号)范围内的节能产品,且“节能产品政府采购品目清单”中未标注“★”的,有一款得0.5分,最多得2分(清单中以“★”标注为政府强制采购的节能产品)。说明:提供所投产品列入《财政部 发展改革委关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕19号)中“节能产品政府采购品目清单”所在页面打印件,及国家确定的认证机构出具的、处于有效期之内的节能产品认证证书复印件。2.投标产品属于《财政部 生态环境部关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕18号)范围内的环境标志产品的,有一款得0.5分,最多得2分。说明:提供所投产品列入《财政部 生态环境部关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》(财库〔2019〕18号)中“环境标志产品政府采购品目清单”所在页面打印件,及国家确定的认证机构出具的、处于有效期之内的环境标志产品认证证书复印件。3.所投包的所有投标产品的原产地在西部地区的,得1分。 |
商品名称 | 规格型号 | 数量 | 综合单价 | 总价 | 交货时间 | 交货地点 | |
合计人民币(小写): | |||||||
合计人民币(大写): | |||||||
一、质量要求和技术标准。供方提供的商品必须是全新的,完全符合国家有关技术标准,供方的质量保证及售后服务承诺如下:1、质保期限:2、保修范围:3、服务措施:4、质保期后服务: | |||||||
二、随机备品、附件、工具数量及供应方法: | |||||||
三、交提货方式: | |||||||
四、验收标准、方法:如有异议,请于 日内提出。 | |||||||
五、付款方式: | |||||||
六、违约责任:按《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国政府采购法》执行,或按双方约定。(采购人应按项目实际情况完整填写) | |||||||
七、其他约定事项:1.招标文件及其澄清文件、投标文件和承诺是本合同不可分割的部分。2.本合同如发生争议由双方协商解决,协商不成向需方所在地仲裁机构提请仲裁。3.本合同一式__份, 需方__份,供方__份,具备同等法律效力。4.其他: | |||||||
需方:地址:联系电话:授权代表: | 供方:地址:电话:传真:开户银行:账号:授权代表:(本栏请用计算机打印以便于准确付款) | ||||||
备注: |
投标人名称 | |||
包号及名称 | 数量 | 投标报价(小写) | |
投标报价(大写): | |||
备注: |
序号 | 名称 | 品牌、规格型号 | 制造商 | 生产地 | 数量 | 单价 | 合计 |
1 | |||||||
2 | |||||||
3 | |||||||
4 | |||||||
5 | |||||||
6 | |||||||
7 | |||||||
8 | / | ||||||
9 | / | ||||||
10 | / | ||||||
11 | …… | / | |||||
12 | 总计 |
序号 | 招标要求 | 投标应答 | 差异说明 |
提醒:请注明技术参数或具体内容以及投标文件中技术参数或具体内容的位置(页码) | |||
序号 | 招标商务要求 | 投标商务应答 | 差异说明 |
提醒:请注明具体内容以及投标文件中具体内容的位置(页码) | |||
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