关于内蒙古大学2021级本科生专业能力实训服务网上比选公告
关于内蒙古大学2021级本科生专业能力实训服务网上比选公告
| 项目名称 | 2021级本科生专业能力实训服务 | 项目编号 | BX****** |
|---|---|---|---|
| 公告开始日期 | 171*****15000 | 公告截止日期 | 171*****00000 |
| 采购单位 | 内蒙古大学 | 付款方式 | 验收合格付款 |
| 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2个工作日内 | 到货时间要求 | 无 |
| 预 算 | ******.0 | ||
| 收货地址 | 无 | ||
| 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 |
|---|---|---|---|
| 2021级本科生专业能力实训服务 | 155 | 位 | 其他教育服务 |
| 品牌 | 无 |
|---|---|
| 型号 | 无 |
| 品牌2 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 品牌3 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 预算 | 1400.0 |
| 技术参数及配置要求 | 技术要求及报价说明一、实训规划实训内容视专业的不同分为三个方向。自动化专业的同学开展机器视觉技术及应用＋工业机器人技术及应用方向的实训；电子信息科学与技术专业的同学开展工业大数据处理方向的实训；通信工程专业的同学开展大数据采集技术与应用方向（偏机器学习、算法）的实训。技术要求的园区不限地理位置，任何省市的政府建设的规范的科技园区均可，以下简称“园区”，服务期限：从接走学生、入住园区，到结业并返送回学校共12天，实训安排在6月（6月中的连续12天），起始时间中标后协商确定。二、实训具体安排要求（一）机器视觉技术及应用＋工业机器人技术及应用方向实训安排（自动化专业同学适用）时间:第一天教学项目：学生报到任务名称：学生报到和熟悉环境教学内容与教学要求：学生到达实训基地报到，熟悉住宿、饮食、学习等环境，顺利办理入住实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置；熟知实训任务安排。时间:第二天教学项目：学生入营、机器视觉系统认识任务名称：园区的介绍和参观；实训整体安排介绍；视觉系统的组成与应用场景认识；机器视觉硬件基础认识及选型教学内容与教学要求：1、园区的介绍和参观：带领学生参观实训基地，详细地介绍园区环境及学习环境；：2、实训整体安排介绍：开展第一堂课讲座，介绍实训期间的课程及实训安排，做开课准备。3、视觉系统的组成与应用场景认识：（1）机器视觉系统的定义（2）机器视觉系统的组成，光源、控制器、相机、镜头、图像采集卡工控机、视觉分析软件。（3）机器视觉系统应用场景，测量、检测、定位、识别，五金、包装、摄影、食品、监控、印刷等行业应用。4、机器视觉硬件基础认识及选型：（1）常用光源，颜色、类型、应用范围、成像效果（2）常用控制器，类型、外观结构（3）常用相机，品牌、参数、功能、通信接口、视野和精度估算、IP配置（4）镜头，焦距、放大倍率、光圈、景深、图像效果调试。实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置，熟知实训任务安排；熟悉视觉系统的定义、组成、在工业领域及生活中的应用；熟悉常用光源、控制器、相机、镜头的选型。时间:第三天教学项目：视觉系统安装调试、视觉检测软件的使用任务名称：视觉系统软硬件安装调试；图像处理原理认识；图像处理工具认识教学内容与教学要求：1、视觉系统软硬件安装调试（1）视觉软件驱动安装（2）视觉硬件调试，控制器、光源、相机、镜头2、图像处理原理认识（1）数字化定义，过程采样和量化（2）空域操作定义，亮度调整、对比度增强、锐化、平滑、边缘检测、图像缩放和旋转（3）频域操作定义，傅里叶变换、频域滤波、逆傅里叶变换、频域增强、频域分析（4）图像增强定义，亮度调整、对比度增强、锐化、去噪、色彩增强、细节增强、多尺度增强（5）图像恢复定义，亮度调整、对比度增强、锐化、去噪、色彩增强、细节增强、多尺度增强（6）图像分割定义，基于阈值的分割、区域生长、边缘检测、基于图论的分割、基于深度学习的分割、模型驱动的分割（7）特征提取与表示定义，手工设计特征、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、局部二值模式（LBP）、卷积神经网络（CNN）、基于字典学习的方法（8）歪曲像差（失真）定义，不同点3、图像处理工具认识（1）模板匹配定义，绘制模板寻找区域、绘制模板区域、绘制掩膜区域、添加掩膜区域、创建模板（2）拟合直线，极性、点数、强度、滤波因子、选择、高度、宽度、过滤点数、修改（3）拟合圆，极性、点数、强度、起始角度和终止角度、滤波因子、选择、高度、宽度、过滤点数、修改（4）Blob定义，功能、最小灰度和最大灰度、筛选最小面积和筛选最大面积、最小面积阈值和最大面积阈值、绘制（5）距离测量定义（6）九点标定方法（7）定位补偿方法（8）3D初识以及三维传感器介绍实训成果：完成视觉检测系统软硬件的安装和基础调试；熟悉视觉检测软件图像处理的原理，掌握图像处理工具的使用方法。时间:第四天教学项目：软件工程搭建任务名称：模板编辑、特征拟合、基础设置教学内容与教学要求：1、模板编辑：（1）通讯模板，添加通讯相关工具、通讯相关工具参数简介（2）相机取图，添加相机取图工具、相机取图工具参数简介（3）模板匹配，添加模板匹配工具、模板匹配工具参数简介2、特征拟合（1）拟合直线，添加拟合直线工具、拟合直线工具参数简介（2）拟合圆，添加拟合圆工具、拟合圆工具参数简介3、基础设置（1）读码，添加读码工具、读码工具参数简介（2）Blob检测，Blob工具、Blob工具参数简介（3）距离检测，添加距离测量工具、距离工具参数简介（4）定位补偿，添加定位补偿工具、定位补偿工具参数简介实训成果：完成软件工程搭建，建立检测模型。时间:第五天教学项目：Halcon图像处理技术的使用任务名称：Halcon图像处理；一维码、二维码识别；图像处理操作教学内容与教学要求：1、Halcon图像处理（1）Halcon图像处理简介，概念、示例学习、程序、图像的采集及存储介绍（2）Blob图像分割处理，Blob分析的概念、Blob分析流程、图像分割出区域、区域集合运算及特征筛选、Halcon程序示例（3）区域操作及历程，区域生成、区域运算、区域的形状特征计算2、一维码、二维码识别（1）一维码识别，一维码定义、常见一维码介绍、识别流程、参数介绍、实例介绍（2）二维码识别，二维码定义、常见二维码介绍、识别流程、参数介绍、实例介绍3、图像处理操作（1）图像滤波介绍，图像滤波、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、灰度值线性变换、图像增强案例讲解（2）XLD概念及操作，XLD的相关概念、XLD的应用、Halcon中XLD相关算子、生成XLD、XLD特征提取轮廓选择、XLD的合并、XLD拟合操作（3）Halcon模板匹配操作及应用，模板匹配的概念及流程、模板匹配配置参数、模板匹配示例程序讲解、模板匹配关键参数讲解、模板的读取与保存实训成果：掌握Halcon图像处理技术的使用方法。时间:第六天教学项目：相机标定任务名称：二维码读取定位检测标定教学内容与教学要求：二维码图像清晰度确认，二维码图像坐标方向确认，测量二维码像素比、生成二维码标定文件实训成果：完成建立相机的图像坐标与机器人（伺服机械手）的世界坐标关系。时间:第七天教学项目：相机标定任务名称：PCM上料定位检测标定教学内容与教学要求：绑定标定块、打开标定软件、走九宫格坐标、机械坐标填写实训成果：完成建立相机的图像坐标与机器人（伺服机械手）的世界坐标关系。时间:第八天教学项目：软件调试任务名称：极耳裁切长度检测调试；成品尺寸检测调试教学内容与教学要求：1、极耳裁切长度检测调试：电芯极耳定位、拟合电芯极耳边、检测电芯极耳与电芯本体的相对尺寸2、成品尺寸检测调试：电池本体定位、拟合电池本体边、检测电池本体尺寸实训成果：完成软件工具异常调试，优化软件常用工具异常点。时间:第九天教学项目：工业机器人系统任务名称：工业机器人基础认识教学内容与教学要求：1、工业机器人介绍2、工业机器人调试方法介绍3、工业机器人编程介绍4、工业机器人高级功能介绍实训成果：熟悉工业机器人的基本组成、应用场景、基础调试方法。时间:第十天教学项目：工业机器人基础调试任务名称：工业机器人手动操作及基础设置教学内容与教学要求：1、机器人手动操作2、直线轨迹的编程与操作3、关节运动指令的编程与操作4、圆弧轨迹的编程与操作5、设置工具坐标系6、设定工件坐标系7、位置偏移Offs的使用8、机器人绘图实训成果：完成六轴工业机器人坐标系设置、手动示教、直线和圆弧轨迹运行操作训练时间:第十一天教学项目：工业机器人综合调试；学生闭营；学生返程任务名称：工业机器人综合应用及典型应用场景操作；结业典礼；返程教学内容与教学要求：1、工业机器人综合应用及典型应用场景操作（1）六轴工业机器人上下料作业，取料、转移、放置（2）六轴工业机器人装配作业，取料、转移、组装、放置2、结业典礼：（1）项目团队总结（2）优秀团队、优秀个人表彰（3）发放培训证书3、返程:退宿、返程。实训成果：完成六轴工业机器人取放料、搬运、组装操作训练；结业；培训结束（二）工业大数据处理方向实训安排（电子信息科学与技术专业同学适用）时间:第一天教学项目：学生报到任务名称：学生报到和熟悉环境教学内容与教学要求：学生到达实训基地报到，熟悉住宿、饮食、学习等环境，顺利办理入住实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置；熟知实训任务安排。时间:第二天教学项目：学生入营；大数据导论；Linux操作系统；关系型数据库-MYSQL任务名称：园区的介绍和参观；实训整体安排介绍；大数据基本理论概述；Linux操作系统和基础命令；MYSQL数据库概念及基本语法教学内容与教学要求：1、园区的介绍和参观：带领学生参观实训基地，详细地介绍园区环境及学习环境2、实训整体安排介绍：开展第一堂课讲座，介绍实训期间的课程及实训安排，做开课准备3、大数据基本理论概述（1）大数据的概念（2）大数据的特点（3）大数据的发展背景（4）大数据技术的发展历程（5）大数据的应用现状4、Linux操作系统和基础命令（1）Linux操作系统的概念和应用（2）Linux本地环境部署（3）Linux操作系统和基础命令5、MYSQL数据库概念及基本语法（1）MySQL的概念和应用（2）MySQL环境本地部署（3）MySQL基本语法（4）MySQL表DDL/DML操作（5）MySQL单表查询与多表关联查询实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置；熟知实训任务安排；了解大数据基本概念及Linux操作系统基础命令&MySQL数据库基本操作语法时间:第三天教学项目：关系型数据库-DORIS任务名称：DORIS数据库概念及基本语法教学内容与教学要求：1、Doris的概念和应用2、Doris集群本地部署3、Doris数据模型Duplicate/Unique/Aggregate理论4、Doris分区/分桶理论5、Doris表DDL/DML操作6、Doris单表查询与多表关联查询实训成果：掌握Doris数据库操作语法与基本数据模型理论。时间:第四天教学项目：可视化ETL平台-Kettle；Kettle数据集成实战任务名称：Kettle数据集成工具概述及作业开发；Mysql数据集成至Doris数据库教学内容与教学要求：1、Kettle数据集成工具概述及作业开发（1）Kettle的概念和应用（2）Kettle本地部署（3）Kettle入门和转换作业开发2、Mysql数据集成至Doris数据库：Kettle作业转换与集成作业开发实训成果：掌握kettel数据集成工具任务作业开发时间:第五天教学项目：ETL数据可视化平台-Superset；Superset可视化实战任务名称：Superset可视化工具概述及可视化图表开发；基于MySQL/Doris数据源开发可视化大屏教学内容与教学要求：1、Superset可视化工具概述及可视化图表开发（1）Superset的概念和应用（2）Superset本地部署（3）Superset功能图表开发/可视化2、基于MySQL/Doris数据源开发可视化大屏：Superse可视化大屏开发实训成果：掌握Superset可视化报表开发。时间:第六天教学项目：开源大数据平台Hadoop；Hadoop生态-sqoop组件任务名称：Hadoop生态圈基本概述及组件；Sqoop离线数据同步集成教学内容与教学要求：1、Hadoop生态圈基本概述及组件（1）Hadoop基本概述及应用（2）核心组件MapReduce/HDFS/YARN（3）Hadoop集群本地部署2、Sqoop离线数据同步集成（1）Sqoop安装和抽取（2）Sqoop的数据导入（3）Sqoop的数据导出实训成果：掌握Hadoop生态圈原理及组件时间:第七天教学项目：企业案例分享任务名称：南京Doris数仓应用场景开发及案例；销售主题域建设应用场景及案例教学内容与教学要求：1、项目背景与目标2、项目实施架构与内容3、项目成果与收益4、项目经验总结实训成果：了解企业级项目实施、落地流程及理念。时间:第八天教学项目：离线数据仓库项目任务名称：Doris离线数据仓库开发实战教学内容与教学要求：离线数据仓库概述及基本理论实训成果：掌握离线数据仓库开发完整流程时间:第九天教学项目：离线数据仓库项目任务名称：Doris离线数据仓库开发实战教学内容与教学要求：数据仓库分层设计理论实训成果：掌握离线数据仓库开发完整流程时间:第十天教学项目：离线数据仓库项目任务名称：Doris离线数据仓库开发实战教学内容与教学要求：数据模型设计之星型模型&雪花模型实训成果：掌握离线数据仓库开发完整流程时间:第十一天教学项目：离线数据仓库项目；学生闭营；学生返程任务名称：Doris离线数据仓库开发实战；结业典礼；返程教学内容与教学要求：1、Doris离线数据仓库开发实战（1）源端异构数据集成至Doris（2）离线定时调度任务开发（3）Doris数仓分层设计ODS/DWD/DWS/ADS（4）ADS应用层可视化报表开发2、结业典礼（1）项目团队总结（2）优秀团队、优秀个人表彰（3）发放培训证书3、返程：退宿、返程。实训成果：掌握离线数据仓库开发完整流程；结业；培训结束（三）大数据采集技术与应用（偏机器学习、算法）方向实训安排（通信工程专业同学适用）时间:第一天教学项目：学生报到任务名称：学生报到和熟悉环境教学内容与教学要求：学生到达实训基地报到，熟悉住宿、饮食、学习等环境，顺利办理入住实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置；熟知实训任务安排。时间:第二天教学项目：学生入营；人工智能介绍任务名称：园区的介绍和参观；实训整体安排介绍；人工智能概述；机器学习概述教学内容与教学要求：1、园区的介绍和参观：带领学生参观实训基地，详细地介绍园区环境及学习环境2、实训整体安排介绍：开展第一堂课讲座，介绍实训期间的课程及实训安排，做开课准备3、人工智能概述：（1）人工智能概述（2）人工智能的发展历程（3）人工智能的行业和应用介绍（4）人工智能的主要分支4、机器学习概述：（1）机器学习定义、分类（2）机器学习应用实训成果：熟悉宿舍、餐厅、实训室位置；熟知实训任务安排；对人工智能的发展、行业、技术和应用有基础的认知和了解。时间:第三天教学项目：Python基础与数据处理任务名称：数据获取和理解；数据预处理；数据可视化教学内容与教学要求：1、数据获取和理解（1）python安装及数据本地获取（2）数据库获取（3）业务和数据理解2、数据预处理（1）异常值处理（2）缺失值处理（3）脏数据清洗3、数据可视化（1）使用matplotlib、seaborn等工具进行数据可视化（2）基础图形可视化实训成果：能撰写一份包含数据处理过程、结果分析和结论的实训报告，必要的图表作辅助时间:第四天教学项目：线性回归任务名称：机器学习基础；线性回归算法教学内容与教学要求：1、机器学习基础：（1）监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念（2）机器学习定义工作流程概述（3）机器学习工作流程各步骤解释（4）评估机器学习模型：精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等2、线性回归算法（1）线性回归的原理和数学基础（2）使用scikit-learn库实现线性回归模型（3）模型的训练和评估（4）模型实战(含python编程)实训成果：使用对应模型解决一个具体的预测、分类问题，并解释模型在实际问题中的应用价值。时间:第五天教学项目：逻辑回归与分类任务名称：逻辑回归原理、模型实战教学内容与教学要求：1、逻辑回归原理（1）逻辑回归原理和数学推导（2）二分类问题的处理方法和逻辑回归模型的实现（3）多分类问题的处理策略（4）模型回归模型的参数调整与优化2、模型实战：逻辑回归模型运用案例实训成果：使用对应模型解决一个具体的预测、分类问题，并解释模型在实际问题中的应用价值。时间:第六天教学项目：决策树与随机森林任务名称：决策树；决策树模型实战教学内容与教学要求：1、决策树（1）决策树原理及构建（2）决策树的剪枝（3）使用scikit-learn库构建决策树模型（4）对模型进行评估和调优2、决策树模型实战（1）分类问题的决策树应用（2）回归问题的决策树应用实训成果：能够使用随机森林或者决策树解决一个具体的分类或回归问题，并了解其相对于其他模型的优势时间:第七天教学项目：决策树与随机森林任务名称：随机森林；随机森林模型实战教学内容与教学要求：1、随机森林（1）随机森林基本原理及构建（2）使用scikit-learn库构建随机森林模型（3）对模型进行评估和调优（4）利用随机森林进行特征选择2、随机森林模型实战（1）随机森林模型应用案例（2）讨论与决策树在实际应用中的选择策略实训成果：能够使用随机森林或者决策树解决一个具体的分类或回归问题，并了解其相对于其他模型的优势时间:第八天教学项目：聚类分析任务名称：K-Means聚类算法教学内容与教学要求：1、聚类分析的基本概念和应用场景2、K-Means聚类算法的原理和迭代过程3、K-Means算法的参数选择和初始化方法4、使用scikit-learn库进行K-Means聚类分析和结果可视化实训成果：展示和解释SVM模型、K-Means模型、降维算法在实际问题中的分类或者识别结果时间:第九天教学项目：支持向量机任务名称：SVM算法；模型实战教学内容与教学要求：1、SVM算法（1）SVM基本原理（2）SVM算法实现（3）参数选择与调优2、模型实战：SVM的应用案例实训成果：展示和解释SVM模型、K-Means模型、降维算法在实际问题中的分类或者识别结果。时间:第十天教学项目：降维与特征选择任务名称：PCA算法教学内容与教学要求：1、降维的概念和目的：PCA、t-SNE等算法的原理介绍2、PCA算法的实现步骤3、特征选择的方法和技巧：过滤法、包装法等4、使用scikit-learn库进行PCA降维和特征选择实践 实训成果：展示和解释SVM模型、K-Means模型、降维算法在实际问题中的分类或者识别结果。时间:第十一天教学项目：项目总结；学生闭营；学生返程任务名称：项目结果展示汇报；结业典礼；返程教学内容与教学要求：1、项目结果展示汇报（1）选择数据集,应用所学的机器学习算法进行项目实战（2）数据预处理、特征工程、模型选择和评估等流程的实践操作（3）项目结果展示和汇报：包括数据可视化、模型评估结果和结论分析等（4）总结课程内容和学习心得，讨论未来的应用和发展方向2、结业典礼（1）项目团队总结（2）优秀团队、优秀个人表彰（3）发放培训证书3、返程：退宿、返程。实训成果：项目总结；结业；培训结束三、报价说明供应商报价应综合考虑学生培训费，该费用全部包含培训、住宿、餐饮以及接送等费用。中标后，供应商和使用方确定实训时间，确保使用方任何时间组织实训供应商均能按技术要求完成，不得以各种理由推脱延期，影响项目执行。 |
| 售后服务 | 技术支持:7x24小时;售后服务:一年;服务响应时限:报修后2小时;质保期:一年;培训要求:培训一次;是否含税:国产含税; |
标签: 能力
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