新疆建设职业技术学院信管、市政、建工学院2024年11月至12月软件政府采购意向
为便****政府采购信息，根据《****政府采购意向公开工作的通知》（财库〔2020〕10号）等有关规定，现将****信管、市政、建工学院2024年11月至12月软件采购意向公开如下：
| 1 | 大数据教学管理系统软件 | 一、基础模块： 1.平台使用B/S架构进行设计，通过浏览器即可访问系统。 2.平台提供管理员、教师、助教、学生四种角色。管理员支持系统配置维护、镜像环境维护、课程管理、**管理等功能；教师支持课程创建和维护、教学实训等功能；学生支持根据教师设置的课程及**进行在线学习及实训。 3.平台提供首页功能，进入首页后可展示所有课程分类和课程，支持一键进入课程进行在线学习及实训。首页支持显示轮播图，管理员可根据需要 设置轮播图。 4.支持用户根据关键词搜索课程，并一键进入课程详情进行在线学习及实训。 5.支持在线教学、实训、作业、考试、**维护等业务场景。 二、课程及**管理模块： 1.支持课程分类管理，用户可创建及管理课程类别，并设置其他用户对课程类别的管理权限。 2.支持通过复制课程模板或创建空白课程的方式创建课程，并设置课程名称、课程类别、课程显示情况、课程开始和结束时间、课程封面等基本信息。 3.支持编辑课程详情，包括课程介绍、课程**、实训训练、实训作业及课程考试等。 4.支持对课程**进行管理，用户可通过本地上传或引用平台**库的**构建课程，**类型包括课程视频、PDF课件、PPT课件、实训指导书、课程代码及课程数据等。 5.支持统计及显示课程**总数，用户可根据自己的需要将课程**自由排序。 6.支持添加、删除和隐藏课程扩展**，**类型包括网页、网页地址、文件、文件夹、压缩包；支持扩展**选用，可选用本地******中心的个人工具库**。 7.▲支持对课程**细粒度的控制管理，包括编辑**名称、**描述，显示或隐藏**设置。支持设置**的访问权限，用户可在达到指定权限要求之后访问课程**，限制条件包括访问日期、成绩、学习进度及添加嵌套条件等。（提供产品功能截图证明） 8.支持管理课程成员、学习小组和选课方式。教师可添加班级或单个学生为课程成员，并设置课程成员的访问权限和选课期限，课程权限类型包括教师、助教及学生。 9.支持在课****小组。分组方式包****小组模式，****小组组长及成员。 10.▲课程选课方式支持人工选课、访客模式及学生自助选课模式，访客模式可设置访问密码。（提供产品功能截图证明） 11.课程支持创建在线聊天室及讨论区。教师和学生可在聊天室内实时进行聊天，针对性解决问题。教师可在讨论区内发布讨论话题，引导学生参与讨论。支持学生订阅讨论话题，并在帖子中进行发言。 12.▲支持设置课程为模板，一键复制模板中的课程介绍、教学**、实训训练、实训作业、课程考试、学习交流和扩展**模块内容，快速创建一门新课，方便教师之间共享课程**。（提供产品功能截图证明） 13.提供课程单个及批量备份还原功能，支持对平台课程一键备份并设置备份数据内容（如课程**、用户学习进度细节、题库、评论及成绩等）；支持将备份课程还原为新课程或还原到指定课程。 14.▲提供学情概览功能，教师可查看班级整体学习情况，包含班级学习活跃度、班级实训强度、作业概览、考试概览；学生可查看个人学情，包含学习活跃度、实训强度。（提供产品功能截图证明） 15.****中心模块，**中心包含视频库、课件库、数据集、工具库等4类**库。各类**库需包含公共**和个人**管理功能，支持用户在对应**库中上传视频、课件、数据集及工具包。 16.个人**中，支持用户对已上传的**进行编辑、查看、下载及共享。支持对已上传的**在教学课程中进行引用。 17.公共**中，支持用户对**进行查看、下载，****中心。 18.提供题库管理，支持单个创建、批量上传题库**，题目类型包括选择题、判断题、填空题、问答题及编程题。支持对题库**进行编辑、查看、删除；编程题可设置输入输出格式、测试数据样例、测试数据及适用的编程语言。 三、作业与考试支持： 1.支持用户在课程中创建实训作业及考试。 2.▲支持添加、编辑、删除和隐藏作业内容。支持创建报告式作业。报告式作业支持2种提交方式：****小组组长提交，在课****小组后，可由组长代表组员提交作业。支持作业报告模板设置，教师可根据需要设置学生信息一栏中的字段，包括姓名、学号、专业、班级等，教师也可根据教学需求配置需要收集的报告信息，如实验编号、手机号等；报告正文可设置学生编辑权限，支持设置学生不可编辑区域内容，学生无法进行编辑修改。（提供产品功能截图证明） 3.支持创建编程式作业。支持教师设置Python或Java语言编程题目，并添加数据样例和测试数据编程式作业的题目支持同步至“题库管理”模块中，创建新作业时，支持选择题库中的编程题。 4.提供代码自动评阅功能，支持学生提交编程式作业后，系统自动评判代码输出结果。 5.支持添加考试，支持通过单个题目新增、从题库中选择及随机增加三种方式添加考试题目。 6.支持对客观题实现自动评分，教师可在线查看和批阅试卷。 7.支持学生对考试进行回顾，并查看考试答题情况。 8.支持对考试结果进行统计分析，分析学生的合格情况。 四、用户模块： 1.在用户管理中，管理员支持查询用户信息，管理用户，用户信息包含用户名、姓名、学号、班级、角色、上次访问时间。支持对用户设置启用/禁用，编辑用户资料，批量选课，重置密码，删除等。 2.支持3种创建用户方式，分别是：单个创建、批量创建、批量导入。其中，批量创建可以快速创建一定规律的多个用户，批量导入支持使用平台的xlsx格式模板文件，编辑用户信息，批量导入。 3.在班级管理中，包含班级、专业、年级模块，支持创建专业、年级、班级，并管理班级信息、成员、对班级进行选课等。 五、系统管理模块： 1.支持管理员维护课程备份，支持批量备份课程，备份文件支持下载到本地保存； 2.支持管理员还原课程备份，支持上传备份包一键还原课程内容，或者在课程备课中直接点击还原。 3.支持管理****管理所有课程，支持课程增删改查及批量排序操作，支持隐藏课程。 4.支持管理员维护平台信息，支持自定义校园VI定制，包括但不限于平台名称、logo、轮播图。 5.支持管理员维护用户信息，定义平台角色，自定义各角色的权限，对用户进行角色分配。 6.支持管理员维护课程基础设置、备份设置、恢复设置功能。 7.提供日志管理功能，支持对用户操作情况进行日志记录，支持管理员根据用户、日期、活动、操作等获取平台操作日志。 六、教学实训**： 平台至少提供大数据技术专业基础课程、核心课程、项目综合实战案例≥16门，包含如下： (一)大数据基础课程软件 1.《Python编程基础》 课程需以任务实现为导向，介绍Python编程基础及其知识的应用，讲解如何利用Python的知识解决部分实际问题。课程内容包括介绍学习Python的准备工作，如Python的由来与发展、Python环境搭建、编辑器介绍与安装等；介绍Python的基础语法、数据类型与结构、程序控制流、函数和Python面向对象编程等内容；讲解文件基础和第三方模块的使用。通过学习本课程，可掌握Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用文件模块等知识点。 课时设置： 理论教学不少于24学时，实践教学不少于24学时，总计不少于48学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥41份、课程视频数量≥41个、课程PPT数量≥8份、代码数量≥17份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于Python环境搭建；使用PyCharm创建一个应声虫程序；输入输出；创建字符串变量并提取里面的数值；计算圆形的各参数；对用户星座进行分析；通过表达式计算给定的三个数值均值、方差、标准差；创建一个列表（list）并进行增删改查操作；转换一个列表为元组（tuple）并进行取值操作；创建一个字典（dict）并进行增删改查操作；将两个列表转换为集合（set）并进行集合运算；计算出斐波那契数列前两项给定长度的数列，并删除重复项和追加数列各项之和为新项；用户自定义查询菜单，输出查询结果；简单的好友通讯录管理程序；对两个给定的数进行最大公约数、最小公倍数的分析；求解曲边图形面积；单词词频统计；实现考试成绩划分；实现一组数的连加与连乘；使用冒泡排序法排序；输出数字金字塔；猜数字游戏；统计字符串内元素类型的个数；自定义函数实现方差输出；使用匿名函数添加列表元素；存储并导入函数模块；构建一个计算列表中位数的函数；使用lambda表达式实现对列表中的数求平方；创建Car类；创建Car对象；迭代Car对象；产生Land_Rover对象（子类）；在精**可梦游戏创建小火龙角色，对给出的各属性进行迭代和私有化；对小火**戏角色采用继承的方式；对txt文件进行读写；对csv文件进行读写；os模块；shutil模块；计算iris数据集的均值；编程实现文件在当前工作路径的查找；文件数据读取及词频统计。 ▲配套参考教材： 投****制造厂家编写并出版的配套参考教材证明材料，投标文件提供包括：①已出版教材作品登记号证书，教材封面截图；②该出版教材在“****中心（https://register.****.cn/query.html）”查询结果。 2《Linux操作系统基础》 课程内容需包括介绍Linux系统的发展历程和常见版本；了解Linux基本命令和Linux Vi编辑器的使用方法；介绍Linux Shell编程。通过学习本课程，能够让学生掌握大数据技术所需的Linux技术。 课时设置： 理论教学不少于16学时，实践教学不少于16学时，总计不少于32学时。 课程**： 包含实训指导书数量≥15份、课程视频数量≥25个、课程PPT数量≥5份、代码数量≥14份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于文件与目录管理；查看文件内容；Linux帮助命令；输入输出重定向及其相关命令；用户与用户组管理；管理文件权限；Linux进程管理；Linux计划任务管理；使用vim编辑器；Shell编程之数值运算；Shell编程之if条件语句；Shell编程之for循环；Shell脚本实现创建目录与权限设置；Shell脚本计算斐波那契数列前10项和；Shell脚本实现人机石头剪刀布游戏。 3.《MySQL数据库基础》 课程应较为全面地介绍MySQL相关的大数据技术相关知识，包括介绍数据库的概念，介绍MySQL的安装与配置，基于配置好的环境讲解MySQL的基本命令和数据类型，介绍MySQL语法操作等内容，介绍数据库中常用的联表查询、存储过程和函数。涉及的知识点简要精到，实践操作性强，能有效促进MySQL大数据技术的学习理解及应用。通过学习本课程，可掌握MySQL数据库的基础知识，能够自行配置相关环境，并掌握相关语法的使用方法。 课时设置： 理论教学不少于16学时，实践教学不少于16学时，总计不少于32学时。 课程**： 包含实训指导书数量≥17份、课程视频数量≥48个、课程PPT数量≥4份、代码数量≥4份、数据数量≥5份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于MySQL服务的启动及关闭；登陆MySQL数据库；MySQL基本命令；mysqladmin命令；MySQL数据库操作；MySQL创建表；MySQL数据表的删除；MySQL数据的插入与简单查询；MySQL临时表的创建与删除；MySQL select查询操作；MySQL表中数据的更新与删除；MySQL where条件查询与运算符使用；MySQL算术运算符；MySQL逻辑运算符；MySQL集函数的使用；MySQL having分组约束的应用；MySQL子查询。 4.《ETL数据整合与处理（Kettle）》 本课程全面介绍了ETL数据整合与处理知识与应用，讲解了如何利用Kettle解决实际大数据整合与处理问题。通过本课程的学习可熟悉Kettle的运行环境和基本操作、掌握多种方式获取数据源，使用Kettle相关操作，掌握ETL数据整合与处理相关操作，熟悉利用Kettle完成实际项目任务。 课时设置： 理论教学不少于32学时，实践教学不少于32学时，总计不少于64学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥47份、课程视频数量≥50个、课程PPT数量≥48份、数据数量≥7份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于开启ETL之旅；源数据获取；记录处理；字段处理；高级转换；迁移和装载；任务。 （二）大数据分析与挖掘课程软件 1.《Python网络爬虫实战》 本课程以任务为导向，详细陈述了不同网页的爬取，以及最流行爬虫框架的使用，将理论与实践相结合，内容包括Python爬虫环境与爬虫简介、网页前端基础、简单静态网页爬取、认识动态网页、模拟登录、Scrapy。通过学习本课程，可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能。 课时设置： 理论教学不少于14学时，实践教学不少于18学时，总计不少于32学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥25份、课程视频数量≥44个、课程PPT数量≥7份、代码数量≥3份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于使用Socket库进行TCP编程；使用Socket库进行UDP编程；使用Socket库连接百度首页；urllib3库实现HTTP请求；Requests库实现HTTP请求；正则表达式模块解析网页；Xpath解析网页；Soup库解析网页；MySQL数据存储；生成GET请求并获取指定网页内容；搜索目标节点并提取文本内容；在数据库中建立新表并导入数据；逆向分析爬取动态网页；使用Selenium库爬取动态网页；存储数据至MongoDB数据库；爬取网页“httpwww.****.cn”推荐图书的信息；爬取某网页的Java图书信息；将数据储存到MongoDB数据库中；使用表单登录方法实现模拟登录；使用Cookie登录方法实现模拟登录；使用表单登录方法模拟登录某论坛；使用浏览器Cookie模拟登录某论坛；基于表单登录后的Cookie模拟登录某论坛；使用Scrapy爬取网页动态；定制BdRaceNews爬虫项目的中间件。 ▲配套参考教材： 投****制造厂家编写并出版的配套参考教材证明材料，投标文件提供包括：①已出版教材作品登记号证书，教材封面截图；②该出版教材在“****中心（https://register.****.cn/query.html）”查询结果。 2.《Python数据分析与应用》 课程需以任务实现为导向，以Python数据分析常用技术和真实案例相结合方式，深入浅出介绍使用Python进行数据分析及应用的重要内容。课程内容包括了解数据分析的基本概念和流程，在宏观上理解数据分析能够解决什么问题；介绍Python数据分析常用库NumPy、Matplotlib、pandas、scikit-learn的应用，并结合具体的任务讲解操作。通过学习本课程，可掌握Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模、构建聚类、回归、分类模型的主要方法和技能。 课时设置： 理论教学不少于36学时，实践教学不少于28学时，总计不少于64学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥34份、课程视频数量≥65个、课程PPT数量≥7份、代码数量≥6份、数据数量≥7份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于掌握NumPy数组对象ndarray；掌握NumPy矩阵与通用函数；利用NumPy进行统计分析；创建数组并进行运算；创建一个国际象棋的棋盘；掌握绘图基础语法与常用参数；分析特征间的关系；分析特征内部数据分布与分散状况；分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况；分析1996~2015年人口数据特征间的关系；读写不同数据源的数据；掌握DataFrame的常用操作；转换与处理时间序列数据；使用分组聚合进行组内计算；创建透视表与交叉表；读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息；提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息；使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表；对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换；合并数据；清洗数据；标准化数据；转换数据；插补用户用电量数据缺失值；合并线损，用电量趋势与线路告警数据；标准化建模专家样本数据；使用sklearn转换器处理数据；构建并评价聚类模型；构建并评价分类模型；构建并评价回归模型；使用sklearn处理wine和wine_quality数据集；构建基于wine数据集的K-Means聚类模型；构建基于wine数据集的分类模型；构建基于wine_quality数据集的回归模型。 ▲配套参考教材： 投****制造厂家编写并出版的配套参考教材证明材料，投标文件提供包括：①已出版教材作品登记号证书，教材封面截图；②该出版教材在“****中心（https://register.****.cn/query.html）”查询结果。 3.《Python数据可视化》 课程需通过讲述创建图形、输出保存图形的整体流程、具体的各种图形及修改图形中的特征来介绍Matplotlib模块、Seaborn模块和Pyecharts绘制基本图表，逐步呈现Python由基础到高级绘图。通过学习本课程，可掌握Matplotlib绘图、Seaborn进阶绘图和Pyecharts绘图的主要方法和技能。 课时设置： 理论教学不少于24学时，实践教学不少于24学时，总计不少于48学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥26份、课程视频数量≥35个、课程PPT数量≥6份、代码数量≥3份、数据数量≥12份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于绘图基础语法和常用参数；分析特征间关系；分析特征内部数据分布于分散状况；分析1996-2015年人口数据特征间的关系；分析1996-2015年人口数据各个特征的分布与分散状况；实现scatterplot关系图；实现lineplot关系图；实现relplot关系图；实现分类散点图；实现分类分布图；实现分类估计图；实现kdeplot分布图；实现rugplot分布图；实现distplot分布图；实现regplot回归图；实现lmplot回归图；实现heatmap矩阵图；实现clustermap矩阵图；实现FacetGrid网格图；实现PairGrid网格图；实现JoinGrid网格图；Pyecharts绘制基本图表；Pyecharts绘制直角坐标系图表；Pyecharts绘制树形图表；Pyecharts绘制地理图表；Pyecharts绘制3D图表。 ▲配套参考教材： 投****制造厂家编写并出版的配套参考教材证明材料，投标文件提供包括：①已出版教材作品登记号证书，教材封面截图；②该出版教材在“****中心（https://register.****.cn/query.html）”查询结果。 （三）大数据开发课程软件 1.《Hadoop大数据基础》 课程内容需包括介绍Hadoop的基本知识，介绍完全分布式集群搭建和常用HDFS命令，介绍MapReduce Shell和MapReduce高级编程，使学生能自行把常用数据挖掘算法进行MapReduce化。通过学习本课程，可掌握搭建Hadoop完全分布式集群，掌握HDFS的基础操作以及掌握MapReduce程序的编写的主要方法和技能。 课时设置： 理论教学不少于24学时，实践教学不少于24学时，总计不少于48学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥21份、课程视频数量≥28个、课程PPT数量≥29份、代码数量≥2份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于Java安装及Hadoop完全分布式集群搭建；查看Hadoop集群的基本信息；上传文件到HDFS目录；运行首个MapReduce任务；统计文件中所有单词的平均长度；查询与中断MapReduce任务；查看HDFS上的文件内容；使用Eclipse创建MapReduce工程；编程实现按日期统计访问次数；编程实现按访问次数排序；获取成绩表的最高分记录；实现对两个文件中数据的合并与去重；统计Hadoop出现的次数；筛选日志文件生成序列化文件；API读取序列化日志文件；优化日志文件统计程序；Eclipse提交日志文件统计程序；统计全球每年的最高气温和最低气温；筛选气温在-15到25度之间的数据；计算学生平均成绩；QQ好友推荐。 2.《Spark大数据技术与应用》 课程内容需包括介绍Spark的基本概述和集群安装配置流程；针对每个知识点通过基础理论讲解，并配合相应的实践操作的方式进行贯穿介绍，包括Spark Shell应用、Spark开发环境配置、Spark SQL应用、Spark Streaming实时计算框架、Spark GraphX图计算框架和Spark MLlib机器学习算**。通过学习本课程，可掌握Spark开发环境的搭建、Spark架构原理、Spark RDD算子和Spark SQL等知识点。 课时设置： 理论教学不少于32学时，实践教学不少于16学时，总计不少于48学时。 ▲课程**： 包含实训指导书数量≥27份、课程视频数量≥47个、课程PPT数量≥10份、代码数量≥32份、数据数量≥13份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于搭建Spark环境；以学生成绩创建RDD；查询学生成绩表中的前5名；输出单科成绩为100分的学生ID；输出每位学生所有科目的总成绩；输出每位学生的平均成绩；将汇总后的学生成绩存储为文本文件；统计文本中性别为“男”的用户数；单词计数；读取csv数据统计地区次数；搭建开发环境；运行Spark任务；使用移动平均预测股票涨跌；竞赛网站访问日志分析；竞赛网站访问日志探索分析；Spark Streaming监听slave1的8888端口并做单词计数；Spark Streaming监听HDFS目录并做单词计数；Spark Streaming转换操作；Spark Streaming窗口操作；Spark Streaming输出操作；实现书籍热度实时计算；使用PageRank算法完成网页排名；利用二度关系完成商品推荐；构建信任网络并找出目标用户；网页图计算分析；以Logistic回归实现用户分类；以梯度提升树算法实现用户分类。 ▲配套参考教材： 投****制造厂家编写并出版的配套参考教材证明材料，投标文件提供包括：①已出版教材作品登记号证书，教材封面截图；②该出版教材在“****中心（https://register.****.cn/query.html）”查询结果。 3.《Flume采集与传输》 课程内容需包括介绍Flume的基础知识和快速入门方法，介绍Flume Agent组件类型和应用，介绍拦截器、Channel选择器和Sink处理器，介绍常见的Flume采集配置内容。通过学习本课程，能够掌握大数据技术所需的Flume技术，能够熟悉搭建相关的开发环境完成对数据进行采集和处理。 课时设置： 理论教学不少于16学时，实践教学不少于8学时，总计不少于24学时。 课程**： 包含实训指导书数量≥10份、课程视频数量≥21个、课程PPT数量≥5份、代码数量≥16份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于Flume安装配置；Flume采集网络端口数据；Flume采集文件到HDFS；定时任务实现数据生成；Flume exec Command命令采集文件到本地；Flume taildir监听同一类型文件；Flume时间戳拦截器；Flume正则过滤拦截器；Flume Channel选择器；Flume数据采集与Kafka缓存实战。 4.《HBase分布式数据库》 课程内容需包括介绍非关系型数据库HBase的基本内容，从HBase的架构原理展开讲解，并实际演练贯穿HBase的安装配置和HBase Shell基本操作，介绍HBase表的模式设计及HBase Java API应用。通过学习本课程，可了解HBase的主要应用场景，熟悉HBase的安装配置及其架构原理，掌握HBase Shell基本操作、模式设计和API使用的主要方法和技能。 课时设置： 理论教学不少于16学时，实践教学不少于16学时，总计不少于32学时。 课程**： 包含实训指导书数量≥5份、课程视频数量≥16个、课程PPT数量≥6份、代码数量≥1份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于HBase安装配置；HBase Shell基本操作；用户表设计；HBase Java API创建学生表；HBase Java API创建课程表。 5.《Hive数据仓库》 课程应较为全面地介绍Hive大数据技术的相关知识，能有效指导学生对Hive大数据技术的学习理解及应用。课程内容需包括介绍Hive的出现背景；介绍Hive安装配置和应用；介绍使用Hive进行统计分析、Hive自定义函数和查询优化。通过学习本课程，可掌握Hive的基础知识和安装配置，熟悉Hive的基本操作，掌握Hive在实际开发的应用及自定义函数的方法，并且能够对查询语句进行优化。 课时设置： 理论教学不少于16学时，实践教学不少于16学时，总计不少于32学时。 课程**： 包含实训指导书数量≥16份、课程视频数量≥30个、课程PPT数量≥6份、代码数量≥15份、数据数量≥12份。（提供此**截图证明） 课程实验清单： 包括但不限于Hive安装配置；Hive数据仓库操作；Hive内部表创建；Hive外部表创建；Hive数据导入；Hive数据导出；HQL语句之select查询；HQL语句之where语句；HQL语句之模糊查询和分组查询；HQL语句之join连接；HQL语句之排序方法；Hive命令行操作；Hive关系运算；Hive算术运算；Hive逻辑运算；Hive其他内置函数。 （四）大数据综合实战案例软件 1.《广电大数据营销推荐》 本案例以产品信息数据为数据源，通过对数据进行预处理，然后再通过可视化直观的展示数据情况，再进行用户画像的构建最后进行算法模型的构建与分析。通过学习本案例，可掌握缺失值和重复值处理的常用方法，熟悉绘制pyplot图形进行探索分析的方法，并可以构建相关特征和推荐模型。 课时设置： 理论教学不少于4学时，实践教学不少于12学时，总计不少于16学时。 ▲案例**： 包含实训指导书数量≥8份、案例视频数量≥26个、案例PPT数量≥1份、代码数量≥10份、数据数量≥7份。（提供此**截图证明） 案例内容： 包括但不限于背景与目标；目标分析与解读；数据介绍；收视数据探索；异常数据探索；收视数据处理介绍；去除特殊线路**企用户记录；去除直播记录中不关机顶盒的数据记录；去除累计超过3小时或小于4秒的直播记录；订单数据预处理介绍；订单数据处理-业务品牌和用户状态筛选；订单数据预处理-产品失效时间和去重处理；保存预处理后的数据；用户观看电视时长可视化；热门频道的可视化；构建标签库介绍；客户标签的计算方式；产品标签体系；客户标签体系介绍；客户标签计算方法；电视依赖度标签计算-低；电视依赖度标签计算-中高；用户画像构建；协同过滤推荐；基于流行度的推荐；案例小结及平台呈现。 技术点： 至少包含pyplot图形绘制；Simple TagBased TF-IDF算法；Popular流行度推荐模型；用户画像。 2.《基于大数据技术的产品良率分析》 本案例以工业产品产的设备记录数据进分析，主要针对工业生产产品进行分析，着重分析不同因素与产品合格率的相关性，基于人员操作设备和产品的记录从设备、人员和产品多方面对产品良率进行影响分析。通过学习本案例，可掌握常规的数据探索方法，能够基于原始数据处理得到有价值的信息，掌握特征构造的方法，掌握可视化图标的绘制和分析。 课时设置： 理论教学不少于4学时，实践教学不少于8学时，总计不少于12学时。 ▲案例**： 包含实训指导书数量≥4份、案例视频数量≥18个、案例PPT数量≥1份、代码数量≥4份、数据数量≥2份。（提供此**截图证明） 案例内容： 包括但不限于背景与挖掘目标；设备与数据说明；数据加载和探索；瓶盖松紧、颗粒数、检测数特征构造；日期特征构造；瓶盖颜色特征构造；特征数据整理；良品率计算；故障频数指标构造；瓶盖松紧、颗粒数、瓶盖颜色、分拣数指标构造；温度指标构造；检测合格占比可视化分析；瓶盖松紧、颗粒数、瓶盖颜色、分拣数指标可视化分析；每天的设备合格数和良品率变化可视化分析；故障频数与良品率关系、温度变化可视化分析；相关性分析；故障分析；结果分析与小结。 技术点： 至少包含数据探索；数据处理；特征构造；数据可视化。 3.《网络入侵用户自动识别》 本案例基于KDDCup99网络入侵检测数据集，对数据整体情况进行探索、预处理，然后构建模型对网络入侵行为进行识别并分类。通过学习本案例，可掌握通过Spark实现对数据的探索和预处理的主要方法和技能，并能够基于实际需求构建相关的数据特征和分析模型。 课时设置： 理论教学不少于2学时，实践教学不少于6学时，总计不少于8学时。 案例**： 包含实训指导书数量≥1份、案例视频数量≥5个、案例PPT数量≥1份、代码数量≥2份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 案例内容： 包括但不限于案例背景；数据说明；构建标签与数据探索；特征的转换与整合；模型构建。 技术点： 至少包含Hive；特征构建；SparkMLlib。 4.《广告日志数据采集系统》 本案例通过脚本定时抽取数据并写入指定的目录，模拟日志文件产生的过程，通过Flume定时随机抽取日志文件写入MySQL表，进而通过脚本对数据进行保存。通过学习本案例，可掌握采集系统运行日志分析，掌握数据的采集与保存方法。 课时设置： 理论教学不少于4学时，实践教学不少于8学时，总计不少于12学时。 案例**： 包含实训指导书数量≥3份、案例视频数量≥11个、案例PPT数量≥1份、代码数量≥5份、数据数量≥1份。（提供此**截图证明） 案例内容： 包括但不限于项目背景与目标分析；项目环境分析；采集系统运行日志方案分析；模拟广告系统运行日志产生；采集广告系统运行日志实战；广告曝光日志数据采集方案分析；模拟广告曝光日志产生；广告曝光日志采集实战；用户行为日志采集方案分析；用户行为日志数据采集实战；案例总结。 技术点： 至少包含Flume数据采集；Kafka；HDFS；MySQL。 七、技术资质： ▲提供本软件的软件著作权证书、第三方检测报告，并加盖公章。 八、承诺函： 投标人需提供投标产品的技术指标及配置与所供货物的技术指标参数及配置一致的承诺。并承诺可根据采购人要求，在中标后，提供以上“▲”技术指标的产品功能演示，以确保投标人所供产品技术指标满足采购人的产品技术指标要求。 | 200000.00 | 2024年12月 | |
| 2 | 市政工程虚拟仿真软件 | 斯帝慕杰图市政管线管道数字化设计建模软件：1.软件全面支持AutoCAD2008-2022，操作系统支持WINXP、WIN7、WIN8、WIN10等主流操作系统。 2.软件功能包括市政雨水、污水、给水、管道非开挖修复模块，包括管线综合菜单等设计功能。 3.良好兼容性可以识别其他专业所提供的自然与设计标高文件。 4.软件应能够进行市政专业管线的平面设计、竖向设计、节点设计、标注建模图设计。能够进行管线综合设计，电力管网的纵断出图。支持07SD101-8电力图集，YDT 5162-2017 通信管道横断面图集。 5.管线采用二三维一体化的设计方式，平面视图管线表现为二维方式，三维模式下要能够查询数据，修改数据等功能。并能够把雨水、污水、电力、通信、中水等管网和地形都导入到REVIT软件中。 6.打开三维平台，可以将图面已绘制过的地形、道路、管线、构筑物导入平台进行查看及编辑。 7.支持大地测量坐标系和多建模坐标系。 8.自动绘制材料表、检查井表、管道高程表。自动绘制按埋深统计的管道标、自动绘制按照井规格和井深统计的检查井表。自动选标准图集，支持最新国标20S515图集、湿陷性04S531-5图集、雨水口20S517图集，并支持自定义地方图集。 9.自动进行管道雨污水计算、土方计算——土方计算必须支持共沟开挖计算、分层回填、统计出表等功能，绘制管道开挖断面图、及开挖边线和管道土方表。 10.自动根据设定的规则分幅绘制管道纵断面图、并支持雨污合绘功能。自动根据设定的规则分幅绘制管道平面图。平面井管参数变化，纵断面图自动更新。 11.软件支持海绵城市设计导入接口，可以配合海绵设计软件进行快速的地块、LID|、汇水区的定义，数据导入SWMM进行排水模型模拟！软件支持地形高程分析功能，能够进行河网模型分析。 12.软件支持CAD与EXCEL表格互相转换，与GIS互相转换。能够自主设定模板，把CAD图形转出为GIS的SHP数据格式。 13.井样式可自行扩充，布置方式多样性，包括点取、桩号间距、成组间距、桩号布置、均分布置、交叉点布置。 14.软件自动识别单位已有节点详图，进行对应井类的节点详图绘制，自动匹配管道规格，包括材料表类统计、标注类统计。 15.软件提供Revit、Bentley接口,可以将管线设计成果一键导出REVIT、Bentley格式，在REVIT、Bentley中进行BIM建模，并且可以继续进行编辑修改、碰撞检测、材料统计等。 16.软件支持厂区总平面图设计建模，并可以导入REVIT、Bentley进行优化。斯帝慕市政管线管道数字化施工模拟软件：一、功能参数 1.软件主要包括以下教学实训:给水管道（球墨铸铁管）工程开槽施工、排水管道（HDPE双壁波纹管）施工、燃气管道（钢管）工程开槽施工。 2.软件设计有施工图纸，施工方案，技术交底，规范查询，任务管理，施工操作等功能。 3.施工图纸：内设真实施工图纸一套，用户需按图施工进行操作。 4.施工方案：内设施工方案一套，可读取相关信息进行施工项目概况了解及操作。 5.技术交底：对应不同流程各设置一份技术交底，可读取相关操作细节信息进行施工操作。 6.规范查询：内设施工相关规范若干，可查询相关知识点。 7.任务管理：根据施工流程设置任务管理栏，方便用户了解操作进度，查看任务描述和目标。 8.施工操作：在市政管道施工场景中，可进行全自由度三维漫游，在步骤提示下，利用键鼠进行触发，进行市政管道施工及检测全流程操作，达到施工流程及管理考核的目的。 9.设备库选择，学生需在每个流程的第一步进行设备选择，施工操作过程中从已选择的设备库中点击相应设备进行触发。 10.任务小窗界面可显示全部任务流程，随时进行查看。 11.学生在正确触发相应操作后，信息描述栏提供一些文字描述进行知识的补充。 12.随机事件触发，施工操作中进行了一些施工意外情况的设置，学生答对可进行额外加分。 13.系统设置正确的操作步骤、操作方法，智能对比学生的操作，实时记录学生的操作并进行评价。 14.通过在特定场地内，完成给水管道施工流程的全部工序操作，操作过程中要求学生能够正确操作所用的设备设施、材料、构件，完成操作步骤，验收等流程。 二、操作参数 1.账号登陆功能，学生账号绑定客户端，账户使用密码登录，进行账户验证。 2.系统设有任务列表，介绍每一个步骤的具体操作和讲解。 3.系统可进行自动存档或手动存档，存档可在进入界面进行读取。 4.进入场景后，任务列表或任务管理功能均可调出任务管理界面，任务管理界面可进行流程查看，包括任务（步骤）名、任务描述、任务目标。 5.软件中学生的每一步操作和答题，均在后台计分，并统计最终的总分。 6.场景中添加操作提示，例如WASD的前后左右提示，软件功能提示等。软件操作时点击操作提示按钮可随时查看。 7.基本操作，包括鼠标选择碰撞体进行激发操作选项、WASD的前后左右操作、鼠标右键旋转视角操作。 8.鼠标按键激发动画、讲解功能。 9.任务管理设置“已完成”提示，已完成的步骤显示“已完成”等相关提示。 10.“任务列表”“信息描述”提示设有收回、调出键，点击按键收起，再次点击调出。 11.场景设有任务完成统计表，自动进行步骤的完成进度统计并显示，也可进行已完成，未完成步骤显示。 三、专业内容 1.软件主要内容包括给水管道（球墨铸铁管）施工、排水管道（HDPE双壁波纹管）施工、燃气管道（钢管）施工等3种管道开槽法施工流程，实现开槽法施工的虚拟仿真操作实训。 2.给水管道工程开槽施工主要内容包括测量放线，沟槽开挖、管道安装、水压试验、土方回填等5个施工流程。实现给水管道工程开槽施工的虚拟仿真操作实训。 3.排水管道（HDPE双壁波纹管）工程开槽施工主要内容包括测量放线，钢板桩支护、井点降水、土方开挖、管道安装、检查井砌筑、闭水试验、土方回填等8个施工流程。实现排水管道（HDPE双壁波纹管）工程开槽施工的虚拟仿真操作实训。 4.燃气管道工程开槽施工主要内容包括测量放线、沟槽开挖与基础、下管、排管对口、管道焊接、焊口防腐、附属设备安装、管道清扫、强度试验、严密性试验、土方回填等11个流程。实现燃气管道工程开槽施工的虚拟仿真操作实训。 四、后台算法参数 实时数值仿真工况模拟以及控制模拟，后台可进行工况模拟计算、评分计算。 后台工况模拟可以和前端3D设备模型一一对应，组成系统计算网络，依托自主知识产权的动量-流量核心流网算法，自动计算管线设备的阻力、流网解算，满足质量守恒、能量守恒、动量守恒。 市政管线方向定制化的数据库，支持700万每秒及以上读写的超高速内存数据库；平台提供高级语言的控制逻辑编写功能。 后台工况模拟支持LUA语言的控制代码编辑，支持系统解析运行，无需编译即可组网计算。 后台数据模拟是由基于C/C++的图形化工具开发的，支持拖拽、连线、双击数据设置等操作进行市政管线的组网搭建，模块支持“设定流量”并网解算的同时，管网保持质量守恒。市政管道施工进度时标网络图及组织设计软件：市政管道施工进度时标网络图模块 1.工程信息展示：页面左侧设置有工程信息栏用于显示工程信息，可灵活展开或收起。 2.工具栏选项：提供节点绘制、箭线生成、编辑等功能的快速切换。 3.绘图区域：提供清晰的时间网格和标尺线，支持鼠标拖拽**扩展。 4.施工进度问答：展示填空题题干信息，下方对应答案输入区域。 5.附属功能：集成时间显示、操作提示、在线帮助等实用功能。 6.节点生成：通过鼠标点击即可生成节点，智能吸附至就近网格。节点编号自动递增并支持手动调整。 7.★箭线生成：简化箭线绘制流程，通过鼠标笔式切换和简单点击操作，即可在节点间自动生成箭线。支持实箭线、波形箭线、虚箭线三种类型，箭线对应工作信息和工期可实时编辑修改。 8.★波形箭线处理：根据绘图信息自动匹配实线和波浪线长度，确保图形美观与准确性。 9.★节点移动：支持鼠标拖拽自由移动节点，箭线智能跟随调整。 10.★图形删除：通过鼠标右键快速删除选中图形元素及相关元素，而不影响其他内容。 11.撤销重做：支持最多20个步骤的撤销和重做操作。 12.考题配置可支持自定义配置网络图绘制对应工程信息及参考答案。 13.考题可根据需求配置填空题数量、题干及参考答案。 14.考题支持自定义分数分配。 15.网络图自动判断:嵌入独有先进算法，自主识别用户绘制网络图信息，提供错误细节信息。 16.填空题自动判断：实现填空题答案与标准答案的比对，提供错误细节信息。 17.根据预设的评分规则，快速生成网络图绘图与填空题作答的总得分。 市政管道施工组织设计模块 1.软件主页界面分4个区域，导航栏、答题栏、信息栏、功能区。 2.导航栏：题目之间的切换；标识”√“ “！”标识是否答题；导航栏目录可根据用户需求自行配置题目及考核题型。 3.★答题栏：答题区域。软件支持四种题型，选择题（不定项）、填空题、排序题、表格选择题。 4.信息栏：提供答题的信息，用户可阅读相关信息进行答题 5.功能区：提供保存、成绩提交、主页面等常用功能。 6.★支持题目切换：通过鼠标点击导航栏目录，可实现不同题目的切换作答。 7.答题页面：可支持键盘数据输入、鼠标左键点击选择拖动进行题目作答。 8.成绩提交：确认答题完成后点击成绩提交后后台自动进行评分处理。 9.保存功能：提供进度保存功能，支持账号登录后可读取存档继续进行。 10.★施工方案基础划分模块为：工程概况、施工准备、施工工艺、施工进度计划、质量控制要点、成品保护措施、安全文明施工七项，用户可根据需求自行调整。 11.★题库导入：用户可根据题库标准模板excel填写后自行导入题目进行考核。 12.成绩：考试完成后，可回传平台分数和操作记录。 13.安全性保证：软件可自动保存、回显答题记录至平台保存。 | 150000.00 | 2024年12月 | |
| 3 | 摄影测量数据处理软件 | 1.对于飞行器拍摄的照片，全自动完成二维/三维重建,所有参数均内置，无需用户设定； 2.能够进行快速的三维建模，普通1080Ti配置的PC电脑单机处理100张照片的高精度三维重建耗时不超过1小时； 3.支持POS数据导入，可自定义POS精度； 4.软件使用时不需要插硬件狗U盘； 5.可将生成的多个二维模型进行叠加显示，加载效率为秒级； 6.支持一个任务同时输出二维和三维成果； 7.可见光重建项目，支持对导入照片数据的相机参数编辑，支持修改相机的分组、相机、焦距、像主点、畸变参数等信息； 8.单台最大建模照片数量不低于500张； 9.具备评分评图功能 ★（1）评分规则，具备“**评分规则”、“打开评分规则”、“保存评分规则”、“另存评分规则”几项功能。**评分规则，支持规则文件命名和设置保存路径。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） ★（2）编辑评分规则支持查看“平面精度评分”、“高程精度评分”、“距离精度评分”、“属性精度评分”、“主观评分”列表，同时具有“保存评分规则”、“另存评分规则”、“退出”、“添加平面评分”、“添加高程评分”、“添加距离评分”、“添加属性评分”、“添加主观评分”等功能。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） ★（3）评分操作，具有以下功能“平面精度评分”、“高程精度评分”、“距离精度评分”、“属性精度评分”、“综合精度评分”、“输出成绩文件”功能。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） ★（4）评分规则进行评分。支持输入评分规则文件，支持选择学生试卷，支持输出成绩；具备显示评分规则文件保存路径与学生试卷文件保存路径，具备显示序号与图纸保存路径明细，具备显示学生图纸文件名。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） ★（5）得分明细支持显示标准值和差值、总得分、粗差率、标注差、中误差、粗差、检查点数量、粗差数量、粗差总扣分、单个粗差扣分、算分方式、编码匹配、粗差率等信息。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） ★（6）具备考试系统。新增试卷时，包含“基本信息设定”、“试题数量与分值设定”、“必考题设定”和“试卷处理设定”四个步骤。（需提供软件运行截图佐证并加盖供应商公章） | 150000.00 | 2024年12月 |
本次公开的****政府采购工作的初步安排，具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准。
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