序号

货物名称

单位

单项控制价（元）

数量

技术参数指标

1

医学数据分析课程

套

126,000.00

1

1.提供统计数据分析概述课程内容，主要介绍统计数据分析的基本概念、医学统计数据的获取方式及数据预处理方法课程内容。

2.提供城市空气污染数据分析实验项目，具体内容包括：统计描述的基本方法和使用EXCEL进行进行统计描述。

3.提供数据分析方法课程内容，主要介绍统计数据分析中使用到的t检验、F检验、卡方检验等统计推断方法。

4.提供中国青少年体质数据分析实验项目，具体内容包括：统计推断的基本方法和使用Python进行进行统计推断。

5.提供文本表示课程内容，主要介绍主要介绍医学文本数据的基本内容，文本表示的基本概念以及相关技术。

6.提供文本数据分词与文本表示实验项目，具体内容包括：读取数据，数据预处理，实现FMM/BMM算法，利用实现的FMM/BMM算法对医案数据进行分词，输出并存储分词结果和文本向量化表示。

7.提供文本相似课程内容，具体内容包括：文本相似性及其相关概念、基于字符串相似的方法中的经典算法和文本相似度的计算方法。

8.提供文本相似评估实验项目，具体内容包括：利用患者症状向量表示对患者的症状相似度进行计算，得到所有患者间的症状相似度结果。

9.提供文本信息抽取课程内容，主要介绍信息抽取的相关概念及常用算法和两个有监督关系抽取方法。

10.提供关系抽取调参实验项目，具体内容包括：对CNN+SoftMax这个模型进行调参，理解在关系分类模型上不同超参数对实验结果的影响。

11.提供文本分类课程内容，主要介绍文本分类和相关概念和不同类型的文本分类方法。

12.提供文本分类实验项目，具体内容包括：基于循环神经网络，实现基本的疾病分类模型。通过数据读取，特征初始化，数据集划分，模型构建与训练，测试评估等环节，构建疾病分类模型，从而实现文本分类技术在医学文本的应用。

13.提供文本聚类课程内容，主要介绍词云图的原理和一些常用工具、网络的基本概念和基本属性和文本聚类中的相关算法。

14.提供文本聚类实验项目，具体内容包括：对网络可视化技术进行实践以及实践文本聚类的相关方法。

15.提供脑电数据简介和预处理课程内容，主要介绍脑电数据读取与查看方法和脑电数据预处理方法。

16.提供脑电数据简介和预处理实验项目，具体内容包括：脑电数据特点、MNE相关函数进行脑电数据的预处理。

17.提供脑电数据的时频分析课程内容，主要介绍脑电数据的功率谱分析方法、脑电数据的短时傅里叶变换方法和脑电数据的小波分析方法。

18.提供脑电数据的时频分析实验项目，具体内容包括：功率谱分析在脑电数据分析中的应用、短时傅里叶变换在脑电数据分析中的应用和小波分析在脑电数据分析中的应用。

19.提供脑电数据的非线性分析课程内容，主要介绍LZC复杂度、LZC复杂度计算方式、小波熵、小波熵计算方式、分形维数和分形维数计算方式。

20.提供脑电数据的非线性分析实验项目，具体内容：包括脑电数据的非线性分析方法，LZC复杂度、小波熵和分形维数。

21.提供脑电数据的网络分析课程内容，主要介绍脑网络的构建方法和网络参数的计算与分析方法及相关函数。

22.提供脑电数据的网络分析实验项目，具体内容包括：基于图论的对大脑功能网络进行描绘和评估的分析方法和相关函数。

23.脑电综合案例分析（SSVEP脑机接口）课程内容，主要介绍SSVEP数据读入、预处理、特征提取方法和两种SSVEP数据分类方法。

24.脑电综合案例分析（SSVEP脑机接口）实验项目，具体内容包括：基于视觉稳态诱发电位（SSVEP）的脑机接口的数据分析为例，介绍上述方法在处理实际问题中的综合应用。

25.提供医学图像基础运算课程内容，主要介绍医学图像基础运算、图像的基本表示方法、图像的灰度变换和图像的几何变换。

26.提供医学图像基础运算实验项目，具体内容包括：使用PIL库函数进行图像处理。

27.提供医学图像增强课程内容，主要介绍医学图像的直方图增强和空域与频域滤波增强。

28.提供医学图像增强实验项目，具体内容包括：学习并实践医学图像增强的技术，包括直方图增强、空域滤波增强和频域滤波增强。

29.提供医学图像分割课程内容，主要介绍医学图像分割技术和图像的分割方法。

30.提供医学图像分割实验项目，具体内容包括：通过使用U-Net网络对医学图像进行分割，训练模型并在测试集上进行验证。

31.提供医学图像识别课程内容，主要介绍医学图像识别技术、基于手工特征提取的医学图像识别和基于深度学习的医学图像识别。

32.提供医学图像识别实验项目，具体内容包括：通过手工特征提取与传统机器学习算法以及深度学习方法实现医学图像识别。

33.提供移动健康大数据来源与获取课程内容，主要介绍数据的来源、数据获取方法和基本的数据可视化方法。

34.提供健康数据获取与可视化实验项目，具体内容包括：常见的可视化图表类型。

35.提供移动健康数据可视化大屏设计课程内容，主要介绍利用可视化工具库进行数据可视化的方法和数据可视化大屏的制作方法。

36.提供移动健康数据可视化大屏设计实验项目，具体内容包括：ARIMA模型分析数据和LSTM模型分析数据。

37.提供小米手环步态数据分析课程内容，主要介绍ARIMA方法分析序列数据和LSTM方法分析序列数据。

38.提供移动健康数据可视化大屏设计实验项目，具体内容包括：可视化工具库和搭建医疗卫生数据可视化大屏。

39.人工智能教学中心模块具体功能：

（1）、平台须具备原创知识产权的深度学习框架：

①该框架须兼容PyTorch API接口；

②框架须支持数据计算API，包括底层矩阵运算库和AD自动微分系统；

③框架须支持静态计算图解析，同时也支持运行动态计算图框架须具备完整的IR（Intermediate Representation）定义，可以表征神经网络训练过程中涉及到的所有运算、通信、存储操作；

④框架须同时支持CPU和GPU算力硬件设备；

（2）为改善人工智能实验运算响应，平台实验设计须包括模型压缩、模型预训练、调参，平台须支持持久化缓存的函数加速方法；

（3）.为提升平台并发响应能力，支持更多用户同时在线使用，平台计算引擎的工作模式应支持响应服务请求和执行代码解耦；

（4）.为解决同时接入访问瓶颈，平台应具备消息队列机制进行异步处理和流量削峰机制；

（5）.为提升GPU硬件资源利用率以及同时实验人数，平台计算引擎须支持GPU虚拟化技术，单卡至少可以被划分为5张虚拟GPU卡调用；

（6）.平台须保证数据安全，数据库支持每天频率的自动备份，文件存储至少支持落盘双副本；

（7）.为便于使用，平台须采用B/S架构，满足适合人工智能教学多样化需求，支持私有云部署方式；

（8）.平台须支持容器技术和分布式存储系统，实现快速部署和弹性管理；

（9）.软件部署架构：平台使用Kubernetes作为容器管理平台，应用通过容器化部署在Docker环境中，通过Kubernetes进行资源编排;

40.实验需运行在人工智能教学中心模块上，学生通过PC机浏览器接入平台使用。

2

医学图像处理课程

套

118,000.00

1

1.提供医学图像基础课程内容，主要介绍医学图像处理的基础概念、图像读取、图像特征与直方图显示。

2.提供医学图像基础实验项目，具体内容包括：数字图像概念、医学图像特点、医学成像简介和图像处理操作。

3.提供图像增强处理课程内容，主要介绍图像增强算法，直方图均衡，灰度线性和非线性拉伸算法。

4.提供图像增强处理实验项目，具体内容包括：图像增强、直方图均衡、灰度线性变换及非线性变换。

5.提供图像空域滤波课程内容，主要介绍图像卷积、图像滤波和边缘检测算法。

6.提供图像空域滤波实验项目，具体包括：图像卷积、图像滤波和边缘检测。

7.提供图像傅里叶变换课程内容，主要介绍傅里叶变换的原理及实现流程。

8.提供图像傅里叶变换实验项目，具体内容包括：导入模块与加载图像、傅立叶变换与频谱中心化、设置条纹滤波器、傅立叶逆变换及显示可视化结果。

9.提供图像形态学处理课程内容，主要介绍图像形态学处理的原理及实现流程。

10.提供图像形态学处理实验项目，具体内容包括：导？模块与加载图像、图像通？绘制函数、提取肺部结构、肺部模型重建。

11.提供图像目标检测课程内容，主要介绍深度学习目标检测的相关概念、评价指标及相关经典算法检测流程。

12.提供图像目标检测实验项目，具体内容包括：导？模块与加载图像、图像通？绘制函数、提取细胞结构、细胞轮廓的绘制与特征计算及基于YOLOv3的细胞检测。

13.提供图像分割算法I 阈值法课程内容，主要介绍图像分割的基本概念、阈值法进行图像分割的基本原理和实现方法。

14.提供图像分割算法I 阈值法实验项目，具体内容包括：导入模块与加载图像、绘制图像的灰度直方图、人工选择全局阈值法、自动计算全局阈值法、自适应（局部）阈值法。

15.提供图像分割算法II 区域生长和分水岭课程内容，主要介绍基于区域的图像分割方法——区域生长和分水岭，以及图像分割算法的评价指标——Dice系数。

16.提供图像分割算法II 区域生长和分水岭实验项目，具体内容包括：导入模块与加载图像、区域生长、分水岭和Dice系数。

17.提供图像配准课程内容，主要介绍图像的几何变换、图像配准的基本概念，以及图像配准的方法。

18.提供图像配准实验项目，具体内容包括：导入模块与加载图像、图像的几何变换、基于特征的图像配准方法。

19.提供三维医学图像可视化课程内容，主要介绍基于面绘制（MarchingCubes）图像三维重建原理和VTK中MarchingCubes算法代码结构。

20.提供三维医学图像可视化实验项目，具体内容包括：基于VTK中MarchingCubes的前列腺三维重建实战过程.

21.提供脑疾病预测课程内容，主要介绍基于深度学习的图像分类模型的训练过程。

★22.提供脑疾病预测实验项目，具体内容包括：使用ResNet对脑肿瘤数据集完成肿瘤分类实战任务，提供课程资源截图证明。

23.提供脑肿瘤分割课程内容，主要介绍基于深度学习的医学图像分割背景和原理及深度学习网络的数据加载方法。

★24.提供脑肿瘤分割实验项目，具体内容包括：使用U-net对Brats2019数据集完成脑肿瘤分割实战任务，提供课程资源截图证明。

25.人工智能教学中心模块具体功能：

（1）、平台须具备原创知识产权的深度学习框架：

①该框架须兼容PyTorch API接口；

②框架须支持数据计算API，包括底层矩阵运算库和AD自动微分系统；

③框架须支持静态计算图解析，同时也支持运行动态计算图框架须具备完整的IR（Intermediate Representation）定义，可以表征神经网络训练过程中涉及到的所有运算、通信、存储操作；

④框架须同时支持CPU和GPU算力硬件设备；

（2）为改善人工智能实验运算响应，平台实验设计须包括模型压缩、模型预训练、调参，平台须支持持久化缓存的函数加速方法；

（3）.为提升平台并发响应能力，支持更多用户同时在线使用，平台计算引擎的工作模式应支持响应服务请求和执行代码解耦；

（4）.为解决同时接入访问瓶颈，平台应具备消息队列机制进行异步处理和流量削峰机制；

（5）.为提升GPU硬件资源利用率以及同时实验人数，平台计算引擎须支持GPU虚拟化技术，单卡至少可以被划分为5张虚拟GPU卡调用；

（6）.平台须保证数据安全，数据库支持每天频率的自动备份，文件存储至少支持落盘双副本；

（7）.为便于使用，平台须采用B/S架构，满足适合人工智能教学多样化需求，支持私有云部署方式；

（8）.平台须支持容器技术和分布式存储系统，实现快速部署和弹性管理；

（9）.软件部署架构：平台使用Kubernetes作为容器管理平台，应用通过容器化部署在Docker环境中，通过Kubernetes进行资源编排;

26.实验需运行在人工智能教学中心模块上，学生通过PC机浏览器接入平台使用。

3

智慧医疗生物医学多参数开发套件

套

34,500.00

10

1.实验箱由嵌入式系统和生物数据采集两大部分组成，箱体尺寸不低于51x38x15CM（长x宽x高）；

2.实验箱硬件包括32位嵌入式ARM处理器，ARM Cortex-A15内核架构，六核处理器，主频1.7GHz，16GByte 可编程Nand Flash，内存2GByte存储容量。

3.实验箱硬件具有多种形式数据传输方式：通用串口RS232/USB主机接口，主板配置至少4个串口和4个USB接口，作为扩展接口使用。

4.人体多参数信号采用彩色数据显示，配有相应的软件，提供工程文件和源代码，9.7英寸电容触摸液晶显示屏，像素2048*1536，LED背光，具有人机交互功能。

5.实验主板配置至少11个物理按键、1个7寸全功能电脑键盘、1个8瓦喇叭、4个LED可控灯、1组IRDA红外探头、1个ADC可调电阻模拟量输入、1个供RTC实钟锂电池、1个PWM脉冲控制蜂鸣器、1组I2C通信电路、两通道双排30针摄像头插座。

6.提供给用户至少1组50pin信号引脚，由双排间距2.0mm高精度插针扩展，信号引脚需包括13位GPIO输入/输出口，2路I2C通信接口、8通道ADC模数输入接口，1.8V直流电压，3.3V直流电压。

7.实验主板具有高集成度设计特点，需集成4G无线通信模组、WiFi无线网卡模块、蓝牙模块、GPS定位模块和800万摄像头模块，不接受外连方式；实验主板尺寸： 51*38*15CM。

8.数据采集器为临床应用型一体式结构，符合CE相关功能安全设计标准， ABS塑料外壳，传感器端口提供心电ECG、血氧Spo2、体温Temp、血压NIBP，带三个指示灯，提供1个RS232串口，1个MINI USB口，1个DC JACK，1个电源开关。

9.人体生物数据满足VGA、HDMI、LCD进行多视频显示，提供监护仪DEMO程序。

10.血氧、体温、脉搏、血压模块，包括临床分析仪、监测人体血氧饱和度、人体体温及脉率等功能，支持USB通讯、RS232两种可选，波特率4800/115200可选；工作电压：5V ± 5 %、静态电流：<20mA、测量中电流：<40mA。

11.血氧模块性能指标：测量范围：50 -100%，分辨率：1％，测量精度：±1%（85%-100%），±2%（70%-84%），±3%（50%-69%）。

12.体温模块性能指标：测量范围：20 -50℃；分辨率： 0.1℃；测量精度：±0.2℃。

13.脉搏模块性能指标：测量范围：25-250BPM，分辨率：1BPM，测量精度：±1%。

14.血压模块性能指标：测量范围：-20~800mmHg，分辨率：1 mmHg，测量精度：±1%。

15.心电ECG模块：多达7通道心电检测波形功能，使用5导联心电电缆，可选滤波带宽，心电灵敏度可调，具有除颤、抗肌电、电网干涉；

16.心电模块性能指标：信号输入范围：±20uV~±10mV；极化电压： ±350mV；共模抑制比：诊断模式：> 90dB 监护或手术模式：>110dB；滤波带宽（频率响应）：诊断模式：0.05~100Hz；监护模式：0.5~40Hz手术模式：1~20Hz；增益选择：四档可选： ×0.25，×0.5，×1，×2  

精度：5%；定标信号：幅度： 1mV（峰峰值）； 精度：3%；

17.呼吸传感器：测量范围：5~150bpm；本底阻抗范围：<4KΩ；测量精度：2%±2bpm。

18.提供Android4.4.2及Linux3.4.39操作系统包，软件下分为血氧、体温、脉搏、心电、血压、呼吸单元。

19.系统资源必须满足：操作系统Android 4.4.2；内核Linux 3.4.39；系统引导程序U-boot2012.07；串口调试工具 DNW V1.01（XP）、Minicom（Ubuntu） ；交叉编译工具Arm-2009q3（gcc4.4.1）；文件系统格式Ramdisk，Ext4；图形用户界面GUI  Android 4.4.2；4G移动通信模块，提供驱动，可实现网页浏览、发送及接收短信等功能；WiFi应用模块，支持802.11b/g/n，实现上网功能；Bluetooth模块，支持串口蓝牙驱动（RDA），可实现蓝牙数据通信、文件传输；摄像头应用模块 提供MIPI Camera驱动，支持预览、拍照、录像功能，提供源代码；GPS应用模块 支持SIF Ⅲ全球定位，UART串口数据接口；以太网应用单元 10M/100M自适应网口驱动，支持以太网功能，提供源程序；HDMI显示单元 支持HDMI输出，同时支持图像和声音，提供源程序；AUDIO驱动单元 I2S通信协议，实现音频播放功能，提供源程序；LCD显示 提供9.7英寸eDP接口显示屏(像素2048*1536)驱动，提供源代码；TOUCH驱动 I2C通信协议，支持多点电容触摸，提供源程序；I2C驱动 提供Camera、HDMI、PMIC都是用I2C驱动，提供源代码；USB HOST 2.0驱动单元 支持鼠标、键盘、U盘等，提供源程序；USB OTG 2.0驱动单元 支持ADB和MTP功能，提供源程序；USB HOST 3.0驱动 双向通信功能，兼具主设备与从设备功能；Keypad按键驱动，支持音量加减按键，提供源程序；SD/MMC存储驱动，软件最大可支持32GB，提供源程序

UART驱动，4个UART端口，支持调试串口和通信串口功能。

4

智慧医疗生物医学多参数开发套件课程

套

118,000.00

1

1.包含Activity入门实验， Activity与Intent实验，布局实验，基本控件实验；

2.包含Broadcast广播事件实验，Service后台服务应用实验，SharedPreferences首选项应用实验，提示信息Notification和Toast实验，Dialog对话框介绍与实例，Menu菜单介绍与实例，ListView列表视图介绍与实例；

3.包含SQLite数据库实验， ContentProvider数据共享实验，GPS定位应用实验，电话应用实验（4G SIM卡），蓝牙聊天应用实验，连接指定的WIFI；

4.包含绘图应用实验（3D硬件加速），2D绘图应用实验，UART串口通信，网络下载实验，读写SD卡应用实验；

5.包含LED IO控制实验，UART串口通信实验，人体体温数据采集实验，人体血氧数据采集实验，人体血压数据采信实验，人体心电数据采集实验，数据存储实验；

6.包含血氧数据的处理和分析、体温数据的处理和分析、脉搏数据的处理和分析、血压数据的处理和分析、呼吸数据的处理和分析、心电数据的处理和分析等实验

7.人工智能教学中心模块具体功能：

（1）、平台须具备原创知识产权的深度学习框架：

①该框架须兼容PyTorch API接口；

②框架须支持数据计算API，包括底层矩阵运算库和AD自动微分系统；

③框架须支持静态计算图解析，同时也支持运行动态计算图框架须具备完整的IR（Intermediate Representation）定义，可以表征神经网络训练过程中涉及到的所有运算、通信、存储操作；

④框架须同时支持CPU和GPU算力硬件设备；

（2）为改善人工智能实验运算响应，平台实验设计须包括模型压缩、模型预训练、调参，平台须支持持久化缓存的函数加速方法；

（3）.为提升平台并发响应能力，支持更多用户同时在线使用，平台计算引擎的工作模式应支持响应服务请求和执行代码解耦；

（4）.为解决同时接入访问瓶颈，平台应具备消息队列机制进行异步处理和流量削峰机制；

（5）.为提升GPU硬件资源利用率以及同时实验人数，平台计算引擎须支持GPU虚拟化技术，单卡至少可以被划分为5张虚拟GPU卡调用；

（6）.平台须保证数据安全，数据库支持每天频率的自动备份，文件存储至少支持落盘双副本；

（7）.为便于使用，平台须采用B/S架构，满足适合人工智能教学多样化需求，支持私有云部署方式；

（8）.平台须支持容器技术和分布式存储系统，实现快速部署和弹性管理；

（9）.软件部署架构：平台使用Kubernetes作为容器管理平台，应用通过容器化部署在Docker环境中，通过Kubernetes进行资源编排;

8.实验需运行在人工智能教学中心模块上，学生通过PC机浏览器接入平台使用。

5

机房管理软件

套

5,000.00

1

1、安装部署方便，支持预设频道号及一键自动安装，支持Windows Xp、Server2008(x86&x64)、Windows 7/ 8/ 8.1/ 10(x86&x64)系统；教师端可以切换不同的应用样式风格；支持安卓手机APP控制教师端移动执行教学命令。

2、采用泰利德独特的IVTECH高品质语音编码和传输技术，广播教学流畅无延时，支持全屏/窗口/指定区域广播、语音广播、网络影院、视频直播、学生演示、示范教学、电子白板，要求广播图像及语音无延时，接收屏幕广播及语音广播的各学生端桌面画面及耳机声音同步，支持DirectDraw、Direct3D、OpenGL、3DMax、AutoCAD、Flash、DVD光驱等内容广播；网络影院支持的视、音频模式需要满足：flv、rmvb、mp4、mkv、mov、avi、wmv、asf、rm、3gp、mpg、swf、mpeg；wav、mp3、wma、aac、flac、ape；支持摄像头、CDDVD等外部设备作为视频教学的发射源；电子白板教学时，自动开启语音教学。

3、广播参数设置支持教师端和学生端双显示器广播模式；广播时支持教师端和学生端显示CPU、内存等资源占用；在窗口广播的模式下，学生端可以自主使用快捷键切换接收窗口的属性：全屏显示、窗口显示等；当教师端的桌面与学生端的桌面分辨率不一致时，作为接收端的学生端桌面会自动同步教师端的分辨率。

4、支持屏幕录制、电子点名、存储与应用不同的班级模型，切换学生端视图显示方式，支持向预设路径派发与回收作业、以及执行文件传输功能发送文件或文件夹。

5、支持分组管理，对学生进行分组、添加成员、设置组长，并且给组长设置教学的屏幕广播、语音广播、网络影院、视频直播、远程桌面等功能权限；老师可以随时删除分组或更改分组成员的所属分组。老师可以直接套用分组进行分组教学，也可以设置12个不同的主题（包括文本、图片、媒体等素材）进行分组讨论，老师可以随时加入讨论，支持语音+文字讨论模式。

6、支持随堂测试及考试。考试包含试卷编辑、执行考试、自动评分、答卷分析、成绩分析、问题分析、显示答案、成绩打印、储存试卷多个系统；试卷编辑支持简体中文、英文、日文等多种语言，老师不需装软件可以在家编辑试卷，可编辑选择题、填空题、问答题、口试题、图片选择题、连线题、选错题、主观题等多种题型，可导入各类文件作为试题附件。支持word试题导入；考试支持ABCD卷，指定不同学生对不同考试内容进行测试。支持添加音视频，设置播放，支持模拟大学英语四六级考试，支持暂挂考试。

7、远程管理支持远程桌面、远程遥控、远程设置、远程命令、远程开关机、远程注销、远程重启、远程登录windows、远程修改admin密码、远程关闭应用程序、远程上网限制、远程U盘限制、远程光驱限制、远程程序限制、远程卸载学生端程序。远程桌面支持教师端可以「全屏/窗口」方式「轮流/顺序」监看学生端的电脑桌面并可以自定义学生端桌面显示的分辨率，教师端可在监看学生端桌面时远程发送「Ctrl+Alt+Del」键、进行文件传输、截屏操作，远程遥控支持剪切板同步以及群组遥控。

8、支持上网记录功能，在教师端可以获取学生计算机访问的网址、IP等地址，可以按照限制条件及指定的网址筛选记录，并支持导出上网记录生成报表，供老师分析学生上网记录。

9、支持资产管理教师端可以批量获取所有学生端的软、硬件资产信息，当学生端的软、硬件资产信息发生变动时，程序可以智能地判断出详细的变动资讯，资产管理支持按照不同类别导出报表，可以针对软件资产进行批量统计安装的学生端数目等，方便老师实时关注机房的资产使用状况。

10、支持远程信息，教师端可以远程动态获取学生端的系统信息(包括：计算机名、当前登录用户名、IP地址、Mac地址、操作系统、Cpu信息、PF使用量、CPU使用动态波形)、磁盘信息(包括：磁盘的个数，磁盘分区大小明细、文件系统格式、空间使用情况信息)、进程信息(当前学生端计算机运行的所有进程信息，可以远程结束进程)。

11、其他：教师端支持发送信息、发送通知、教师端操作日志显示、同步操作系统；

12、学生端支持发送信息、举手、本地修改频道、修改本地登录密码及提交文件操作。