人工智能實驗平臺設(shè)備和軟件及其系統(tǒng)集成服務(wù)需求

人工智能實驗平臺設(shè)備和軟件及其系統(tǒng)集成服務(wù)需求（1）產(chǎn)品清單情況序號名稱單位數(shù)量1開源鴻蒙智能機器人臺62人工智能小車臺13智能機器人臺44ICT實驗云平臺套15AI課程資源包套16人工智能應(yīng)用計算節(jié)點臺27人工智能訓(xùn)練卡張88工作站臺529交換機臺310無線路由器臺111液晶投影系統(tǒng)套112實驗室桌椅套113儀器收納柜套414管材及系統(tǒng)集成服務(wù)批1（2）具體技術(shù)參數(shù)序號具體技術(shù)(參數(shù))要求1一、開源鴻蒙智能機器人開源鴻蒙開發(fā)板

1.供電接口：USBtype-C供電/XH-2P；工作電壓：DC5V；主控芯片：Hi3861V100；CPU主頻：160MHz或以上；WiFi制式：IEEE802.11b/g/n；NFC協(xié)議：NFCForumType2Tag；存儲信息：SRAM352KB、ROM288KB、2MFlash；擴展接口：microbit接口，支持UART、SPI、IIC、GPIO、ADC、PWM、SDIO,支持插板式擴展；

2.支持運行openHarmony3.0以上的版本；

機器人主體

3.整機重量范圍：10.5kg–14.5kg；電源輸出：≥兩路12V/3A；

4.通訊接口：USB3.1；可負(fù)載重量：≥5kg；差分形式驅(qū)動、主動輪：≥2；移動速度：≥0.3m/s；越障高度：≥5mm；帶數(shù)字電量顯示、充電狀態(tài)顯示；

5.LCD觸摸顯示屏（非筆記本電腦替代）≥6英寸；支持墻檢傳感器≥6個，地檢傳感器≥4個；

ROS主控系統(tǒng)

6.X86架構(gòu)，單個處理器核心數(shù)≥4個；單個處理器主頻≥2.4GHz；內(nèi)存≥8GB；硬盤≥100GB；顯示接口HDMI；USB3.1接口≥3個；雷電3接口≥1個；2.5GRJ45網(wǎng)口≥1個；Wi-Fi6無線網(wǎng)卡≥1個；

7.預(yù)裝ROS機器人操作系統(tǒng)平臺,ROS版本為Noetic或以上版本；支持多種類操作系統(tǒng)的計算機無線連接使用，包括Windows、Linux及MacOS；

8.支持快捷運行例程菜單（提供≥5個機器人例程菜單管理，可實現(xiàn)快捷運行控制機器人操作，菜單功能包含遠(yuǎn)程控制，深度攝像頭繪制地圖、導(dǎo)航，機械臂抓取，深度學(xué)習(xí)識別方面的快捷控制實現(xiàn)）；支持在線更新源代碼；

機器人移動控制端

9.屏幕尺寸≥6.5英寸；電池≥4100mAh；操作系統(tǒng)版本≥HarmonyOS3.0；存儲≥8GBRAM+128GBROM；單處理器核心數(shù)≥8核心；

機械臂：

10.機械臂采用金屬材質(zhì)，電源及通訊直接連接機器人主體，帶吸盤執(zhí)行器；自由度：≥4；負(fù)載：≥490g；臂展：≥50mm–300mm；臂未端活動速度：≥100mm/s；精度:≤2mm；

三維視覺深度攝像頭：

11.最小深度距離≤0.2m；最大視覺深度≥10m；深度技術(shù)：主動IR立體；

12.深度相機分辨率≥1280x720@90fps；深度視場（HxVD）≥91.2°x65.5°x100.6°；RGB相機分辨率≥1920x1080@30fps；RGB相機視場（HxVD）≥69.4°x42.5°x77°；

激光雷達(dá)傳感器

13.最小測量距離：≤0.12m；最大測量距離：≥16m；掃描頻率：≥5-12Hz；測距頻率：≥18000Hz；掃描角度：360°；

機器人功能

14.支持鴻蒙手機APP控制機器人移動、支持通過掃描機器人上二維碼與機器人進(jìn)行文件的傳輸、深度學(xué)習(xí)物品檢測、機器人激光雷達(dá)建圖與導(dǎo)航、機器人機械臂視覺識別抓取、支持通過內(nèi)置觸摸屏控制機器人系統(tǒng)的UI界面進(jìn)行熱點切換，支持熱點模式下通過瀏覽器設(shè)置WIFI的連接、支持抓取視頻中移動的物體，并進(jìn)行背景切換，在新的背景中保持物體的移動狀態(tài)；

15.至少能夠提供在gazebo下基于機器人本體模型的仿真源碼，并通過電腦安裝gazebo軟件進(jìn)行模擬仿真；

配套教學(xué)資源

16.配套教學(xué)課件，課程內(nèi)容至少包括：OpenHarmony開發(fā)板與配套模塊介紹、鴻蒙開發(fā)的環(huán)境搭建、ROS起源與特色、ROS與開源鴻蒙的通訊節(jié)點介紹、OpenHarmony開發(fā)板套件的使用、通過語音實現(xiàn)智能家居控制、遠(yuǎn)程控制機器人底盤移動、遠(yuǎn)程機械臂控制及狀態(tài)反饋、遠(yuǎn)程自動導(dǎo)航、鴻蒙機器人校內(nèi)比賽場景；2二、人工智能小車底盤：

1.車身尺寸：≥400mm*200mm*222mm；驅(qū)動方式：四驅(qū)；移動輪：麥克納姆輪；移動方式：可以實現(xiàn)前行、橫移、斜行、旋轉(zhuǎn)及其組合等運動方式；

2.主動輪直徑：≤100mm；最大速度：≥0.3m/s；離地間隙：≥22mm；云臺俯仰角度：俯≥45°仰角≥90°；電池容量：≥18000mAh；充電電壓：DC19V；使用時長：3-4小時；充電接口類型：DC充電接口；工作環(huán)境溫度：0℃-45℃；

3.電源開關(guān)：關(guān)機狀態(tài)下長按3秒開機，開機狀態(tài)下長按3秒關(guān)機；喚醒感應(yīng)開關(guān)：1顆紅色LED，LED亮起為小車開機狀態(tài)，滅燈則為關(guān)機狀態(tài)，識別手勢感應(yīng)開關(guān)，感應(yīng)距離≤30cm；Wi-Fi開關(guān)：兩個檔位，往上撥動小車自身發(fā)出熱點，外用設(shè)備可搜索到小車連接，往下?lián)軇有≤囬_啟Wi-Fi功能，可搜索和連接外部Wi-Fi；單擊可顯示當(dāng)前電量；

4.傳感器：激光雷達(dá)、深度攝像機、陣列麥克風(fēng)、手勢喚醒傳感器、防夾手傳感器、陀螺儀；呼吸指示燈：≥10顆白色LED，可設(shè)置在不同狀態(tài)時有不同的顯示方式，包括閃爍的頻率、時長及亮滅的數(shù)量；

5.機器變形方式：伸縮變形，閉合狀態(tài)長度≥400mm，伸展?fàn)顟B(tài)長度≥460mm；

控制系統(tǒng)：

6.GPU：384-coreNVIDIAVolta?或以上GPU和48TensorCores或以上；CPU：6-coreNVIDIACarmelARM?v8.264-bit或以上CPU，6MBL2+4MBL3；內(nèi)存：≥8GB128-bitLPDDR4x59.7GB/s；存儲：≥128GB；

激光雷達(dá)傳感器：

7.最小測量距離：≤0.12m；最大測量距離：≥16m；掃描頻率：≥5-12Hz；測距頻率：≥18000Hz；掃描角度：360°；

三維視覺深度攝像頭：

8.深度技術(shù)：主動IR立體；最小深度距離：≤0.2m；最大視覺深度：≥10m；

9.深度相機分辨率：≥1280x720@90fps；深度視場（HxVD）：≥91.2°x65.5°x100.6°；RGB相機分辨率：≥1920x1080@30fps；RGB相機視場（HxVD）：≥69.4°x42.5°x77°；

環(huán)陣列麥克風(fēng)：

10.陣列包含麥克風(fēng)數(shù)量：≥6個；

11.360度聲源定位：精準(zhǔn)定位聲源所處角度，實現(xiàn)360度平面無縫拾音，定位精度可達(dá)±5度；回聲消除：消除設(shè)備自身播放對語音交互的影響，實現(xiàn)語音實時交互和打斷陣列麥克風(fēng)；

教學(xué)樣例：

12.小車基本控制：通過電腦端遠(yuǎn)程控制機器人開啟、閉合；通過手柄控制機器人移動；通過電腦控制深度相機移動；

13.深度學(xué)習(xí)避障：通過電腦控制機器人，采集障礙物樣本；通過電腦控制機器人，利用樣本訓(xùn)練模型；部署模型，使機器人能識別訓(xùn)練的障礙物，并完成轉(zhuǎn)向；

14.西瓜判斷-樸素貝葉斯算法：通過給定樣本，使用貝葉斯算法生成模型，并利用模型及樣本數(shù)據(jù)判斷西瓜是否是好瓜；

15.決策樹：根據(jù)數(shù)據(jù)及理論資料，生成決策樹；

16.顏色跟蹤：通過電腦控制機器人，識別顏色塊，識別后再視野中標(biāo)出，并可根據(jù)色塊移動位置；數(shù)字識別：通過電腦控制機器人，識別數(shù)字；猜拳游戲：通過電腦控制機器人，識別剪刀、石頭、布三種手勢；自動駕駛：通過電腦控制機器人，使用機器人的攝像頭并通過目標(biāo)檢測進(jìn)行車道檢測，斑馬線識別，標(biāo)識牌識別，紅綠燈識別，障礙檢測來模擬汽車在現(xiàn)實生活中的無人駕駛；

配套資源

17.配套AI課程實驗指導(dǎo)書，至少包括以下實驗內(nèi)容：博弈搜索：搶糖果游戲。爬山算法：解決八皇后問題。極大極小值算法：井字棋游戲。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-K均值，實驗任務(wù)：鳶尾花聚類。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-線性回歸,實驗任務(wù)：房價預(yù)測。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-邏輯回歸，實驗任務(wù)：考試預(yù)測。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯，實驗任務(wù)：西瓜分類。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-決策樹，實驗任務(wù)：打球計劃。經(jīng)典機器學(xué)習(xí)-支持向量機，實驗任務(wù)：鳶尾花分類。圖像的幾何變換?？臻g域圖像增強。頻率域圖像增強。彩色圖像處理。形態(tài)學(xué)圖像處理。圖像分割。特征提取。基于機器視覺的手寫數(shù)字識別。基于機器視覺的人臉識別應(yīng)用。利用深度學(xué)習(xí)完成手寫數(shù)字識別。利用深度學(xué)習(xí)完成字母識別。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成自動避障小車任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成猜拳機器人任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成垃圾分類機器人任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成自動駕駛小車任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成自動走迷宮小車任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成目標(biāo)追蹤任務(wù)。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成人臉檢測。3三、智能機器人機器人主體：

1.可負(fù)載重量：≥5kg；差分形式驅(qū)動、主動輪：≥2；越障高度：≥5mm；帶數(shù)字電量顯示、充電狀態(tài)顯示；通訊接口：USB3.1；整機重量范圍：10.5kg–13.5kg；電源輸出：≥兩路12V/3A；支持墻檢傳感器：≥6個，地檢傳感器：≥4個；

2.LCD觸摸顯示屏（非筆記本電腦替代）：≥6英寸；

3.硬件擴展：設(shè)備有擴展空間且剩余高度≥10cm，方便用戶用于擴展安裝其它傳感器等設(shè)備，為防止重心偏離，不能用機器人最頂端空間擴展；

機械臂：

4.機械臂金屬材質(zhì)，機械臂的電源及通訊直接連接機器人主體，帶吸盤執(zhí)行器；

5.自由度：≥4；精度:≤2mm；負(fù)載：≥490g；臂展：≥50mm–300mm；臂未端活動速度：≥100mm/s；

三維視覺深度攝像頭：

6.最小深度距離：≤0.2m；最大視覺深度：≥10m；深度技術(shù)：主動IR立體；

7.深度相機分辨率：≥1280x720@90fps；深度視場（HxVD）：≥91.2°x65.5°x100.6°；RGB相機分辨率：≥1920x1080@30fps；RGB相機視場（HxVD）：≥69.4°x42.5°x77°；

激光雷達(dá)傳感器：

8.最小測量距離：≤0.12m；最大測量距離：≥16m；

9.掃描頻率：≥5-12Hz；測距頻率：≥18000Hz；掃描角度：360°；

ROS主控系統(tǒng)：

10.X86架構(gòu)，單個處理器核心數(shù)≥4個；單個處理器主頻≥2.4GHz；內(nèi)存≥8GB；硬盤≥100GB；顯示接口HDMI；USB3.1接口≥3個；雷電3接口≥1個；2.5GRJ45網(wǎng)口≥1個；Wi-Fi6無線網(wǎng)卡≥1個；

11.預(yù)裝ROS機器人操作系統(tǒng)平臺,ROS版本為Noetic或以上版本；支持多種類操作系統(tǒng)的計算機無線連接使用，包括Windows、Linux及MacOS；

12.支持快捷運行例程菜單（提供5個機器人例程菜單管理，可實現(xiàn)快捷運行控制機器人操作，菜單功能包含遠(yuǎn)程控制，深度攝像頭繪制地圖、導(dǎo)航，機械臂抓取，深度學(xué)習(xí)識別方面的快捷控制實現(xiàn)）；支持在線更新源代碼；

機器人功能：

13.APP遠(yuǎn)程操控機器人、讓機器人跟著你走、深度學(xué)習(xí)物品檢測、支持通過掃描機器人上二維碼與機器人進(jìn)行文件的傳輸、機器人支持肢體識別、機器人激光雷達(dá)建圖與導(dǎo)航、機器人3D視覺建圖與導(dǎo)航、機器人機械臂視覺識別抓取；

14.支持通過內(nèi)置觸摸屏控制機器人系統(tǒng)的UI界面進(jìn)行熱點切換,支持熱點模式下通過瀏覽器設(shè)置WIFI的連接、支持gazebo本體模擬仿真、支持抓取內(nèi)置視頻文件中移動的物體，并進(jìn)行背景切換，在新的背景中保持物體的移動狀態(tài)；

15.機器人在3m*3m范圍內(nèi)，兩臺電腦控制機器人進(jìn)行建圖和導(dǎo)航，通過鼠標(biāo)在地圖上選擇目標(biāo)點，兩臺在起始點的機器人自動到達(dá)目標(biāo)點抓取方塊，自動導(dǎo)航將方塊放到起始點，不通過鍵盤控制，且自動避障；

配套教學(xué)資源：

16.配套《ROS機器人操作系統(tǒng)》教學(xué)課件、教案、課件視頻，其中視頻數(shù)量≥70個，每視頻時長≥6分鐘，課程內(nèi)容：ROS起源與特色、實踐課-從0到1搭建ROS環(huán)境、實踐課-運行第一個ROS程序、ROS通信與工作機制、創(chuàng)建工作空間、編寫及編譯ROS程序、運行ROS程序、實踐課程-動手編譯及運行第一個ROS程序、ROS調(diào)試與可視化工具、仿真工具GAZEBO及URDF、ROS坐標(biāo)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)（TF）、實踐課-建造自己機器人的3D模型、實踐課-創(chuàng)建仿真機器人與實現(xiàn)機器人同步、ROS外接設(shè)備、實踐課-語音交互、識別與合成、機器視覺、實踐課-圖像采集與目標(biāo)識別、ROS導(dǎo)航與定位、實踐課-房間建圖、實踐課-廚房端茶、ROS課程總結(jié)與行業(yè)展望；

17.配套《基于ROS的機械臂技術(shù)與應(yīng)用》教學(xué)課件、教案、課件視頻，其中視頻數(shù)量≥40個，每視頻時長≥6分鐘，課程內(nèi)容：Linux基礎(chǔ)簡介、ROS基礎(chǔ)理論、ROS機器人視覺應(yīng)用、移動機器人SLAM與導(dǎo)航、機器人操作平臺MoveIt!、機械臂仿真系統(tǒng)、MoveIt!編程接口、綜合應(yīng)用開發(fā)、ROS機械臂開發(fā)實例、總結(jié)與展望；

18.配套《深度學(xué)習(xí)》實驗指導(dǎo)、實驗指導(dǎo)視頻講解，其中視頻數(shù)量≥5個，每視頻時長≥9分鐘，資源內(nèi)容：安裝深度學(xué)習(xí)環(huán)境讓機器人跑起來、讓機器人拿起指定對象、讓機器人只跟著主人走、讓機器人聽從你的指令、讓機器人進(jìn)行視覺文字識別；

19.配套《智能交互技術(shù)》實驗指導(dǎo)、實驗指導(dǎo)視頻講解，其中視頻數(shù)量≥6個，每視頻時長≥6分鐘資源內(nèi)容：如何讓機器人跑起來、通過移動終端遠(yuǎn)程操控機器人移動、通過深度圖信息處理讓機器人跟著你走、通過語音交互控制機器人移動、通過肢體識別控制機械臂運動、實驗總結(jié)。4四、ICT實驗云平臺整體架構(gòu)：

1.B/S架構(gòu)，基于微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行服務(wù)器部署，支持Chrome等瀏覽器用戶端訪問；系統(tǒng)并發(fā)用戶數(shù)≥100（用戶需自備高性能服務(wù)器或校園私有云環(huán)境，平臺程序服務(wù)器必須和資源服務(wù)器分離）。平臺能夠通過建立多個資源庫和一系列微服務(wù)對平臺資源進(jìn)行分類管理，并通過調(diào)用微服務(wù)的接口，以及不同的整合方式，以服務(wù)的形式展現(xiàn)給用戶；

后臺管理模塊：

2.支持班級管理、學(xué)員管理、課程管理等功能的快捷跳轉(zhuǎn)，可記錄最近使用的功能服務(wù)。支持查看已配置的班級教學(xué)計劃，支持通過班級維度進(jìn)行篩選；支持查看班級學(xué)習(xí)情況統(tǒng)計，支持通過班級、時間維度（近7天，近一月，近一年）進(jìn)行篩選；

教務(wù)管理模塊：

3.支持租戶管理員、教師、學(xué)員的增加、刪除、修改、查詢；每個角色均可自定義創(chuàng)建和權(quán)限配置；角色信息因包含不限于角色、賬號、登錄密碼、姓名、手機號、郵箱、歸屬班級等；

4.支持學(xué)員的批量導(dǎo)入、批量導(dǎo)出、批量選擇、批量刪除；支持批量導(dǎo)入學(xué)員，支持反饋學(xué)員用戶上傳失敗清單與失敗原因；可以設(shè)置指定班級課程、可用自主實驗，數(shù)據(jù)集；支持設(shè)置授課教師與授課計劃；

學(xué)習(xí)資源管理模塊：

5.支持用戶預(yù)覽課件內(nèi)容和復(fù)制課件內(nèi)容。支持對課程發(fā)布、更新等操作，用戶可自主更新、發(fā)布課程內(nèi)容；支持本地導(dǎo)入課程，支持上傳PDF文檔、MP4視頻兩種格式課件的批量上傳；支持修改課件名稱，并關(guān)聯(lián)官方或自定義標(biāo)簽；支持按照名稱、類型、標(biāo)簽、最后操作人四種方式檢索課件。支持對課程封面圖、課程名稱、課程簡介、學(xué)習(xí)目標(biāo)、通過要求等基本信息的編輯；支持創(chuàng)建、編輯課程章節(jié)；

6.支持自定義章節(jié)標(biāo)題和章節(jié)上下級結(jié)構(gòu)，支持調(diào)整同級別章節(jié)順序；需滿足教師在指定課程章節(jié)下關(guān)聯(lián)課件、試題、視頻文檔、實驗等資源；支持對視頻、文檔編輯簡介，添加備注和批示，方便教師和學(xué)員教學(xué)學(xué)習(xí)工作。支持在視頻課件中按照時間點插入試題，一個視頻可在1-5個時間點插入考題；

7.支持按照名稱、類型、狀態(tài)、標(biāo)簽、最后操作人四種方式搜索課程；支持對考題進(jìn)行新增、刪除、修改、查詢、導(dǎo)入、導(dǎo)出操作，支持使用模板批量導(dǎo)入考題，和一鍵導(dǎo)出考題功能；支持對考題上傳結(jié)果進(jìn)行反饋，包括考題是否上傳成功、上傳失敗考題清單、考題上傳失敗原因；

8.支持在線手動創(chuàng)建單選題、多選題、判斷題等考題題型，編輯考題基本信息、題干、選項、答案解析等；支持自定義創(chuàng)建2級題庫目錄，可利用目錄對題目進(jìn)行歸類管理；支持手動組卷，可編輯試卷名稱，支持自定義設(shè)置試卷單元及單元名稱；支持在線題庫添加試題或?qū)朐囶}；支持單元整體賦分或分別設(shè)置每題分?jǐn)?shù)；

9.支持創(chuàng)建考試計劃，可對考試名稱、考試封面、考生須知、及格線、考試時間、考試策略等進(jìn)行設(shè)置。支持設(shè)置考試防作弊措施，防作弊規(guī)則包括：支持設(shè)置試卷數(shù)量；支持設(shè)置多次考試試卷隨機、題目亂序、選擇題選項亂序；支持內(nèi)容不可復(fù)制、禁止使用F12；支持防切屏，支持設(shè)置最多允許切屏次數(shù)；支持管理員、教師設(shè)置是否允許考生查看考試結(jié)果、答題結(jié)果、答案解析；選擇參加考試學(xué)員，可勾選和一鍵全選；支持管理員、教師查看考試報告，考試報告信息包括考試名稱、考試時間、學(xué)員賬號、姓名、最高成績、是否及格、平均成績、最近三次考試成績；支持通過關(guān)鍵字對學(xué)員考試成績進(jìn)行搜索，支持導(dǎo)出考試成績；

教學(xué)活動模塊：

10.支持頂部導(dǎo)航固定顯示當(dāng)前班級，教師用戶可通過導(dǎo)航進(jìn)行班級切換；支持按照時間順序展示授課計劃；支持課程首頁顯示班級已關(guān)聯(lián)的課程，課程封面包括課程名稱、課程封面圖、課程章節(jié)數(shù)；從課程封面可進(jìn)入課程詳情頁；課程詳情頁面能夠顯示課程名稱、課程封面圖、課程簡介、課程章節(jié)、授課統(tǒng)計、課程進(jìn)度等信息；以列表形式展示課程章節(jié)，支持章節(jié)目錄展開與收起；顯示課程章節(jié)已關(guān)聯(lián)的課件類型：課件、視頻、實驗；

11.支持學(xué)習(xí)進(jìn)度自動保存，課件、實驗可進(jìn)度查看；用戶查看自己正在進(jìn)行的實驗。支持在課程學(xué)習(xí)界面查看、發(fā)布和回復(fù)問答、添加筆記、完成章節(jié)練習(xí)題；支持視頻播放至設(shè)置時間時彈出考題、完成答題繼續(xù)學(xué)習(xí)；對視頻格式課件進(jìn)行拖動、倍速、全屏進(jìn)行等操作；支持對文檔格式課件進(jìn)行頁碼定位、縮放、全屏等操作；

12.支持用戶參與考試、查看考試結(jié)果、查看答案解析；支持系統(tǒng)自動評分；支持計時結(jié)束后自動交卷；需具有防作弊功能，多次切屏后自動交卷，禁止復(fù)制、禁止使用F12鍵；支持學(xué)生學(xué)習(xí)報告，教師教學(xué)報告的查看，查看內(nèi)容包括：課程名稱、課程進(jìn)度、總學(xué)習(xí)時長（近7天、近一月、近一年）；

實驗教學(xué)模塊：

13.支持從課程直接點擊進(jìn)入實驗操作模塊；實驗界面包括實驗、問答、筆記、實驗操作區(qū)等功能，在實驗中支持查看實驗手冊、實驗資料、實驗視頻；支持指導(dǎo)書界面展開和收起；實驗指導(dǎo)書支持左右翻頁，步驟導(dǎo)航及代碼復(fù)制，圖片縮放等功能；

14.支持在實驗過程中進(jìn)行互動交流，可提問或回答他人的提問；支持對提問和問答進(jìn)行刪除操作；學(xué)員可以記錄和查看筆記；支持學(xué)員上傳實驗截圖并生成實驗報告，教師可以對實驗報告進(jìn)行批改；支持實驗計時，非正常退出實驗，實驗計時結(jié)束，自動結(jié)束實驗；支持實驗結(jié)束后，無需任何操作，自動釋放實驗資源；用戶實驗環(huán)境與實驗數(shù)據(jù)完全獨立；支持學(xué)生查看自己的實驗報告，實驗記錄包括：實驗名稱、課程名稱、通過情況、報告詳情；教師查看和批閱學(xué)生實驗報告；

AI實驗?zāi)K：

15.提供python環(huán)境：支持python3.7；支持開源機器學(xué)習(xí)框架：numpy、sklearn、pandas、seaborn、missingno、scipy、statsmodels、xgboost等；支持開源深度學(xué)習(xí)框架：pytorch、Keras、TensorFlow；支持計算機視覺框架：OpenCV、Pillow、scikit-image等；支持自然語言處理框架：jieba、gensim、spacy、sklearn-crfsuite、nltk；支持強化學(xué)習(xí)：gym；支持語音識別框架：librosa、python-speech-features、hmmlearn支持網(wǎng)絡(luò)框架：requests、urllib3、tornado、flask、beautifulsoup4；支持可視化框架：matplotlib、graphviz、mglearn、tensorboard；支持?jǐn)?shù)據(jù)庫：pymysql、sqlalchemy；支持其他組件：certifi、chardet、Cython、future、gevent、h5py、ipython、ipywidgets、json5、jupyter、lxml、Markdown、networkx、pycurl、pydot、pyyaml、six、qtpy、zhconv；

16.支持實驗指導(dǎo)與實驗操作區(qū)同屏顯示；支持用戶跟隨實驗指導(dǎo)書或?qū)嶒炓曨l練習(xí)與校對實驗結(jié)果；支持脫離實驗指導(dǎo)書自主練習(xí)；支持用戶在平臺上對同一實驗進(jìn)行重復(fù)實訓(xùn)操作；

17.支持查看Markdown實驗指導(dǎo)書；實驗指導(dǎo)區(qū)支持查看文檔實驗指導(dǎo)書或?qū)嶒炛笇?dǎo)視頻；支持用戶在線交互式編程；支持用戶實驗環(huán)境與實驗數(shù)據(jù)完全獨立；支持實驗記錄數(shù)據(jù)持久化，用戶再次進(jìn)入實驗可繼續(xù)使用；支持用戶實驗結(jié)束，系統(tǒng)自動生成實驗報告，實驗報告包含實驗時長、實驗過程截圖、資源消耗等；支持用戶非正常狀態(tài)下退出實驗，實驗倒計時結(jié)束后系統(tǒng)自動結(jié)束實驗，釋放資源生成實驗報告；

18.支持教師將自主實驗分配給班級用戶；支持用戶進(jìn)行自主實驗，可選擇實驗時間、資源配置；支持管理員查看主機監(jiān)控與服務(wù)監(jiān)控信息；實驗進(jìn)入時間：<30秒。5五、AI課程資源包要求課程配套的相關(guān)資源及實驗均支持在實訓(xùn)平臺上進(jìn)行觀看和實驗操作。至少包括以下課程內(nèi)容：

1.《人工智能導(dǎo)論》課程資源包：本課程配置《人工智能導(dǎo)論》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于11份文檔PPT，不少于9個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于5個。課程主要介紹內(nèi)容如下：計算與人工智能概述、人工智能預(yù)備知識、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智能感知、智能決策、智能機器人；同時介紹知識圖譜相關(guān)內(nèi)容，包括知識圖譜的介紹及應(yīng)用、基于neo4j的知識圖譜實戰(zhàn)；以及引入目標(biāo)檢測實踐，包含人臉檢測工程實戰(zhàn)、農(nóng)產(chǎn)品分類案例實戰(zhàn)。課程促進(jìn)學(xué)生了解人工智能基本理念，培養(yǎng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展理念。

2.《Python程序設(shè)計》課程資源包：本課程配置《Python程序設(shè)計》課程課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于10份文檔PPT和不少于14個實驗（每個實驗均包含源代碼），不包含數(shù)據(jù)集。課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程主要圍繞Python編程語言的基礎(chǔ)與操作進(jìn)行介紹。首先從Python的環(huán)境部署，編程基礎(chǔ)以及基礎(chǔ)語法進(jìn)行介紹。進(jìn)而學(xué)習(xí)Python的高階操作，主要內(nèi)容有Python函數(shù)式編程和面向?qū)ο缶幊桃约癙ython的迭代器、生成器、正則表達(dá)式以及常用的庫；最后圍繞Python高階算法進(jìn)行介紹，包括Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、排序算法、線性表算法、堆棧和隊列算法、樹形結(jié)構(gòu)算法以及圖算法。

3.《機器學(xué)習(xí)技術(shù)》課程資源包：本課程配置《機器學(xué)習(xí)技術(shù)》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于11份文檔PPT和不少于13個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于6個；課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程主要介紹python基礎(chǔ)以及機器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。通過學(xué)習(xí)該課程，可以對有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如線性回歸算法，邏輯回歸算法，決策樹以及集成學(xué)習(xí)算法等以及無監(jiān)督學(xué)習(xí)如主成分分析以及各類聚類算法等有一個基本的了解，熟悉原理以及各自應(yīng)用場景。

4.《深度學(xué)習(xí)技術(shù)》課程資源包：本課程配置《深度學(xué)習(xí)技術(shù)》課程大綱、理論PPT和實驗手冊等，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于9份文檔PPT和不少于11個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于6個；課程主要介紹內(nèi)容如下：深度學(xué)習(xí)概覽、機器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)知識、TensorFlow2.0基礎(chǔ)知識；神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)知識：神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化器及正則化、卷積神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)；深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景；

5.《強化學(xué)習(xí)技術(shù)》課程資源包：本課程配置《強化學(xué)習(xí)技術(shù)》課程大綱、理論PPT和實驗手冊等，具體量數(shù)為：1份課程大綱，不少于8份文檔PPT和不少于9個實驗（每個實驗均包含源代碼），不涉及相關(guān)數(shù)據(jù)集；課程主要介紹內(nèi)容如下：強化學(xué)習(xí)簡介、強化學(xué)習(xí)算法分類、馬爾科夫決策過程；經(jīng)典強化學(xué)習(xí)算法：動態(tài)規(guī)劃算法、蒙特卡洛算法、時序差分算法；基于值的深度強化學(xué)習(xí)算法：基于值的深度強化學(xué)習(xí)；基于策略的強化學(xué)習(xí)算法：基于策略的強化學(xué)習(xí)。

6.《計算機視覺技術(shù)與應(yīng)用》課程資源包：本課程配置《計算機視覺技術(shù)與應(yīng)用》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于17份文檔PPT和不少于16個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于5個；課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程將主要介紹計算機視覺的相關(guān)知識。課程主要聚焦計算機視覺中的圖像處理這一分支。首先詳細(xì)講解數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)字圖像的獲取、識別與理解和傳統(tǒng)圖像處理方法包括圖像預(yù)處理方法和圖像特征提取算子。接著將圍繞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶領(lǐng)大家深入學(xué)習(xí)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像處理方法。最后將通過案例進(jìn)一步深度對計算機視覺理論的理解和應(yīng)用。

7.《語音識別技術(shù)與應(yīng)用》課程資源包：本課程配置《語音識別技術(shù)與應(yīng)用》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于8份文檔PPT和不少于10個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于7個；課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程主要介紹語音識別的流程及其包含的技術(shù)，包括傳統(tǒng)的語音識別流程以及基于深度學(xué)習(xí)的語音識別流程，以及傳統(tǒng)的HMM-GMM語音識別算法及基于深度學(xué)習(xí)的end2end系列的語音識別算法。

8.《自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用》課程資源包：本課程配置《自然語言處理技術(shù)與應(yīng)用》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于9份文檔PPT和不少于15個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于6個；課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程主要介紹自然語言處理的核心技術(shù)，包括語言分析（詞法分析、句法分析、語義分析），語言模型，詞向量，關(guān)鍵詞提取，文本分類，文本生成，機器翻譯以及深度學(xué)習(xí)在上述技術(shù)中的應(yīng)用，結(jié)合實際案例實驗，在加深理論知識理解的同時，提升實戰(zhàn)水平。

9.《數(shù)據(jù)集處理技術(shù)與應(yīng)用》課程資源包：本課程配置《數(shù)據(jù)集處理技術(shù)與應(yīng)用》課程大綱、理論PPT和實驗手冊，量數(shù)為：1份課程大綱，不少于12份文檔PPT和不少于15個實驗（每個實驗均包含源代碼），數(shù)據(jù)集不少于7個；課程主要介紹內(nèi)容如下：本課程主要介紹數(shù)據(jù)處理技術(shù)與應(yīng)用，包括Python數(shù)據(jù)的可視化處理，表格型數(shù)據(jù)預(yù)處理，圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理，文本數(shù)據(jù)預(yù)處理以及語音數(shù)據(jù)預(yù)處理。6六、人工智能應(yīng)用計算節(jié)點1.2U機架式，配置上架所需可抽拉動態(tài)滑軌；至少配置2顆鯤鵬920芯片處理器，64位ARM架構(gòu)，單顆48個物理核心，主頻2.6GHz或以上；

2.配置≥32個內(nèi)存插槽，內(nèi)存設(shè)計速率最高可達(dá)2933MT/s;配置8*32GBRDIMMDDR42933MH內(nèi)存，內(nèi)存保護(hù)支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrolscrubbing功能；

3.配置2*（≥600GBSASSSD硬盤）；6*（≥4TBSATA硬盤）；最多可支持16個3.5英寸SAS/SATAHDD硬盤，SAS/SATASSD硬盤，所有硬盤支持熱插拔；配置1塊獨立陣列卡，≥2G緩存，支持RAID0,1,5,6,10,50和60(帶電容)支持iBMC帶外管理。

4.板載2個網(wǎng)絡(luò)插卡卡槽，配置3塊2端口10GE網(wǎng)卡；最多支持8個PCIe4.0X8或3個PCIe4.0X16+2個PCIe4.0X8標(biāo)準(zhǔn)插槽；可支持AtlasAI昇騰加速卡和T4卡；

5.配置≥900W1+1熱插拔冗余電源,配置服務(wù)器電源接口和PDU接口相對應(yīng)的電源線；置冗余風(fēng)扇；配置≥4個USB3.0端口、≥2個VGA端口、≥1個串口、≥1個管理端口；配置管理網(wǎng)口/管理軟件，支持IPMI/IPKVM；支持FusionSphere、EulerOS。7七、人工智能訓(xùn)練卡1.單卡乘加計算能力220TFLOPSFP16；單卡內(nèi)存容量要求：HBM2≥32G，HBM帶寬要求不低于1200GB/s；單卡內(nèi)存帶寬要求：不低于2400Mbps；單卡功耗在300W以內(nèi)；

2.單卡視頻解碼能力要求：16channel4K（或64channelFHD）@60fpsH.264/H.265videodecoder，JPEGdecodinginFHD@2048fps,或等價的解碼能力,最高分辨率≥8192*4320；PNGdecodinginFHD@240fps,或等價的解碼能力,最高分辨率≥4096*2160；

3.單卡視頻編碼能力要求：JPEGencodinginFHD@256fps,or或等價的編碼能力,最高分辨率為≥8192*4320。8八、工作站1.處理器:NewCorei7-12700(2.1G/12核)或以上CPU,配備智能散熱系統(tǒng)包括由BIOS管理的智能風(fēng)扇通過對機箱內(nèi)部的溫度感應(yīng)來調(diào)節(jié)風(fēng)扇速度；

2.芯片組：英特爾?H670Express或以上；內(nèi)存：≥16GBDDR4SynchDRAM2933MHz，2個DIMM插槽，最大支持≥64GBDDR4-3200SDRAM；硬盤：≥512GSSD固態(tài)硬盤；光驅(qū)：NOCD；顯卡：≥4G顯存或以上；

3.網(wǎng)卡：集成10/100/1000M千兆以太網(wǎng)控制器,支持局域網(wǎng)喚醒(WOL)；音頻：RealtekALC3867編解碼器，前置通用音頻插孔（3.5毫米，同一插孔可支持麥克風(fēng)或耳機或CTIA耳麥）；

4.機箱電源:：不低于350瓦特，開關(guān)電源不低于90%典型效率，機箱不小于15L；免工具開啟機箱面板，前置LED燈偵錯告警系統(tǒng)，前置I/O，前置電源開關(guān),機箱后部預(yù)留有機箱安全鎖位孔；配置≥23.8寸寬屏顯示器；配置鍵盤/鼠標(biāo)。9九、交換機1.應(yīng)用層級：二層；傳輸速率：10/100/1000Mbps；交換方式：存儲-轉(zhuǎn)發(fā)；網(wǎng)絡(luò)模塊：光電轉(zhuǎn)換萬兆模塊6；MAC地址表:16K；

2.端口:非模塊化，≥24個10/100/1000Base-T以太網(wǎng)端口，≥4個萬兆SFP端口。10十、無線路由器1.5GMIMO技術(shù)：4x4MIMO；LAN輸出口：千兆網(wǎng)口；2.4GMIMO技術(shù)：2x2MIMO；支持IPv6：支持IPv6；Wan口數(shù)量：2個；WAN接入口：2.5G網(wǎng)口；LAN口數(shù)量：4個；

2.AP管理：支持AP管理；無線協(xié)議：Wi-Fi6；管理方式：APP管理，云端管理，遠(yuǎn)程管理，WEB頁面。11十一、液晶投影系統(tǒng)主機

1.顯示技術(shù)：液晶投影；光源類型：≥300W燈泡；亮度：≥5800流明，（中心亮度）≥5500lm（ISO21118標(biāo)準(zhǔn)）；分辨率:≥1024x768兼容1920x1200、1280x800、1920x1080；對比度：≥50000:1；

2.接口：VGAINx2、HDMIINx2、VideoINx1、AudioIN（3.5mm）x1、AudioOut（3.5mm）x1、VGAoutx1(與VGA2共用)、AudioIN(L/R)x1、RS232Cx1、RJ45x1、USB-Bx1、USB-Ax1、揚聲器10Wx1；

3.投影尺寸：30-300英寸；投影方式：正投，背投，桌上，吊頂；邊角校正功能：通過內(nèi)置圖像處理器芯片，可以支持最多四點分別對畫面進(jìn)行水平和垂直方向調(diào)整，同時支持曲面等異形投影；按鍵鎖定：鎖定投影機機身按鍵或者遙控器按鍵，防止誤觸；

幕布

4.尺寸：≥150寸；4:3；厚度：≥0.20mm；對比度：1400：1；白塑材質(zhì)；配內(nèi)置、外置無線遙控系統(tǒng)，遙控距離遠(yuǎn)至100米。12十二、實驗室桌椅組合桌（12張，可拼成兩圍）

1.桌面：E1級或以上高密度板臺面，厚度≥25mm；桌面規(guī)格：長1200*寬600*高750mm/長900*寬450*高750mm（兩種規(guī)格）可以任意拼；內(nèi)材經(jīng)過防蟲、防腐的化學(xué)處理，強度高、鋼性好、不變形、比重合理；封邊：PVC膠邊；密度≥750公斤/立方米，游離甲醛含量≤8mg/100g；成品符合GB/T35607-2017《綠色產(chǎn)品評價家具》；

2.臺架：≥1.5mm厚方管冷軋鋼立柱，≥1.2mm冷軋鋼橫梁，表面高溫靜電噴涂；整個桌子可90度折疊；腳輪：可調(diào)節(jié)高低，兩個帶剎車輪，兩個不帶剎車，方便用戶隨時調(diào)節(jié)桌面平整；臺架尺寸：1200*600*600*750mm/900*450*450*750mm（兩種規(guī)格）可以任意