品目1：人工智能一体机1台国产
一、总体要求
★1.硬件平台采用整机柜一体化交付，支持 CPU、GPU 计算架构，并且可以进行统一资源管理。
★2.嵌入式实验管理平台采用 B/S 架构设计，兼容主流的支持 HTML5技术的浏览器。
★3.平台支持同时提供虚拟机、容器等不同基础资源用于学生实验。
★4.支持融合架构设计，可以将计算、存储和管理服务部署在同一台节点，提高资源利用率。
★5.整个平台支持弹性扩容，包含软件、硬件扩展，平台扩容不需要中断业务。
★6.支持集群内节点高可用，当集群内任意节点出现宕机，自动迁移其上的资源到其它节点并启动，保证业务的连续性。
二、硬件参数要求
★1.含4个算力单元，其中：
（1）2个GPU算力单元，每个单元提供：不低于40个物理核80线程、256GB内存、2*960G SSD、2TB HDD*4，提供不少于8个万兆网口，提供40960个CUDA核心、48G显存，双电源冗余，远程管理卡：标准IPMI接口；
（2）2个CPU算力单元，每个单元提供：不低于40个物理核80线程、256GB内存、2*960G SSD、2TB HDD*4，提供不少于8个万兆网口，支持扩展到4GPU，双电源冗余，远程管理卡：标准IPMI接口。
★2.含2台交换机，其中：
单台交换机提供不低于20个万兆网络接入能力，不低于8个千兆网络接入能力。
3.含网络布线相关材料
配套提供所需的网络布线等材料，10根网线，36根AOC线。
★4.含2台UPS
单台UPS：外形为2U机架式，功率容量为3000VA/2700W，额定输出电压230V。
5.含1台标准42U机柜。
三、嵌入式软件功能要求
嵌入式实验管理平台基于B/S架构，提供一整套完善的在线实验教学管理系统。结合云计算技术，还原线下实验相同的操作体验。在保证实验环境不受时空限制的前提下，利用在线教学资源，整合课程和丰富的实验案例，为师生营造一个理论学习、实验操作、实践应用相结合的教学实训环境。同时也简化了教师排课、实验环境准备、实验作业发布等繁琐操作，提升了实验教学管理的效率。嵌入式实验管理平台包含实验管理子系统、算力管理子系统、数据集管理子系统、门户管理子系统、统计分析子系统、虚拟机实验子系统、FPGA实验子系统、GPU资源池管理子系统等8个子系统。
（一）实验管理子系统功能须包括：
1、支持“课程管理”功能：
1）支持课程维护，业务管理员和教师对课程进行管理，包括课程新建、编辑、删除、发布等。课程发布后，所有用户可以在实验平台首页课程相关信息。
2）支持课程回收站，删除的课程进入回收站，业务员管理员和教师可以将回收站内的课程彻底删除或还原至课程维护列表。
3）支持课程分类管理，对课程进行分类管理，在课程信息和学习课程时可以根据分类快速获取相应课程。支持调整分类展示的顺序。
4）支持排课管理，支持教师根据专业课程教学需求，自定义编排课程教学计划，管理学期、课程、学生、教师等内容的对应关系。
2、支持“我的课程”功能
1）支持学生在“我的课程”页面已排课的课程，包括课程简介、课程内容、实验、参考资料和参考书目。
2）支持学生在“课程内容”页签，单击“课件”和“播放视频”，学习课程内容。未开始学习时课件和视频图标为灰色，开始学习时图标为半灰半蓝色，学习完成后图标变为蓝色。
3）支持学生在“参考资料”页签，可参考资料信息。
3、支持“实验管理”功能：
△1）支持实验管理，实验管理包括实验环境和实验作业全生命周期管理的流程。业务管理员和教师可以及时了解实验进度，可对进行中实验进行销毁操作，释放实验资源，保证平台的性能。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
2）支持教师布置实验作业、编辑实验作业、删除实验作业。
△3）支持教师实验，支持教师进入实验环境模拟学生的角色进行实验，验证实验流程、实验环境以及实验指导书的正确性和完整性。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
4）支持业务管理员或教师批量导出实验报告、实验记录、统计实验完成情况、导出实验成绩。
5）支持打开/关闭成绩推送，控制学生实验成绩的权限。
6）打开/关闭答案推送，控制学生实验参考答案的权限。
7）支持实验维护，业务管理员或教师根据实验配置创建实验，配置实验物料信息并关联课程。支持编辑实验、删除实验。
△8）支持实验回收站，删除的实验进入回收站，业务管理员或教师可以将回收站内的实验彻底删除或还原至实验维护列表。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
△9）支持虚拟桌面实验。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
△10）支持Jupyter实验，提供Jupyter Notebook开发环境。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
▲11）支持FPGA开发板实验，提供基于虚拟机的FPGA开发环境，内置Quartus软件。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
4、支持“我的实验”功能：
1）支持学生在“我的实验”页面实验作业，在实验作业设置的起止时间内，按要求完成实验；
2）支持学生按照需求暂停实验、继续实验、结束实验；
3）支持学生上传实验报告、实验评价、参考答案。
△5、支持“配置管理”功能：支持创建和管理实验环境所需要的实验配置模板，包括CPU核数、内存大小、存储空间大小、操作系统类型以及实验所需软件工具的预装等相关实验资源管理。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
（二）算力管理子系统功能须包括：
1、支持基于K8S的分布式资源管理和对象存储的人工智能算力等多种后台服务支撑能力；
2、支持Tensorflow、Caffe、MXNet和Pytorch等深度学习框架。
3、支持对物理服务器及k8s Pod等资源的日志信息收集；
4、支持对物理服务器及k8s Pod等资源状态监控；
5、支持对平台Docker镜像集中式管理；
6、支持系统升级、系统备份等运维操作；
7、支持流水线训练任务管理。
（三）数据集管理子系统功能须包括：
1、支持数据集和存储管理功能，包括提供基于对象存储的文件管理；
2、支持通过关键字对数据集进行模糊查询，可根据数据集内容进行筛选；
3、支持创建数据集功能，新增数据集包括名称、简介、权限、上传数据集文件等功能；
4、支持所有文件格式上传，支持文件批量上传；
5、数据集权限包括私有和公开两种；
6、文件过大时支持兼容S3对象存储协议的客户端上传，支持多种操作系统（Linux、Windows和Mac）。
（四）门户管理子系统功能须包括：
1、支持轮播图管理功能；
2、支持平台简介管理功能；
3、支持横幅图管理功能；
4、支持公告管理功能；
5、支持规章制度管理功能；
6、支持logo设置功能；
7、支持首页配置功能。
（五）统计分析子系统功能须包括：
1、提供实验任务和统计功能，包括学生完成实验情况、实验报告提交情况和实验任务评价情况。
2、支持按时间、专业、班级等维度对学生实验记录进行查询和图形化展示。
3、支持从课程、实验、作业等多维度统计学生实验环节的过程数据。
4、支持展示在所选择时间段内，参与实验的学生数量，以及学生实验时长。
（六）虚拟机实验子系统功能须包括：
1、支持与云计算管理平台对接，提供虚拟机的实验环境，能够根据实验需求自动创建、管理、删除实验资源。
（七）FPGA实验子系统功能须包括：
★1、支持与人工智能边缘实验平台对接，提供FPGA开发板的实验环境，管理其中的物理FPGA开发板，并能够基于FPGA开发板创建、管理、删除实验资源。（为保障系统兼容性和稳定性，嵌入式实验管理平台与人工智能边缘实验平台须为同一品牌，须提供产品彩页并加盖投标人公章）。
（八）GPU资源池管理子系统功能须包括：
△1、支持提供GPU资源管理功能，包括GPU切片开关；（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
2、支持选择开启或关闭GPU切片功能，将单块物理GPU切分为多个逻辑GPU资源提供给不同的实验环境使用；
3、GPU资源列表管理，支持展示当前平台中所有GPU资源基本信息；
4、支持GPU资源使用率概览，支持将当前平台中所有GPU使用情况的可视化展示。
四、其它
▲1、提供嵌入式实验管理平台产品的软件著作权登记证书，提供有效证书复印件并加盖原厂公章。
品目2：人工智能边缘实验平台1台国产
▲1、标准机架式机箱。
2、电源：220V 420W。
3、系统内存：不少于8GB DDR4。
4、网络接口：千兆网口。
▲5、支持配置不少于20块FPGA SOC开发板。
6、FPGA开发板参数：
1）FPGA芯片：Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7N；逻辑单元（LEs）：不少于110K；配置器件容量：不少于64Mb；硬核处理器：ARM Cortex-A9 双核处理器；硬核内存：不少于2GB DDR3(共计4片DDR3芯片)；
2）外设信息至少包含：3个用户按键、3个用户开关、8 个LED 灯、一个40-pin 的扩展槽、一个千兆以太网接口、一个Mini-USB接口，1个JTAG接口、1个启动配置开关、1个TF卡连接器；
▲3）开发板采用金手指核心板+底板形式便于使用核心板进行二次开发；开发板尺寸≤110mm×70mm。（提供产品彩页，并加盖原厂公章）
7、内置软件系统支持以下功能：
1）支持对FPGA开发板节点、FPGA开发板的管理，提供概况、节点管理、开发板管理、告警、用户管理等功能，实现远程访问FPGA开发板进行开发和实验，解决现场实验开发板管理、回收和发放的繁琐工作。
▲2）支持与实验管理平台对接。（需提供功能截图，并加盖原厂公章）
▲8、虚拟仿真功能：支持开发板远程上电/断电；一键远程下载FPGA程序；通过虚拟仿真方式，远程使用复位按键、用户按键、用户LED、用户拨码开关等开发板外设；开发板远程系统修复；开发板Normal/OpenCL/Paddle工作模式切换（提供软件截图，并加盖原厂公章）。
9、支持课程实验：
1）FPGA基础实验：数字电路基础：组合逻辑、时序逻辑、状态机；
2）外设实验：LED、按键、拨码开关；
△3）数字信号处理实验：基于NCO IP核的正弦波信号发生、基于FFT IP核的频域变换、FIR滤波器、IIR滤波器、m序列信号发生器、QPSK调制解调、CIC滤波器、半带滤波器、Cordic算法实现线性函数、Cordic算法实现指数函数和平方根运算、Cordic算法实现三角函数；
△4）Linux实验：远程管理、 目录与路径、文件操作、压缩与解压、用户与权限、文本编辑、操作符；
△5）SOC实验：内核与硬件信息、生成Preloader源码、编译Preloader源码、编译和生成u-boot、编译和生成Root Filesystem；
6）HLS实验：HLS简单乘法器、HLS组件接口使用、HLS移动平行算法及循环优化实现、卷积算子、池化算子、偏置激活算子、全连接算子、基于HLS技术和深度神经网络的车牌识别；
△7）OpenCL实验：简单输出、平台获取、设备获取及查询、上下文创建及查询、程序对象创建及查询、内存对象处理、内核参数传递、执行结果取回及通用错误处理、基于OpenCL的手写体数字识别；
△8）PaddleLite实验：基于百度PaddleLite框架的SSD模型部署。
▲10、提供嵌入式人工智能边缘实验平台产品的软件著作权登记证书，提供有效证书复印件并加盖原厂公章。
▲11、提供嵌入式人工智能边缘实验平台产品的软件产品登记测试报告，提供有效报告复印件并加盖原厂公章。
品目3：人工智能及FPGA课程资源包 1套 国产
一、课程一：
提供不少于24学时课堂教学，不少于10个实验。
课堂教学（24学时）：
1. 绪论（2学时）
内容包含：人工智能概况、人工智能研究的目标及内容、人工智能研究进展及领域、人工智能的发展及影响；
2. 人工智能数学基础（3学时）
内容包含：矩阵论、应用统计、数值分析、经典变换、Python基础；
3. 人工智能通信技术（3学时）
内容包含：人工智能在通信领域的挑战、人工智能在通信领域的应用、语音识别技术；
4. 智能控制（4学时）
内容包含：智能控制基础、智能控制理论、人工智能在智能控制领域的应用；
5. 深度学习（4学时）
内容包含：深度学习的发展、深度学习概述、深度学习的基本原理、深度学习应用；
6. 智能机器人（4学时）
内置包含：智能机器人概况、智能机器人运动与感知、智能机器人路径规划；
7. 人工智能伦理（2学时）
内容包含：人工智能的安全问题、人工智能的教育理念、人工智能工程伦理实例；
8. 人工智能创新创业应用（2学时）
内容包含：人工智能发展前景以及创新创业项目介绍、创新创业项目、人工智能创新创业相关案例。
△实验教学（8学时）：
1. 人工智能数学基础（1学时）
实验一：Python科学计算库，实验二：人工智能经典变换；
2. 人工智能通讯技术（1学时）
实验三：语音识别；
3. 深度学习（4学时）
实验四：基于深度神经网络的图像分类，实验五：MNIST手写数字识别，实验六：基于深度学习的个性化推荐，实验七：基于卷积神经网络的文本分类，实验八：基于深度学习的视频行为识别；
4. 智能机器人（2学时）
实验九：计算机视觉分析，实验十：机器人路径规划；
二、课程二
提供不少于28学时课堂教学，不少于10个实验。
△课堂教学（28学时）
1．概论（2学时）
内容包含：模式与模式识别的基本概念、监督模式识别与非监督模式识别、模式识别系统举例、模式识别系统的典型构成；
2．统计决策方法（4学时）
内容包含：最小错误率贝叶斯决策、最小风险贝叶斯决策、两类错误率、Neyman-Pearson决策与ROC曲线、正态分布时的统计决策；
3．概率密度函数的估计（2学时）
内容包含：引言、最大似然估计、贝叶斯估计与贝叶斯学习、非参数估计方法；
4．线性分类器（6学时）
内容包含：引言、线性判别函数的基本概念、Fisher线性判别分析、感知器、最优分类超平面与线性支持向量机、多类线性分类器；
5．非线性分类器（2学时）
内容包含：分段线性判别函数、用交遇区的样本设计线性分类器、二次判别函数；
6．近邻法（2学时）
内容包含：最近邻法、k-近邻法、改进的近邻法；
7．特征选择（4学时）
内容包含：引言、特征的评价准则、特征选择的最优算法、特征选择的次优算法、特征选择的遗传算法、以分类性能为准则的特征选择方法；
8．特征提取（4学时）
内容包含：引言、基于类别可分性判据的特征提取、主成分分析方法、K-L变换、人脸识别应用举例；
9．非监督模式识别（2学时）
内容包含：引言、基于模型的方法、动态聚类算法、分级聚类算法；
△实验教学（4学时）
1）最小错误率贝叶斯分类器
2）最小风险贝叶斯分类器
3）非参数估计方法（Parzen窗估计和k最近邻估计）
4）Fisher线性分类器
5）支持向量机
6）最近邻分类器与K近邻分类器
7）基于PCA特征提取的手写数字识别
8）K均值聚类方法
9）分级聚类方法
10）人耳识别系统设计及实现
三、课程三
提供不少于32学时课堂教学，不少于10个实验。
△课堂教学（32学时）
1．绪论（2学时）
内容包含：数字图像处理的基本概念、数字图像处理的发展历史及应用领域、数字图像处理的主要研究内容、数字图像处理系统的组成部分；
2．数字图像基础（2学时）
内容包含：视觉感知要素、图像获取方法、图像的采样和量化、图像像素间的基本关系；
3．空间域图像增强（4学时）
内容包含：空间域图像增强的概念及目的、图像灰度变换、图像直方图处理、图像的算术运算和逻辑运算、空间域滤波基础、图像的空间平滑滤波、图像的空间锐化滤波；
4．频域图像增强（4学时）
内容包含：图像的傅里叶变换、频域滤波的基本步骤、图像的频域平滑滤波、图像的频域锐化滤波；
5．图像复原（4学时）
内容包含：图像退化/复原的模型、噪声模型、只存在噪声的空间滤波复原、频域滤波消减周期噪声、线性、位置不变的退化、估计退化函数、逆滤波、最小均方误差滤波（维纳滤波）、约束最小二乘方滤波器、几何均值滤波、几何变换；
6．彩色图像处理（4学时）
内容包含：彩色基础、彩色模型、伪彩色处理、全彩色图像处理基础、彩色变换、平滑和尖锐化、彩色分割、彩色图像的噪声、彩色图像压缩；
7．图像压缩（4学时）
内容包含：图像压缩基础知识、图像压缩模型、信息论简介、量化、预测编码和变换编码；
8．形态学图像处理（4学时）
内容包含：形态学图像处理基础知识、膨胀与腐蚀、开操作与闭操作、击中或击不中变换、一些基本的形态学算法；
9．图像分割（4学时）
内容包含：间断检测、边缘连接、门限处理、基于区域的分割；
△实验教学（10学时）
1）基于灰度变换的图像增强
2）直方图均衡化
3）图像空间滤波（平滑和锐化）
4）图像频域滤波（平滑和锐化）
5）图像去噪（复原）
6）伪彩色图像处理（X光图像）
7）彩色图像滤波及直方图处理
8）图像形态学处理（膨胀、腐蚀、开操作和闭操作）
9）图像分割（阈值、区域）
10）图像处理系统算法设计及实现
四、课程四：
提供不少于12学时课堂教学，不少于19个实验。
△课堂教学（12学时）
第一章：可编程逻辑与FPGA架构
第二章：硬件语言基础
第三章：TCL脚本语言
第四章：FPGA设计工具和流程
△实验教学（20学时）
1. 分频器实验
2. Tcl脚本实验
3. 流水灯实验
4. 按键实验
5. PLL实验
6. 3-8译码器实验
7. 8-3编码器实验
8. 优先编码器实验
9. 数据选择器实验
10. 多位数值比较器实验
11. 半加器实验
12. 全加器实验
13. D触发器实验
14. 双向移位寄存器实验
15. 二进制加减计数器实验
16. 十进制加减计数器实验
17. 顺序脉冲发生器实验
18. 序列信号发生器实验
19. 串行数据检测器实验
五、课程五：
提供不少于20学时课堂教学，不少于14个实验。
△课堂教学（20学时）
第一章OpenCL（12学时）
介绍OpenCL的基本知识、基本架构，OpenCL涉及各组件以及对象介绍，OpenCL的语法以及数据类型介绍，基于FPGA的OpenCL开发的基本流程介绍等。课程还介绍了OpenCL的优化技巧，包括循环流水化、简化依赖、任务的并行化等；介绍了各内存的优化技巧以及良好的编码习惯等。
第二章HLS（8学时）
介绍HLS以及Intel HLS编译器的基本知识，介绍了HLS开发的基本流程以及循环展开、数据选择等优化技术。
▲实验教学（12学时）
OpenCL：
1. OpenCL简单输出实验
2. OpenCL平台获取实验
3. OpenCL设备获取及查询实验
4. OpenCL上下文创建及查询实验
5. OpenCL程序对象创建及查询实验
6. OpenCL内存对象处理、内核参数传递、执行结果取回及通用错误处理实验
7. 基于OpenCL的手写体数字识别实验
HLS：
1. HLS简单乘法器实验
2. HLS组件接口使用实验
3. 移动平行算法及循环优化实现实验
4. 卷积算子实验
5. 池化算子实验
6. 偏置激活算子实验
7. 全连接算子实验
参加辽宁省政府采购活动的供应商未进入辽宁省政府采购供应商库的，请详阅辽宁政府采购网 “首页—政策法规”中公布的“政府采购供应商入库”的相关规定，及时办理入库登记手续。填写单位名称、统一社会信用代码和联系人等简要信息，由系统自动开通账号后，即可参与政府采购活动。具体规定详见《关于进一步优化辽宁省政府采购供应商入库程序的通知》（辽财采函〔2020〕198号）。
1.本项目采用全流程电子招投标，参与本项目的供应商须自行办理好CA锁，供应商除在电子评审系统上传投标（响应）文件外，应在递交投标（响应）文件截止时间前提交按采购文件规定的介质形式（U盘）存储的可加密备份文件，并承诺备份文件与电子评审系统中上传的投标（响应）文件内容、格式一致，备系统突发故障使用。供应商仅提交备份文件的，投标（响应）无效。详见辽宁政府采购网《关于完善政府采购电子评审业务流程等有关事项的通知》 辽财采函{2021} 363号。2.供应商自行准备电子设备确保能够自行报价及解密。3.电子投标文件在辽宁政府采购网线上提交，备份文件提交至辽宁承明招投标有限公司。
