南昌大学数学与计算机学院大数据创新实践平台采购项目项目比价公告
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南昌大学数学与计算机学院大数据创新实践平台采购项目项目比价公告
南昌大学数学与计算机学院大数据创新实践平台采购项目（项目编号：JXDY2024-HW-F0008）比价公告
根据南昌大学 (略) 事业发展需要，受南昌大学 (略) 委托，江西省 (略) 拟对南昌大学数学 (略) (略) 采购项目以比价方式进行采购，现公开邀请符合资格条件的供应商参加。
一、项目情况
1．项目名称:南昌大学数学 (略) (略) 采购项目
2. 项目编号：*-F0008
3．预算金额（人民币）：*.00元，最高限价：*.00元。
4．采购需求：详见附件2。
5．交货期限：成交供应商应在签订本合同之日起 60 个日历日内，将合同附件所列全部货物以及随附单证和技术资料等送达采购人指定地点，以采购人出具的收货证明上的日期为最终交货日期。
二、参与响应人应同时具备以下资格条件
1．具有独立承担民事责任和相应履约的能力；
2．具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3．有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
4．参加本次采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录；
5．具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
6．被南昌大学列入失信行为记录名单的供应商(请登*南昌大学招标采购中心曝光台查阅)，不得参与本项目的采购活动。
7．本次采购活动不接受联合体响应，成交供应商不得转包。
三、获取采购文件的时间、地点和方式
1．时间：2024年01月22日至2024年01月25日，每天09点00分至12点00分，14点00分至17点00分（北京时间，法定节假日除外）；
2．地点：江西省 (略) （ (略) 红谷滩 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）；
3．方式：现场或线上
（1）采用现场获取比价采购文件时需提交的资料：营业执照复印件加盖公章、法定代表人授权书原件、授权人及被授权人身份证正反面复印件；
（2）采用线上获取比价采购文件时将营业执照复印件加盖公章的扫描件、法定代表人授权书（含授权人及被授权人身份证正反面）加盖公章的扫描件、项目信息登记表（格式见附件）*@*q.com邮箱；
（3）比价采购文件售价：每份200元，售后不退。必须在获取比价采购文件截止时间前以现金或转账的方式缴纳（户名：江西省 (略) ；开户行：中 (略) 金源支行；账号：*；转账时备注项目编号，以个人名义转账时需再备注参选人名称），否则视为未获取比价采购文件，将被拒绝参与比价。
四、递交响应文件的截止时间、评审时间和地点
1．递交响应文件截止时间（响应截止时间）及地点：2024年01月27日14点30分（北京时间），江西省 (略) （ (略) 红谷 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）开标室一。
2．评审时间：2024年01日27日14点30分（北京时间）。
3．评审地点：江西省 (略) （ (略) 红谷 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）。
4．对已获取本项目采购文件但未在递交响应文件截止时间前提交响应文件的，视为自动放弃响应资格。
五、公告期限
自本公告发布之日起5个日历日。
六、信息发布媒体
本项目所有采购信息将在“南昌大学 (略) 、南昌大学招标采购中心、中国 (略) （http://**）、江西省 (略) ”网站发布。
七、采购联系信息
1．项目建设单位：数学 (略) 。
2．项目建设单位技术联系人及联系方式：*老师，电话*。
3．项目采购组织单位：南昌大学 (略) 和江西省 (略) 。
4．项目采购组织单位联系人及联系方式：江西省 (略) ，徐老师，电话0791-*。
南昌大学 (略)
江西省 (略)
附件：
项目信息登记表
项目名称 | |
采购编号 | |
| 获取文件登记日期 （由代理机构填写） | |
供应商全称 | |
联系人姓名 | |
联系电话 | |
电子邮箱 （请准确填写，以便您接收采购文件及项目相关信息） | |
备注 |
附件2：
采购需求
一、标的清单
序号 | 货物名称 | 进口/国产 | 数量 | 单位 | 主要规格 | 单价 （人民币/元） | 单价最高限价（人民币/元） | 是否为核心产品 |
1 | 大数据专业创新实践资源 | 国产 | 1 | 套 | 能够实现与现有大数据与人 (略) 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；提供学均公式预测用户未来用电走势；数据可视化，使用DV同一画布多图表功能，列表展示用户列表，点击列表中用户右侧使用折线图与柱状图展示用户月度内每天用电情况与未来7天用电走势。 ▲2. 酒店客房出租率分析案例 该案例需包括百万级真实数据，根据酒店信息数据， (略) 的酒店出 (略) 整体出租率进行统计。需包括步骤：数据采集，包含Java的Web信息采集与Sqoop获取远程Mysql数据的采集；数据清洗，使用MapReduce程序的Map端去除字段中包含空的数据；数据处理，使用MapReduce程序统计酒店基本信息排名、 (略) 各酒店出租率、 (略) 的整体出租率；数据可视化，使用SpringBoot工程作为后台服务，使用Echarts进行图表展示，通过旭 (略) 不同酒店类型情况。 ▲3. 矿产指标数量规律分析案例 该案例需包括百万级真实数据，根据选矿厂数据预测矿物密度值。需包括步骤：数据采集，使用Python的pymysql获取远程Mysql数据库中业务数据；数据清洗，使用Python的文件读写操作清除字段为空的记录数据；数据处理，使用Python的文件读写操作将数据分为训练集和测试集；数据分析挖掘，使用Python sklearn中的LinearRegression预测矿浆密度；数据可视化，使用Python的Matplotlib绘制散点图展示矿产指标与密度的关系，使用无边界密度图展示实际矿浆密度与预测矿浆密度的分布情况。 ▲4. 新型冠状病毒疫情预测分析案例 该案例包括百万级真实数据，根据全国疫情数据、用户基本信息以及用户医学排查数据预测不同用户的疫情相关系数情况。包括步骤：数据采集，包含使用Python的pymysql获取远程Mysql数据库中业务数据并保存为本地csv文件，与使用Python的requests获取Web数据的采集；数据清洗，使用Python的pandas读取csv文件并删除用户ID为空数据以及疫情相关症状为空数据；数据处理，使用Python将用户基本信息和用户医学排查数据进行合并，然后将合并后的数据随机进行切割，切割7成数据为机器学习训练数据，3成数据为模型预测数据；数据分析挖掘，使用Python的KNeighborsClassifier对用户进行分类划分为安全、需要隔离、需要关注三个类别；数据可视化，使用Python的Matplotlib绘制线性图展示累计确诊数量变化、展示累计疑似数量、展示累计治愈数量、展示累计死亡数量、展示新增确诊数量、展示新增疑似数量，使用饼图展示用户疫情状况预测结果包含人员整体分布情况、教师分布情况、学生分布情况。 | 技术要求响应/偏离表 |
（四）GPU计算服务器(1件)
序号 | 重要性 | 指标项 | 指标要求 | 证明材料要求 |
1 | GPU计算服务器 | 基础技术指标 | #1、CPU：配置≥2颗处理器；每颗处理器内核数≥32，线程数≥64，处理器基本频率≥2.00GHz，缓存≥48M，TDP≤205W，最大内存≥6TB，最大内存通道数≥8，支持ECC内存。 ★2、内存：配置≥256G DDR4内存； ★3、硬盘： 配置≥2块960G企业级固态硬盘+4块8T SATA硬盘；最大支持前置24x3.5 英寸硬盘； ▲4、RAID：配置独立缓存2GB RAID卡，支持RAID 0/1/10/5/50/6/60，支持Cache超级电容保护，提供RAID级别迁移、磁盘漫游、 自诊断、Web远程设置等功能； ▲5、网卡：配置≥2个千兆电口，2个万兆光口，支持3个OCP 3.0网卡，支持通知式热插拔； #6、电源：4个热插拔2000W白金交流电源，支持N+N/N+M冗余；风扇：6个热插拔对旋风扇，支持N+1冗余； #7、环境温度：工作环境温度支持5-35摄氏度； #8、BIOS：支持中文BIOS界面。 | 技术要求响应/偏离表 |
（五）GPU加速卡(3件)
序号 | 重要性 | 指标项 | 指标要求 | 证明材料要求 |
1 | GPU加速卡 | 基础技术指标 | ★1、互联方式：PCI Express。 ★2、是否支持vGPU：是。 ▲3、最大功耗≤300W。 #4、单张GPU显存≥带纠错码（ECC）的48GB DDR6。 #5、GPU显存带宽≥696GB/s。 | 技术要求响应/偏离表 |
注：“★”代表实质性指标，不允许负偏离，任何一项负偏离作无效响应处理；
②“▲”代表重要指标，“#”代表一般指标，“▲”和“#”指标均允许负偏离，但不作无效响应处理。
南昌大学数学与计算机学院大数据创新实践平台采购项目（项目编号：JXDY2024-HW-F0008）比价公告
根据南昌大学 (略) 事业发展需要，受南昌大学 (略) 委托，江西省 (略) 拟对南昌大学数学 (略) (略) 采购项目以比价方式进行采购，现公开邀请符合资格条件的供应商参加。
一、项目情况
1．项目名称:南昌大学数学 (略) (略) 采购项目
2. 项目编号：*-F0008
3．预算金额（人民币）：*.00元，最高限价：*.00元。
4．采购需求：详见附件2。
5．交货期限：成交供应商应在签订本合同之日起 60 个日历日内，将合同附件所列全部货物以及随附单证和技术资料等送达采购人指定地点，以采购人出具的收货证明上的日期为最终交货日期。
二、参与响应人应同时具备以下资格条件
1．具有独立承担民事责任和相应履约的能力；
2．具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3．有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
4．参加本次采购活动前三年内,在经营活动中没有重大违法记录；
5．具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
6．被南昌大学列入失信行为记录名单的供应商(请登*南昌大学招标采购中心曝光台查阅)，不得参与本项目的采购活动。
7．本次采购活动不接受联合体响应，成交供应商不得转包。
三、获取采购文件的时间、地点和方式
1．时间：2024年01月22日至2024年01月25日，每天09点00分至12点00分，14点00分至17点00分（北京时间，法定节假日除外）；
2．地点：江西省 (略) （ (略) 红谷滩 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）；
3．方式：现场或线上
（1）采用现场获取比价采购文件时需提交的资料：营业执照复印件加盖公章、法定代表人授权书原件、授权人及被授权人身份证正反面复印件；
（2）采用线上获取比价采购文件时将营业执照复印件加盖公章的扫描件、法定代表人授权书（含授权人及被授权人身份证正反面）加盖公章的扫描件、项目信息登记表（格式见附件）*@*q.com邮箱；
（3）比价采购文件售价：每份200元，售后不退。必须在获取比价采购文件截止时间前以现金或转账的方式缴纳（户名：江西省 (略) ；开户行：中 (略) 金源支行；账号：*；转账时备注项目编号，以个人名义转账时需再备注参选人名称），否则视为未获取比价采购文件，将被拒绝参与比价。
四、递交响应文件的截止时间、评审时间和地点
1．递交响应文件截止时间（响应截止时间）及地点：2024年01月27日14点30分（北京时间），江西省 (略) （ (略) 红谷 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）开标室一。
2．评审时间：2024年01日27日14点30分（北京时间）。
3．评审地点：江西省 (略) （ (略) 红谷 (略) 668号用友产业园二期1号科研楼BC区4楼）。
4．对已获取本项目采购文件但未在递交响应文件截止时间前提交响应文件的，视为自动放弃响应资格。
五、公告期限
自本公告发布之日起5个日历日。
六、信息发布媒体
本项目所有采购信息将在“南昌大学 (略) 、南昌大学招标采购中心、中国 (略) （http://**）、江西省 (略) ”网站发布。
七、采购联系信息
1．项目建设单位：数学 (略) 。
2．项目建设单位技术联系人及联系方式：*老师，电话*。
3．项目采购组织单位：南昌大学 (略) 和江西省 (略) 。
4．项目采购组织单位联系人及联系方式：江西省 (略) ，徐老师，电话0791-*。
南昌大学 (略)
江西省 (略)
附件：
项目信息登记表
项目名称 | |
采购编号 | |
| 获取文件登记日期 （由代理机构填写） | |
供应商全称 | |
联系人姓名 | |
联系电话 | |
电子邮箱 （请准确填写，以便您接收采购文件及项目相关信息） | |
备注 |
附件2：
采购需求
一、标的清单
序号 | 货物名称 | 进口/国产 | 数量 | 单位 | 主要规格 | 单价 （人民币/元） | 单价最高限价（人民币/元） | 是否为核心产品 |
1 | 大数据专业创新实践资源 | 国产 | 1 | 套 | 能够实现与现有大数据与人 (略) 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；提供学均公式预测用户未来用电走势；数据可视化，使用DV同一画布多图表功能，列表展示用户列表，点击列表中用户右侧使用折线图与柱状图展示用户月度内每天用电情况与未来7天用电走势。 ▲2. 酒店客房出租率分析案例 该案例需包括百万级真实数据，根据酒店信息数据， (略) 的酒店出 (略) 整体出租率进行统计。需包括步骤：数据采集，包含Java的Web信息采集与Sqoop获取远程Mysql数据的采集；数据清洗，使用MapReduce程序的Map端去除字段中包含空的数据；数据处理，使用MapReduce程序统计酒店基本信息排名、 (略) 各酒店出租率、 (略) 的整体出租率；数据可视化，使用SpringBoot工程作为后台服务，使用Echarts进行图表展示，通过旭 (略) 不同酒店类型情况。 ▲3. 矿产指标数量规律分析案例 该案例需包括百万级真实数据，根据选矿厂数据预测矿物密度值。需包括步骤：数据采集，使用Python的pymysql获取远程Mysql数据库中业务数据；数据清洗，使用Python的文件读写操作清除字段为空的记录数据；数据处理，使用Python的文件读写操作将数据分为训练集和测试集；数据分析挖掘，使用Python sklearn中的LinearRegression预测矿浆密度；数据可视化，使用Python的Matplotlib绘制散点图展示矿产指标与密度的关系，使用无边界密度图展示实际矿浆密度与预测矿浆密度的分布情况。 ▲4. 新型冠状病毒疫情预测分析案例 该案例包括百万级真实数据，根据全国疫情数据、用户基本信息以及用户医学排查数据预测不同用户的疫情相关系数情况。包括步骤：数据采集，包含使用Python的pymysql获取远程Mysql数据库中业务数据并保存为本地csv文件，与使用Python的requests获取Web数据的采集；数据清洗，使用Python的pandas读取csv文件并删除用户ID为空数据以及疫情相关症状为空数据；数据处理，使用Python将用户基本信息和用户医学排查数据进行合并，然后将合并后的数据随机进行切割，切割7成数据为机器学习训练数据，3成数据为模型预测数据；数据分析挖掘，使用Python的KNeighborsClassifier对用户进行分类划分为安全、需要隔离、需要关注三个类别；数据可视化，使用Python的Matplotlib绘制线性图展示累计确诊数量变化、展示累计疑似数量、展示累计治愈数量、展示累计死亡数量、展示新增确诊数量、展示新增疑似数量，使用饼图展示用户疫情状况预测结果包含人员整体分布情况、教师分布情况、学生分布情况。 | 技术要求响应/偏离表 |
（四）GPU计算服务器(1件)
序号 | 重要性 | 指标项 | 指标要求 | 证明材料要求 |
1 | GPU计算服务器 | 基础技术指标 | #1、CPU：配置≥2颗处理器；每颗处理器内核数≥32，线程数≥64，处理器基本频率≥2.00GHz，缓存≥48M，TDP≤205W，最大内存≥6TB，最大内存通道数≥8，支持ECC内存。 ★2、内存：配置≥256G DDR4内存； ★3、硬盘： 配置≥2块960G企业级固态硬盘+4块8T SATA硬盘；最大支持前置24x3.5 英寸硬盘； ▲4、RAID：配置独立缓存2GB RAID卡，支持RAID 0/1/10/5/50/6/60，支持Cache超级电容保护，提供RAID级别迁移、磁盘漫游、 自诊断、Web远程设置等功能； ▲5、网卡：配置≥2个千兆电口，2个万兆光口，支持3个OCP 3.0网卡，支持通知式热插拔； #6、电源：4个热插拔2000W白金交流电源，支持N+N/N+M冗余；风扇：6个热插拔对旋风扇，支持N+1冗余； #7、环境温度：工作环境温度支持5-35摄氏度； #8、BIOS：支持中文BIOS界面。 | 技术要求响应/偏离表 |
（五）GPU加速卡(3件)
序号 | 重要性 | 指标项 | 指标要求 | 证明材料要求 |
1 | GPU加速卡 | 基础技术指标 | ★1、互联方式：PCI Express。 ★2、是否支持vGPU：是。 ▲3、最大功耗≤300W。 #4、单张GPU显存≥带纠错码（ECC）的48GB DDR6。 #5、GPU显存带宽≥696GB/s。 | 技术要求响应/偏离表 |
注：“★”代表实质性指标，不允许负偏离，任何一项负偏离作无效响应处理；
②“▲”代表重要指标，“#”代表一般指标，“▲”和“#”指标均允许负偏离，但不作无效响应处理。
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