“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购需求.docx

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1、“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购需一、采购内容及技术要求:（一）项目概况序号项目名称备注1“AI+智慧学习”人工智能产业学院软件与技术服务采购项目软件2技术服务合计（二）采购清单及技术参数要求以下对设备的详细技术参数要求，仅是为明确表述产品的功能和关键技术能力，不代表任何唯一产品品牌或型号的指向性。投标人在投标中可以自由选择合适的产品品牌和型号代替，但产品功能和技术参数不得低于以下要求。（1）技术要求（一）软件技术要求序号产品名称功能描述与主要技术指标数量1智能语音对话体验与教学系统1 .需支持通过输入的语音进行识别，支持整段音频进行识别以及流式语音识别。2 .需支持将音频

2、流数据实时转换成文字流数据结果，语音输入最大速度2400字/分，识别结果响应时间W200ms03 .需支持语音听写使用超大规模的语言模型，对识别结果语句智能预测其对话语境，提供智能断句和标点符号的预测。4 .需支持针对上下文进行语义理解，将中间结果进行智能纠错，确保准确性。5 .需支持基于输入文本，提供多种语音风格合成语音。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量6.需支持合成语音文件下载。2图像风格迁移体验与教学系统1 .系统需支持捕获一个图像的内容并将其与另一个图像的风格相结合，使得生成的图像具有内容图像的内容和风格图像的风格，创造出一种新的绘画图像。2 .图像风格迁移展示平台需利用卷积

3、神经网络来对图像进行风格转换，将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像。3 .图像风格迁移展示平台内容融合需支持多种风格，具备模板选择、拍照上传功能。4 .图像风格迁移展示平台需支持：4.1 基于离线模型优化的快速图像重建方法。4.2基于统计分布的参数化纹理建模方法。4.3基于笔触渲染的方法、基于图像类比的方法、基于图像滤波的方法实现图像风格迁移。1套3人脸融合体验与教学系统1 .系统需支持快速精准地定位人脸关键点，将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合，使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征。2 .需支持图片人脸与图片人脸融合，可选取模板中静态人脸图片，再选取模板中静态人脸图片，进

4、行两张静态人脸图片融合。3 .需支持图片人脸与真实人脸融合，选取模板中静态人脸图片，再选择动态真实人脸，进行静态图片人脸与动态真实人脸融合。4.需支持真实人脸与真实人脸融合，选取动态真实人脸，再选择动态真实人脸，进行动态真实人脸与动态真实人脸融合。5 .需支持贴纸、动漫表情、美颜、人脸美妆、人脸融合、哈哈镜、人脸彩绘、换脸、背景分割等功能。6 .需提供美妆素材，基于更精准的人脸关键点，绘制出精准的美妆效果，使人脸移动时，妆容跟随得紧密贴合。7 .系统技术实现需至少包括：1）基于OpenCV的级联分类器实1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量现目标检测。2）使用模型构建特征提取器进行人脸关键

5、点定位。3）基于普氏分析的人脸特征点处理。4）基于点云匹配PC1-Umeyama算法人脸特征点处理。5）基于仿射变换的多姿态人脸矫正和识别。6）基于矩阵变换的区域提取。7）基于颜色直方图的色差矫正。8）边缘融合之图像填充。9）边缘融合之边缘模糊处理。10人脸Encoder/Decoder训练。4人工智能教学实验资源1.支持的案例实验数量227个。2.实验需包含实验手册、实验代码、实验数据等。实验手册内容有：问题、方案、环境、资源、实验步骤、实验代码、实验结论等。3.实验至少需包含：3.1 图像基本操作类：滑动条控制图像阈值。3.2图像检测类：图像边缘检测实验，表面划痕检测实验，行人检测实验，车

6、牌目标提取实验，人脸检测实验等。3.3图像变换类：图像黑白变换实验，图像灰度变换实验，图像取反变换实验，图像锐化变换实验、图像分割实验等。3.4图像修复类：图像污点修复实验。3.5图像识别类：红绿灯识别实验、字符识别实验、猫狗分类实验、车牌识别实验、人脸识别实验、目标检测实验、手势识别实验等。3.6图像跟踪类：目标跟踪实验、多目标检测与跟踪。3.7单目类：单目标定实验、单目校正实验。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3.8双目类：双目标定实验、双目校正实验、双目测距实验。3.9三维图像类：三维人脸识别实验。5综合授课系统一、基本功能：1 .综合授课平台，需支撑80人同时在线，进行人工智

7、能/在线课程的学习。2 .系统角色管理功能需支持学生、教师和学校教学管理人员三类角色基于本系统的访问。3 .系统部署模式需支持采用多级分布式部署模式，能适应瞬间大并发视频访问需求。4 .系统需采用J2EE技术路线，采用完全的B/S架构实现模式。遵循J2EE标准，具有很好的可移植性、可扩展性，能够跨平台使用。数据库需采用MySq1数据库。5 .系统需支持采用Docker方式进行业务应用部署。6 .需支持完整的课程体系及丰富的授课资源形式，并且支持自定义教学任务，学校可根据需要定制自己的教学计划和教学任务。7 .需支持交互式课件功能，支持ppt、pdf、htm1jpg等多种资源/课件形式。8 .需

8、支持接入瞩目、保利威等第三方主流直播平台。9 .需支持题库考试功能，客观题系统自动判卷，主观题教师手工判卷。10 .需支持完整的学习数据记录与统计功能，记录教师教学进度及学生学习进度。11 .需支持教师手动记录和查看学生考勤信息。12 .需支持统计功能，便于学校优化教学提供数据支撑。二、管理后台：1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量1 .需支持系统权限管理功能1.1 支持用户信息的查看和修改操作。1. 2可查看当前系统的角色权限并进行调整。1.3支持创建、修改角色信息和权限。1 .4可对角色配置不同的用户组。2 .需支持课程体系管理2.1 课程方向的创建、修改和删除。2. 2课程包/专业

9、的创建、修改和删除。2 .3课程的创建、修改和删除。2.4支持课程封面图片自定义。2 .5支持配置课程教学资源。3 .需支持教学任务管理3.1 教学任务的创建、修改和删除。3.2支持自定义教学任务。3. 3支持学校对教学任务/资源排序进行自定义。4.需支持班级管理4.1 班级的创建、修改和删除。4. 2班级配置课程及授课教师/学生。4. 3可以根据班级名称、专业、状态对班级进行检索。5.需支持教学班管理5.1支持查看班级教学进度。5. 2查看教师授课进度及学生学习进度。5. 3查看教师授课记录及学生学习记录。5. 4支持查看学生视频课程学习时长。6. 需支持学生管理功能6.1 学生的创建、修改

10、和删除。6.2支持批量导入学员信息。6.3可为学员配置班级。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量6.4可以根据学生姓名、手机号、账号对学生信息进行检索。6. 5可以删除学生/班级关联关系。6.6支持后台重置密码功能。7.需支持教师管理功能7. 1教师的创建、修改和删除。7. 2支持批量导入教师信息功能。7. 3可以根据姓名、手机号、账号对教师信息进行检索。7. 4支持后台重置密码功能。8.需支持题库考试管理8.1 试题的创建、编辑、删除功能。8. 2支持单选题、多选题、判断题、简答题等题型。8. 3支持题库模板批量导入。8. 4支持手工组卷功能。8. 5可对试卷新增、编辑、删除等操作。8.

11、6支持手动设置试卷、试题分数。9.需支持dashboard数据统计9.1支持按天统计用户登录情况。9. 2可汇总统计系统视频、讲义、试卷等数字资源总量。9. 3可统计在线资源占比。三、教师端：1 .需支持教学中心1.1 显示教师当前有效教学班信息。1.2通过百分比显示教学班教学进度。1. 3显示教师最近授课信息，方便教师快速定位教学进度。2.需支持课程中心2.1 显示教师历史所有教学班信息。2. 2可根据课程方向及专业进行检索。2. 3可查看教学大纲。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量3.需支持教学大纲/详情3.1 通过树状结构显示课程章节结构。3.2课程详情展示教学资源列表，方便教师使用

12、。3 .3支持教师发布教学任务功能。3.4支持教师记录和查看学生考勤。4 .需支持考试中心4.1教师可为班级学生发布考试，支持发布到班级考试。4.2支持教师批阅试卷功能，客观题系统自动判卷，主观题教师判卷。4.3显示考试成绩相关统计，包括最高分、最低分、考试人数等。理、学生端：1 .需支持学习中心1.1 显示学生所学课程信息。1. 2显示学生待完成实验任务信息。1.3 显示学生最近学习课程信息，方便学生快速定位学习内容。1.4 显示学生待作答考试信息。2 .需支持课程中心2.1 显示学生所有课程信息。2 .2可根据课程方向和专业对课程进行检索。3 .需支持实验中心：展示学生所有实验信息及状态。

13、4 .需支持考试中心：4.1 展示学生历史考试信息及状态。4.2 学生根据考试时间进行答题，支持设置考试试卷并倒计时。4.3支持缓存考试答题数据。4.4学生可查看考试成绩及试卷详情，并能查看解析。序号产品名称功能描述与主要技术指标数量五、平台部署：1.需支持CentOS7.2Ubuntu1604版本，以WEB形式展现。2 .需支持多种部署方式，用户设备合理利旧，实现资源高效利用。3 .系统需基于JaVa开发语言，微服务架构。6实验环境系统一、系统功能1实验环境平台基于人工智能技术，提供完整的开发工具，需支持主流的深度学习框架，如TensorF1owPyTorch等主流的机器学习、深度学习框架。

14、2 .实验环境平台科研场景需满足各种规模（组、实验室、院、校）级别的科研任务对算力基础设施的管理与调度，方便、高效，提升科研能力。3 .实验环境平台教学实训功能需满足以学生的人工智能相关课程教学为代表的上机、实验训练的各种个性化需求，提升实训任务的管理效率。4 .系统需支持不少于80人同时在线，进行人工智能学习、实验和项目实训学习。5 .系统角色管理功能需支持学生、教师和学校教学管理人员三类角色基于本系统的访问。6 .系统部署模式需支持采用多级分布式部署模式。7 .平台需采用定制优化的容器云平台技术，为计算任务提供支撑，支持多租户共享集群计算资源且实现安全隔离，CPU、内存等根据用户请求按需动态分配，提升资源利用效率。8 .平台需支持基于WEB的AI开发环境和任务训练流程，可以在线进行任务、数据、代码的编辑开发；平台会对失效的任务自动重新发起，并且具备任务快照的功能；同时，可实时监控资源消耗情况并查看相关日志。9 .系统需采用J2EE技术路线，采用完全的B/S架构实现模式。1套序号产品名称功能描述与主要技术指标数量遵循J2EE标准，具有很好的可移植性、可扩展性，能够跨平台使用。数据库采用MySq1数据库。10 .需支持丰富实验类型，可进行多种实验课程，内置丰富的实验环境镜像，支持Centos、ubuntudebian等操作系统。