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| 智能财务决策实验系统 | 定制 | 297000.00 | 系统整体提供3年质保服务，提供本地化安装调试及售后服务 | 智能财务决策实验系统包含四部分内容：教学服务器、实验教学管理平台、课程学习平台和教学**四部分组成。其中包括： 1.教学服务器1台。配置参数：规格：≤2U机架式设备； 处理器：配置2颗X86处理器，单颗主频不低于2.4GHz，核数不低于24核，单颗最大内存通道数量≥12； 内存：配置≥256G DDR4 3200内存，具备≥32个内存插槽，支持英特尔R傲腾TM数据中心级持久内存； 配置2块960GB 企业级SATA 固态硬盘+2块8T 企业级SATA机械硬盘，可扩展39个标准硬盘槽位（非外接JOBD扩展柜）； 配置独立的阵列控制器，缓存不低于2GB，支持RAID 0,1等级别； GPU：可扩展≥2个双宽GPU； 接口：配置1块双口千兆网卡+双口万兆网卡（不含模块）； PCI-E：可扩展≥11个PCI-E 3.0插槽； 静电防护性：产品符合IECQ静电放电防护（服务器）认证标准或中国****点击查看委员会静电放电防护认证，出具盖制造商公章的证书复印件； 管理功能：集成独立的1000Mbps网络接口用于远程管理，支持内置存储器用于BMC 的系统日志和审计日志存储； 电源：2个800W铂金级交流电源。 2. 实验教学管理平台（1）机构管****点击查看学院、系部）的基本信息以及教师信息，可以看到机构和教师开设的课程信息等。（2）课程管理中包含课程信息、课程设计与**、课程评价。可以无限制的增加课程数量。新增课程后输入相关的基本信息、章节、内容单元等课程结构，支持富文本的编辑。可根据课程结构设计课程**和实验项目，课程**包括文档、图片、视频等多种格式。实验项目可设置数据集、算法以及配套的实验手册。（3）支持课程轮播，****点击查看中心和首页可以看到课程信息循环播放。（4）课程等相关信息可导出csv、xml、json等文件格式。（5）系统提供学生对课程和师资的评价功能，提供学生评价的相关统计分析功能。 3. 课程学习平台（1****点击查看中心。学生可修改用户头像、密码、邮箱等基本信息。可通过在线课程（学习）查询课程明细，通过课程链接进入到详页，浏览课程的详细介绍。（2****点击查看中心。系统支持MOOC大规模在线课程和混合式教学模式，学生在课程详情页中查看课程的章节信息和评论信息。****点击查看中心，根据各章节的教学内容、视频、**及其他相关信息进行学习和在线开展数据挖掘与分析。（3）在线实验平台。****点击查看中心在线实验进入数据科学AI云平台，可通过自研的库、包和模块进行数据的加载，并实现机器学习和深度学习模型的训练和可视化。支持Python、R、Julia等编程语言，支持多种数据格式文件；支持多用户管理，实现多用户的数据文件隔离，确保数据的安全性隐私性；提供REST API用于管理用户；通过Lab Hub生成、管理和代理单用户的 Jupyter服务器的多个实例。支持跨平台应用，用户可通过PC、Pad和手机等多种终端实时数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习、深度学习等；集成Jupyter Lab和Jupyter Notebook交互式IDE，提供在线IDE集成开发环境，实现提供智能编码辅助功能，智能代码补全、实时错误检查和快速修复等；集成Sklearn、TensorFlow等主流机器学习和深度学习框架。（4）用户管理包含学生的基本信息、我的消息、选课信息等。 4. 配套课程**和数据集。第一章 智能财务决策概述：智能财务决策的概念、智能财务决策的发展历程；第二章 智能财务决策理论基础：智能财务决策的基本概念、本质特征、方法体系和技术体系；第三章 智能财务决策流程：财务数据采集、数据处理、大数据分布式处理技术、数据挖掘（涉及分类决策树、聚类分析、关联分析、回归分析、人工神经网络、支持向量机、线性规划、数据包络、蒙特卡洛以及时间序列预测等）、数据可视化；第四章 智能股票投资决策：股票投资策略概述、智能股票投资模型指标体系的构建、智能股票投资算法介绍（决策树以及集成学习）、智能股票投资实证分析（实验内容包括：决策树算法、随机森林等集成学习算法，分类算法评估方法、超参数优化、主成分降维等）；第五章 智能融资决策：债券定价与债券收益率（实验内容：基于Python实现计算单一贴现率债券定价、不同期限贴现率定价、使用票息剥离法计算零息利率、债券到期收益率）、债券久期与凸性（实验内容包括：债券麦考利久期、修正久期、美元久期、债券凸性的计算）、基于智能融资的小微企业信贷模式创新（实验内容包括：信用评分卡、逻辑回归算法进行金融风险控制，离散化处理和WOE转化等）；第六章 智能财务困境预测：智能财务困境预测概述、智能财务困境预测方法原理、智能财务困境预测数据准备、智能财务困境预测路径与实现（实验内容包括：支持向量机、最小二乘支持向量机算法进行财务困境预测，分类算法评估方法、超参数优化等）；第七章 智能营销决策分析：数字化营销的概念、客户数字化运营（实验内容：客户价值模型及聚类分析）、智能销售预测（实验内容：ARIMA、SARIMA等时间序列分析进行销售预测、LSTM长短期记忆网络进行预测、回归和预测评估）；第八章 智能坏账风险决策：坏账风险决策基础、智能坏账风险模型指标体系的构建、智能坏账风险相关算法介绍、智能坏账风险实证分析（实验内容：聚类分析、因子分析等内容）。数据****点击查看公司金融数据集、网商贷金融风控数据集、个人信用卡欺诈检测数据集、上市公司财务困境与报表舞弊数据集、电商公司运营数据集（包括订单购物车数据、用户行为数据、用户画像数据、商品评价数据等）以及课程各章节配套的示例数据集。 | 1.0套 | 定制 | 297000.00 | ****点击查看 |
基本情况
上次中标企业: 天津****公司
潜在竞争对手: 共
49
个, 其中与甲方合作关系紧密的
0 家
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