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1

▲人工智能技术交互实训系统

1套

一、边缘人工智能实训套件参数

边缘人工智能实训套件包含边缘计算单元、视觉单元、语音单元、智能感知单元、智能控制单元、串口终端单元、桌面可视化终端等。

1.边缘计算单元×20组

(1)CPU：CPU采用或优于6核64-bit

(2)GPU：≥384个CUDA cores核心

(3)算力：≥20 TOPS(INT8)

(4)加速器：≥2个NVIDA引擎

(5)显存：≥8GB 128-bit LPDDR4x51.2GB/s

(6)存储：≥16GB eMMc+128GB SSD

(7)视觉加速器：7路VLIW视觉处理器

(8)视频编码：2×4Kp30|6×1080p60|14×1080p30(H.265&H.245)

(9)视频解码：2×4Kp60|4×4Kp30|12×1080p60|32×1080p30(H.265)2×4Kp30|6×1080p60|16×1080p30(H.265)

2.视觉单元×20组

(1)像素：≥200万

(2)视角：≥75°无畸变

(3)焦距：≥3.6mm

(4)分辨率：≥720P

3.语音单元×20组

(1)麦克风：电容式全指向

(2)灵敏度：-30dB±2dB

(3)阻抗：≤2.2KΩ

(4)音响功率：音响个数≥2，每个音响功率≥3w

(5)频率范围：100-16kHz

(6)信噪比：＞60dB

(7)效率：≥90%

(8)负载：4Ω

4.智能感知单元×20组

包含温湿度传感器、人体温度传感器、超声波传感器、光照传感器、烟雾传感器。传感器带有状态检测功能。

5.智能控制单元×20组

包含舵机、电磁锁、微型风扇、指示灯、蜂鸣器、步进电机等控制执行器件。执行器带有状态检测功能。

6.串口终端单元×20组

(1)屏幕尺寸：≥7寸

(2)触摸类型：电容式触摸

(3)分辨率：≥800×480

(4)Flash容量：≥128M

(5)运行内存：≥512K

(6)支持7个以上场景界面

7.拓展接口

(1)预留USB3.1×3、HDMI×1、DP×1、以太网×1、SWD、UART、IIC、SPI、I/O、电源等接口

(2)网络：10/100/1000 以太网；双频 2.4G-300M/5G-867M

(3)蓝牙：蓝牙4.2

8.键盘鼠标×20套

(1)类型：包括但不限于光学键鼠

(2)键盘按键：104键

(3)接口类型：包括但不限于USB

二、边缘侧教学实验平台参数

1.边缘侧教学实验平台部署在边缘侧板卡，支持人工智能视觉应用开发、自然语言处理应用开发、智能语音应用开发和人工智能应用体验平台，支持人工智能技术应用案例实训与场景项目实训。

2.状态显示，可获取设备信息，展示板卡信息、CPU信息、内存信息。

3.支持PDF课程文档显示。

4.内嵌jupyter notebook实验环境。

5.支持MP4视频播放。

6.具有python、c编程语言。

7.支持实训项目还原、实验平台还原。

8.可对边缘人工智能实训套件进行控制。

工业

2

▲AutoDL深度学习算法平台

1套

1.主要功能包含资源监管、开发环境、人员管理、数据集、算法管理和模型管理。

2.平台支持实时监控GPU、CPU、内存和存储信息并通过可视化图表展示。

3.支持资源配置，适配NVIDIA系列GPU加速卡，按需为用户配置GPU算力型号和数量。

4.采用B/S架构支持在线登录配置，预置不同软件和CUDA版本的算法开发环境，供用户选择进行开发，支持SSH和Jupyter Notebook连接方式。

5.用户管理，支持创建和查询用户，可通过用户名、密码、邮箱等信息创建新用户，根据用户创建日期和名称查询用户，支持空间成员设置，可以增加、删除其他成员，用户之间的资源隔离，支持设置用户访问权限。

6.支持数据集管理，支持数据集增删改查操作，支持本地和公有云导入数据集，支持数据集标签标记数据集、支持数据集预处理。

7.支持分类、目标检测、语义分割数据集标注，支持实时查看数据集标注效果。

8.算法管理，支持PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe等开源算法框架，支持Dragon国产开源算法框架。可对算法增删改操作，支持算法挂载、调参和在线算法开发、调试。

9.算法训练，具有TensorBoard可视化工具包，算法训练过程可视化。

10.算法部署，支持算法训练API部署。

11.模型管理，支持模型增删改查操作，支持模型编译、下发、下载和挂载。

12.账号管理：平台对接标注平台，可创建不少于45套账号。

软件和信息技术服务业