智能机器人系统开发平台,工业产品缺陷检测项目实训,视觉应用教学实验平台,人工智能技术应用和竞赛培训,人工智能竞赛道具及配套装备
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智能机器人系统开发平台,工业产品缺陷检测项目实训,视觉应用教学实验平台,人工智能技术应用和竞赛培训,人工智能竞赛道具及配套装备
基本信息
| 项目编号 | 南院招（货）【 * 】 * 号 |
| 项目名称 | (略) 大数据与人工智能实训套件和竞赛装备采购项目 |
| 项目类型 | 货物采购 | 申购主题 | 智能机器人系统开发平台,工业产品缺陷检测项目实训,视觉应用教学实验平台,人工智能技术应用和竞赛培训,人工智能竞赛道具及配套装备 | 采购单位 | (略) (略) |
| 项目预算 | | 采购开始时间 | 点击查看>> * : * | 采购结束时间 | 点击查看>> * : * | 是否送货 | 是 |
| 期望收货时间 | 合同签订后 * 天交货 | 经办人 | 冯老师 | 经办人电话 | 点击查看>> |
| 送货地址 | (略) (略) |
| 备注 | 同意 |
设备列表
| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 智能机器人系统开发平台 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "智能机器人系统开发平台"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 整体规格智能机器人系统开发平台基于x * 开放架构迷你主机开发而成，支持多种通用接口，可灵活接入各类人工智能主流外设。▲智能机器人系统开发平台 (略) 络加速模块、深度传感器摄像头、激光雷达等人工智能领域主流硬件。结合自主研发的人工智能教学系统，让学生可以直接体验最前沿的人工智能技术。▲具有高兼容度的开发接口，支持python、c++、java等主流 (略) 理论及实验教学。套装搭载虚拟仿真教学环境，可在软件中模拟教学， (略) 景及实验机器人 | 非常重要 | 是 | | 2 | 教学内容▲包含以下人工智能教学内容：室内建图导航、定位追踪、自动驾驶、颜色识别与追踪、人脸识别、物体识别、 * 维码识别、语音合成及识别、语音互动、智能人机问答、模型 (略) 络学习等众多试验及展示项目。 | 非常重要 | 是 | | 3 | 硬件设备组成：▲1）深度传感器摄像头：包含1红外激光发射器，2红外激光接收器及摄像头，可反馈RGB信息和深度点云信息 ；2）单线激光雷达：测距角度 * 度，范围8m，测量频率 * Hz分辨率1度；★3）基于X * 开放架构的主机：≥ (略) 理器，≥ * G 固态硬盘，≥8G内存，有全功能usb-typeC接口；4）7寸液晶触摸屏：USB供电，多点触控；▲5）机载音箱及机载麦克风：实现语音合成与识别；▲6） (略) 络计算模块：提供人工智能、图像识别等方面的加速计算功能；7） * V * 0mAh 大容量锂电池+充电器8）底盘控制板：arduino nano，电机驱动器，DC升压模块，DC降压模块，USB供电输出模块，开关急停模块，电压显示屏；9）2主动轮，2从动轮，2电机，碳纤维结构件机身； * ）工具包，包含螺丝螺母工具及连接线 * ）拉杆航空箱 | 非常重要 | 是 | | 4 | 性能指标材质：采用碳纤维机身；最高速度为1m/s；最大爬坡能力：不小于 * °；最大载重：不小于5kg；转向方式：两轮差速转向；电机： * V 不低于 * rpm；轮胎：直径为 * mm，金属轮毂橡胶轮；★机器人供电采用锂电池，电池容量不低于 * .6V， * 0 mAh，续航时间大于4小时；控制器：专为人工智能设计控制器；具备可扩展接口：4个USB 3.0端口， * 个雷电3接口，全尺寸HDMI接口， * 个全功能M.3接口， * 个SATA接口，用来连接固态硬盘，两个内存插槽 支持DDR4内存，和双通道，最大支持 * G内存。 机载 * GB 固态硬盘，8G高速内存，以 (略) 络计算模块；内置主流的深度学习框架，包含tensorflow，pytorch，mxnet，keras、内置模型 (略) 署框架，openvino tookit，包含大量深度学习模型可供使用；▲内置vscode 和 jupyter编程工具，jupyt (略) 域网远程登录控制编程； | 非常重要 | 是 | | 5 | ▲实验案例包含不少于以下 * 个实验案例：基于激光雷达自主避障与跟踪；基于激光雷达的环境感知地图构建；基于激光雷达的自主导航，路径规划；基于单目视觉的人脸识别；基于单目视觉的目标跟踪；基于单目视觉以 (略) 络的目标检测；基于麦克风的语音识别；基于深度信息的人体跟随；基于视觉和opencv的 * 维码识别；基于深度学习的人脸表情分析；基于深度学习的关节检测； | 非常重要 | 是 | | 6 | 竞赛支持▲设备必须支持 * 世界机器人大赛总决赛AI赛项要求，无需任何改装和调整，携带该设备就可以参加世界机器人大赛。 | 非常重要 | 是 | | 7 | ★免费提供不少于5套智能机器人系统开发平台用于赛前培训和竞赛，为期 * 天。 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 工业产品缺陷检测项目实训 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "工业产品缺陷检测项目实训"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 教学目标▲1）使学生深入了解机器 (略) 景以及重要意义，掌握工业产品图像数据的采集、标注、预处理，以及训练集、验证集、测试集的生成，并能够利用Keras+Tensorflow实现深度学习模型（基于 (略) 络算法和监督学习分类算法）训练、预 (略) 署、推理应用（产品外观缺陷检测）程序开发，进而掌握模型的评估和测试方法，掌握工业产品外观缺陷智能检测方法，最终能够举 * 反 * ，将缺陷检测技术融会贯通，实现不同种类工业产品外观缺陷的批量检测和分拣。 ★2）通过使用OpenVINO Toolkit的API实现开发产品缺陷检测应用程序，掌握利用训练好的模型开发AI应用（产品外观缺陷检测）程序的方法； (略) 署卷预训练模型和OpenVINO工具包的使用方法，以提高深度学习效率。3）熟悉根据产品外观缺陷检测结果，控制工业产品分拣拨盘的方法和相关技术。4）了解通过PLC控制器控制传送带运转的方法和技术。★5）该实训项目是视觉应用教学实验平台配套项目实训和课程。通过本实训项目的实战练习，使学生能够在实际智能项目中更加高效运用深度学习完成工作，跟踪前沿的深度学习算法，思想，应用等。 | 非常重要 | 是 | | 2 | 教学任务和内容★实训任务 * ：工业产品缺陷智能检测算法训练与调优（ * 课时）1、 (略) 理数据集（实践 5 课时）（1）理解训练集、验证集和测试集的概念（2）掌握通过摄像头实时采集产品图片数据的方法（3）掌握图片数据标注、预处理的方法（4）掌握划分数据集和创建数据集生成器的方法（5）掌握图像文件数据集的读取、查看和显示方法2、算法模型训练与调优（实践 * 课时）（1）掌握深度学习的概念和工作原理（2）掌 (略) 络的原理和对应Python函数的使用方法（3）掌握基于 (略) 络算法和监督学习分类算法，进行模型构建、参数选择、模型训练和评估的方法★实训任务 * ：工业产品外观缺陷检测应用程序开发（ * 课时）预 (略) 署、推理应用（产品外观缺陷检测）程序开发1、预 (略) 署（实践2课时）（1）熟悉基于OpenVINO推理引擎开发 * 个人工智能应用程序的流程以及创建实例的方法（2）在实 (略) 署OpenVINO和预训练的算法模型2、工业产品外观缺陷检测程序开发（实践 1 8课时）（1）创建OpenVINO推理引擎核心对象（实践 2 课时）① 熟悉基于OpenVINO推理引擎开发 * 个人工智能应用程序的流程。② 掌握创建推理引擎实例的方法（2）读取OpenVINO IR(Intermediate Representation)格式的模型文件（实践 1 课时）① 掌握加 (略) 络IR (略) 络对象的方法② 掌握加载模型和标签的方法（3）准备输入和输出格式（实践 1 课时）① 掌握图像数据输入、输出的方法（4）推理预测程序开发，实现产品缺陷检测和分拣（实践 * 课时）① 基于预训练模型，开发缺陷检测程序（实践 9 课时）② 通过PLC控制传送带运转程序开发（实践 2 课时）③ 通过AINUC检测程序控制分拣拨盘的应用程序开发（实践 2 课时）④ 基于实验台，实现批量工业产品缺陷检测程 (略) （实践 1课时） | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 视觉应用教学实验平台 | 2台 | | 详情请进入系统查看 |
| "视觉应用教学实验平台"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 提供基于深度学习的全自动外观检测设备，通过实训课程+实体传送带、分拣、工业缺陷检测教学实训平台，融合多学科技术，包含PLC、视觉算法、分拣技术、机械技术等 | 非常重要 | 是 | | 2 | ▲控制主机是基于Intel CPU开放平台的智能边缘终端。≥ (略) 理器，≥ * G 固态硬盘，≥8G内存 | 非常重要 | 是 | | 3 | ▲配置工业摄像头分辨率≥ * x * 万）焦距2.8mm、传感器尺寸：1/2.7 CMOS、帧率≥ * 帧 | 非常重要 | 是 | | 4 | 其他配置：1）材质：铝型材，碳纤维，亚克力；2）传送带电电机类型：采用 * 步进电机、电机电压： * v ~ * v、细分精度：1 ~ * 。3）分拣电机类型：采用 * 相直流无刷电机、输入电压= * v、驱动方式：FOC无刷电机驱动、编码器：AS * 磁性编码器。4）光电开关：输入电压= * v ~ * v，投光角度=3 ~ 5°，光源类型：红外发光（ * ），被检物体高度≥ * mm，反射类型：镜面反射5）尺寸(mm)长 x 宽 x 高：不高于 * x * x * 。6）重量≤ * kg | 非常重要 | 是 | | 5 | 软件配置1）操作系统Ubuntu * . * ；2）AI软件组件Anaconda、Python3.7.0、tensorflow1. * .0、opencv-python、jupyterlab | 重要 | 否 | | 6 | ▲3）预装OpenVINO人工智能开发工具包； | 非常重要 | 是 | | 7 | 4）工业检测算法：采用高精度目标检测算法分拣缺陷、 (略) 络分类模型。 | 非常重要 | 是 | | 8 | ▲5） (略) 正式出版的专用“深度学习图像技术”教材 * 本，提供不少于4个拥有完整授权的人工智能边缘计算实训案例，含数据集、算法及完整的程序代码。 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 人工智能技术应用和竞赛培训 | 1个 | | 详情请进入系统查看 |
| "人工智能技术应用和竞赛培训"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 培训内容和时间如下：见附件 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 人工智能竞赛道具及配套装备 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "人工智能竞赛道具及配套装备"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 该竞赛道具及配套装备为世界机器人大赛AI赛项标准道具及赛台，符合参赛要求。包含：铝合金赛台边框、地垫、场地格挡（电视机架及电视机不包含）。可组 (略) 地单元，可搭建多个铝合金格挡以模拟室内环境，也可搭建为多种 (略) 地以满足多样化实验需求，结构件简单易搭建易拆卸。 (略) 为4.1米4.1米。边框为铝合金拼接件，地垫为无 * 醛塑料泡沫垫。边框包含铝合金立柱、铝合金横梁、连接件、格挡板等元素。水果食物道具模型8，3层拼装柜子8，桌子道具1。 | 重要 | 否 | | 2 | 提供不少于7天的人工智能技术应用及AI竞赛培训， (略) (略) 参加 * 世界机器人大赛总决赛打下坚实的基础。 | 非常重要 | 是 | | 3 | 培训内容和时间如下：见附件 | 非常重要 | 是 |
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基本信息
| 项目编号 | 南院招（货）【 * 】 * 号 |
| 项目名称 | (略) 大数据与人工智能实训套件和竞赛装备采购项目 |
| 项目类型 | 货物采购 | 申购主题 | 智能机器人系统开发平台,工业产品缺陷检测项目实训,视觉应用教学实验平台,人工智能技术应用和竞赛培训,人工智能竞赛道具及配套装备 | 采购单位 | (略) (略) |
| 项目预算 | | 采购开始时间 | 点击查看>> * : * | 采购结束时间 | 点击查看>> * : * | 是否送货 | 是 |
| 期望收货时间 | 合同签订后 * 天交货 | 经办人 | 冯老师 | 经办人电话 | 点击查看>> |
| 送货地址 | (略) (略) |
| 备注 | 同意 |
设备列表
| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 智能机器人系统开发平台 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "智能机器人系统开发平台"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 整体规格智能机器人系统开发平台基于x * 开放架构迷你主机开发而成，支持多种通用接口，可灵活接入各类人工智能主流外设。▲智能机器人系统开发平台 (略) 络加速模块、深度传感器摄像头、激光雷达等人工智能领域主流硬件。结合自主研发的人工智能教学系统，让学生可以直接体验最前沿的人工智能技术。▲具有高兼容度的开发接口，支持python、c++、java等主流 (略) 理论及实验教学。套装搭载虚拟仿真教学环境，可在软件中模拟教学， (略) 景及实验机器人 | 非常重要 | 是 | | 2 | 教学内容▲包含以下人工智能教学内容：室内建图导航、定位追踪、自动驾驶、颜色识别与追踪、人脸识别、物体识别、 * 维码识别、语音合成及识别、语音互动、智能人机问答、模型 (略) 络学习等众多试验及展示项目。 | 非常重要 | 是 | | 3 | 硬件设备组成：▲1）深度传感器摄像头：包含1红外激光发射器，2红外激光接收器及摄像头，可反馈RGB信息和深度点云信息 ；2）单线激光雷达：测距角度 * 度，范围8m，测量频率 * Hz分辨率1度；★3）基于X * 开放架构的主机：≥ (略) 理器，≥ * G 固态硬盘，≥8G内存，有全功能usb-typeC接口；4）7寸液晶触摸屏：USB供电，多点触控；▲5）机载音箱及机载麦克风：实现语音合成与识别；▲6） (略) 络计算模块：提供人工智能、图像识别等方面的加速计算功能；7） * V * 0mAh 大容量锂电池+充电器8）底盘控制板：arduino nano，电机驱动器，DC升压模块，DC降压模块，USB供电输出模块，开关急停模块，电压显示屏；9）2主动轮，2从动轮，2电机，碳纤维结构件机身； * ）工具包，包含螺丝螺母工具及连接线 * ）拉杆航空箱 | 非常重要 | 是 | | 4 | 性能指标材质：采用碳纤维机身；最高速度为1m/s；最大爬坡能力：不小于 * °；最大载重：不小于5kg；转向方式：两轮差速转向；电机： * V 不低于 * rpm；轮胎：直径为 * mm，金属轮毂橡胶轮；★机器人供电采用锂电池，电池容量不低于 * .6V， * 0 mAh，续航时间大于4小时；控制器：专为人工智能设计控制器；具备可扩展接口：4个USB 3.0端口， * 个雷电3接口，全尺寸HDMI接口， * 个全功能M.3接口， * 个SATA接口，用来连接固态硬盘，两个内存插槽 支持DDR4内存，和双通道，最大支持 * G内存。 机载 * GB 固态硬盘，8G高速内存，以 (略) 络计算模块；内置主流的深度学习框架，包含tensorflow，pytorch，mxnet，keras、内置模型 (略) 署框架，openvino tookit，包含大量深度学习模型可供使用；▲内置vscode 和 jupyter编程工具，jupyt (略) 域网远程登录控制编程； | 非常重要 | 是 | | 5 | ▲实验案例包含不少于以下 * 个实验案例：基于激光雷达自主避障与跟踪；基于激光雷达的环境感知地图构建；基于激光雷达的自主导航，路径规划；基于单目视觉的人脸识别；基于单目视觉的目标跟踪；基于单目视觉以 (略) 络的目标检测；基于麦克风的语音识别；基于深度信息的人体跟随；基于视觉和opencv的 * 维码识别；基于深度学习的人脸表情分析；基于深度学习的关节检测； | 非常重要 | 是 | | 6 | 竞赛支持▲设备必须支持 * 世界机器人大赛总决赛AI赛项要求，无需任何改装和调整，携带该设备就可以参加世界机器人大赛。 | 非常重要 | 是 | | 7 | ★免费提供不少于5套智能机器人系统开发平台用于赛前培训和竞赛，为期 * 天。 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 工业产品缺陷检测项目实训 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "工业产品缺陷检测项目实训"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 教学目标▲1）使学生深入了解机器 (略) 景以及重要意义，掌握工业产品图像数据的采集、标注、预处理，以及训练集、验证集、测试集的生成，并能够利用Keras+Tensorflow实现深度学习模型（基于 (略) 络算法和监督学习分类算法）训练、预 (略) 署、推理应用（产品外观缺陷检测）程序开发，进而掌握模型的评估和测试方法，掌握工业产品外观缺陷智能检测方法，最终能够举 * 反 * ，将缺陷检测技术融会贯通，实现不同种类工业产品外观缺陷的批量检测和分拣。 ★2）通过使用OpenVINO Toolkit的API实现开发产品缺陷检测应用程序，掌握利用训练好的模型开发AI应用（产品外观缺陷检测）程序的方法； (略) 署卷预训练模型和OpenVINO工具包的使用方法，以提高深度学习效率。3）熟悉根据产品外观缺陷检测结果，控制工业产品分拣拨盘的方法和相关技术。4）了解通过PLC控制器控制传送带运转的方法和技术。★5）该实训项目是视觉应用教学实验平台配套项目实训和课程。通过本实训项目的实战练习，使学生能够在实际智能项目中更加高效运用深度学习完成工作，跟踪前沿的深度学习算法，思想，应用等。 | 非常重要 | 是 | | 2 | 教学任务和内容★实训任务 * ：工业产品缺陷智能检测算法训练与调优（ * 课时）1、 (略) 理数据集（实践 5 课时）（1）理解训练集、验证集和测试集的概念（2）掌握通过摄像头实时采集产品图片数据的方法（3）掌握图片数据标注、预处理的方法（4）掌握划分数据集和创建数据集生成器的方法（5）掌握图像文件数据集的读取、查看和显示方法2、算法模型训练与调优（实践 * 课时）（1）掌握深度学习的概念和工作原理（2）掌 (略) 络的原理和对应Python函数的使用方法（3）掌握基于 (略) 络算法和监督学习分类算法，进行模型构建、参数选择、模型训练和评估的方法★实训任务 * ：工业产品外观缺陷检测应用程序开发（ * 课时）预 (略) 署、推理应用（产品外观缺陷检测）程序开发1、预 (略) 署（实践2课时）（1）熟悉基于OpenVINO推理引擎开发 * 个人工智能应用程序的流程以及创建实例的方法（2）在实 (略) 署OpenVINO和预训练的算法模型2、工业产品外观缺陷检测程序开发（实践 1 8课时）（1）创建OpenVINO推理引擎核心对象（实践 2 课时）① 熟悉基于OpenVINO推理引擎开发 * 个人工智能应用程序的流程。② 掌握创建推理引擎实例的方法（2）读取OpenVINO IR(Intermediate Representation)格式的模型文件（实践 1 课时）① 掌握加 (略) 络IR (略) 络对象的方法② 掌握加载模型和标签的方法（3）准备输入和输出格式（实践 1 课时）① 掌握图像数据输入、输出的方法（4）推理预测程序开发，实现产品缺陷检测和分拣（实践 * 课时）① 基于预训练模型，开发缺陷检测程序（实践 9 课时）② 通过PLC控制传送带运转程序开发（实践 2 课时）③ 通过AINUC检测程序控制分拣拨盘的应用程序开发（实践 2 课时）④ 基于实验台，实现批量工业产品缺陷检测程 (略) （实践 1课时） | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 视觉应用教学实验平台 | 2台 | | 详情请进入系统查看 |
| "视觉应用教学实验平台"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 提供基于深度学习的全自动外观检测设备，通过实训课程+实体传送带、分拣、工业缺陷检测教学实训平台，融合多学科技术，包含PLC、视觉算法、分拣技术、机械技术等 | 非常重要 | 是 | | 2 | ▲控制主机是基于Intel CPU开放平台的智能边缘终端。≥ (略) 理器，≥ * G 固态硬盘，≥8G内存 | 非常重要 | 是 | | 3 | ▲配置工业摄像头分辨率≥ * x * 万）焦距2.8mm、传感器尺寸：1/2.7 CMOS、帧率≥ * 帧 | 非常重要 | 是 | | 4 | 其他配置：1）材质：铝型材，碳纤维，亚克力；2）传送带电电机类型：采用 * 步进电机、电机电压： * v ~ * v、细分精度：1 ~ * 。3）分拣电机类型：采用 * 相直流无刷电机、输入电压= * v、驱动方式：FOC无刷电机驱动、编码器：AS * 磁性编码器。4）光电开关：输入电压= * v ~ * v，投光角度=3 ~ 5°，光源类型：红外发光（ * ），被检物体高度≥ * mm，反射类型：镜面反射5）尺寸(mm)长 x 宽 x 高：不高于 * x * x * 。6）重量≤ * kg | 非常重要 | 是 | | 5 | 软件配置1）操作系统Ubuntu * . * ；2）AI软件组件Anaconda、Python3.7.0、tensorflow1. * .0、opencv-python、jupyterlab | 重要 | 否 | | 6 | ▲3）预装OpenVINO人工智能开发工具包； | 非常重要 | 是 | | 7 | 4）工业检测算法：采用高精度目标检测算法分拣缺陷、 (略) 络分类模型。 | 非常重要 | 是 | | 8 | ▲5） (略) 正式出版的专用“深度学习图像技术”教材 * 本，提供不少于4个拥有完整授权的人工智能边缘计算实训案例，含数据集、算法及完整的程序代码。 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 人工智能技术应用和竞赛培训 | 1个 | | 详情请进入系统查看 |
| "人工智能技术应用和竞赛培训"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 培训内容和时间如下：见附件 | 非常重要 | 是 |
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| 采购设备 | 数量 | 参考品牌 | 详细响应要求 | | 人工智能竞赛道具及配套装备 | 1套 | | 详情请进入系统查看 |
| "人工智能竞赛道具及配套装备"技术要求 |
| 序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | | 1 | 该竞赛道具及配套装备为世界机器人大赛AI赛项标准道具及赛台，符合参赛要求。包含：铝合金赛台边框、地垫、场地格挡（电视机架及电视机不包含）。可组 (略) 地单元，可搭建多个铝合金格挡以模拟室内环境，也可搭建为多种 (略) 地以满足多样化实验需求，结构件简单易搭建易拆卸。 (略) 为4.1米4.1米。边框为铝合金拼接件，地垫为无 * 醛塑料泡沫垫。边框包含铝合金立柱、铝合金横梁、连接件、格挡板等元素。水果食物道具模型8，3层拼装柜子8，桌子道具1。 | 重要 | 否 | | 2 | 提供不少于7天的人工智能技术应用及AI竞赛培训， (略) (略) 参加 * 世界机器人大赛总决赛打下坚实的基础。 | 非常重要 | 是 | | 3 | 培训内容和时间如下：见附件 | 非常重要 | 是 |
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