中标
经济类高职金融大数据应用技术综合服务实训中心建设项目合同备案
实训中心建设大数据实训管理系统大数据与人工智能实训平台教学实训管理系统大数据教学实训管理实验管理系统资源进行统一的管理监控系统资源的动态扩容容器生命周期管理自身容器集群生命周期管理管理员可对所有容器进行生命周期管理集群内容器相关集群端口资源的访问容器ssh登陆容器端口平台实验实验的增删改查实验开发环境考试管理实验报告实验工具开发工具集成开发IDE数据分析挖掘环境多种编程语言OpenVPN容器管理容器资源进行管理干净容器环境支持学生手把手安装部署大数据平台环境大数据所有服务容器登陆ip与密码提供容器动态销毁与刷新功能系统统一深度学习实训系统统一用户系统统一管理系统容器技术架构说明深度学习软件框架深度学习实验环境深度学习环境大数据实验开发平台Python和R大数据实验集成开发交互式调试大数据实验运行大数据模块交互式编程教学管理系统Java面向离线开发软件集成开发Java开发大数据开发包java集成开发内置hdfsmapreduce多种示例代码Python开发面向Python数据分析Python图形化开发环境pyspark内核分布式机器学习算法库数据预处理数据探索数据挖掘大数据容器实验环境大数据集群环境大数据集群容器大数据系统集群运维管理系统容器调度系统B/S架构容器实验环境的调度保证实验环境的高可用容器环境的自动调度容器的部署容器规模负载均衡容器组织成组容器间的负载均衡资源监视物理机容器访问容器VPN访问资源优化调度系统自动进行调度集群监控系统状态监控物理资源监控集群初始化大数据集群的参数初始化大数据服务大数据课程资源池大数据课程基础资料包大数据实训平台安装与培训服务Linux基础与运维Linux基础知识Linux管理Linuxshell编程Hadoop基础理论与实践大数据概论HDFS原理与实践MapReduce原理与实践Yarn原理与实践Zookeeper原理与实践1Hadoop安装部署实验Zookeeper安装部署Zookeeper基本编程及使用分布式数据采集与存储Sqoop安装部署Sqoop编程实战HBase安装部署HBase编程实战Hive安装部署Hive编程实战大数据交互式分析Spark简介Spark生态系统Spark原理与架构Spark集群安装与部署Spark开发环境配置Spark应用案例编程实时流计算Storm架构与特性Storm应用场景Storm核心概念数据流模型Storm使用综合案例spark安装部署spark编程实战Storm安装部署Storm编程实战Hadoop生态扩展高级运维调优Kafka运维调优spark机器学习spark技术进行大数据分析与挖掘分类模型聚类模型推荐模型回归模型EDU实施培训服务大数据实验平台实战案例大数据管理节点服务器大数据实训节点服务器
金额
179.2万元
项目地址
吉林省
发布时间
2019/12/11
公告摘要
项目编号项目采购x[20191010]-2531号
预算金额67.2万元
招标联系人-
中标联系人-
公告正文

吉林省公共资源交易中心

(吉林省政府采购中心)

采购合同

合同编号: SJL-JZ2019121100001GKXMHT1

签订地点:吉林省长春市人民大街9999

签订日期: 2019-12-11

采购任务通知书编号:项目采购X[20191010]-2531号

长春金融高等专科学校需求的经济类高职金融大数据应用技术综合服务实训中心建设项目经吉林省公共资源交易中心(吉林省政府采购中心)以编号为JLSZC201900868的招标文件在国内公开招标,招标小组评定 吉林省德容天下教育科技有限公司为成交供应商。供需双方按照《中华人民共和国合同法》和有关法律法规,遵循平等、自愿、公平和诚实信用原则,同意按照下面的条款和条件订立本合同,共同信守。

1.合同标的:

序号

货物名称

品牌型号/服务内容

详细配置及主要技术参数(服务具体要求)

数量

单价

小计金额

1

大数据实训管理系统

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-教学实训管理系统

1.总体要求:大数据实训管理系统需满足日常大数据教学实训管理需求,实现课程、实验、成绩、用户、资源、实验环境、在线考试等一体化管理。同时可对人工智能实训平台进行无缝集成管理,方便后续扩容升级。2.架构要求:采用B/S架构,支持chrom、firefox等常用主流浏览器。3.用户管理:支持用户管理功能,具有管理员、教师、学生三种用户角色,每种角色具有不同的权限范围。支持按班级对用户进行管理。支持用户的批量增、删、改、查。可创建多个管理员身份进行系统管理。4.课程管理:系统需预制多种课程模板,教师用户可直接修改课程模板快速发布课程信息;系统需预制多种课时模板,包含课时所涉及的课件、视频等资料,教师用户也可自定义课时模板,根据课时信息任意组合,灵活 制定课程内容;支持课表管理,发布的课程可在相关用户下自动生成课表内容,并快速查看课程资源,包括查看课件具体内容,在线观看教学视频;支持结课、重新开课,课程调整等功能。5.资源管理:提供学习资源上传下载功能;支持资源的权限管理,资源可私有也可共享给其他用户。支持资源的多条件过滤查询。可支持PDF、MD格式文件在线浏览(无须下载),支持PPT、word的资源的下载浏览。6.实验管理:可对系统资源进行统一的管理监控,支持系统资源的动态扩容、缩容; 支持对容器生命周期管理,支持用户对自身容器集群生命周期管理,同时管理员可对所有容器进行生命周期管理;支持对外提供集群内容器资源的申请和访问入口以及相关集群端口资源的访问; 可提供容器ssh登陆,提供通过浏览器访问容器端口;系统支持对平台实验进行集中管理,支持实验的增删改查,并一键进入相关的实验开发环境。7.考试管理:用户可以创建或编辑试题,根据要求自动生成试卷,参加考试并能系统自动阅卷。8.成绩管理:系统需支持学生用户上传实验报告,教师用户对实验报告进行打分;学生成绩与实验报告可批量导出系统。9.实验工具:提供丰富的开发工具,满足不同用户的开发需求。支持Python、R等多种语言编程环境。提供面向大数据平台多个组件的集成开发IDE ;提供基于web的数据分析挖掘环境,支持python、R、Scala等多种编程语言。提供OpenVPN、Xshell系统所需的其他客户端软件下载。10.容器管理:支持管理员用户对系统中所有的容器资源进行管理,可按用户名、班级、容器类型等条件进行查询,可销毁不用的容器集群资源;支持教师用户对所属班级的容器资源进行管理,同时可创建大数据容器环境进行实验演示与验证;支持学生用户创建不同的容器集群,如提供干净容器环境,支持学生手把手安装部署大数据平台环境。提供完整容器环境,已部署好大数据所有服务,可跳过安装部署过程,直接进行数据分析实验。提供容器登陆ip与密码,可通过OpenVPN访问容器资源。提供容器动态销毁与刷新功能,当学生不小心把容器集群环境弄乱时,可一键销毁和重建。11.系统统一:为方便扩容升级,需与深度学习实训系统无缝兼容、统一用户系统、统一管理系统和界面;深度学习可与容器技术完美融合。集成Tensorflow、Caffe等主流的深度学习软件框架,支持MKL、BLAS、LAPACK、BOOST等丰富的底层数据库,预装深度优化的Nvidia显卡驱动、CUDA Tookit SDK、CUDA Samples和Cudnn。支持GPU、CPU混合架构,提供高性能、灵活、轻量的容器化深度学习实验环境,同时深度学习环境也支持手动的安装以及一键部署与销毁功能。

1

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2

大数据实验开发平台

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-教学实训管理系统-实验开发环境

为满足不同教师与学生的教学需求,需支持Java、Python、R等多种大数据实验集成开发环境。支持代码的交互式调试与运行,支持直接提交作业到后台大数据实验运行环境分布式执行。需内置大数据模块,提供可用的示例代码。2.架构要求:Python和R面向数据分析与挖掘教学场景,需提供基于B/S架构的交互式编程环境,且与教学管理系统无缝链接;Java面向离线开发,需提供基于C/S架构的软件集成开发环境。3.Java开发环境要求:面向Java大数据开发人员需提供java集成开发环境,内置hdfs、mapreduce、hive、hbase、spark等多种示例代码,方便学员快速上手;内嵌所有大数据开发包,可直接编译运行代码,实时查看后台作业运行结果。4.Python开发环境要求:面向Python数据分析人员需提供Python图形化开发环境,支持Python代码交互式编写与运行;支持pyspark内核,可直接调用大数据平台的分布式机器学习算法库;内置数据预处理、数据探索、数据分析、数据挖掘等多种示例代码。5.R语言开发环境要求:面向R数据分析人员提供R图形化开发环境,支持R代码交互式编写与运行;支持SparkR内核,可直接调用大数据平台的分布式机器学习算法库。

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3

大数据容器实验环境

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-大数据容器实验环境节点授权License

1.总体要求:提供企业级大数据容器实验环境,同时可支持教学和科研工作。采用主流的容器技术提供轻量、灵活、易用的大数据集群环境。提供容器技术架构说明。2.包含组件:大数据容器实验环境需包含HDFS、Yarn、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka、Hive、Hbase、Solr等大数据主流组件,以支撑大数据实验的正常运行。3.生命周期管理:大数据集群容器环境支持按需动态的创建与销毁,学生可在容器中手动部署大数据系统,也可直接使用已经部署好的大数据系统。当课程结束或环境紊乱时可直接销毁,释放资源。4.资源隔离:每个用户可以隔离安全的使用独立的大数据集群,每个用户的操作互不影响,防止互相抄袭与破坏。每个学生有单独的大数据集群,可以并发进行安装部署的实验。每个学生的网络空间互相不通,无法通过主机名解析其他学生容器的网络地址。5.弹性架构:实验运行平台需采用分布式弹性架构,可根据实验负载的需求动态调整集群规模。随着实验人数的增加可通过扩展集群规模提供额外的计算和存储资源;6.高容错性:每个集群实现硬件级高可用,系统自动将容器调度到可用节点。发生硬件故障时,实验运行环境能够自动检测错误并修复数据,无需人工干预,即使机器未修复,系统仍然能够不间断正常运行。每个大数据集群的数据高可用,在出现意外断电或者其他不可抗因素发生容器调度时,内部的相关数据可以保留。7.容器访问:支持R和Python开发环境直接访问容器环境;支持通过客户端远程进入容器环境,访问容器资源。

1

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4

集群运维管理系统

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-大数据和人工智能实训室管理系统-容器调度系统

1.总体要求:集群运维管理系统需采用B/S架构,对集群环境进行监控与调度。2.容器调度:提供容器调度系统,支持对容器实验环境的调度与管理,保证实验环境的高可用,实现容器环境的自动调度与集群整体负载均衡。容器调度:自动化容器的部署和复制,随时扩展或收缩容器规模负载均衡:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡。资源监视:监控容器及物理机资源使用情况,将新建的容器分配到合适的物理节点。容器访问:提供容器VPN访问功能,登录容器实验环境。资源优化:允许资源在使用量上的部分超额,调度系统自动进行调度,对用户无感知。3.集群监控:提供集群监控系统,支持对实训系统进行软硬一体化总体监控。系统状态监控:监控系统最大用户数、当前用户数、不同类型的容器数等资源使用情况物理资源监控:对集群整体物理资源以及各物理节点的CPU、内存等资源使用情况及状态进行监控。集群初始化:系统支持对大数据集群的参数初始化,支持用户零配置启动大数据服务,并且在容器意外宕机后,配置无须人工干预修改。4.容器管理:支持对大数据容器集群进行管理、分析与监控。大数据容器管理:提供大数据容器集群开启、终止、销毁、查询、详情等管理功能大数据容器分析:提供大数据容器使用情况分析、掌握系统当前容器分布与使用状态大数据容器监控:提供大数据容器节点的CPU、内存等资源配置情况分析5.系统扩容:支持调整集群规模,按需增加大数据集群节点个数,更好的满足实训需求。

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5

大数据课程资源池

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-大数据课程基础资料包

大数据实训平台包含的大数据课程体系需由浅入深,层次渐进,涵盖绝大部分主流的大数据技术领域。要求至少能满足4-6门课程的教学与实验,具体如下:1)Linux基础与运维:包括Linux基础知识、Linux管理、Linux shell编程等相关知识点,并提供Linux基本操作和常用命令以及Shell基础编程上机实验,为后面的大数据实验打下基础。上机实验需提供详细的实验手册,介绍每个实验项目的实验目的、实验原理、实验步骤和实验结果。2)Hadoop基础理论与实践:包括大数据概论、HDFS原理与实践、MapReduce原理与实践、Yarn原理与实践、Zookeeper原理与实践等相关知识点。必须满足以下实验项目:实验1 Hadoop安装部署实验2 Zookeeper安装部署实验3 HDFS基本操作使用实验4 MapReduce初级编程实战实验5 MapReduce高级编程实战实验6 Zookeeper基本编程及使用3)分布式数据采集与存储:包含数据采集与存储相关组件的知识点,详细介绍每个组件的安装部署、基本原理与架构、具体使用与编码。实验项目包括Sqoop安装部署、Sqoop编程实战、HBase安装部署、HBase编程实战、Hive安装部署、Hive编程实战等。4)大数据交互式分析与实时计算:包括Spark简介、Spark生态系统、Spark原理与架构、Spark集群安装与部署、Spark开发环境配置、Spark应用案例编程、实时流计算Storm简介、Storm架构与特性、Storm应用场景、Storm核心概念和数据流模型、Storm使用综合案例等相关知识点。实验项目包括spark安装部署、spark编程实战、Storm安装部署、Storm编程实战等。5)Hadoop生态扩展与高级运维:包含Hadoop生态系统其它相关组件的基本原理与使用,以及Hadoop系统的高级运维调优。需至少包含以下实验:实验1 Kafka安装部署实验2 Flume安装部署实验3 Solr安装部署实验4 Mahout安装部署实验5 Hue安装部署实验6 Oozie安装部署实验7 HDFS运维调优实验8 MapReduceYarn运维调优实验9 HBase运维调优实验10 Hive运维调优实验11 Spark运维调优实验12 Storm运维调优实验13 Kafka运维调优6)spark机器学习:利用spark技术进行大数据分析与挖掘,主要介绍MLlib机器学习算法库中的分类、聚类、回归、推荐等算法原理与实战。需包含数据探索与特征提取、分类模型、聚类模型、推荐模型、回归模型等实验项目。

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大数据实训平台安装与培训服务

EDU实施培训服务

1.提供1年原厂免费软件升级服务;2.提供1年原厂商技术支持;3.提供2天的标准产品实施和产品使用培训服务;4.投标方负责将系统安装到用户指定的设备安装地点,并提供所有涉及到的设备连接线,附件等;设备调试需由原厂工程师完成.

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19000

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7

大数据实验平台学生许可

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-教学实训管理系统用户授权Licence

支持100个学生同时进行大数据实验,每个人提供3个容器环境,提供1个master容器节点,2个slave容器节点,可一键创建和销毁,并一键登录节点系统桌面环境。

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大数据课程/实战案例

曙光EDU大数据与人工智能实训平台V3-大数据课程行业案例

可提供以下课程内容:1)Hadoop平台教学与实践1.1_Linux基础1.2_shell编程基础1.3_大数据基础知识和hdfs详解1.4_MapReduce Yarn详解1.5_Hadoop安装部署1.6_Hdfs基本操作(Java和Python)1.7_MapReduce初级编程实战1.8_MapReduce高级编程实战1.9_MapReduce性能调优1.10_Hadoop性能调优2) Spark平台教学和实践2.1_Spark原理和基础架构2.2_Spark生态系统2.3_Spark安装部署2.4_Spark编程入门2.5_Spark编程进阶2.6_Spark编程实战2.7_Spark Mlib综合运用2.8_Spark Streaming流式数据处理2.9_Spark性能调优3)Hive与Hbase基础教学和实践3.1_Hive原理和基础架构3.2_Hive安装部署3.3_Hive基础(Python实现)3.4_Hive编程实战3.5_Hive性能调优3.6_Hbase原理和基础架构3.7_Hbase安装部署3.8_Hbase编程实战(java)3.9_Hbase编程实战(Python)3.10_Hbase性能调优3.11_Hive综合实战3.12_Hbase综合实战4)大数据生态系统常用组件基础教学4.1_大数据生态系统其它组件简介4.2_Zookeeper原理与应用4.3_Zookeeper安装部署4.4_Zookeeper编程实战4.5_Sqoop安装部署4.6_Sqoop实践4.7_Kafka安装部署4.8_Kafka性能调优4.9_Storm安装部署4.10_Storm调优4.11_Flume安装部署4.12_Mahout安装部署4.13_Solr安装部署大数据综合实战案例和算法案例1关键词提取2微博评论情感分析3 Ex.13-1_纽约出租车价格预测4 Ex.13-2_气象数据分析5 Ex.13-3_回归模型实现(python)6 Ex.13-4_聚类模型实现(python)7 Ex.13-6_共享单车租赁流量预测8 Ex.14-1_日志采集分析(java)9 Ex.14-3_用户行为数据分析(java)10 Ex.14-5_搜索引擎日志分析实验报告数据科学课程1)数据分析1. 前言2. Python基础语法和Jupyter3. Python的数据结构、函数和文件4. NumPy基础:数组和矢量计算5. Pandas入门6. 数据的加载和存储7. 数据的清洗和准备8. 数据规整:聚合、合并和重塑9. 绘图和数据可视化10. 数据聚合与分组运算11. 时间序列12. pandas高级应用13. Python建模库介绍14. 特征工程的构建(一):数据预处理15. 特征工程的构建(二):多维特征分析16. 特征工程的构建(三):降维分析17. 案例分析2)机器学习基础课程1. 绪论2. 性能度量3. 模型的评估和选择4. 线性模型5. 牛顿法和梯度下降法6. 逻辑回归7. 决策树8. 神经网络9. SVM支持向量机10. 贝叶斯分类器11. 集成学习之Boosting12. 集成学习之Bagging与随机森林13. 聚类分析14. EM算法15. 高斯混合模型3)数据采集与网络爬虫第1章 初见网络爬虫第2章 BeautifulSoup解析HTML第3 章 开始采集第4 章 使用API第5 章 存储数据第6 章 读取文档第7 章 数据清洗第8 章 自然语言处理第9 章 穿越网页表单与登录窗口进行采集第10 章 采集JavaScript第11 章 图像识别与文字处理第12 章 避开采集陷阱第13 章 用爬虫测试网站第14 章 远程采集4)数据可视化第1章 准备工作环境第2章 了解数据第3章 绘制并定制化图表第4章 学习更多图表和定制化第5章 创建3D可视化图表第6章 用图像和地图绘制图表第7章 使用正确的图表理解数据第8章 更多的matplotlib知识5)机器学习实战案例房价预测个人信贷违约预测癌症预测邮件分类声音识别性别广告欺诈检测NBA控卫聚类分析预测隐形眼镜类型6)Python实战案例基于基站定位数据的商圈分析家用电器用户行为分析以及事件识别竞赛网站用户行为分析及服务推荐信用卡数据统计分析磁盘垃圾文件清理器蒙蒂霍尔悖论游戏蒙特卡洛方法计算圆周率模拟三维向量及其运算学生成绩预测Apriori算法发现毒蘑菇的相似特征BeautifulSoup的使用Excel文件成绩处理-Python3Iris2-逻辑回归研究(1)Iris2-逻辑回归研究(2)iris数据集的四种分类算法(1)iris数据集的四种分类算法(2)iris数据集的四种分类算法(3)iris数据集的四种分类算法(4)K-mens算法KNN-对葡萄酒质量进行分析matplotlib(箱线图)word文件操作-Python电影打分与推荐-Python简单线性回归马疝气病预测马的死亡率批量生成随机信息-Python3探索Apple公司股价数据-时间序列探索Iris纸鸢花数据-删除练习探索Pokemon数据-创建数据集探索风速数据-统计练习探索泰坦尼克灾难数据-可视化练习维基百科爬虫采集用python实现SPSS的简单功能用爬虫测试网站Python基础练习一Python基础练习二Python基础练习三Python基础练习四Numpy入门学习随机漫步babynames数据分析IMDB500电影数据分析matplotlib饼图matplotlib条形图movielens数据分析usagov数据分析USDA食品数据库分析拉勾网数据分析联邦选举委员会数据库分析麦当劳餐品营养探索豆瓣电影爬取与分析探索2012欧洲杯数据探索Chipotle快餐数据探索酒类消费数据探索虚拟姓名数据体育明星的影响力分析探索声呐物体分类数据集电影评论分类-二分类问题

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大数据管理节点服务器

中科可控H620-G30(8,12盘位)

所投品牌为中科可控H620-G30国有品牌x86架构服务器,2U机架式,非OEM产品1、处理器:配置2颗Hygon 7151处理器,每颗CPU核心数16核,每颗CPU主频2.0GHz2、内存:配置128GB DDR4 2666MHz RDIMM内存,支持32个内存插槽,最大可支持4TB内存容量,支持内存ECC保护、内存镜像、内存热备,支持NVDIMM和NVDIMM-N内存3、硬盘:配置2块300GB 10K 2.5寸SAS热插拔硬盘, 4块2T 7.2K SAS 12GB热插拔硬盘,支持12个外置热插拔硬盘,可支持SAS/SATA硬盘、SSD混插,可选支持8个NVMe U.2 SSD,可选支持2个M.2 SSD,可选支持2个后置热插拔2.5寸硬盘位,支持2个SD卡插槽4、网卡:配置2块双口千兆网卡,支持NCSI、网络唤醒,网络冗余,负载均衡等网络高级特性5、扩展:最大支持10个PCI-E 3.0插槽(2个内置专用插槽)6、RAID卡:配置2GB Cache、12Gb RAID控制器,支持RAID0/1/5/10/507、电源:配置热插拔铂金1+1冗余电源,单个电源功率550W8、BIOS中文界面:支持BIOS中英文界面9、其它:冗余电源/冗余风扇/上架套件10、服务:原厂3年质保,7×24原厂服务,含首次上门安装调试

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10

大数据实训节点服务器

中科可控H620-G30(8,12盘位)

所投品牌为中科可控H620-G30国有品牌x86架构服务器,2U机架式,非OEM产品1、处理器:配置2颗Hygon 7185处理器,每颗CPU核心数32核,每颗CPU主频2.0GHz2、内存:配置256GB DDR4 2666MHz RDIMM内存,支持32个内存插槽,最大可支持4TB内存容量,支持内存ECC保护、内存镜像、内存热备,支持NVDIMM和NVDIMM-N内存3、硬盘:配置2块300GB 10K 2.5寸SAS热插拔硬盘,3块2T 7.2K SAS 12GB热插拔硬盘,支持12个外置热插拔硬盘,可支持SAS/SATA硬盘、SSD混插,可选支持8个NVMe U.2 SSD,可选支持2个M.2 SSD,可选支持2个后置热插拔2.5寸硬盘位,支持2个SD卡插槽4、网卡:配置1块双口千兆网卡,支持NCSI、网络唤醒,网络冗余,负载均衡等网络高级特性5、扩展:最大支持10个PCI-E 3.0插槽(2个内置专用插槽)6、RAID卡:配置2GB Cache、12Gb RAID控制器,支持RAID0/1/5/10/507、电源:配置热插拔铂金1+1冗余电源,单个电源功率550W8、BIOS中文界面:支持BIOS中英文界面9、其它:冗余电源/冗余风扇/上架套件10、服务:原厂3年质保,7×24原厂服务,含首次上门安装调试

7

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备注:本合同中详细配置及主要技术参数(服务具体要求)以评标时供应商投标文件为准。

2. 合同价格:1,792,000.00元,¥: 壹佰柒拾玖万贰仟元整

3. 交货/服务时间、地点、方式

3.1交货/服务时间:合同订立后60天。所有货物安装调试完毕、验收合格并交付给需方的日期为交货时间。

3.2交货/服务地点长春金融高等专科学校人民大街7696号

3.3交货/服务方式: 供方负责将货物安全完好运抵交货地点、安装调试并保证验收合格(供方负责按需方要求提供全部服务并保证验收合格)。

4. 付款方式

4.1供方交货/提供服务时应提交下列文件:销售发票[发票抬头格式:需方单位名称],国家有关质检机构出具的检验报告或证书(如果合同约定有的话),进口产品的报关文件(如果合同约定有的话),制造厂商出具的质量检验证书、产品合格证等。

4.2财政付款:政府采购项目资金支付程序,按照国家有关财政资金支付管理的规定执行。

4.3自行付款:本合同中总价款中由采购人自行支付的部分,采购人承诺

5.履约保证金

5.1 在签署本合同之前,供方应向需方提交合同总价5%的履约保证金(人民币,取整数位到百元)。履约保证金可以采用银行转账或者银行保函等其他非现金的方式提交。

5.2 履约保证金的有效期到供方提交的货物经需方验收合格并交付给需方之日止,以银行转账方式返还,不计利息。

5.3 履约保证金由需方在货物验收合格交付后10个工作日内返还。

6.质量保证金:不收取

7.合同补充条款:无。

8.争议解决方式:供需双方达成仲裁协议,向长春市仲裁委员会申请仲裁(向合同签定地人民法院提起诉讼)。

9.合同构成:下列文件构成本合同不可分割的组成部分,与本合同具有同等法律效力:

9.1本合同书;

9.2中标通知书;

9.3招标文件及澄清、修改、补遗文件;

9.4供方的响应文件及书面澄清、说明、补正文件;

9.5产品样本、样品(样机)、说明书、图纸等有关资料;

9.6吉林省省级政府采购验收报告单;

9.7合同的其它附件。

上述组成合同的文件如有不一致之处,以日期在后的为准。

10.合同份数:本合同一式三份,供需双方、公共资源交易中心各执一份。

11.合同生效:本合同在供需双方法定代表人或其授权代理人签字、加盖双方公章或者合同专用章并且需方收到供方提交的履约保证金后生效。

12.合同修改:除供需双方书面修改、补充协议外,本合同条件不得有任何变化或修改。

吉林省公共资源交易中心

(吉林省政府采购中心)

(加盖公章或合同专用章)

地址:长春市人民大街9999

需方:长春金融高等专科学校

(加盖公章或合同专用章)

地址:

法定代表人

或授权代理人

签字:

签字日期:

邮政编码:

供方吉林省德容天下教育科技有限公司

(加盖公章或合同专用章)

地址:

法定代表人

或授权代理人

签字:

签字日期:

邮政编码:

电话:

传真:

联系人:

开户银行:

账户名称:

账号:

税号:

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