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招標(biāo)代理公司（立即查看） 受業(yè)主單位（立即查看） 委托，于2025-11-05在采購與招標(biāo)網(wǎng)發(fā)布 AIOT實(shí)驗(yàn)箱（XF-WSBX-2500536）采購公告。現(xiàn)邀請全國供應(yīng)商參與投標(biāo)，有意向的單位請及時(shí)聯(lián)系項(xiàng)目聯(lián)系人參與投標(biāo)。 打印公告AIOT實(shí)驗(yàn)箱（（略）F-WSB（略）-（略））采購公告發(fā)布時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）閱讀量：7次項(xiàng)目名稱AIOT實(shí)驗(yàn)箱項(xiàng)目編號（略）公示開始日期（略）-（略）-（略）:（略）:（略）公示截止日期（略）-（略）-（略）:（略）:（略）采購單位浙江大學(xué)付款方式貨到付款，甲方在到貨驗(yàn)收后（略）日內(nèi)向乙方一次性（略）本項(xiàng)目的總額聯(lián)系人中標(biāo)后在我參與的項(xiàng)目中查看聯(lián)系電話中標(biāo)后在我參與的項(xiàng)目中查看簽約時(shí)間要求成交后3個(gè)工作日內(nèi)到貨時(shí)間要求成交后3個(gè)工作日內(nèi)預(yù)算￥?（略）采購法》第二十二條規(guī)定的供應(yīng)商基本條件收貨地（略）浙江大學(xué)（略）教二（略）室采購清單1采購物品是否允許進(jìn)口采購數(shù)量計(jì)量單位所屬（略）類AIOT實(shí)驗(yàn)箱否3臺其他終端設(shè)備品牌規(guī)格型號預(yù)算￥?（略）,（略）技術(shù)參數(shù)一、實(shí)驗(yàn)箱包含A+B+C（略）域①A（略）域：人工智能邊緣計(jì)算（略）.1寸高清屏，（略）辨率（略）x（略）核8nm2.4GHzA（略）+A（略）ARMMali-G（略）MP4四核GPU算力高達(dá)6TOPS，支持int4int8int（略）混合運(yùn)算支持TensorFlow、Pytorch、M（略）Net、Caffe等模型4GBLPDDR4+（略）GeMMC、（略）GTF雙頻Wi-Fi6+BT5.0支持Android（略）和Ubuntu（略）.（略）②B（略）域：AIOT智能硬件3核異構(gòu)AIoT芯片:M（略）MHz、HIFI4DSP（略）MHz、NPU0.（略）GOPSINT8算力（略）W攝像頭，用于視覺檢測識別2.4寸觸摸LCD顯示屏雙麥克風(fēng)陣列，支持離線語音識別、合成、模型訓(xùn)練和部署Wi-FiBLE模塊，支持（略）大模型、多模態(tài)的綜合應(yīng)用開發(fā)③C（略）域（略）絡(luò)模塊:Wi-Fi2.4agn，藍(lán)牙BLE、NB-IOT工業(yè)控制接口:RS（略）、（略）N、RS（略）、步進(jìn)電機(jī)接口、減速電機(jī)接口、繼電器接口傳感器接口:支持ADC、DAC、PWM特點(diǎn)：板載6（略），支持TensorFlow、PyTorch、M（略）Net、Caffe等一系列主流深度學(xué)習(xí)框架；支持INT4INT8INT（略）混合運(yùn)算，可適用于邊緣（略）計(jì)算、（略）支持全面，如FreeRTOS、Zepyhr；Linux、Ubuntu（略）.（略）、Android（略）、麒（略）；板載5GNB-IoT、Wi-Fi、BLE5.0等模組，支持通過5G窄帶、Wi-Fi、BLE通信，通過板載接口、（略）通信方式，如Zigbee、LoRa等；開發(fā)底板支持RS（略）、RS（略）、（略）N等工業(yè)通信接口，支持接入工業(yè)傳感設(shè)備，完成工業(yè)級（略）、（略）宇宙數(shù)字孿生應(yīng)用；滿足智能家居、智慧旅游、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、（略）、智慧交通等智能場景的應(yīng)用;提供入門指導(dǎo)手冊、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊、源代碼、開發(fā)工具；二、涵蓋實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：計(jì)算機(jī)視覺綜合實(shí)驗(yàn)自然語言處理綜合實(shí)驗(yàn)人工智能綜合實(shí)驗(yàn)人臉識別頭肩手勢識別語音合成大語言模型活體檢測雙目測距SLAM建模ROS虛擬仿真YOLOV5目標(biāo)檢測YOLOV5+Deepsort視頻跟蹤OpenPOSE姿態(tài)檢測麥克風(fēng)陣列相關(guān)實(shí)驗(yàn)Linger模型量化推理實(shí)驗(yàn)大模型知識庫RAG實(shí)驗(yàn)大模型知識圖譜應(yīng)用實(shí)驗(yàn)離線大模型全流程智能體交互控制實(shí)驗(yàn)三、部（略）實(shí)驗(yàn)如下基于MediaPipe的手勢識別（略）實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)手勢識別（檢測手掌、手指位置并顯示關(guān)鍵點(diǎn)與距離）、虛擬方塊控制（通過食指中指夾取拖拽變色方塊）以及幀率優(yōu)化（實(shí)時(shí)顯示FPS，可通過降低處理頻率、采用低復(fù)雜度模型和置信度閾值提升性能）三大核（略）本實(shí)驗(yàn)開發(fā)了一套基于人（略），提供（略）和識別兩種模式：（略）模式通過攝像頭實(shí)時(shí)檢測人臉并標(biāo)注（略）個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，每3秒自動(dòng)采集一次人臉特征，完成3次采集后保存特征數(shù)據(jù)；識別模式則實(shí)時(shí)檢測并比對已（略）人臉，顯示姓名、匹配度及最近3條識別記錄，成功識別后自動(dòng)記錄考勤信息至CSV文件并提示"打卡成功"。基于yolov5實(shí)例（略）割的智能防擋彈幕實(shí)驗(yàn)本實(shí)驗(yàn)基于RKNN加速實(shí)現(xiàn)了智能彈幕功能，在視頻處理過程中實(shí)時(shí)顯示語義（略）割畫面并輸出處理進(jìn)度（幀率、已處理幀數(shù)），通過跳幀和（略）辨率縮放提升處理速度；生成的蒙版圖像準(zhǔn)確識別主體內(nèi)容并保持幀間連貫性，彈幕能智能避（略）域并動(dòng)態(tài)調(diào)（略）透明度；RKNN加速顯著提升推理效率并降低功耗，最終輸出的視頻中彈幕流暢自然且不遮擋關(guān)鍵內(nèi)容，處理過程實(shí)時(shí)監(jiān)控并顯示進(jìn)度和性能指標(biāo)。（略）該實(shí)驗(yàn)通過RKNN加速模型實(shí)時(shí)檢測攝像頭視頻流中的安全裝備（人員標(biāo)記為綠色框、安全帽和反光背心（略）別以顏色編碼框體顯示），并在檢測對象旁動(dòng)態(tài)疊加佩戴狀態(tài)圖標(biāo)，同時(shí)左上（略）實(shí)時(shí)更新幀率（FPS）和人員計(jì)數(shù)，最終通過水平翻轉(zhuǎn)的OpenCV窗口（標(biāo)題"demo"）呈現(xiàn)流暢的檢測畫面，用戶可按'q'鍵退出程序。Deepsort車輛跟蹤（略）析該實(shí)驗(yàn)基于RKNN加速的YOLOv8和DeepSORT模型，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)車輛檢測與跟蹤功能：程序初始化后讀取視頻流并在（略）×（略）的OpenCV窗口（標(biāo)題"show"）中顯示實(shí)時(shí)畫面，對檢測到的車輛繪制帶有類別和唯一ID的邊界框并保持ID一致性，同時(shí)控制臺輸出幀處理時(shí)間、FPS、車輛數(shù)量等性能指標(biāo)，處理結(jié)果可保存為帶時(shí)間戳的MP4視頻和跟蹤數(shù)據(jù)T（略）T文件，用戶可通過按鍵逐幀查看或等待程序自動(dòng)結(jié)束。骨骼點(diǎn)動(dòng)態(tài)動(dòng)作識別智能家居該實(shí)驗(yàn)基于TFLiteMoveNet模型實(shí)現(xiàn)（略），程序啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)處理訓(xùn)練視頻特征并保存至，通過攝像頭（編號9）實(shí)時(shí)捕捉畫面并在OpenCV窗口（標(biāo)題"demo"）中顯示帶6個(gè)綠色關(guān)鍵點(diǎn)的人體姿態(tài)，用戶按下'r'鍵觸發(fā)動(dòng)作錄制（通過紅黃綠狀態(tài)圓圈提示準(zhǔn)（略）析（略）幀動(dòng)作序列后顯示預(yù)測結(jié)果（如"Pred:wave"），同時(shí)實(shí)時(shí)輸出幀率（FPS）和DTW距離（略）析數(shù)據(jù)，最后可通過'q'鍵退出程序。自（略）面（略）割本實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于RKNN框架加速的深度學(xué)習(xí)模型，可同時(shí)完成車輛目標(biāo)檢測（carbustrucktrain）（略）場景語義（略）割兩大核心功能。（略）能準(zhǔn)確識別各類車輛目標(biāo)并以綠色邊界框標(biāo)注，實(shí)時(shí)顯示類別、置信度及目標(biāo)數(shù)量；在場景理解方面，采用半透明遮罩技術(shù)直觀標(biāo)注（略）域（綠色）（略）線（紅色），與原（略）支持多種輸入模式：圖片處理模式下可保存（略）×（略）辨率的結(jié)果，視頻攝像頭模式下則以（略）×（略）窗口實(shí)時(shí)顯示處理結(jié)果并展示FPS性能指標(biāo)，通過ESC鍵可隨時(shí)退出。該解決方案特別優(yōu)化了邊緣設(shè)備部署，模型輸入固定為（略）×（略）尺寸，自動(dòng)處理圖像自適應(yīng)和填充，兼容常見圖片格式、視頻文件及攝像頭實(shí)時(shí)流，充（略）實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)駕駛環(huán)境感知的技術(shù)可行性。自然語言處理綜合實(shí)驗(yàn)基于LSTM的中文古詩詞生成與優(yōu)化：本實(shí)驗(yàn)聚焦LSTM模型在古詩詞生成中的核心應(yīng)用。內(nèi)容包括：-文本預(yù)處理：清洗詩歌數(shù)據(jù)（去除標(biāo)點(diǎn)、低頻詞），構(gòu)建字詞到ID的映射，并添加起始結(jié)束標(biāo)記以標(biāo)識詩句邊界-LSTM模型構(gòu)建：（略）絡(luò)（（略）個(gè)神經(jīng)（略）層），使用Embedding層降維處理詞向量，并通過全連接層輸出預(yù)測結(jié)果；優(yōu)化器采用Adam（學(xué)習(xí)率0.（略）），損失函數(shù)為稀疏（略）類交叉熵（sparse_categorical_crossentropy）-訓(xùn)練與優(yōu)化：以固定長度生成為目標(biāo)，通過批量訓(xùn)練（batch_size=（略））和迭代調(diào)參（如epoch=（略））優(yōu)化模型，監(jiān)控?fù)p失函數(shù)并解決長序列依賴問題（略）點(diǎn):當(dāng)?shù)?電話支持:7x（略）小時(shí);質(zhì)保期:（略）年;服務(wù)時(shí)限:報(bào)修后2小時(shí);商品承諾:原廠全新未拆封正品;上面提到的配套的實(shí)驗(yàn)案例全部開源并支持二次開發(fā)、并提供配套PPT和教材、還有提供有效的技術(shù)指導(dǎo)，產(chǎn)教融合，助力學(xué)生成長。;浙江大學(xué)（略）-（略）-（略）:（略）:（略）查看內(nèi)容