一、项目名称：大数据与人工智能实验室二期建设项目

二、项目内容

（一）图像处理深度学习设备

数量：2台

用途：用于提供深度学习课程教学的硬件支持

设备性能要求如下：

• CPU：英特尔至强产品系列处理器，CPU≥12核，线程：≥24线程，主频≥2.5G，数量：2颗；

• 内存容量≥128G；

• 硬盘：2TB SATA, 缓存:256MB,转速:7200RPM；

• 显卡：8块 RTX 2080TI 显存DDR6 11G

• RAID支持：支持RAID 0、1、5；

• 网卡数量：≥2个千兆以太网口；

• 电源：配置2000W1+1冗余铂金电源；

• 设备功能要求：

• 实际执行用户提交的深度学习计算训练任务。

• 支持深度学习常用框架，包括TensorFlow、Caffe、Torch、Theano、MXNet等。

• 提供多用户共享GPU运算资源能力。提供多机集群计算能力，并可弹性扩展。

要求：能够和大数据实验室一期平台相兼容，提供厂商承诺函

（二）《MySQL关系型数据库》课程包

数量：1套

用途：用于开展MySQL关系型数据库的教学和实验

教学和实验内容包括如下：

1、MySQL简介

MySQL介绍

lMySQL的安装与运行

2、MySQL数据定义语言

数据库操作

数据表基本操作

数据约束

数据类型

3、MySQL数据库操纵操作

数据插入

数据修改

数据删除

数据导入和导出

4、MySQL数据库查询操作

基本查询

数据聚合

数据连接

要求：

1. 课程资源能够和大数据实验室一期平台相兼容，无需额外增加实验平台管理系统，提供厂商承诺函

2. 至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（三）《HBase NoSQL数据库》课程包

数量：1套

用途：用于开展HBase NoSQL数据库的教学和实验

教学和实验内容包括如下：

1、HBase基础

HBase概述

HBase的安装

HBase的运行

2、HBase数据定义操作

命名空间Namespace

DDL基本操作

3、HBase数据操纵操作

插入数据

获取数据

删除数据。

要求：

1. 课程资源能够和大数据实验室一期平台相兼容，无需额外增加实验平台管理系统，提供厂商承诺函

2. 至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（四）《Python图像处理与深度学习》课程包

数量：1套

用途：用于开展图像处理和深度学习技术的教学和实验

教学和实验内容包括如下：

1、深度学习简介与流程

深度学习简介

图像预处理

模型结构定义

激活函数

模型编译和训练

损失函数

优化算法

模型评估

2、文本数据预处理

绪论

独热编码（One-hot Encoding）

词嵌入（Word Embedding）

中文词预处理

3、深度学习图像分类

卷积神经网络简介

经典卷积神经网络

CIFAR-10常见物体分类

5类常见物体分类

VGG-16迁移学习物体分类

猫和狗分类

可视化中间层激活结果

可视化类别激活热力图

可视化卷积核

4、深度学习图像检测

图像检测简介

YOLO算法思想和流程

YOLO模型结构定义

图像预处理

模型预测与解析

可视化物体检测结果

非极大抑制

视频物体检测

自动驾驶物体识别

5、深度学习图像生成

图像风格迁移

DeepDream

要求：

1、该课程包能够和大数据实验室一期平台相兼容，不需要额外增加实验平台管理系统，提供厂商承诺函

2、需现场演示或者提供演示视频（能够现场实时检测出图像中的人脸，并判断出性别和年龄）；

3、需现场演示或者提供演示视频（能够现场实时检测出人脸、手机、杯子、椅子、书本等常用物体）

4、至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（五）《Python语言处理与深度学习》课程包

数量：1套

用途：用于开展基于深度学习的自然语言分析的教学和实验

教学和实验内容包括如下：

1、深度学习语言处理流程

深度学习简介

IMDB电影评论分析（二分类问题）

路透社新闻主题分析（多分类问题）

波士顿房价分析（回归问题）

循环神经网络常用结构

简单循环神经网络（Simple RNN）模型

长短期记忆（LSTM）模型

门控循环单元（GRU）模型

双向循环神经网络（Bi-directional RNN）模型

一维卷积神经网络（CNN）模型

CNN与RNN融合模型

2、深度学习语音处理流程

数据加载与可视化

特征提取

音频处理

音频数据深度学习流程

Baidu aip的申请与调用

要求：

1. 课程资源能够和大数据实验室一期平台相兼容，无需额外增加实验平台管理系统，提供厂商承诺函

2. 至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（六）《互联网类大数据教学案例》教学案例资源包

数量：1套

用途：用于开展MySQL关系型数据库教学和实验

资源包内容要求：

1. 案例类型应涉及舆情分析、手机应用数据分析、微博数据分析、电商评价数据、用户点击量分析与评价、网络日志分析、公安行业数据分析与应用等题材，其中涉及公安行业数据分析与应用、网络日志分析、舆情分析的案例资源包优先考虑

2. 本案例包中包含的完整案例数量不应少于5个（含5个）

3. 单个案例能够自成体系，独立运行，互不干扰

4. 各案例应涵盖数据采集、清洗、集成、规约、转换、存储、分析和可视化等数据分析基本流程

5. 各案例表述准确、步骤完整、流程清晰、操作可行，每个案例的数据集规模不少于40万条记录

6. 课程资源能够和大数据实验室一期平台相兼容，提供厂商承诺函

7. 至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（七）《图像识别类综合案例》教学案例资源包

数量：1套

用途：用于开展基于深度学习技术的图像目标识别所需的教学和实验支持

教学和实验内容包括如下：

1、人脸识别应用案例

数据量：千万级人脸数据库；

知识点：图像处理，人工智能；

分析流程：人脸识别的目的是，从视频图像中检测人脸的位置，提取人脸进行后续的识别。本案例从人脸数据库的加载、数据预处理、调整与校正一直到人脸识别目标函数的选择、识别模型的定义、训练和评估。最终达到能在图像中检测到人脸，并与数据库中人脸进行快速比对，输出最接近的人脸身份的目的。

2、车牌识别应用案例

数据量：十万级车牌数据库；

知识点：图像处理，人工智能；

分析流程：车牌识别的目的是，利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。本案例从车牌数据库的加载、车牌定位，再进行倾斜校正、二值化、去边框、垂直调整、粗分割、精细调整，最终提取每个字符的内容

3、至少支持教师和一个60人规模班级的学生同时使用

（八）配套器材和设备

1.路由器

数量：1台

规格：

• 端口数量：24 个10/100/1000Base-T以太网端口，4个1000Base-X SFP千兆以太网端口,端交换:方式存储-转发、背板带宽192Gbps、包转发率:42Mpps。

• VLAN：支持基于端口的VLAN（4K个）

• QOS：支持IEEE 802.1p/DSCP优先级、支持优先级映射、支持端口信任模式、每端口支持4个队列、支持端口队列调度

• 组播管理：支持IGMP Snoopingv1/v2/v3

• 网络管理：支持SNMP，WEB网管，内置H3C WiNet内嵌式网管软件、支持命令行接口（CLI），Telnet，Console口进行配置、支持VCT（Virtual Cable Test）电缆检测功能、支持Loopback-detection 端口环回检测。

• 安全管理：支持用户分级管理和口令保护、支持Radius认证、支持SSH 2.0、支持802.1X认证、支持Guest VLAN、支持端口隔离、支持端口安全、支持端口MAC地址学习数目限制、支持IP源地址保护、支持IP+MAC+端口的绑定

2.交换机

数量：1台

规格：

• 基于专业MIPS网络处理器，采用全千兆硬件平台，实验LAN到WAN的高速转发，支持2个千兆WAN口，3G个千兆LAN口；

• 双WAN口双线路接入，采用多线负载均衡技术，每条外线路可以独立设置动态域名

• 支持标准的PPTP VPN,满足中小型分支机构同时建立多条VPN连接的需求，支持IPSEC VPN,PPTP VPN,提供高安全的加密隧道通信

3.机柜

数量：1台

规格：

• 按照600*900*2000M机柜安装标准；

• 符合ANSI/EIA RS-310-D、IEC297-2、DIN41491、PART1、DIN41494、PART7、GB/T3047.2- 92标准;兼容ETSI标准；

• 可同时安装脚轮和支脚，结构坚固,最大静载达300KG(带支脚)，防护等级IP20；

• 无色透明钢化玻璃前门，三段式六角网孔后门，方便通风散热，提高内置设备运行可靠性，前门配月光锁；可关闭的上部、下部多处走线通道，底部大走线孔尺寸可按需调整，底部过线、底部送冷风、防鼠等

三、售后服务：软件须提供≧3年的免费升级服务

四、预算金额：95.7万元

五、资质要求：符合政府采购法第二十二条

六、报名时间：2020年12月3日—2020年12月6日

七、联系人：张美璟 电话：139*****047

八、提供项目方案截止时间：2020年12月9日

福建警察学院

2020年12月3日