(略) - 竞价公告 (CB 点击查看>> )
发布时间：2022-06-07 16:52:29 截止时间：2022-06-10 17:02:22
基本信息：
(略) ：CB 点击查看>> 申购主题：大数据金融工程虚拟仿真实验平台 采购单位： (略) 报价要求：国产含税 发票类型：增值税专用发票 币种：人民币
签约时间：发布竞价结果后7天内签约合同 送货时间：合同签订后7天内送达 安装要求：免费上门安装（含材料费） 收货地址：江西省/南昌市/红谷滩区/我要报价
付款方式：验收合格后三十个工作日内 备注说明：
申购明细：
序号
1
采购内容
基于投资优化的金融市场风险管理虚拟仿真应用系统
数量
1套
预算单价
品牌
点宽
型号
V1.0
规格参数
（1）产品为B/S架构，基于java语言和web前端技术构建，提供定制化设计，可运行于云端linux或windows服务器环境。 （2）技术架构采用分布式技术设计，以满足模块化和横向应用扩展的需求； （3） (略) 有的实验访问日志，能准确记录用户对系统的使用和考核选项； （4）软硬件环境 系统/工具类别 系统工具名称及版本 操作系统 Centos-7.6-x64 Java 开发工具包 JDK 8 及以上版本 数据库 MySQL Community 8.0以上 本平台从最基础的股票收盘价数据出发，以构建投资组合和风险分析为目标，以对各标资产的统计特征和时间序列特征分析为建模基础，将马科维茨投资组合理论、资本资产定价理论、多因子选股理论和 VaR计算、风险评价策略等风险管理技术相结合，构建围绕金融行业真实场景、真实问题的虚拟仿真平台，将理论和实际相结合、课本知识和业界实践相结合、经典理论和学术前沿相结合，融汇贯通金融数学各门课基础知识。 根据实验原理，本实验系统分为四个实验模块：风险管理基础知识模块、投资组合优化理论模块、风险度量方法模块以及实验案例模块。 （1）风险管理基础知识模块包含：①金融风险的概念、分类以及主要风险事件知识；②金融风险管理管理流程及方法；③金融风险相关题目考核。 （2）投资组合优化理论模块包含：①股票价值分析版块对股利贴现模型、股票市盈率分析进行理论知识教学；②均值方差分析版块对均值和方法、资产组合均值方差、市场组合与共同基金定理进行理论知识教学；③资本资产定价模型版块对针对 CAMP 模型的假设及论证、并通过对 CAMP在多场景下的运用进行理论知识教学，同时提供投资组合模型案例，根据提供的股票池数据，实验者可以选择两资产组合模型、四资产组合模型、六资产组合模型分别进行有效前沿以及收益曲线的实操计算，还可下载相关数据及代码进行离线实操；④期望效用理论版块对期望效用理论、风险厌恶程度度量的进行理论知识教学，同时提供投资者风险评估问卷模拟评估用户风险承担能力，给出投资建议；⑤投资组合优化相关题目考核。 （3）风险度量方法模块包含统计学基础、金融风险测度概述、参数法计算VaR、极值理论计算VaR、历史模拟法计算 VaR、Monte Carlo 方法计算VaR、对角模型法计算 VaR、时间序列分析模型、M-VaR、I-VaR、C-VaR、ES、回测算法。点击每个模块，可以看到有关理论的介绍、算法的实践案例及相关实验数据。 （4）实验案例模块包含：①单个资产风险与收益测度比较实验，分为三个步骤：股票行情查看、投资收益率计算、风险指标计算；②数据探索性分析实验，分为两个步骤：选择标的、进行正态性检验、平稳性检验、自相关检验、ARCH 效应检验、时间序列建模；③投资策略构建与回测实验，分为五个步骤：因子选股、构建投资组合、投资组合风险度量、构建投资策略、投资策略回测分析。 3、功能清单： （1）教学功能：根据金融市场风险管理业务场景的实际情况，定制文字视频介绍，为项目定制方案背景、案例分析、算法介绍以及实践案例场景，对投资组合优化的原理、算法和应用做了透彻、清晰的剖析，确保教师能够按照预定的要求实施教学。 （2）实训功能：能够提供基于投资组合优化的金融市场风险管理的案例场景仿真环境，所有实验模块均采用先进的互动仿真技术，能够使学员融入到真实的金融风险管理业务情景中，运用pytho (略) 理实践案例的各种问题并完成实训内容。教师可以参照使用说明书，指导学生通过实际操作学会通过python技术在实际工作中分析问题解决问题的方法。 （3）拓展功能：系统代码结构简单，新增同类功能可以迅速进行开发和实现，后台采用nginx高性能网关，在服务器性能一定的情况下提升访问效率，在单一服务不满足需求的情况下 (略) 署多个服务提供服务，拥有良好的拓展性，可以迅速接入相关平台进行展示。 4、技术指标： （1）产品为B/S架构，基于java和前端技术进行开发，提供定制化设计，完成虚 (略) 需的功能（重要指标）。 （2）用户可以根据实验指引查看实验相关的目的、原理、方法、背景等信息，可以在项目内完成考核并查看实验报告。 （3）实验内容包含不少于4个模块，至少支持以下教学场景（重要指标）： ①支持风险管理基础知识的教学内容：至少拥有【金融风险概述】、【金融风险管理】的实验学习场景，学习场景包含【基础知识】、【习题考核】两种学习内容； ②支持投资组合优化的教学场景：至少拥有【股票价值分析】、【均值方差分析】、【资本资产定价模型】、【期望效用理论】、【多因子模型】的实验学习场景，场景包含【基础知识】、【场景模拟】、【习题考核】三种学习内容交织； ③支持风险度量方法的教学场景：至少拥有【统计学基础】、【金融风险测度概述】、【参数法计算VaR】、【极值理论计算VaR】、【历史模拟法计算 VaR】、【Monte Carlo 方法计算VaR】、【对角模型法计算 VaR】、【时间序列分析模型】、【M-VaR】、【I-VaR】、【C-VaR】、【ES】、【回测算法】的实验学习场景，场景包含【基础知识】、【代码运行】、【数据、代码下载】、【习题考核】四种学习内容交织。 ④支持实践案例的教学场景：至少拥有【单个资产风险与收益测度比较】、【数据探索性分析】、【投资策略构建与回测】实验操作场景，实验场景包含【股票行情查看】、【投资收益率计算】、【风险指标计算】、【数据模型分析】、【因子选股】、【均值-方差模型计算】、【投资组合风险度量】、【均值-方差模型优化】、【投资策略回测分析】操作内容。 （4）实验步骤不少于14个，至少包含以下步骤（重要指标）： ①金融风险管理：展示常见的风险概念、经济资本、监管资本、银行资本等内容。学习预期损失、非预期损失和意外损失等概念以及相应的损失应对策略； ②股票价值分析：展示股利贴现模型和股票市盈率分析模型，图文形式结合代码演示和计算结果； ③均值方差分析：学习均值方差模型的基本概念，均值方差模型的特征以及市场组合的有效前沿理论； ④资本资产定价模型：经过资本资产定价模型的基础知识学习，并根据实际的python代码学习模型的应用，结合实验检验学习成果； ⑤期望效用理论：学习一般均衡定价、期望效用理论以及风险厌恶程度的度量等内容。结合调查问卷形式，通过问卷最终的评分结果度量学生的风险厌恶程度，从而依据学生的效用函数构造投资模型，给出投资建议； ⑥股票多因子模型：学习市场因子、规模因子、价值因子、盈利因子、投资因子、换手率因子等内容。学习Fama-French 三因子模型、Carhart 四因子模型、 Novy-Marx 四因子模型、Fama-French 五因子模型的模型实证案例，提供模型因子模型数据文件及代码下载并根据基础知识递进学习python案例代码，通过习题检验学习成果； ⑦统计学：学习正态分布、学习t 分布和广义误差分布等金融风险管理度量相关的概率分布知识。学习统计推断、假设检验和时间聚合等理论知识，为后续学习风险度量算法打下基础； ⑧金融市场风险测度：学习均值方差模型、风险价值法和一致风险度量理论等内容，通过习题检验学习成果； ⑨参数法计算VaR：学习不同分布下的 VaR 计算方法，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ⑩极值理论计算VaR：学习不同广义极值分布理论下的 VaR 计算方法，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践 ； ?历史模拟法计算VaR：学习历史模拟法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?Monte Carlo 方法计算VaR：学习Monte Carlo 方法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?对角模型法计算VaR：学习对角模型法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?时间序列模型计算VaR：学习 ARMA 模型、ARCH 模型和 GARCH 模型等理论知识，每个模型都会有实践案例，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?实验结果：展示模型的评价指标，使用python代码将模型表现绘制出来，可以对代码进行下载和浏览操作。 （5）具备知识点查看功能（重要指标）：用户可以在知识点查看该平台项目使用到的重要知识点，总知识点不少于10条，至少包含以下相关知识点： ①金融风险管理； ②股票价值分析； ③均值方差分析； ④资本资产定价模型； ⑤多因子模型； ⑥参数法计算VaR； ⑦极值理论计算VaR； ⑧历史模拟法计算VaR； ⑨蒙特卡罗方法计算VaR； ⑩时间序列分析模型。 （6）实验考核（重要指标）：考核内容至少包含5个选择题，5个填空题，选择题包含多选及单选，填空题采用完全匹配规则，考核完成后可以查看考核成绩。 （7）实验自动评分： (略) 分构成，一是考核成绩，二是实验完成度，三是步骤的选择正确性。考核的每道题得分为总分/题目数，实验完成度得分为用户页面查看重要页面数/重要页面数量，步骤的选择正确数/总步骤数。总分=考核成绩*0.7+实验完成度得分*0.1+正确步骤数*0.2。 （8）查看实验报告：完成本次实验和考核后可以查看本次实验的实验报告，实验报告包含本次考核实验完成度，考核成绩及考核情况，支持导出pdf报告，退出或重新打开实验不可查看报告详情。 （9）提供项目内完整的内容资源：操作指引视频*1、平台操作手册*1、数据分析原始数据*1、知识点文档*1、项目介绍*5（实验目的、实验原理、实验方法、实验背景、视频逐字稿）、考核题目*1、考核说明*1。 （10）项目可在2个月内完成交付。 （11）性能说明： 使用4核16G 300GSSD数据盘的x (略) 署的系统支持内网100人同时在线访问，公网50M带宽支持50人同时在线访问。 （12）文档要求： 完善的开发设计文档： ①服务设计文档：描述各服务功能设计，代码结构，接口说明等内容的设计说明和设计图； ②产品架构文档：描述整个平台的服务关系和前后端架构。完善的 (略) 署迁移文档： ③数据文件存储结构文档：说明数据 (略) 径及文件结构， (略) 径下数据文件的作用说明； ④服务迁移文档：说明平台服务的功能及相关操作（启动、关闭、重启）方式，说明 (略) 径和服务使用到的相关资源关系； ⑤数据迁移备份文档：说明不同机器间迁移数据的方式和数据备份的方法。 5、相关图纸 （1）服务设计文档； （2）产品架构文档； （3）完善的 (略) 署迁移文档； （4）平台操作手册； （5）知识点文档； （6）考核题目文档； （7）考核说明。 6、其他要求 （1）基本要求 系统开发，需满足《国家虚拟仿真实验教学项目共享服务规范》和《国家虚拟仿真实验教学项目技术接口规范》。 （2）集中化及可扩展性要求 →集中化要求：提供应用的一体化日志管理功能，能准确记录实验考核记录。 →可扩展性要求：可以提供开放、标准的协议接口， (略) 第三方系统或接口对接，开发接口提供JAVA，Python语言种类的等接口。 →技术架构需要采用分布式技术设计，以满足模块化和横向应用扩展的需求。 （3）规范需求 架构设计、模型设计、存储/部署方案等需遵循《 (略) 高等教育司关于开展2019年度国家虚拟仿真实验教学项目认定工作的通知（教高司函【2019】 (略) ）》要求的各项规范及标准。 （4）系统安全要求 系统提供完整数据安全方案， (略) 理完整性解决方案，可有效防止数据被非法访问、篡改、丢失。 系统需从如下几个方面满足本虚拟仿真实验项目的安全性要求： →保障用户的信息安全； →保障传输信息完整、不泄露； →保障数据的完整与存储安全。 （5）系统性能要求 系统性能需要满足客户未来数年的实验教学使用需求，系统性能要求包括但不限于软硬件具体配置、用户数、操作响应情况等，提供达到性能基准测试结果的细节。 →性能设计要求：说明系统性能有关的设计，要求描述系统响应速度和并发支持能力。虚拟仿真平台的平均响应时间在500ms以内。需支持100人同时在线使用。 →系统可靠性要求：系统在设计时充分考虑稳定性及对用户误操作的容错功能，保证在正常情况下系统能保持长时间无故障运行。 （6）系统维护要求 →技术参数与业务参数定义明确； →易于不同类型系统之间的集成； →日志功能(描述清晰,提供 DEBUG 手段,动态设置日志级别和归档周期等)； →能够对系统平台运行情况、操作情况进行监控和维护。 （7）技术方案可行性要求 总体技术方案和建议， (略) 清晰、有前瞻性、完整性，设计合理、支持分步建设、升级扩展能力强，易用、易维护。 （8）源代码要求 供应商须提供本标自有软 (略) 源代码，全部源代码包括但不限于产品源代码、客户端源代码、运行平台源代码、开发平台源代码等及源代码说明文档，进行无保留的知识转移。源代码须采用明文方式提供，不得采用混淆等技术手段对 (略) 理，招标人有在源代码基础上进行改造或二次开发的权利。
质保及售后服务
（1）可 (略) 校合作的虚拟仿真项目相关材料，材料可以是合同、中标通知书、 (略) 中标公告。至少可提供8个项目。（可提供软件著作权证书，加盖公章） （2）可提供的完整、全面、合理的维保期内售后服务流程体系。 （3）可提供的维保期内的平台保障、现场保障、应急保障方案。 （4）针对本项目可提供完整、全面、合理的培训方案。培训方案针对性强，培训内容全面具体。并且可提供拟派人员清单及其相关从业经历证明材料。 （5）具备国家认证认可监督委 (略) 可查的知识产权管理体系认证证书（可提供证书复印件并加盖供应商公章）； （6）具有国 (略) 授权，且在国 (略) 可查的发明专利证书的（可提供发明专利证书复印件并加盖供应商公章）。

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付款方式：验收合格后三十个工作日内 备注说明：
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1
采购内容
基于投资优化的金融市场风险管理虚拟仿真应用系统
数量
1套
预算单价
品牌
点宽
型号
V1.0
规格参数
（1）产品为B/S架构，基于java语言和web前端技术构建，提供定制化设计，可运行于云端linux或windows服务器环境。 （2）技术架构采用分布式技术设计，以满足模块化和横向应用扩展的需求； （3） (略) 有的实验访问日志，能准确记录用户对系统的使用和考核选项； （4）软硬件环境 系统/工具类别 系统工具名称及版本 操作系统 Centos-7.6-x64 Java 开发工具包 JDK 8 及以上版本 数据库 MySQL Community 8.0以上 本平台从最基础的股票收盘价数据出发，以构建投资组合和风险分析为目标，以对各标资产的统计特征和时间序列特征分析为建模基础，将马科维茨投资组合理论、资本资产定价理论、多因子选股理论和 VaR计算、风险评价策略等风险管理技术相结合，构建围绕金融行业真实场景、真实问题的虚拟仿真平台，将理论和实际相结合、课本知识和业界实践相结合、经典理论和学术前沿相结合，融汇贯通金融数学各门课基础知识。 根据实验原理，本实验系统分为四个实验模块：风险管理基础知识模块、投资组合优化理论模块、风险度量方法模块以及实验案例模块。 （1）风险管理基础知识模块包含：①金融风险的概念、分类以及主要风险事件知识；②金融风险管理管理流程及方法；③金融风险相关题目考核。 （2）投资组合优化理论模块包含：①股票价值分析版块对股利贴现模型、股票市盈率分析进行理论知识教学；②均值方差分析版块对均值和方法、资产组合均值方差、市场组合与共同基金定理进行理论知识教学；③资本资产定价模型版块对针对 CAMP 模型的假设及论证、并通过对 CAMP在多场景下的运用进行理论知识教学，同时提供投资组合模型案例，根据提供的股票池数据，实验者可以选择两资产组合模型、四资产组合模型、六资产组合模型分别进行有效前沿以及收益曲线的实操计算，还可下载相关数据及代码进行离线实操；④期望效用理论版块对期望效用理论、风险厌恶程度度量的进行理论知识教学，同时提供投资者风险评估问卷模拟评估用户风险承担能力，给出投资建议；⑤投资组合优化相关题目考核。 （3）风险度量方法模块包含统计学基础、金融风险测度概述、参数法计算VaR、极值理论计算VaR、历史模拟法计算 VaR、Monte Carlo 方法计算VaR、对角模型法计算 VaR、时间序列分析模型、M-VaR、I-VaR、C-VaR、ES、回测算法。点击每个模块，可以看到有关理论的介绍、算法的实践案例及相关实验数据。 （4）实验案例模块包含：①单个资产风险与收益测度比较实验，分为三个步骤：股票行情查看、投资收益率计算、风险指标计算；②数据探索性分析实验，分为两个步骤：选择标的、进行正态性检验、平稳性检验、自相关检验、ARCH 效应检验、时间序列建模；③投资策略构建与回测实验，分为五个步骤：因子选股、构建投资组合、投资组合风险度量、构建投资策略、投资策略回测分析。 3、功能清单： （1）教学功能：根据金融市场风险管理业务场景的实际情况，定制文字视频介绍，为项目定制方案背景、案例分析、算法介绍以及实践案例场景，对投资组合优化的原理、算法和应用做了透彻、清晰的剖析，确保教师能够按照预定的要求实施教学。 （2）实训功能：能够提供基于投资组合优化的金融市场风险管理的案例场景仿真环境，所有实验模块均采用先进的互动仿真技术，能够使学员融入到真实的金融风险管理业务情景中，运用pytho (略) 理实践案例的各种问题并完成实训内容。教师可以参照使用说明书，指导学生通过实际操作学会通过python技术在实际工作中分析问题解决问题的方法。 （3）拓展功能：系统代码结构简单，新增同类功能可以迅速进行开发和实现，后台采用nginx高性能网关，在服务器性能一定的情况下提升访问效率，在单一服务不满足需求的情况下 (略) 署多个服务提供服务，拥有良好的拓展性，可以迅速接入相关平台进行展示。 4、技术指标： （1）产品为B/S架构，基于java和前端技术进行开发，提供定制化设计，完成虚 (略) 需的功能（重要指标）。 （2）用户可以根据实验指引查看实验相关的目的、原理、方法、背景等信息，可以在项目内完成考核并查看实验报告。 （3）实验内容包含不少于4个模块，至少支持以下教学场景（重要指标）： ①支持风险管理基础知识的教学内容：至少拥有【金融风险概述】、【金融风险管理】的实验学习场景，学习场景包含【基础知识】、【习题考核】两种学习内容； ②支持投资组合优化的教学场景：至少拥有【股票价值分析】、【均值方差分析】、【资本资产定价模型】、【期望效用理论】、【多因子模型】的实验学习场景，场景包含【基础知识】、【场景模拟】、【习题考核】三种学习内容交织； ③支持风险度量方法的教学场景：至少拥有【统计学基础】、【金融风险测度概述】、【参数法计算VaR】、【极值理论计算VaR】、【历史模拟法计算 VaR】、【Monte Carlo 方法计算VaR】、【对角模型法计算 VaR】、【时间序列分析模型】、【M-VaR】、【I-VaR】、【C-VaR】、【ES】、【回测算法】的实验学习场景，场景包含【基础知识】、【代码运行】、【数据、代码下载】、【习题考核】四种学习内容交织。 ④支持实践案例的教学场景：至少拥有【单个资产风险与收益测度比较】、【数据探索性分析】、【投资策略构建与回测】实验操作场景，实验场景包含【股票行情查看】、【投资收益率计算】、【风险指标计算】、【数据模型分析】、【因子选股】、【均值-方差模型计算】、【投资组合风险度量】、【均值-方差模型优化】、【投资策略回测分析】操作内容。 （4）实验步骤不少于14个，至少包含以下步骤（重要指标）： ①金融风险管理：展示常见的风险概念、经济资本、监管资本、银行资本等内容。学习预期损失、非预期损失和意外损失等概念以及相应的损失应对策略； ②股票价值分析：展示股利贴现模型和股票市盈率分析模型，图文形式结合代码演示和计算结果； ③均值方差分析：学习均值方差模型的基本概念，均值方差模型的特征以及市场组合的有效前沿理论； ④资本资产定价模型：经过资本资产定价模型的基础知识学习，并根据实际的python代码学习模型的应用，结合实验检验学习成果； ⑤期望效用理论：学习一般均衡定价、期望效用理论以及风险厌恶程度的度量等内容。结合调查问卷形式，通过问卷最终的评分结果度量学生的风险厌恶程度，从而依据学生的效用函数构造投资模型，给出投资建议； ⑥股票多因子模型：学习市场因子、规模因子、价值因子、盈利因子、投资因子、换手率因子等内容。学习Fama-French 三因子模型、Carhart 四因子模型、 Novy-Marx 四因子模型、Fama-French 五因子模型的模型实证案例，提供模型因子模型数据文件及代码下载并根据基础知识递进学习python案例代码，通过习题检验学习成果； ⑦统计学：学习正态分布、学习t 分布和广义误差分布等金融风险管理度量相关的概率分布知识。学习统计推断、假设检验和时间聚合等理论知识，为后续学习风险度量算法打下基础； ⑧金融市场风险测度：学习均值方差模型、风险价值法和一致风险度量理论等内容，通过习题检验学习成果； ⑨参数法计算VaR：学习不同分布下的 VaR 计算方法，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ⑩极值理论计算VaR：学习不同广义极值分布理论下的 VaR 计算方法，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践 ； ?历史模拟法计算VaR：学习历史模拟法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?Monte Carlo 方法计算VaR：学习Monte Carlo 方法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?对角模型法计算VaR：学习对角模型法计算 VaR 的原理和方法以及案例实践，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?时间序列模型计算VaR：学习 ARMA 模型、ARCH 模型和 GARCH 模型等理论知识，每个模型都会有实践案例，提供模型对应的数据文件和代码下载，方便学生动手实践； ?实验结果：展示模型的评价指标，使用python代码将模型表现绘制出来，可以对代码进行下载和浏览操作。 （5）具备知识点查看功能（重要指标）：用户可以在知识点查看该平台项目使用到的重要知识点，总知识点不少于10条，至少包含以下相关知识点： ①金融风险管理； ②股票价值分析； ③均值方差分析； ④资本资产定价模型； ⑤多因子模型； ⑥参数法计算VaR； ⑦极值理论计算VaR； ⑧历史模拟法计算VaR； ⑨蒙特卡罗方法计算VaR； ⑩时间序列分析模型。 （6）实验考核（重要指标）：考核内容至少包含5个选择题，5个填空题，选择题包含多选及单选，填空题采用完全匹配规则，考核完成后可以查看考核成绩。 （7）实验自动评分： (略) 分构成，一是考核成绩，二是实验完成度，三是步骤的选择正确性。考核的每道题得分为总分/题目数，实验完成度得分为用户页面查看重要页面数/重要页面数量，步骤的选择正确数/总步骤数。总分=考核成绩*0.7+实验完成度得分*0.1+正确步骤数*0.2。 （8）查看实验报告：完成本次实验和考核后可以查看本次实验的实验报告，实验报告包含本次考核实验完成度，考核成绩及考核情况，支持导出pdf报告，退出或重新打开实验不可查看报告详情。 （9）提供项目内完整的内容资源：操作指引视频*1、平台操作手册*1、数据分析原始数据*1、知识点文档*1、项目介绍*5（实验目的、实验原理、实验方法、实验背景、视频逐字稿）、考核题目*1、考核说明*1。 （10）项目可在2个月内完成交付。 （11）性能说明： 使用4核16G 300GSSD数据盘的x (略) 署的系统支持内网100人同时在线访问，公网50M带宽支持50人同时在线访问。 （12）文档要求： 完善的开发设计文档： ①服务设计文档：描述各服务功能设计，代码结构，接口说明等内容的设计说明和设计图； ②产品架构文档：描述整个平台的服务关系和前后端架构。完善的 (略) 署迁移文档： ③数据文件存储结构文档：说明数据 (略) 径及文件结构， (略) 径下数据文件的作用说明； ④服务迁移文档：说明平台服务的功能及相关操作（启动、关闭、重启）方式，说明 (略) 径和服务使用到的相关资源关系； ⑤数据迁移备份文档：说明不同机器间迁移数据的方式和数据备份的方法。 5、相关图纸 （1）服务设计文档； （2）产品架构文档； （3）完善的 (略) 署迁移文档； （4）平台操作手册； （5）知识点文档； （6）考核题目文档； （7）考核说明。 6、其他要求 （1）基本要求 系统开发，需满足《国家虚拟仿真实验教学项目共享服务规范》和《国家虚拟仿真实验教学项目技术接口规范》。 （2）集中化及可扩展性要求 →集中化要求：提供应用的一体化日志管理功能，能准确记录实验考核记录。 →可扩展性要求：可以提供开放、标准的协议接口， (略) 第三方系统或接口对接，开发接口提供JAVA，Python语言种类的等接口。 →技术架构需要采用分布式技术设计，以满足模块化和横向应用扩展的需求。 （3）规范需求 架构设计、模型设计、存储/部署方案等需遵循《 (略) 高等教育司关于开展2019年度国家虚拟仿真实验教学项目认定工作的通知（教高司函【2019】 (略) ）》要求的各项规范及标准。 （4）系统安全要求 系统提供完整数据安全方案， (略) 理完整性解决方案，可有效防止数据被非法访问、篡改、丢失。 系统需从如下几个方面满足本虚拟仿真实验项目的安全性要求： →保障用户的信息安全； →保障传输信息完整、不泄露； →保障数据的完整与存储安全。 （5）系统性能要求 系统性能需要满足客户未来数年的实验教学使用需求，系统性能要求包括但不限于软硬件具体配置、用户数、操作响应情况等，提供达到性能基准测试结果的细节。 →性能设计要求：说明系统性能有关的设计，要求描述系统响应速度和并发支持能力。虚拟仿真平台的平均响应时间在500ms以内。需支持100人同时在线使用。 →系统可靠性要求：系统在设计时充分考虑稳定性及对用户误操作的容错功能，保证在正常情况下系统能保持长时间无故障运行。 （6）系统维护要求 →技术参数与业务参数定义明确； →易于不同类型系统之间的集成； →日志功能(描述清晰,提供 DEBUG 手段,动态设置日志级别和归档周期等)； →能够对系统平台运行情况、操作情况进行监控和维护。 （7）技术方案可行性要求 总体技术方案和建议， (略) 清晰、有前瞻性、完整性，设计合理、支持分步建设、升级扩展能力强，易用、易维护。 （8）源代码要求 供应商须提供本标自有软 (略) 源代码，全部源代码包括但不限于产品源代码、客户端源代码、运行平台源代码、开发平台源代码等及源代码说明文档，进行无保留的知识转移。源代码须采用明文方式提供，不得采用混淆等技术手段对 (略) 理，招标人有在源代码基础上进行改造或二次开发的权利。
质保及售后服务
（1）可 (略) 校合作的虚拟仿真项目相关材料，材料可以是合同、中标通知书、 (略) 中标公告。至少可提供8个项目。（可提供软件著作权证书，加盖公章） （2）可提供的完整、全面、合理的维保期内售后服务流程体系。 （3）可提供的维保期内的平台保障、现场保障、应急保障方案。 （4）针对本项目可提供完整、全面、合理的培训方案。培训方案针对性强，培训内容全面具体。并且可提供拟派人员清单及其相关从业经历证明材料。 （5）具备国家认证认可监督委 (略) 可查的知识产权管理体系认证证书（可提供证书复印件并加盖供应商公章）； （6）具有国 (略) 授权，且在国 (略) 可查的发明专利证书的（可提供发明专利证书复印件并加盖供应商公章）。