公告信息
公告標(biāo)題:AI（略）實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目設(shè)備采購招標(biāo)公告有效期:（略）至（略）
撰寫單位：（略）
（AI（略）實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目設(shè)備采購）招標(biāo)公告
項(xiàng)目概況
AI（略）實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目設(shè)備采購招標(biāo)項(xiàng)目的潛在供應(yīng)商應(yīng)在線上獲?。?span id="uvtmpsrn1" class="open_quick_reg">（略）
一、項(xiàng)目基本情況
（略）：JH（略）712
項(xiàng)目名稱：（略）
（略）：001
預(yù)算金額（元）：1,887,000.00
最高限價(jià)（元）：1,887,000
采購需求：查看
技術(shù)規(guī)格偏離表
（略）/序號：1/1
產(chǎn)品名稱：（略）
數(shù)量：10套
是否為經(jīng)過審批采購的進(jìn)口產(chǎn)品：否
是否為核心產(chǎn)品（非單一產(chǎn)品采購項(xiàng)目時(shí)適用）：否
采購文件要求
重要提示：實(shí)質(zhì)性要求及重要指標(biāo)用★標(biāo)注（“★”（略）前），★標(biāo)注項(xiàng)不得負(fù)偏離，如果負(fù)偏離，則投標(biāo)文件無效。
投標(biāo)文件
響應(yīng)內(nèi)容
偏離程度
偏離說明
證明資料
一、總體要求
1.（略）能夠支持面向Python程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)（使用OpenCV）、機(jī)器學(xué)習(xí)與應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用開發(fā)、人工智能應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)和自然語言處理等課程學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。
2.（略）嵌入AI創(chuàng)新教學(xué)工具，提供圖形化編程，使AI應(yīng)用的構(gòu)建更加直觀和高效，避免了繁瑣的代碼編寫過程。教學(xué)重點(diǎn)放在AI技術(shù)的通識和實(shí)際應(yīng)用上，讓學(xué)生能夠快速上手并理解AI的核心概念。工具需擁有多項(xiàng)功能，包括AI模塊的拖拽式構(gòu)建、動態(tài)調(diào)整多個(gè)AI節(jié)點(diǎn)的識別結(jié)果進(jìn)行可視化、自定義節(jié)點(diǎn)與代碼編輯功能、代碼塊拼接功能、數(shù)據(jù)集標(biāo)注功能、AI模型可視化以及與軟硬件的交互功能等，讓學(xué)生能夠輕松地構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用，同時(shí)增強(qiáng)他們對AI技術(shù)的理解和掌握。
3.（略）能夠適用于視覺、語言、圖像、控制等人工智能知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)和項(xiàng)目開發(fā)，可以使用提供的功能擴(kuò)展模塊進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
4.（略）提供豐富的配套資源，包括實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源、實(shí)驗(yàn)參考程序和運(yùn)行結(jié)果等詳細(xì)材料。
▲5.（略）免費(fèi)支持人工智能核心技術(shù)線上課程，至少包含《Python編程》、《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》、《機(jī)器學(xué)習(xí)與應(yīng)用》、《深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用開發(fā)-TensorFlow2.0》、《人工智能應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》，配套完整的課程資源與教學(xué)資料，包含教學(xué)PPT、實(shí)驗(yàn)講義、實(shí)驗(yàn)案例源碼、開發(fā)環(huán)境及軟件工具等。（（略）截圖。）
二、AI（略）要求
1.AI模塊的拖拽式構(gòu)建要求
◆（略）支持選擇并拖拽相關(guān)AI功能節(jié)點(diǎn)到（略），并通過連線將節(jié)點(diǎn)自動關(guān)聯(lián)起來，整個(gè)過程不需要進(jìn)行繁瑣的代碼編輯。同時(shí)，具備智能自動運(yùn)行功能，平臺會根據(jù)節(jié)點(diǎn)的位置自動運(yùn)行關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)，獨(dú)立AI節(jié)點(diǎn)可實(shí)時(shí)顯示識別結(jié)果，通過連線還可組合識別結(jié)果并可視化。要求投標(biāo)人提供基于AI（略）的該項(xiàng)AI模塊的拖拽式構(gòu)建功能演示視頻，要求演示過程清晰，現(xiàn)象明顯。（以MP4文件存放于U盤中，作為佐證材料。）
2.自定義節(jié)點(diǎn)與代碼編輯功能要求
▲（略）可通過代碼塊，快速自定義功能節(jié)點(diǎn)，可根據(jù)代碼內(nèi)容自動更新與創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)輸入輸出名稱：（略）
3.代碼塊編程要求
▲要求通過代碼塊學(xué)習(xí)AI識別節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)流程，每個(gè)代碼塊相互獨(dú)立，可自動共享數(shù)據(jù)，無需定義輸入輸出接口，可顯示PDF文檔、支持加載jupyter文件格式，可一鍵運(yùn)行所有代碼。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）（代碼塊編程）功能界面截圖。）
4.數(shù)據(jù)集自動標(biāo)注要求
▲（略）可加載檢測、分割、關(guān)鍵點(diǎn)識別等10多種離線模型，自動實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集標(biāo)注，可支持檢測框、關(guān)鍵點(diǎn)、多邊形標(biāo)注等，可導(dǎo)出VOC、COCO、YOLO數(shù)據(jù)集格式。（投標(biāo)人需提供基于AI（略）的該項(xiàng)數(shù)據(jù)集自動標(biāo)注功能界面截圖。）
5.AI模型可視化要求
▲（略）可顯示AI模型結(jié)構(gòu)，可查看模型輸入與輸出維度，可查看模型結(jié)構(gòu)與模型參數(shù)等。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）（AI模型可視化）功能界面截圖。）
三、硬件資源及技術(shù)參數(shù)要求
1.高性能邊緣計(jì)算單元要求
（1）GPU：搭載≥32個(gè)TensorCore的1024核NVIDIAAmpere架構(gòu)GPU，最大頻率≥625MHz，
（2）AI性能：AI計(jì)算能力≥40TOPS；
（3）存儲：≥128GBNVMe固態(tài)硬盤；
（4）PCIe：M.2KeyMslotwithx4PCleGen3/M.2KeyMslotwithx2PCleGen3/M.2KeyEslot；
（5）視頻編碼：1080p30，由1-2個(gè)CPU核心提供支持；
（6）視頻解碼：1x4K60(H.265)，2x4K30(H.265)，5x1080p60(H.265)，11x1080p30(H.265)；
（7）擴(kuò)展接口：包含但不限于40-Pin排座(包含UART、SPI、I2S、12C、GPIO)、12-Pin按鍵排座、4-Pin散熱風(fēng)扇接口、DC電源插口、4個(gè)USB3.2Gen2/USBType-C(UFP)、2個(gè)MIPICSI-2攝像頭接口、1個(gè)DisplayPort1.2（+MST）顯示接口、1個(gè)GbE網(wǎng)絡(luò)接口；
（8）功率：7W~15W。
2.智能編程機(jī)器人要求
（1）要求提供≥1個(gè)控制板；
（2）輸入傳感器：包含但不限于巡線傳感器、超聲波模塊、紅外接收頭、聲音傳感器；（略）：包含但不限于電機(jī)、蜂鳴器、編程燈、探照車燈；
（3）提供電源：3.7V標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)鋰電池；續(xù)航時(shí)間3小時(shí)；支持3.6~4.2V工作電壓，過流保護(hù)、低電壓保護(hù)
（4）電機(jī)：提供1:10直流減速電機(jī)；
（5）編程方式：（略）
3.仿生機(jī)械手要求
要求支持≥5指獨(dú)立驅(qū)動；要求基于STM32控制；要求支持串口二次開發(fā)。
▲4.AI通用硬件交互開發(fā)底板要求（投標(biāo)人需提供符合以下①—⑧要求的AI通用硬件交互開發(fā)底板實(shí)物圖片，圖片上需詳細(xì)標(biāo)注上述硬件資源及接口位置。）
①主控芯片：采用Cortex-M4內(nèi)核處理器，最大主頻≥168MHz，程序存儲容量（FLASH）≥512KB，RAM總?cè)萘俊?92KB；
②板載≥4組通用擴(kuò)展接口，支持自動識別傳感器單元、執(zhí)行器單元模塊種類，模塊采用磁吸式固定，模塊與底板通過鍍金頂針觸點(diǎn)進(jìn)行連接，無需連接任何實(shí)驗(yàn)導(dǎo)線、無需修改程序代碼、無需重新燒錄代碼情況下實(shí)現(xiàn)功能自動切換；
③板載Cortex-M4（略），支持一鍵下載調(diào)試；
④板載≥2路無線通信接口，適配WiFi、藍(lán)牙、ZigBee、NB-IoT等多種無線模塊，支持同時(shí)接入≥2種無線單元；
⑤板載≥1路語音識別單元，單元支持中文普通話識別，用戶可自定義識別詞≥200個(gè)，語音長度≥4分鐘，支持AEC回聲消除，支持雙麥采集；板載下載接口，配套專用上位機(jī)軟件與下載器；
⑥板載≥1路≥3.5寸串口屏幕，用于人機(jī)交互；
⑦板載≥1路一鍵切換開關(guān)，可對底板自動識別模塊驅(qū)動處理器進(jìn)行一鍵切換，可使用底板處理器驅(qū)動與控制，也可使用高性能邊緣計(jì)算單元驅(qū)動與控制；
⑧板載≥4路圓形燈帶金屬按鍵控制接口，按鍵與燈光可單獨(dú)使用，可同步使用，燈光顏色包括但不限于紅、黃、藍(lán)、綠四種。
5.傳感器單元要求
（1）光照度傳感器單元要求
單元提供≥1路光照度測量傳感器，傳感器內(nèi)置≥16位高精度AD轉(zhuǎn)換器，最小分辨率≤1lx，測量范圍1~65535lx，支持IIC總線通信。
（2）溫濕度傳感器單元要求
單元提供≥1（略）輸出的溫濕度傳感器，內(nèi)部集成1個(gè)電阻式感濕元件和1個(gè)NTC測溫元件，濕度量程20~90%RH，濕度精度±5%RH，溫度量程0~50℃，溫度精度±2℃。
（3）紅外測溫傳感器單元要求
單元提供≥1路非接觸式紅外測溫傳感器，內(nèi)置低噪聲放大器、17位ADC和DSP單元，精度≤0.5℃，分辨率≤0.02?C，測量范圍-40~125?C。
（4）紅外測距傳感器單元要求
單元提供≥1個(gè)紅外測距傳感器，測量范圍10~80cm，最大角度≥40°，更新頻率≥25Hz，周期≤40ms。
（5）霍爾傳感器單元要求
單元提供≥1路開關(guān)霍爾傳感器和≥1路線性霍爾傳感器，靈敏度T（略）（mV/GS），磁場范圍±650~±1000Gauss。
（6）壓力傳感器單元要求
單元提供≥1路壓力傳感器，電壓范圍2.6~5.5V，量程范圍3~15kg，靈敏度≥1mV/0.1V，零點(diǎn)漂移≤0.05%F.S/1min。
6.執(zhí)行器單元要求
（1）RGBLED燈單元要求
單元采用高亮型LED燈珠，支持RGB三色獨(dú)立端口控制。
（2）繼電器單元要求
單元提供≥1個(gè)電磁繼電器，通過DC5V驅(qū)動，最大支持AC250V/10A，提供≥1個(gè)常開/常閉接口。
（3）風(fēng)扇單元要求
單元提供≥1個(gè)風(fēng)扇單元，可通過PWM控制其轉(zhuǎn)速，工作電壓為DC5V，工作電流0.09~0.25A，電機(jī)轉(zhuǎn)速3000~4000RPM。
（4）直流電機(jī)單元要求
單元提供≥1路直流減速電機(jī)，工作電壓為5V，減速比1:5，最大空載轉(zhuǎn)速≥3000RPM，最大扭矩≥0.3Kg/cm，內(nèi)置雙霍爾傳感器。
（5）舵機(jī)單元要求
單元提供≥1個(gè)舵機(jī)模塊，無負(fù)載速度為0.17s/60°(4.8V)、0.13s/60°(6.0V)，扭矩≥12KG，死區(qū)設(shè)定≤4us。
7.無線通信單元要求
（1）WiFi無線通信單元要求
1）工作頻段：2.4~2.4835GHz；
2）發(fā)射功率：≥20dBm（100mW）；
3）工作電壓：3.0~3.3V；
4）單元支持AT指令集、服務(wù)器AT指令集，支持串口通信，支持標(biāo)準(zhǔn)的IEEE802.11b/g/n協(xié)議和完整的TCP/IP協(xié)議棧，支持STA/AP/STA+AP工作模式、支持SmartConfig、串口透傳、開機(jī)透傳等功能。
（2）ZigBee無線通信單元要求
1）單元配套上位機(jī)軟件，支持AT指令配置，協(xié)調(diào)器、路由器及終端設(shè)備切換，可實(shí)現(xiàn)單播、（略），支持透傳模式、半透明模式及協(xié)議模式通信。
2）主控：采用CC2530系列，F(xiàn)lash容量≥256KB，RAM容量≥8KB；
3）信道：支持11~26信道（2405~2480MHz）；
4）通信接口：提供≥1路UART接口，波特率2400~（略）bps。
8.視覺與音頻感知單元要求
采用低畸變鏡頭、可手動360°旋轉(zhuǎn)；內(nèi)置降噪麥克風(fēng)，≥3米得拾音距離，減少環(huán)境嘈雜影響；內(nèi)置揚(yáng)聲器；720P/1080P高清分辨率，無需安裝驅(qū)動。
9.顯示終端與無線鍵鼠套裝要求
提供≥1套支持HDMI或VGA接口顯示終端，≥1套無線鍵盤和鼠標(biāo)。
四、主要實(shí)驗(yàn)案例資源要求
1.提供Python實(shí)驗(yàn)，包含但不限于以下20個(gè)實(shí)驗(yàn)：①Python函數(shù)用法實(shí)驗(yàn)②Python繼承實(shí)驗(yàn)③Python多態(tài)實(shí)驗(yàn)④Python異常處理實(shí)驗(yàn)⑤Python包實(shí)驗(yàn)⑥Python文件的基本操作實(shí)驗(yàn)⑦Python文件的高級用法實(shí)驗(yàn)⑧Python面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)⑨Python模塊的設(shè)計(jì)和使用實(shí)驗(yàn)⑩Python網(wǎng)絡(luò)開發(fā)實(shí)驗(yàn)?Python上位機(jī)串口通信實(shí)驗(yàn)?Python機(jī)器視覺基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)?Python圖像處理實(shí)驗(yàn)?Python人臉識別實(shí)驗(yàn)?Python目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)?Python（略）絡(luò)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)?PythonGUI編程?Python數(shù)據(jù)分析?Python數(shù)據(jù)可視化?Python爬蟲實(shí)驗(yàn)
2.提供機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，包含但不限于以下25個(gè)實(shí)驗(yàn)：①TensorFlow環(huán)境配置實(shí)驗(yàn)②Tensor張量實(shí)驗(yàn)③變量與占位符實(shí)驗(yàn)④矩陣操作實(shí)驗(yàn)⑤計(jì)算圖與多層工作實(shí)驗(yàn)⑥激活函數(shù)實(shí)驗(yàn)⑦損失函數(shù)實(shí)驗(yàn)⑧優(yōu)化器與反向傳播實(shí)驗(yàn)⑨隨機(jī)訓(xùn)練和批量訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)⑩模型評估實(shí)驗(yàn)?網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)操作實(shí)驗(yàn)?特征選擇與降維實(shí)驗(yàn)?K最近鄰算法實(shí)驗(yàn)?決策樹算法實(shí)驗(yàn)?貝葉斯分類器實(shí)驗(yàn)?混合高斯模型實(shí)驗(yàn)?SVM（支持向量機(jī)）算法實(shí)驗(yàn)?邏輯回歸算法實(shí)驗(yàn)?線性回歸算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)?（略）絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫字符（數(shù)字）識別實(shí)驗(yàn)?（略）絡(luò)的貓狗分類識別實(shí)驗(yàn)?（略）絡(luò)的CIFAR-10圖像分類實(shí)驗(yàn)?電子元器件分類應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)?口罩佩戴檢測應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)?交通標(biāo)識識別應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
3.提供自然語言處理、（略）處理實(shí)驗(yàn)，包含但不限于以下20個(gè)實(shí)驗(yàn)：①自然語言開發(fā)環(huán)境實(shí)驗(yàn)②分詞、命名實(shí)體識別與詞性標(biāo)注實(shí)驗(yàn)③中文依存句法分析實(shí)驗(yàn)④基于最大熵的中文語義消歧實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)⑤基于余弦相似度的文本相似度分析⑥文本分類和情感分析實(shí)驗(yàn)⑦機(jī)器翻譯實(shí)驗(yàn)⑧信息抽取、摘要與檢索實(shí)驗(yàn)⑨（略）分析實(shí)驗(yàn)⑩（略）特征提取實(shí)驗(yàn)?聲學(xué)模型實(shí)驗(yàn)?語言模型實(shí)驗(yàn)?語音識別實(shí)驗(yàn)?支撐詞法分析實(shí)驗(yàn)?基于潛在語義分析的文本主題分析實(shí)驗(yàn)?基于支持向量機(jī)SVM模型的中文文本情感分析實(shí)驗(yàn)?（略）實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)?基于語音喚醒、語音識別、語音合成完成智能音箱實(shí)驗(yàn)?智能音箱播放音樂實(shí)驗(yàn)?智能音箱控制燈實(shí)驗(yàn)
4.提供數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺實(shí)驗(yàn)，包含但不限于以下20個(gè)實(shí)驗(yàn)：①圖像輪廓特征提取實(shí)驗(yàn)②基于Canny算法的圖像邊緣檢測實(shí)驗(yàn)③匹配人臉模板匹配實(shí)驗(yàn)④（略）識別實(shí)驗(yàn)⑤視頻流人臉檢測和人數(shù)統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)⑥（略）實(shí)驗(yàn)⑦圖像中人物和車輛等目標(biāo)物體檢測識別實(shí)驗(yàn)⑧視頻流實(shí)時(shí)檢測車輛實(shí)驗(yàn)⑨（略）絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫字符識別實(shí)驗(yàn)⑩（略）絡(luò)的貓狗分類識別實(shí)驗(yàn)?（略）絡(luò)的CIFAR-10圖像分類實(shí)驗(yàn)?車牌識別控制實(shí)驗(yàn)?手勢控制智能家居設(shè)備實(shí)驗(yàn)?硬幣檢測與計(jì)數(shù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?美圖濾鏡的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?圖像形狀識別的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?車道線檢測的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?全景圖像拼接設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?圖像分割的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?行人檢測的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
（略）/序號：1/2
產(chǎn)品名稱：（略）
數(shù)量：1套
是否為經(jīng)過審批采購的進(jìn)口產(chǎn)品：否
是否為核心產(chǎn)品（非單一產(chǎn)品采購項(xiàng)目時(shí)適用）：是
采購文件要求
重要提示：實(shí)質(zhì)性要求及重要指標(biāo)用★標(biāo)注（“★”（略）前），★標(biāo)注項(xiàng)不得負(fù)偏離，如果負(fù)偏離，則投標(biāo)文件無效。
投標(biāo)文件
響應(yīng)內(nèi)容
偏離程度
偏離說明
證明資料
一、總體要求
1.（略）可快速完成各類計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用開發(fā)、落地場景應(yīng)用，幫助師生提高學(xué)習(xí)效果和實(shí)踐能力。
2.（略）從模塊化組合、易用、直觀的設(shè)計(jì)角度出發(fā)，進(jìn)一步深化易學(xué)、易懂、高效、實(shí)用的教學(xué)理念?？紤]到學(xué)生的不同學(xué)習(xí)階段，從流程圖可視化編程，到原生Python編程進(jìn)行實(shí)時(shí)的雙向打通，（略）的預(yù)置功能進(jìn)行快速的圖形編程，也可方便的進(jìn)行自定義拓展和分享，適應(yīng)學(xué)生的不同能力和水平。既能滿足各類專業(yè)技術(shù)教學(xué)需求，（略）的能力，在科研、競賽、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等方向都可以幫助技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行快速落地驗(yàn)證。
二、平臺功能要求
▲1.（略）支持流程圖式可視化編程，提供節(jié)點(diǎn)編輯器工具，系統(tǒng)內(nèi)置豐富的預(yù)置節(jié)點(diǎn)。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）流程圖式可視化編程功能界面截圖。）
2.（略）具有良好審美的UI設(shè)計(jì)，并能夠在Windows系統(tǒng)中基于OpenGL對項(xiàng)目運(yùn)行界面進(jìn)行渲染加速。
▲3.（略）支持原生Python語言進(jìn)行節(jié)點(diǎn)自定義，可以修改節(jié)點(diǎn)外觀、功能內(nèi)容等，同時(shí)支持代碼和節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)互轉(zhuǎn)，節(jié)點(diǎn)可以單獨(dú)進(jìn)行代碼保存，也可直接將原生Python代碼的“.py“格式文件拖入軟件界面，（略）內(nèi)部節(jié)點(diǎn)。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）Python語言進(jìn)行節(jié)點(diǎn)自定義功能界面截圖。）
4.（略）項(xiàng)目、節(jié)點(diǎn)等內(nèi)容采用多維共享設(shè)計(jì)，保存的項(xiàng)目文件將內(nèi)嵌所有代碼臨時(shí)運(yùn)行結(jié)果、流媒體素材等。節(jié)點(diǎn)可以轉(zhuǎn)換代碼文件進(jìn)行單獨(dú)保存分享，項(xiàng)目則可導(dǎo)出整體項(xiàng)目zip壓縮包。
5.（略）（略）絡(luò)請求、串口通訊等節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)各類軟硬件的接入。
▲6.（略）依賴內(nèi)部環(huán)境進(jìn)行工作，無需任何外部環(huán)境搭建。軟件內(nèi)含依賴庫管理工具，具有完備的UI設(shè)計(jì)，（略）依賴增減，并支持選擇各類源進(jìn)行第三方庫安裝，且支持自定義指令的高級拓展。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）環(huán)境依賴庫管理頁面功能界面截圖。）
▲7.（略）提供完備的UI交互設(shè)計(jì)，從創(chuàng)建項(xiàng)目、項(xiàng)目編輯、使用幫助、（略）等功能模塊劃分進(jìn)行設(shè)計(jì)。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）UI交互設(shè)計(jì)功能界面截圖。）
8.（略）具備項(xiàng)目自動保存功能，可設(shè)定具體的自動保存時(shí)間，以確保項(xiàng)目編輯過程中成果不易損壞和丟失。
9.要求節(jié)點(diǎn)可根據(jù)代碼自動生成ToolTip的功能，對不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行功能說明和原理解析，方便學(xué)習(xí)者在無需接觸代碼的情況下了解和使用節(jié)點(diǎn)。
10.（略）內(nèi)所有的自定義節(jié)點(diǎn)、（略）節(jié)點(diǎn)、預(yù)置節(jié)點(diǎn)，均支持實(shí)時(shí)源代碼查看、實(shí)時(shí)修改生效、實(shí)時(shí)二次開發(fā)。
三、平臺內(nèi)置完整案例要求
（略）內(nèi)置豐富的AI賦能行業(yè)應(yīng)用經(jīng)典案例，開箱即用，以清晰直觀的流程圖方式：（略）
1.GB/GBC游戲機(jī)模擬器案例：案例展示了如何（略），案例涵蓋了按鍵映射、文件瀏覽與加載、模擬器狀態(tài)管理以及用戶界面實(shí)時(shí)更新等關(guān)鍵功能。技術(shù)實(shí)現(xiàn)中使用了PyBoy庫進(jìn)行GB/GBC模擬，PyQt庫用于構(gòu)建交互式UI，涉及到圖像處理、事件驅(qū)動編程等復(fù)雜操作，展示了模塊化設(shè)計(jì)的優(yōu)勢與強(qiáng)化學(xué)習(xí)在交互控制中的潛在應(yīng)用，幫助學(xué)生理解如何將多個(gè)技術(shù)組件集成，培養(yǎng)解決復(fù)雜工程問題的能力。
2.電動車進(jìn)電梯檢測案例：案例基于計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用ONNX模型進(jìn)行電動車的檢測，通過模型加載、圖像處理、模型預(yù)測、結(jié)果繪制等多個(gè)節(jié)點(diǎn)的協(xié)作實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測功能。案例使用了圖像預(yù)處理、非極大值抑制（NMS）等技術(shù)來優(yōu)化模型推理和結(jié)果過濾，結(jié)合視覺和音頻警報(bào)，（略）。通過模擬實(shí)際場景，展示了如何將深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于安全監(jiān)控中，幫助學(xué)生理解從數(shù)據(jù)處理到模型部署的全流程，實(shí)現(xiàn)社會新聞中的電動車火災(zāi)預(yù)防措施的技術(shù)落地。
◆3.哈密瓜育種檢測案例：案例展示了如何通過軟硬件結(jié)合的方式：（略）
4.駕駛員行為安全檢測案例：案例展示了如何綜合運(yùn)用大模型AIGC技術(shù)、（略）絡(luò)編程，（略）。該案例通過ONNX模型實(shí)現(xiàn)駕駛員行為的檢測，包括人臉識別、吸煙、打電話、喝水等關(guān)鍵行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測，并結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對輸入圖像進(jìn)行處理與預(yù)測。同時(shí)，（略）絡(luò)編程和數(shù)據(jù)傳輸，將檢測結(jié)果實(shí)時(shí)傳輸和可視化展示，確保駕駛安全。（略）示例，展示了如何將大模型的推理能力、（略）絡(luò)通信集成，（略）的能力。
5.停車場車位檢測案例：案例利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，結(jié)合OpenCV的圖像處理功能，通過一個(gè)鳥瞰視角的攝像頭實(shí)現(xiàn)對整個(gè)停車場車位的監(jiān)控。該系統(tǒng)通過圖像預(yù)處理、（略）域檢測和狀態(tài)判斷等一系列技術(shù)步驟，有效識別車位的占用情況。技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，案例使用了圖像灰度化、膨脹處理、自適應(yīng)閾值化等技術(shù)，簡化了復(fù)雜場景下的車位檢測任務(wù)。教育意義在于此案例展示了如何通過一個(gè)攝像頭實(shí)現(xiàn)對大范圍場景的監(jiān)控，從而降低硬件成本，并通過對OpenCV的綜合應(yīng)用，幫助學(xué)生理解實(shí)際場景中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的集成與應(yīng)用。
6.老舊照片上色案例：案例展示了AI技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，通過預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)對灰度圖像的自動上色處理。該案例結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)，利用OpenCV進(jìn)行圖像的灰度化、銳化和高斯模糊等預(yù)處理操作，并通過加載SIGGRAPH17上色模型，將灰度圖像精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)換為彩色圖像，恢復(fù)老舊照片的色彩信息，不僅展示了AI在圖像修復(fù)和增強(qiáng)中的應(yīng)用，還幫助學(xué)生理解從圖像預(yù)處理到深度學(xué)習(xí)模型推理的完整流程，凸顯了AI技術(shù)在解決實(shí)際問題中的潛力和廣泛應(yīng)用前景。
7.無人機(jī)控制案例：（略）與第三方教育無人機(jī)產(chǎn)品進(jìn)行硬件連接和控制。案例通過節(jié)點(diǎn)式編程環(huán)境，集成了通信控制、指令發(fā)送、手柄操作解析等功能模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)無人機(jī)的起飛、降落、移動、翻滾和速度調(diào)整等一系列操作，展示了如何利用串口通信、數(shù)據(jù)解析和事件驅(qū)動編程，（略）。（略）軟件開發(fā)與硬件控制相結(jié)合，（略）的架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)施，尤其是在無人機(jī)控制這一新興技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用。
8.路口交通燈通行狀態(tài)檢測：案例展示了如何將復(fù)雜的闖紅燈檢測任務(wù)分解為兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)要素的組合：通過碰撞檢測識別有無車輛通過以及利用OpenCV進(jìn)行紅綠燈狀態(tài)的識別。該案例使用了YOLOv5模型進(jìn)行車輛檢測，并（略）域碰撞檢測模塊確定車輛是否越過（略）域，同時(shí)通過紅綠燈檢測模塊對交通燈狀態(tài)進(jìn)行分析。教育意義在于該案例通過模塊化的設(shè)計(jì)方法，將實(shí)際問題分解為多個(gè)可獨(dú)立解決的子任務(wù)，并結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，（略），（略）集成的全過程。
四、功能模塊參數(shù)要求
1.項(xiàng)目編輯模塊參數(shù)要求
（1）項(xiàng)目保存、打開：允許保存當(dāng)前工作狀態(tài)為項(xiàng)目，并可打開其他用戶分享項(xiàng)目文件。
（2）畫布自適應(yīng)縮放：一鍵將項(xiàng)目畫布進(jìn)行自動縮放，以最優(yōu)方式：（略）
（3）顯示、（略）格背景：支持根據(jù)偏好，（略）格背景，提高視覺體驗(yàn)。
（4）開啟、關(guān)閉數(shù)據(jù)流動畫：可選擇開啟或關(guān)閉數(shù)據(jù)的流動動畫，實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)流向。
（5）開啟、取消全屏無邊框編輯模式：提供沉浸式的編程環(huán)境，消除其他干擾，集中注意力。
▲（6）節(jié)點(diǎn)分類展示功能：節(jié)點(diǎn)按功能分類，便于用戶快速查找和使用。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）節(jié)點(diǎn)分類展示功能界面截圖。）
▲（7）節(jié)點(diǎn)編輯功能：允許用戶對已選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行修改和個(gè)性化設(shè)置。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）節(jié)點(diǎn)編輯功能界面截圖。）
（8）代碼測試功能：在完成編寫后，（略）上進(jìn)行代碼的實(shí)時(shí)測試。
▲（9）節(jié)點(diǎn)多線程模式運(yùn)行功能：確保多個(gè)節(jié)點(diǎn)可以并行運(yùn)行，提高執(zhí)行效率。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的節(jié)點(diǎn)多線程模式運(yùn)行功能界面截圖。）
▲（10）控制臺輸出功能：實(shí)時(shí)顯示程序運(yùn)行的輸出結(jié)果，方便調(diào)試和監(jiān)控。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）控制臺輸出功能界面截圖。）
（11）導(dǎo)出項(xiàng)目圖片功能：可以自行選擇項(xiàng)目流程圖背景底色（透明/白色）進(jìn)行全景圖片導(dǎo)出。
（12）（略）域配色調(diào)整功能：可以自行設(shè)定流程線、數(shù)據(jù)線、畫布背景、（略）格的配色并保存。
2.可視化編程模塊參數(shù)要求
（略）的一部分功能，支持通過拖拽、連接和配置各種圖形元素來實(shí)現(xiàn)編程的工具。它可以在不需要編寫代碼的情況下，快速構(gòu)建和運(yùn)行各種應(yīng)用程序和任務(wù)。（略）模塊、外，也可以進(jìn)行模塊自定義，（略）內(nèi)起始至少包含以下模塊：
（1）攝像頭輸入模塊：（略）已加載的攝像頭列表，從選擇的攝像頭獲?。?span id="uvtmpsrn1" class="open_quick_reg">（略）
（2）麥克風(fēng)輸入模塊：（略）中麥克風(fēng)列表，自由選擇麥克風(fēng)(支持麥克配置風(fēng)采樣率、聲道數(shù)、樣本)獲?。?span id="uvtmpsrn1" class="open_quick_reg">（略）
（3）錄音輸入模塊：根據(jù)默認(rèn)或者自定義配置的錄音秒數(shù)、采樣率、聲道數(shù)、幀（略）（略）麥克風(fēng)進(jìn)行錄音操作，最后輸出相應(yīng)的錄音數(shù)據(jù)。
（4）視頻圖像輸入模塊：（略）目錄中選擇指定視頻文件，從視頻開始按圖像幀格式進(jìn)行輸出。
（5）單行文本輸入模塊：輸入一段內(nèi)容作為單行輸出(不支持換行符)，（略）進(jìn)行輸入觸發(fā)。
（6）文本輸入模塊：輸入任意內(nèi)容并保留內(nèi)容文本格式進(jìn)行輸出。
（7）（略）徑輸入模塊：（略）徑地址：（略）
（8）文件輸入模塊：（略）目錄中任意文件輸出指定文件的字節(jié)流數(shù)據(jù)。
（9）按鈕檢測模塊：從提供的36鍵位列表中自定義添加需要監(jiān)聽的鍵位，鍵盤按下監(jiān)聽的鍵位時(shí)，模塊向外觸發(fā)按鍵事件并輸出對應(yīng)的按鍵信息。
（10）滑塊輸入模塊；根據(jù)默認(rèn)或自定義配置的數(shù)值范圍、步長生成可水平拖動的滑塊，滑動滑塊動態(tài)輸出對應(yīng)數(shù)值。
（11）錄音波形圖模塊：接收音頻數(shù)據(jù)在模塊（略）域動態(tài)繪制音頻對應(yīng)波形圖。
（12）錄音播放模塊：接收音頻數(shù)據(jù)根據(jù)默認(rèn)或自定義配置采樣率、聲道數(shù)、幀（略）大小等參數(shù)還原音頻進(jìn)行播放。
（13）圖像輸出模塊：接收圖像數(shù)據(jù)顯示在模塊內(nèi)部（略）域，并支持保存接收的圖像到本地。
（14）文本輸出模塊：接收文字類數(shù)據(jù)顯示在模塊內(nèi)部（略）域。
（15）揚(yáng)聲器輸出模塊：接收字節(jié)流數(shù)據(jù)或者wav（略）徑，根據(jù)輸入內(nèi)容動態(tài)解析并播報(bào)對應(yīng)內(nèi)容。
（16）折線圖輸出模塊：接收數(shù)值型數(shù)據(jù)，繪制出對應(yīng)點(diǎn)位，可以連續(xù)輸入數(shù)值，繪制成折線圖。
（17）數(shù)據(jù)分發(fā)器模塊：接收匯總多模塊、多流程的輸入，根據(jù)輸入對象動態(tài)分發(fā)輸出對應(yīng)數(shù)據(jù)。
（18）通信協(xié)議模塊：如HTTP通訊模塊、MQTT通訊模塊、TCP服務(wù)端模塊、TCP客戶端模塊、UDP通訊模塊、串口通信模塊等。
（19）按鈕執(zhí)行模塊：該模塊是一個(gè)簡單的用戶界面節(jié)點(diǎn)，包含一個(gè)“執(zhí)行”按鈕。當(dāng)用戶點(diǎn)擊按鈕時(shí)，（略）以觸發(fā)后續(xù)流程或操作。此模塊通常用于手動控制流程的執(zhí)行，無輸入?yún)?shù)，（略）觸發(fā)。
（20）打印測試模塊：該模塊是一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)傳遞節(jié)點(diǎn)，它接收任意類型的輸入數(shù)據(jù)，打印輸入內(nèi)容，并將輸入數(shù)據(jù)直接作為輸出。模塊的功能相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)中繼或檢查點(diǎn)，用于觀察或傳遞數(shù)據(jù)流。
（21）定時(shí)執(zhí)行模塊：定時(shí)執(zhí)行模塊是一個(gè)可以在設(shè)定的時(shí)間間隔內(nèi)周期性觸發(fā)后續(xù)操作的模塊。它包含一個(gè)用戶界面，其中有一個(gè)按鈕用于啟動和停止計(jì)時(shí)器。模塊的輸入?yún)?shù)是運(yùn)行間隔（毫秒），默認(rèn)值為1000毫秒。當(dāng)計(jì)時(shí)器運(yùn)行時(shí)，（略），直到被停止。此模塊常用于需要定時(shí)或周期性任務(wù)控制的場景。
（22）數(shù)據(jù)傳輸模塊：該定義了三種類型的輸入（數(shù)字、字符、布爾值）和相應(yīng)的輸出。該模塊實(shí)際上不執(zhí)行任何操作，只是簡單地傳遞輸入數(shù)據(jù)到輸出。這個(gè)模塊可用于測試、作為占位符或在未來擴(kuò)展功能的場景。
（23）網(wǎng)頁爬蟲模塊：該模塊接收一個(gè)URL作為輸入，使用requests庫獲?。?span id="uvtmpsrn1" class="open_quick_reg">（略）
（24）豆瓣電影TOP10分析模塊：豆瓣電影TOP10分析模塊用于分析豆瓣電影TOP10榜單的數(shù)據(jù)。它接收HTML源碼作為輸入，解析HTML內(nèi)容以獲?。?span id="uvtmpsrn1" class="open_quick_reg">（略）
▲（25）模型預(yù)測模塊：該模塊實(shí)現(xiàn)了YOLOv5ONNX模型的對象檢測和實(shí)例分割預(yù)測，接收預(yù)先初始化的模型對象和RGB圖像，輸出檢測框、置信度、類別id、類別名稱：（略）
▲（26）區(qū)域碰撞檢測模塊：該模塊實(shí)（略）域碰撞檢測，接收RGB格式圖像數(shù)據(jù)、四邊形坐標(biāo)和汽車對象框，輸出碰撞結(jié)果、繪制了四邊形的新圖像和四邊形坐標(biāo)數(shù)組。通過解析坐標(biāo)、生成掩膜和判斷碰撞，能夠檢測圖像中汽車與（略）域是否發(fā)生碰撞，并在圖像上繪制出碰撞情況。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）區(qū)域碰撞檢測模塊功能界面截圖。）
（27）圖片裁剪模塊：該模塊接收輸入的圖像數(shù)據(jù)，以及（略）域的頂點(diǎn)坐標(biāo)和裁剪尺寸，輸出裁剪后的圖像數(shù)據(jù)。通過解析輸入?yún)?shù)，裁剪出指定位置和尺寸的（略）域，并將其作為輸出結(jié)果。
▲（28）紅綠燈識別模塊：該模塊實(shí)現(xiàn)了對輸入圖像進(jìn)行紅色識別，判斷是否為紅燈的功能。它通過轉(zhuǎn)換圖像到HSV顏色空間，提取（略）域，并進(jìn)行二值化處理，統(tǒng)計(jì)白色像素?cái)?shù)量來判斷輸入圖像是否為紅燈，最后輸出二值化圖像、白色像素?cái)?shù)量和是否為紅燈的判斷結(jié)果。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）紅綠燈識別模塊功能界面截圖。）
（29）腐蝕處理模塊：模塊接收二值圖像、內(nèi)核大小和迭代次數(shù),對二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕，移除小對象和邊界，細(xì)化特征,并輸出為腐蝕后的圖像。
（30）膨脹處理模塊：模塊接收二值圖像、內(nèi)核大小和迭代次數(shù)作為輸入，通過形態(tài)學(xué)膨脹操作擴(kuò)大圖像中的（略）域，填充空洞，并輸出膨脹后的圖像。
（31）圖像邊緣檢測模塊：模塊接收灰度圖像和強(qiáng)邊緣、弱邊緣兩個(gè)閾值作為輸入，利用Canny算法檢測圖像中的邊緣，區(qū)分強(qiáng)弱邊緣，并輸出邊緣檢測結(jié)果。
（32）圖像二值化模塊：模塊接收灰度圖像和閾值作為輸入，通過設(shè)定閾值將圖像轉(zhuǎn)換為黑白二值圖像，輸出二值化后的圖像。
（33）圖像高斯模糊模塊：模塊接收圖像、濾波核寬度和高度以及標(biāo)準(zhǔn)差作為輸入，對圖像應(yīng)用高斯模糊以減少噪聲和細(xì)節(jié)，輸出模糊后的圖像。
（34）圖像灰度轉(zhuǎn)換模塊：模塊接收圖像作為輸入，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，輸出灰度化后的圖像。
（35）圖像均值濾波模塊：模塊接收圖像、濾波核寬度和高度作為輸入，通過計(jì)算像素鄰域的均值對圖像進(jìn)行平滑處理，輸出濾波后的圖像。
（36）圖像平滑模塊：模塊接收圖像和平滑核的寬度和高度作為輸入，使用高斯濾波對圖像進(jìn)行平滑處理以減少噪聲，輸出平滑后的圖像。
（37）圖像轉(zhuǎn)NP數(shù)組模塊：模塊接收不同類型的圖像輸入（如OpenCV的numpy數(shù)組、PIL的Image對象或QPixmap對象），將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組格式，以便進(jìn)行后續(xù)的圖像處理操作。輸出為轉(zhuǎn)換后的numpy圖像數(shù)組。
（38）自適應(yīng)閾值化處理模塊：模塊接收圖像、最大像素值、自適應(yīng)方法、閾值類型、鄰域大小和常數(shù)C作為輸入，根據(jù)圖像的局部特性動態(tài)調(diào)整閾值進(jìn)行二值化處理，以更好地處理光照不均的圖像，輸出閾值化后的圖像。
▲（39）圖像分類模塊：接收圖像數(shù)據(jù)集，（略）絡(luò)對圖像進(jìn)行圖像分割，區(qū)分圖像中的（略）域，輸出分割結(jié)果。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）圖像分類模塊功能界面截圖。）
（40）回歸分析模塊：模塊接收特征數(shù)據(jù)集和目標(biāo)變量，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)回歸算法（如線性回歸、決策樹回歸等）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，輸出預(yù)測結(jié)果。
（41）圖像分割模塊：接收圖像數(shù)據(jù)集，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行圖像分割，區(qū)分圖像中的（略）域，輸出分割結(jié)果。
（42）目標(biāo)檢測模塊：接收圖像數(shù)據(jù)集，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)檢測和定位圖像中的目標(biāo)對象,輸出目標(biāo)位置和類別。
（43）風(fēng)格遷移模塊：接收內(nèi)容圖像、風(fēng)格圖像、遷移模型配置，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)格遷移，輸出風(fēng)格遷移后的圖像。
（44）語音識別模塊：接收音頻數(shù)據(jù)、識別模型配置，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行語音識別，輸出識別文本以及識別準(zhǔn)確率。
▲（45）駕駛危險(xiǎn)行為分析模塊：接收圖像幀數(shù)據(jù)、使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行為識別或事件檢測(如：抽煙、喝水、打電話等)，輸出對應(yīng)行為或事件識別結(jié)果。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）視頻分析模塊功能界面截圖。）
▲（46）人臉相似度對比模塊：接收人臉圖像，識別模型配置，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行不同人臉的關(guān)鍵點(diǎn)識別，輸出相似度結(jié)果。（投標(biāo)人需提供符合上述要求的AI（略）人臉識別模塊功能界面截圖。）
合同履行期限：合同簽訂后5個(gè)工作日內(nèi)完成供貨。
需落實(shí)的政府采購政策內(nèi)容：中小微企業(yè)（含監(jiān)獄企業(yè)）/殘疾人福利性單位：（略）
本項(xiàng)目（是/否）接受聯(lián)合體投標(biāo)：否
二、供應(yīng)商的資格要求
1.滿足《中華人民共和國政府采購法》第二十二條規(guī)定。
2.落實(shí)政府采購政策需滿足的資格要求：無
3.本項(xiàng)目的特定資格要求：無
三、政府采購供應(yīng)商入庫須知
參加遼寧省政府采購活動的供應(yīng)商未進(jìn)入遼寧省政府采購供應(yīng)商庫的，（略）“首頁—政策法規(guī)”中公布的“政府采購供應(yīng)商入庫”的相關(guān)規(guī)定，及時(shí)辦理入庫登記手續(xù)。填寫單位：（略）
四、獲取：（略）
時(shí)間：2024年09月30日23時(shí)59分至2024年10月13日00時(shí)00分（北京時(shí)間，法定節(jié)假日除外）
地點(diǎn)：（略）
方式：（略）
售價(jià)：免費(fèi)
五、提交投標(biāo)文件截止時(shí)間、開標(biāo)時(shí)間和地點(diǎn)：（略）
2024年10月22日13時(shí)30分（北京時(shí)間）
地點(diǎn)：（略）
六、公告期限
自本公告發(fā)布之日起5個(gè)工作日。
七、質(zhì)疑與投訴
供應(yīng)商認(rèn)為自己的權(quán)益受到損害的，可以在知道或者應(yīng)知其權(quán)益受到損害之日起七個(gè)工作日內(nèi)，向采購代理機(jī)構(gòu)：（略）
1、接收質(zhì)疑函方式：（略）
2、質(zhì)疑函內(nèi)容、格式：應(yīng)符合《政府采購質(zhì)疑和投訴辦法》相關(guān)規(guī)定和財(cái)政部制定的《政府采購質(zhì)疑函范本》格式，（略）。
質(zhì)疑供應(yīng)商對采購人：（略）
八、其他補(bǔ)充事宜
1、本項(xiàng)目線上獲取：（略）
九、對本次招標(biāo)提出詢問，請按以下方式：（略）
1.采購人：（略）
名稱：（略）
地址：（略）
聯(lián)系方式：（略）
2.采購代理機(jī)構(gòu)：（略）
名稱：（略）
地址：（略）
聯(lián)系方式：（略）
郵箱：（略）
開戶行：盛京銀行（略）中興支行
賬戶名稱：（略）
（略）：（略）（略）
3.項(xiàng)目聯(lián)系方式：（略）
項(xiàng)目聯(lián)系人：（略）
電話：（略）
評分辦法:綜合評分法
關(guān)聯(lián)計(jì)劃
附件：