智能分析计算模块采购公告
智能分析计算模块采购公告
| 项目名称 | 智能分析计算模块 | 项目编号 | ZNBX0113 |
|---|---|---|---|
| 公告开始日期 | 170*****51000 | 公告截止日期 | 170*****00000 |
| 采购单位 | 哈尔滨工程大学 | 付款方式 | 合同签订后首付款为合同额的80%，乙方提供首付款增值税发票后甲方付款；货到现场验收合格后，乙方提供金额为合同总价款与首付款差额的增值税发票后，甲方支付合同额的20%。 |
| 联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
| 签约时间要求 | 成交后7个工作日内 | 到货时间要求 | 签约后90个工作日 |
| 预 算 | ******.0 | ||
| 收货地址 | 哈尔滨工程大学 | ||
| 供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 | ||
| 采购商品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
|---|---|---|---|
| 智能分析计算模块 | 1 | 套 | 无 |
| 品牌 | 无 |
|---|---|
| 型号 | 无 |
| 品牌2 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 品牌3 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 预算 | ******.0 |
| 技术参数及配置要求 | 该模块基于提供的海量多源异构智慧校园业务数据，通过智能分析计算具备异常行为分析、学业风险预测、贫困生群体分析、就业需求匹配推荐、重点关注人群分析等功能，具体功能、性能及技术参数如下：（1）异常行为分析模块1.通过追踪学生的学习行为、生活习惯、消费行为、上网行为等，使用机器学习及自然语言处理技术，分析学生的情感波动和潜在的异常行为问题，实现对学生异常行为智能分析；2.具备统计功能，每7日自动进行分析，支持以图的形式按学院、社区统计和展示，并更新模块显示内容。（2）学业风险预测模块1.能够整合学生学业成绩、生活作息、教学楼及图书馆进出情况、食堂消费等信息进行分析，发现学业风险因素，综合考虑学生的个体差异，建立学业风险预测模型，采用机器学习算法对学生状态进行分析，预测下一阶段学生成绩，实现学生学业风险评估；2.根据预测结果，定义学生状态不少于3种；3.支持按照学号、姓名、院系、学习状态等信息进行查询，查询结果返回时间不超过3秒；4.具备统计功能，每7日自动进行分析，支持以图的形式按学院、社区统计和展示，并更新模块显示内容。（3）贫困生群体分析模块1.通过对家庭经济状况、食堂消费记录、校园超市消费记录等数据，采用智能分析计算算法对贫困生群体进行预测和分析，实现贫困生身份的准确识别，以提供更有针对性的决策支持。2.学生消费状态不少于4种，分析结果包括日均消费次数、日均消费金额、平均消费金额、食堂消费占比、消费状态等，对消费信息异常学生的异常数据进行标注提醒；3.支持按照学号、姓名、院系、消费状态、消费上下限等信息进行查询，查询结果返回时间不超过3秒；4.具备统计功能，每7日自动进行分析，支持以图的形式按学院、社区统计和展示，并更新模块显示内容。（4）就业需求匹配推荐模块1.结合就业市场数据、行业趋势、校园招聘信息等数据，根据学生的学科专业、技能和实习经验、兴趣爱好、意向调查等信息，基于学生的个体差异和需求，采用智能分析算法，根据学生的历史数据和特征，预测其潜在的就业倾向，为学生提供个性化的职业推荐列表；2.支持按照学号、姓名、院系、社区等信息进行查询，查询结果返回时间不超过3秒。（5）重点关注人群分析模块1.以异常行为分析的结果为基础，结合学生的学习习惯、心理健康、咨询记录等信息，采用数据挖掘等算法实现多方位、多角度对具有潜在风险的重点关注人群的准确识别能力。2.结合学生综合预警记录进行分析，按照从低到高三个等级筛选出存在异常的重点关注人群，为学工管理提供辅助决策；3.支持按照学号、姓名、院系等信息进行查询，查询结果返回时间不超过3秒；（6）其他要求1.兼容Python3.8语言，或支持系统调用相关算法；2.需要配合甲方进行准确性测试和算法完善。 |
| 售后服务 | 无 |
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