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神经影像数据管理计算分析平台技术运维服务采购

结果-中标通知

广东 -广州

发布时间： 2025年05月20日

标书代写官方

摘要信息

中标单位

中标金额

中标单位联系人

招标单位

招标编号

招标估价

招标联系人

代理单位

代理单位联系人

关键信息

影像数据分析平台运维服务

招标详情

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相关单位：

***********公司企业信息

神经影像数据管理计算分析平台技术运维服务采购

竞价结果公告(****)

开始时间：2025-05-16 15:22:45 截止时间：2025-05-19 15:22:00

成交单位：****

成交价： 50050.000元

说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

采购单位：****	联系人：王金辉
E-mail：无	联系电话：188****0218
传真：无	联系手机：无
邮编：无	平台联系电话（异议）：020-**9972；**@qq.com
项目名称：神经影像数据管理计算分析平台技术运维服务采购	竞价编号：****
采购类型：服务类	开始时间：2025-05-16 15:22:45
项目预算(元)：50,500.00	结束时间：2025-05-19 15:22:00
质保期及售后要求：提供用户技术支持（响应时间≤4小时，重大问题解决≤48小时）。每学期至少1次开展对研究人员的操作培训。提供完整的用户手册文档。服务年限≥3年。
其他要求：无

响应情况

资格及商务响应情况项目竞价要求响应情况报价情况标的名称生产厂商/品牌、型号规格数量响应情况单价（元/%）技术响应标的名称技术要求响应情况

资格条件	1.具备独立法人资格及相关技术服务资质。 2.供应商拟派项目负责人具有PMP项目管理证书。 3.供应商具备在有效期内的ISO9001质量管理体系认证。 4.近3年有高校/科研机构神经影像平台运维案例(需提供合同证明)。 5.团队需具备Linux系统、数据库及神经影像分析工具经验。请按要求上传相关资质附件，否则报价无效。		响应
付款方式	完成合同约定内容，验收通过并收到发票后15个工作日内，支付100%合同金额。		响应
交付时间	合同签订后7个工作日内交付		7个工作日内交付
履约保证金：	无需履约保证金		响应
交付地址	市区大道西55号******中心
质保期及售后要求	提供用户技术支持（响应时间≤4小时，重大问题解决≤48小时）。每学期至少1次开展对研究人员的操作培训。提供完整的用户手册文档。服务年限≥3年。		服务年限5年
其他要求：	无		无
软件与工具链支持	DreamNeuro、Swift-001	1.00	DreamNeuro、 Swift-001	9000.000元
数据管理与安全	DreamNeuro、IDP-210	1.00	DreamNeuro、 IDP-210	20500.000元
计算**管理	DreamNeuro、ICP-210	1.00	DreamNeuro、 ICP-210	20550.000元
总报价	50050.000 元
软件与工具链支持	1. 软件与工具链支持 1.1.维护神经影像分析软件（如AFNI、MRtrix3等）的安装、升级及兼容性调试。 1.2.提供用户技术支持（响应时间≤4小时，重大问题解决≤48小时）。		1. 软件与工具链支持 1.1.维护神经影像分析软件（如AFNI、MRtrix3等）的安装、升级及兼容性调试。 1.2.提供用户技术支持（响应时间≤4小时，重大问题解决≤48小时）。
数据管理与安全	1. 数据管理与安全 1.1.数据备份与灾备：每日增量备份，全量备份周期≤7天，支持快速恢复。 1.2.权限管理：基于角色的访问控制，审计日志留存≥6个月。 1.3.安全防护：防病毒、防入侵、漏洞扫描及应急响应。		1. 数据管理与安全 1.1.数据备份与灾备：每日增量备份，全量备份周期≤7天，支持快速恢复。 1.2.权限管理：基于角色的访问控制，审计日志留存≥6个月。 1.3.安全防护：防病毒、防入侵、漏洞扫描及应急响应。
计算**管理	1. 系统运维与监控 1.1.7×24小时平台运行状态监控，保障服务器、存储、网络等基础设施稳定。 1.2.定期巡检及性能优化（如负载均衡、存储扩容、计算调度）。 2. 计算管理 2.1.高性能计算集群运维，优化任务队列调度（如Slurm）。 2.2.GPU**分配与监控，保障深度学习模型训练效率。		1. 系统运维与监控 1.1.7×24小时平台运行状态监控，保障服务器、存储、网络等基础设施稳定。 1.2.定期巡检及性能优化（如负载均衡、存储扩容、计算调度）。 2. 计算管理 2.1.高性能计算集群运维，优化任务队列调度（如Slurm）。 2.2.GPU**分配与监控，保障深度学习模型训练效率。
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