| 一、总体要求 1. 要求平台能够支持面向Python程序设计、计算机视觉应用开发（使用OpenCV）、机器学习与应用、深度学习框架应用开发、人工智能应用开发实战和自然语言处理等课程学习实验。 2. 要求平台嵌入AI创新教学工具，提供图形化编程，使AI应用的构建更加直观和高效，避免了繁琐的代码编写过程。教学重点放在AI技术的通识和实际应用上，让学生能够快速上手并理解AI的核心概念。工具需拥有多项功能，包括AI模块的拖拽式构建、动态调整多个AI节点的识别结果进行可视化、自定义节点与代码编辑功能、代码块拼接功能、数据集标注功能、AI模型可视化以及与软硬件的交互功能等，让学生能够轻松地构建复杂的AI应用，同时增强他们对AI技术的理解和掌握。 3. 要求平台能够适用于视觉、语言、图像、控制等人工智能知识点的学习和项目开发，可以使用提供的功能扩展模块进行实验。 4. 要求平台提供丰富的配套资源，包括实验指导手册、实验数据源、实验参考程序和运行结果等详细材料。 ▲5. 要求平台免费支持人工智能核心技术线上课程，至少包含《Python编程》、《OpenCV计算机视觉应用开发》、《机器学习与应用》、《深度学习框架应用开发-TensorFlow 2.0》、《人工智能应用开发实战》，配套完整的课程资源与教学资料，包含教学PPT、实验讲义、实验案例源码、开发环境及软件工具等。（投标人需提供上述在线课程的目录截图及包含但不限于上述课程的在线学习服务平台截图。） 二、AI创新教学平台要求 1. AI模块的拖拽式构建要求 ◆要求平台支持选择并拖拽相关AI功能节点到工作区，并通过连线将节点自动关联起来，整个过程不需要进行繁琐的代码编辑。同时，具备智能自动运行功能，平台会根据节点的位置自动运行关联节点，独立AI节点可实时显示识别结果，通过连线还可组合识别结果并可视化。要求投标人提供基于AI创新教学平台的该项AI模块的拖拽式构建功能演示视频，要求演示过程清晰，现象明显。（以MP4文件存放于U盘中，作为佐证材料。） 2. 自定义节点与代码编辑功能要求 ▲要求平台可通过代码块，快速自定义功能节点，可根据代码内容自动更新与创建节点输入输出名称。可通过代码获取AI识别结果，并通过代码判别识别结果，提取关键信息。（投标人需提供符合上述要求的AI创新教学平台（自定义节点与代码编辑）功能界面截图。） 3. 代码块编程要求 ▲要求通过代码块学习AI识别节点实现流程，每个代码块相互独立，可自动共享数据，无需定义输入输出接口，可显示PDF文档、支持加载jupyter文件格式，可一键运行所有代码。（投标人需提供符合上述要求的AI创新教学平台（代码块编程）功能界面截图。） 4. 数据集自动标注要求 ▲要求平台可加载检测、分割、关键点识别等10多种离线模型，自动实现数据集标注，可支持检测框、关键点、多边形标注等，可导出VOC、COCO、YOLO数据集格式。（投标人需提供基于AI创新教学平台的该项数据集自动标注功能界面截图。） 5. AI模型可视化要求 ▲要求平台可显示AI模型结构，可查看模型输入与输出维度，可查看模型结构与模型参数等。（投标人需提供符合上述要求的AI创新教学平台（AI模型可视化）功能界面截图。） 三、硬件资源及技术参数要求 1. 高性能边缘计算单元要求 （1）GPU：搭载≥32个Tensor Core的1024核NVIDIA Ampere架构GPU，最大频率≥625MHz， （2）AI性能：AI计算能力≥40TOPS； （3）存储：≥128GB NVMe固态硬盘； （4）PCIe：M.2 Key M slot with x4 PCle Gen3/M.2 Key M slot with x2 PCle Gen3/M.2 Key E slot； （5）视频编码：1080p30，由1-2个CPU核心提供支持； （6）视频解码：1x4K60(H.265)，2x4K30(H.265)，5x1080p60(H.265)，11x1080p30 (H.265)； （7）扩展接口：包含但不限于40-Pin排座(包含UART、SPI、I2S、12C、GPIO)、12-Pin按键排座、4-Pin散热风扇接口、DC电源插口、4个USB 3.2 Gen2/USB Type-C (UFP)、2个MIPI CSI-2摄像头接口、1个DisplayPort 1.2（+MST）显示接口、1个GbE网络接口； （8）功率：7W~15W。 2. 智能编程机器人要求 （1）要求提供≥1个控制板； （2）输入传感器：包含但不限于巡线传感器、超声波模块、红外接收头、声音传感器；输出信号：包含但不限于电机、蜂鸣器、编程灯、探照车灯； （3）提供电源：3.7V标准工业锂电池；续航时间3小时；支持3.6~4.2V工作电压，过流保护、低电压保护 （4）电机：提供1:10直流减速电机； （5）编程方式：支持图形编程。 3. 仿生机械手要求 要求支持≥5指独立驱动；要求基于STM32控制；要求支持串口二次开发。 ▲4. AI通用硬件交互开发底板要求（投标人需提供符合以下①—⑧要求的AI通用硬件交互开发底板实物图片，图片上需详细标注上述硬件资源及接口位置。） ①主控芯片：采用Cortex-M4内核处理器，最大主频≥168MHz，程序存储容量（FLASH）≥512KB，RAM总容量≥192KB； ②板载≥4组通用扩展接口，支持自动识别传感器单元、执行器单元模块种类，模块采用磁吸式固定，模块与底板通过镀金顶针触点进行连接，无需连接任何实验导线、无需修改程序代码、无需重新烧录代码情况下实现功能自动切换； ③板载Cortex-M4内核处理器调试下载电路，支持一键下载调试； ④板载≥2路无线通信接口，适配WiFi、蓝牙、ZigBee、NB-IoT等多种无线模块，支持同时接入≥2种无线单元； ⑤板载≥1路语音识别单元，单元支持中文普通话识别，用户可自定义识别词≥200个，语音长度≥4分钟，支持AEC回声消除，支持双麦采集；板载下载接口，配套专用上位机软件与下载器； ⑥板载≥1路≥3.5寸串口屏幕，用于人机交互； ⑦板载≥1路一键切换开关，可对底板自动识别模块驱动处理器进行一键切换，可使用底板处理器驱动与控制，也可使用高性能边缘计算单元驱动与控制； ⑧板载≥4路圆形灯带金属按键控制接口，按键与灯光可单独使用，可同步使用，灯光颜色包括但不限于红、黄、蓝、绿四种。 5. 传感器单元要求 （1）光照度传感器单元要求 单元提供≥1路光照度测量传感器，传感器内置≥16位高精度AD转换器，最小分辨率≤1 lx，测量范围1~65535 lx，支持IIC总线通信。 （2）温湿度传感器单元要求 单元提供≥1路已校准数字信号输出的温湿度传感器，内部集成1个电阻式感湿元件和1个NTC测温元件，湿度量程20~90%RH，湿度精度±5%RH，温度量程0~50℃，温度精度±2℃。 （3）红外测温传感器单元要求 单元提供≥1路非接触式红外测温传感器，内置低噪声放大器、17位ADC和DSP单元，精度≤0.5℃，分辨率≤0.02 ˚C，测量范围-40~125˚C。 （4）红外测距传感器单元要求 单元提供≥1个红外测距传感器，测量范围10~80 cm，最大角度≥40°，更新频率≥25Hz，周期≤40ms。 （5）霍尔传感器单元要求 单元提供≥1路开关霍尔传感器和≥1路线性霍尔传感器，灵敏度Typ.1.4（mV/GS），磁场范围±650 ~ ±1000Gauss。 （6）压力传感器单元要求 单元提供≥1路压力传感器，电压范围2.6~5.5V，量程范围3~15kg，灵敏度≥1mV/0.1V，零点漂移≤0.05%F.S/1min。 6. 执行器单元要求 （1）RGB LED灯单元要求 单元采用高亮型LED灯珠，支持RGB三色独立端口控制。 （2）继电器单元要求 单元提供≥1个电磁继电器，通过DC 5V驱动，最大支持AC 250V/10A，提供≥1个常开/常闭接口。 （3）风扇单元要求 单元提供≥1个风扇单元，可通过PWM控制其转速，工作电压为DC 5V，工作电流0.09~0.25A，电机转速3000~4000RPM。 （4）直流电机单元要求 单元提供≥1路直流减速电机，工作电压为5V，减速比1:5，最大空载转速≥3000RPM，最大扭矩≥0.3Kg/cm，内置双霍尔传感器。 （5）舵机单元要求 单元提供≥1个舵机模块，无负载速度为0.17s/60°(4.8V)、0.13s/60°(6.0V)，扭矩≥12KG，死区设定≤4us。 7. 无线通信单元要求 （1）WiFi无线通信单元要求 1）工作频段：2.4~2.4835GHz； 2）发射功率：≥20dBm（100mW）； 3）工作电压：3.0~3.3V； 4）单元支持AT指令集、服务器AT指令集，支持串口通信，支持标准的IEEE 802.11b/g/n协议和完整的TCP/IP协议栈，支持STA/AP/STA+AP工作模式、支持SmartConfig、串口透传、开机透传等功能。 （2）ZigBee无线通信单元要求 1）单元配套上位机软件，支持AT指令配置，协调器、路由器及终端设备切换，可实现单播、组播及广播模式组网，支持透传模式、半透明模式及协议模式通信。 2）主控：采用CC2530系列，Flash容量≥256KB，RAM容量≥8KB； 3）信道：支持11~26信道（2405~2480MHz）； 4）通信接口：提供≥1路UART接口，波特率2400~1000000bps。 8. 视觉与音频感知单元要求 采用低畸变镜头、可手动360°旋转；内置降噪麦克风，≥3米得拾音距离，减少环境嘈杂影响；内置扬声器；720P/1080P高清分辨率，无需安装驱动。 9. 显示终端与无线键鼠套装要求 提供≥1套支持HDMI或VGA接口显示终端，≥1套无线键盘和鼠标。 四、主要实验案例资源要求 1. 提供Python实验，包含但不限于以下20个实验：①Python函数用法实验②Python继承实验③Python多态实验④Python异常处理实验⑤Python包实验⑥Python文件的基本操作实验⑦Python文件的高级用法实验⑧Python面向对象设计实验⑨Python模块的设计和使用实验⑩Python网络开发实验⑪Python上位机串口通信实验⑫Python机器视觉基础实验⑬Python图像处理实验⑭Python人脸识别实验⑮Python目标跟踪实验⑯Python神经网络应用实验⑰Python GUI编程⑱Python数据分析⑲Python数据可视化⑳Python爬虫实验 2. 提供机器学习与深度学习实验，包含但不限于以下25个实验：①TensorFlow环境配置实验②Tensor张量实验③变量与占位符实验④矩阵操作实验⑤计算图与多层工作实验⑥激活函数实验⑦损失函数实验⑧优化器与反向传播实验⑨随机训练和批量训练实验⑩模型评估实验⑪网络结构操作实验⑫特征选择与降维实验⑬K最近邻算法实验⑭决策树算法实验⑮贝叶斯分类器实验⑯混合高斯模型实验⑰SVM（支持向量机）算法实验⑱逻辑回归算法实验⑲线性回归算法的设计与实现实验⑳基于神经网络实现手写字符（数字）识别实验㉑基于深度神经网络的猫狗分类识别实验㉒基于卷积神经网络的CIFAR-10图像分类实验㉓电子元器件分类应用实战㉔口罩佩戴检测应用实战㉕交通标识识别应用实战 3. 提供自然语言处理、语音信号处理实验，包含但不限于以下20个实验：①自然语言开发环境实验②分词、命名实体识别与词性标注实验③中文依存句法分析实验④基于最大熵的中文语义消歧实现实验⑤基于余弦相似度的文本相似度分析⑥文本分类和情感分析实验⑦机器翻译实验⑧信息抽取、摘要与检索实验⑨语音信号分析实验⑩语音信号特征提取实验⑪声学模型实验⑫语言模型实验⑬语音识别实验⑭支撑词法分析实验⑮基于潜在语义分析的文本主题分析实验⑯基于支持向量机SVM模型的中文文本情感分析实验⑰基于关键词检索的智能问答系统实现实验⑱基于语音唤醒、语音识别、语音合成完成智能音箱实验⑲智能音箱播放音乐实验⑳智能音箱控制灯实验 4. 提供数字图像处理与机器视觉实验，包含但不限于以下20个实验：①图像轮廓特征提取实验②基于Canny算法的图像边缘检测实验③匹配人脸模板匹配实验④基于光学字符识别的银行卡号识别实验⑤视频流人脸检测和人数统计实验⑥人脸识别门禁系统实验⑦图像中人物和车辆等目标物体检测识别实验⑧视频流实时检测车辆实验⑨基于神经网络实现手写字符识别实验⑩基于深度神经网络的猫狗分类识别实验⑪基于卷积神经网络的CIFAR-10图像分类实验⑫车牌识别控制实验⑬手势控制智能家居设备实验⑭硬币检测与计数的设计与实现⑮美图滤镜的设计与实现⑯图像形状识别的设计与实现⑰车道线检测的设计与实现⑱全景图像拼接设计与实现⑲ | 
