人工智能综合实验中心硬件需求公告_招标

（略）硬件需求公告
各供应商：
根据学校实验室建设需要，（略）硬件需求。现将项目需求参数进行公示，欢迎具有相关经营范围资质和能力的国内供应商进行报名采购磋商。

一、报名所需资料
1、公司营业执照扫描件、高校、高职的类似案例证明资料（如合同、验收单等）、自制参数对照表（标识偏离部分）。
2、暂定按验收合格支付90%，质保金10%（分3年支付），质保期3年的支付方式：（略）

二、报名时间、地点：（略）
报名截止时间：2024年8月26日17：00时前；
报名方式：（略）
（略）络报名：（略）@（略）
电话报名：（略）8联系人：（略）

三、需求参数如下：













（略）
产品名称：（略）
产品参数
数量
单位：（略）
备注
包1
计算机视觉开发套件
一、技术参数1)CPU:6xCarmelARM®v8.264-bitCPU6MBL2+4MBL32)GPU:Volta™架构，384个CUDA®核心和48Tensor核心3)DLA:2xNVDLA加速引擎4)视觉加速器:7-WayVLIW视觉处理器5)运行内存:8GB128-bitLPDDR4x51.2GB/s6)存储:32GB高耐用存储，预留1个m.2插槽7)工具包:CUDA,CUDNN,TensorRT,ROS/ROS28)显示:1xDP，1xHDMI9)相机:2xMIPICSI-2D-PHYlanes10)网络连接:（略）接口、支持M.2KeyE(预置WiFi/BT模块)11)USB接口:4xUSB3.1,USB2.0Micro-B12)扩展接口:GPIOs,I2C,I2S,SPI,UART13)固定式支架,搭配10.1寸触摸屏；14)摄像头;2560*192030fps；15)（略）:LinuxUbuntu18.04LTS。二、搭配以下实验，提供源代码，支持二次开发，配套实验指导书1）图像识别：1.基于ResNet的手势识别、2.基于MobileNet的猫狗识别、3.基于DenseNet的交通标志识别、4.基于DarkNet以及表证学习的行人重识别。2）图像生成：1.基于DCGAN的二次元图像生成、2.基于SRGAN的图片超分辨率重建、3.基于CycleGAN的图像风格转换。3）图像分割：1.使用FCN、进行斑马线分割、2.使用UNet进行眼球血细管分割、3.使用Mobile-UNet进行工业花纹检测、4.使用SEUNet提升分割精度。4）目标检测：1.基于SSD的行人检测、2.基于YOLO的车辆检测、3.基于Mask-RCNN（略）破损检测。5）OCR识别：1.数字验证码识别、2.人民币编码识别、3.智能仪表识别。三、模型及数据1）提供源码解析，数据集，预训练模型。学生可以通过预训练好的模型进行迁移学习，使模型能够更快的收敛和拟合，在更短的训练时间内获得更好的结果；2）提供不少于100G的图像、人脸数据集。四、支持计算机视觉模型部署，提供接口文档及手册，提供3年技术支持服务。
26
套
覆盖专业：计科、数据科学与技术、人工智能、软件工程支撑课程《python程序设计》、《机器学习》、《深度学习》、《计算机视觉》、《（略）络》配套实验：1）图像识别：1.基于ResNet的手势识别、2.基于MobileNet的猫狗识别、3.基于DenseNet的交通标志识别、4.基于DarkNet以及表证学习的行人重识别。2）图像生成：1.基于DCGAN的二次元图像生成、2.基于SRGAN的图片超分辨率重建、3.基于CycleGAN的图像风格转换。3）图像分割：1.使用FCN、进行斑马线分割、2.使用UNet进行眼球血细管分割、3.使用Mobile-UNet进行工业花纹检测、4.使用SEUNet提升分割精度。4）目标检测：1.基于SSD的行人检测、2.基于YOLO的车辆检测、3.基于Mask-RCNN（略）破损检测。5）OCR识别：1.数字验证码识别、2.人民币编码识别、3.智能仪表识别。
语音交互开发套件
一、功能要求（1）集成人工智能主流组件，支持语音、多传感器融合及电机控制；（2）支持PC端建模与训练，（略）执行；（3）软硬一体，集成度高，可实现人工智能应用快速创新；（4）结合移动端嵌入式开发与PC开发相结合，通过Python语言无缝连接；（5）拓展性强，可扩展自然语言处理实验；二、技术参数（1）CPU：（略）@1.43GHz；（2）GPU：NVIDIA128-coreMaxwell；（3）运行内存：4GB64-bitLPDDR425.6GB/s；（4）内置存储：32GB（高速eMMC）；（5）（略）：2*RJ-45（略）接口；（6）显示：1*HDMI接口；（7）麦克风阵列；（8）USB接口：USB3.0TypeA*2；USB2.0TypeA*4；USB2.0MicroOTG；（9）扩展接口：M.2KeyE；mSATAormini-PCIe；12lanesMIPICSI-2D-PHY1.2(30Gbps)；（10）SIM：内置SIM卡插槽；（11）支持远场唤醒、远场识别等多项语音交互能力，（略）处理算法，达到1、3、5米下良好的唤醒、识别效果。三、实验资源配套以下实验，提供实验指导书及源代码：（1）基础实验：包括环境搭建、模块简介及使用、（略）处理、语音编码、语音活性检测、（略）降噪、回声消除、傅里叶变换、语音特征提取等；（2）语音识别、合成实验：包括端到端的语音指令识别、端到端的语音识别、语音识别性能指标、语音识别服务部署、语音合成、语音合成服务部署等；（3）自然语言处理实验：包括语言理解、对话管理、语言生成、音乐推荐、景点推荐、问答客服、知识图图谱问答等；（4）智能音箱实验：智能音箱架构、基于在线API的语音唤醒、（略）络的离线唤醒模型、基于开源项目snowboy的离线语音唤醒、语音交互以及API使用、智能音箱状态反馈、智能音箱按键交互等。四、模型及数据（1）提供源码解析、数据集、预训练模型。学生可以通过预训练好的模型进行迁移学习，使模型能够更快的收敛和拟合，在更短的训练时间内获得更好的结果；（2）提供不少于100G的语音、文本数据集；（3）（略）络API,（略）。五、其他要求为确保该套件属自主研发产品，（略）软件著作权。
26
套
覆盖专业：计科、数据科学与技术、人工智能、软件工程支撑课程《python程序设计》、《机器学习》、《深度学习》、《语音识别》、《（略）络》、《自然语言处理》、《语音合成》配套实验：（1）基础实验：包括环境搭建、模块简介及使用、（略）处理、语音编码、语音活性检测、（略）降噪、回声消除、傅里叶变换、语音特征提取等；（2）语音识别、合成实验：包括端到端的语音指令识别、端到端的语音识别、语音识别性能指标、语音识别服务部署、语音合成、语音合成服务部署等；（3）自然语言处理实验：包括语言理解、对话管理、语言生成、音乐推荐、景点推荐、问答客服、知识图图谱问答等；（4）智能音箱实验：智能音箱架构、基于在线API的语音唤醒、（略）络的离线唤醒模型、基于开源项目snowboy的离线语音唤醒、语音交互以及API使用、智能音箱状态反馈、智能音箱按键交互等。
包2
机器视觉与语音开发套件
一、技术参数"处理器:6核Arm®Cortex®A78AEv8.264位CPU1.5MBL2+4MBL3，CPU最大频率2GHz"GPU：搭载32个TensorCore的1024核NVIDIAAmpere架构，GPU最大频率765MHz，AI性能不低于70TOPS，DL加速器：1xNVDLAv2，DLA最大频率614MHz视觉加速器:1xPVAv2内存：8GB128位LPDDR5102.4GB/s存储：板载不低于16GBeMMC;M.2接口PCIe3.0×1（可支持2242/2280NVMeSSD）扩展不低于256G的NVME固态硬盘摄像头：2K摄像头（（略）@30fps），结构左右180°旋转，上下摆动，图像广角无畸变，内置MIC降噪拾音，内置扬声器和回声消除，支持2倍数字变倍USB接口:4xUSB3.1,USB2.0Type_C接口扩展接口:GPIOs,I2C,I2S,SPI,UARTDebug串口视频编码：1x4K60(H.265)3x4K30(H.265)6x1080p60(H.265)12x1080p30(H.265)视频解码：1x8K30(H.265)2x4K60(H.265)4x4K30(H.265)9x1080p60(H.265)18x1080p30(H.265)网络:板载MiniPCle接口的wifi/蓝牙二合一模块，（略）RJ45接口；（略）:LinuxUbuntu22.04LTS语音输入：USB麦克风触摸显示屏：10.1寸1280x800分辨率的显示屏，支持5点触摸二、搭配以下实验，提供源代码，支持二次开发，配套实验指导书提供不低于Linux5.10（略）SDK源码包提供配套开发工具提供至少3款深度学习框架计算机视觉库提供ASR/NLP/TTS深度学习推理库预训练AI模型Riva加速SDK（略）语音识别语音合成自然语言处理智能音箱实践五言绝句生成诗歌生成IMDB情感分析CIFAR-10图像识别VGG网络阿猫阿狗识别ResNet手势识别.数字验证码识别车牌识别迁移学习与12306验证码识别.FCN斑马线分割使用GAN生成图片使用ACGAN生成带标签的图片AI手势虚拟拖拽方块人脸考勤机口罩规范佩戴识别工地安全防护检测OCR⻋牌检测与识别ChatTTS模型部署生成式人工智能AIGC边缘端部署快速使用手册Python应用开发实战指南实训项目开发指南其他资源持续更新
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套
覆盖专业：计科、数据科学与技术、人工智能、软件工程支撑课程《python程序设计》、《机器学习》、《深度学习》、《计算机视觉》、《（略）络》配套实验：1）图像识别：1.基于ResNet的手势识别、2.基于MobileNet的猫狗识别、3.基于DenseNet的交通标志识别、4.基于DarkNet以及表证学习的行人重识别。2）图像生成：1.基于DCGAN的二次元图像生成、2.基于SRGAN的图片超分辨率重建、3.基于CycleGAN的图像风格转换。3）图像分割：1.使用FCN、进行斑马线分割、2.使用UNet进行眼球血细管分割、3.使用Mobile-UNet进行工业花纹检测、4.使用SEUNet提升分割精度。4）目标检测：1.基于SSD的行人检测、2.基于YOLO的车辆检测、3.基于Mask-RCNN（略）破损检测。5）OCR识别：1.数字验证码识别、2.人民币编码识别、3.智能仪表识别。覆盖专业：计科、数据科学与技术、人工智能、软件工程支撑课程《python程序设计》、《机器学习》、《深度学习》、《语音识别》、《（略）络》、《自然语言处理》、《语音合成》配套实验：（1）基础实验：包括环境搭建、模块简介及使用、（略）处理、语音编码、语音活性检测、（略）降噪、回声消除、傅里叶变换、语音特征提取等；（2）语音识别、合成实验：包括端到端的语音指令识别、端到端的语音识别、语音识别性能指标、语音识别服务部署、语音合成、语音合成服务部署等；（3）自然语言处理实验：包括语言理解、对话管理、语言生成、音乐推荐、景点推荐、问答客服、知识图图谱问答等；（4）智能音箱实验：智能音箱架构、基于在线API的语音唤醒、（略）络的离线唤醒模型、基于开源项目snowboy的离线语音唤醒、语音交互以及API使用、智能音箱状态反馈、智能音箱按键交互等。
售后服务与培训要求（1）包含不少于一周的教师培训方案。包含不少于20课时的实训课程资源（实训指导书，课程PPT等）。
（2）包含自验收之日起不少于3年的售后服务和技术支持。
（3）为更好维持教学秩序，设备本身遇到问题且学校无法解决，24小时内技术人员到位。
（4）实训指导书、课件、实验指导手册、产品使用说明书、维修手册、视频微课资源、设备制造厂商名称：（略）

东（略）学院
2024年8月23日