AI课程建设服务

1、请投标人认真阅读“竞价须知”和“网上竞价使用手册”：https://wsjj.****.cn/index/download.html

2、请投标人将响应文件及相关证明材料（含附件）盖印签字后扫描上传。将所有扫描的图片粘贴至同一份WORD或PDF文档中，请勿逐个图片上传。

3、报价说明：供应商提交报价必须低于公告最高限价3％（不含）以上，否则，视为无效报价。在符合采购需求且报价有效的前提下，投标报价最低值中标（报价相同的，以报价时间优先者中标）。

4、网上竞价相关问题可咨询********公司，咨询电话0591-****5391。

5、若所投产品中含管理终端、操作系统、数据库等须符合《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕29号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕30号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕31号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕32号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕33号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕34号）、《****政府采购需求标准（2023年版）》（财库〔2023〕35号）的相关规定（http://gks.****.cn/guizhangzhidu/index.htm），且应符合中国信息安全可靠测评结果要求（http://www.****.cn/aqkkcp/），投标人应提供相应佐证材料。

二、技术参数：

《Physiology》、《Pathology》、《Histology and Embryology》、《Regional Anatomy》课程建设服务范围

（一）课程建设服务（详细描述见下文1-5点）

1. AI课程模型建设

（1）全英知识图谱；

（2）中文知识图谱；

（3）全英能力图谱；

（4）中文能力图谱；

（5）全英问题图谱；

（6）中文问题图谱；

（7）全英素质图谱；

2. 全英AI个性化指令建设服务；

（1）通用指令建设；

（2）符合课程个性化指令建设；

3. 全英智能体建设服务；

（1）通用智能体建设；

1）AI回复智能体；

2）AI陪练智能体；

3）知识小精灵智能体；

（2）个性化智能体建设；

1）医学思维逻辑训练智能体；

2）临床思维智能体；

3）问诊智能体；

4）实验指导员；

4. AI教学管理建设服务；

5. AI学习空间建设服务；

（1）课程学习空间；

（2）个性化路径学习空间；

6. AI课程门户设计服务；

7. 学科门户设计服务；

8. 学生个性化学习路径规划；

（1）实现不同阶段学生个性化路径规划（大一-研究生）；

（2）实现学生对知识点学习个性需求（兴趣阶段-深入阶段）；

9. AI课程建设实施服务；

10. 系统对接服务；

11. 课程知识库建设；

12. 学科知识库建设；

13. 学科课程群图谱建设；

14. 课程运行及推广服务：

（1）有国际平台进行课程宣传和推广。

（2）AI课程运行平台具有课程国际化推广运营的实力，为课程出海及国际化运营提供平台基础。

（二）AI教学应用场景建设服务

1. 智能助教：智能学伴能够满足留学生在任何时间的学习需求，无论是基础知识还是拓展知识，留学生都可以随时向学伴提问，获得及时的全英解答。鼓励学生主动提问，通过与智能学伴的互动，发现新的问题和知识点，从而激发学生的自主探索和学习兴趣。通过互动不仅推动学习过程的深化，还帮助学生快速理解知识点，减少自学过程中的困惑，最终引导学生进行有效的自主学习，提升课外自学效果。

2. 智能教学设计助手：基本的问答生成内容，进行教学设计，具有专业、定制的指令，辅助老师定制学科个性化指令。

3. 题目建设：自动生成习题插入题库；视频一键出题、插题；知识点智能组卷；辅助老师定制学科个性化习题生成。

4. **推荐：慕课**智能检索、推荐；可支持平台外部联网**内容检索、推荐；老师提供的**的多维检索。

5. 作业批改：AI可根据老师指定的规则自动进行作业分析、评价与改进反馈；辅助老师定制个性化批改指令。

6. 课堂教学辅助课代表(校内课）：校内教学专属，课上辅助课堂互动、参与问题讨论、提供反馈，实现同辈**学习；课后进行课堂内容分析总结。

7. 教学管理：

（1）智能分析学生学习数据，预测学习难点和易错点等，协助教师及时调整教学策略。

（2）学生行为分析，构建学生学习画像及多维评价指标，完成学情分析与诊断。

8. 知识图谱：课程知识图谱搭建专属服务、各级知识点内容AI自动补充；支持设置知识点难易程度、认知维度；支持教学班知识图谱学习，教师查看学生完成度、掌握程度；

9. 能力图谱：课程能力图谱搭建专属服务、衔接能力与知识和问题、对应学习内容的设置，将知识点与学生需要掌握的能力相结合；

10. 问题图谱：问题图谱建设，通过不同问题类型、问题描述、答案描述、关联知识点、对应学习内容的设置；

11. 素质图谱：从OBE培养理念的角度出发，设定每门课程老师要求学生培养形成的具体素质点，素质本身的要求：从 OBE（成果导向教育）理念出发，若学生形成素质图谱中的全部素质，即认为其达成该课程的素质培养目标，因此素质需具备代表性与系统性。

12. 增强模型建设：切片处理教师提供的教学**，使教学**以公式库、原理库、图片库、代码库、视频库、案例库、专有名词库等方式呈现；

13. AI课程学习空间：结合课程内容自动生成的知识导引和讲稿可以帮助学生结合个人学习情况进行跳转学习，从而提高学习效率。在此过程中，学生可以与AI学伴进行互动，解答学习中的疑问。学生还可以与数字人教师及智能体互动，系统会根据知识点自动出题供学生解答，帮助学生巩固学习成果。此外，系统会为学生推荐相同知识点的扩展**，以及学习后的关联知识点，实现从碎片化学习到精准学习的转变。

14. 每门课程的服务内容根据课程特色和教学需求建设不同的课程模型和个性化指令以及智能体，从而建设出每门课程的特色。

（三）具体要求

1. 课程**建设

1.1. 课程知识库AI课程通过“知识库+引擎”的构建提升基座大模型对教学**的解析、识别、处理和学习能力，确保模型在课程内容和学科专业性的表现上更加精准高效，有力支撑AI课程应用场景，减少通用大模型幻觉。知识库包含老师提供的课程内容及相关教学资料丰富多样，包括教科书、慕课视频、雨课堂回放、课件、课堂笔记、习题、案例等。该知识库包含了课程的所有关键信息和概念，以及它们之间的内在联系。通过构建这个知识库，AI课程能够对课程内容进行更深入的理解和分析，为后续的其他功能应用提供坚实的内容支撑。

2. 通用大模型建设

2.1. 集成通用大模型AI课程集成多个通用大型语言模型，大型语言模型通过海量文本数据的训练，具备了理解和生成自然语言的高超技艺，其显著特点包括：数据规模：训练数据量达到数万亿个单词，确保了模型能够覆盖广泛的语料库。模型参数：参数数量从数亿到数千亿不等，使得模型能够精确捕捉复杂的语言特征。多功能性：大型语言模型在写作、翻译、问答、文本摘要等多个领域均有出色表现。同时不同的大模型在训练数据、架构和优化目标上存在差异，它们在特定任务上的表现各有千秋。AI课程通过集成这些多样化的模型，利用不同模型的优点，相互补充，提高了整体性能。同时根据具体需求和场景，选择最合适的模型进行应用，增强了平台的适应性。集成多个模型使得平台能够灵活应对各种复杂任务，满足不同用户的需求。

2.2. 通用大模型的选择平台已接入智谱清言、文心一言、通义千问、Kimi、GPT（如GPT3,GPT4）、豆包、讯飞星火、OpenAI Codex、DeepSeek V3、DeepSeek R1等主流大模型，可根据各类模型其显著特点的不同，满足学校不同专业以及课程等领域的教学需求。

3. 课程专属模型构建

3.1. 知识模型

自动搭建知识图谱：基于慕课平台或手动导入的课程内容，系统能够自动识别和抽取关键知识点，进而构建完整的知识图谱。

AI自动生成知识点内容：借助AI能够根据已有的知识点信息自动生成相关的教学内容，如定义、解释、示例等。

自动关联知识点相关**：系统能够智能识别与每个知识点相关的**，如视频、案例、习题等，并自动建立关联。
图形化的知识框架：通过图形化的方式展示知识图谱，帮助学生更直观地理解知识的结构和关系，提高学习效果。
基于知识图谱的个性化学习路径：系统根据学生的学习情况和兴趣偏好，为其推荐个性化的学习路径，帮助学生更高效地学习。

知识点学习进度和掌握程度展示：通过知识图谱，可以实时展示学生在各个知识点上的学习进度和掌握程度。教师可以在教学过程中随时查看学生的学习情况，发现学生的薄弱点和掌握不足的知识点。

3.2. 能力模型

能力图谱建设，通过对能力点名称、能力标签、能力描述、关联知识点、对应学习内容的设置，将知识点与学生需要掌握的能力相结合，通过对培养目标、毕业要求、课程目标的能力要求解读，构建学生知识点能力体系，帮助学生快速定位不同能力类型，需要学习哪些知识点，帮助教师快速定位哪些能力需要进行知识点或学习内容的补充。

3.3. 问答模型

问题图谱建设，通过不同问题类型、问题描述、答案描述、关联知识点、对应学习内容的设置，将知识点与考察学生解决问题的能力相结合，通过对实际问题的解决，检验学生的掌握程度，学生通过问题图谱，了解解决问题，需要解决哪些前置问题及学习的知识点。

3.4. 增强模型

通过九大引擎的构建，支撑对教学**的解析与识别，构建课程专属增强模型，根据课程的学科或者专业特点，通过知识萃取引擎、知识单元构建引擎、知识图谱引擎、教学行为分析引擎、Query增强引擎、持续反馈增强引擎、安全态势感知引擎、多模态增强引擎、Benchmark评测引擎九大引擎的构建形成专属增强知识库，包括公式库、原理库、图片库、代码库、视频库、案例库、专有名词库等。

4. 课程个性化工具

定制专属课程工具箱，精准对接教师教学需求与学生学习习惯，全面提升教学效果与学习体验。例如：可以根据课程或者学科特点调整。

AI智能绘图：辅助教师高效展示教学内容，增强视觉效果。文献智能总结与翻译：快速提炼文献核心内容，提供多语言支持，助力学术研究。

教材编写辅助：助力教师高效编写教材，提升教学质量。

教学设计生成：为教师提供个性化的教学方案，优化教学过程。

思政点建设：融入思政元素，培养全面发展的人才。

文案润色与讲稿设计：提升教师表达效果，增强课堂吸引力。

知识点提取与总结：系统梳理知识点，提高教学效率。

大纲总结：清晰呈现课程结构，助力教师把握教学脉络。

算法优化与代码解题：提升编程教学效果，培养学生编程能力。

代码逻辑设计与无效代码检测：辅助编程教学，提高代码质量。

语法检查与代码注释器：规范编程习惯，降低学生学习难度。

应试指南：针对各类考试提供策略与技巧，助力学生备考。

案例分析：丰富教学案例，提高学生分析问题、解决问题的能力。

名词解释：精准解读专业术语，帮助学生快速掌握知识点。

多语言翻译：打破语言壁垒，促进国际交流与**。

论文选题建议：提供专业指导，助力学生确定研究方向。

公式识别与解析：智能识别公式，辅助学习。

课程小游戏与互动故事：寓教于乐，激发学生学习兴趣。

法律法规与政策分析：普及相关知识，增强学生法治意识。

5. 课程教学场景

5.1 24H智能学伴

24H智能学伴能够满足留学生在任何时间的学习需求，无论是基础知识还是拓展知识，留学生都可以随时向学伴提问，获得及时的全英解答。鼓励学生主动提问，通过与智能学伴的互动，发现新的问题和知识点，从而激发学生的自主探索和学习兴趣。通过互动不仅推动学习过程的深化，还帮助学生快速理解知识点，减少自学过程中的困惑，最终引导学生进行有效的自主学习，提升课外自学效果。除了基础答疑外，教师可进行定制指令，以满足学生深入学习和高效完成作业的需求。

5.2 智能批改
通过人工智能提供全面的作业辅助与批改服务，旨在提高学生的作业质量和教师批改作业的效率。

AI自动进行作业分析系统能自动分析学生提交的作业内容，识别关键点、论点、论据等，快速评估作业质量和学生思路，并提出改进建议与简单评分。

评价与反馈基于分析，系统会给出作业分数，并提供具体反馈，指出作业优点、存在的问题及改进建议，帮助学生更好地理解自身学习状况并作出调整。

自定义智能批改规则允许教师根据课程特点自定义评价指标和标准，使其更加符合课程需求和特点。

5.3 智能备课助手

智能备课助手将应用于教学大纲设计、教学设计及课件内容更新等多个环节。可根据教师需求自动生成详尽而系统的教学大纲，确保教学内容的完整性和连贯性，灵活适应各种教学场景，为教师提供强有力的支持。

在教学设计方面，智能备课助手能够生成教学案例或开放性讨论题目，并自动生成相应的解析内容。教师还可定制专门的备课指令，让助手快速生成相应内容，提升备课效率。

此外，它还可以将生成的教学内容一键插入到PPT中，用于课上小测和课堂讨论，这为教师进行案例教学或讨论式教学提供了极大的便利，使教师能够更高效地引导学生进行深度学习。

5.4 **检索推荐

**检索汇聚了众多国内外知名高校的优质慕课**，覆盖了文、理、工、商等多个学科领域。学生可根据关键知识点、学科分类、课程类型等维度快速检索到所需的慕课**。同时，利用大模型技术，该功能还可以支持内外部公开**的内容检索与推荐，包括课程知识库、学堂在线慕课平台、外部学术网站及其他外部网站等，为学生提供更加全面、丰富的学习**。

5.5 课堂辅助授课

课堂讨论案例与活动生成：利用人工智能技术，可以生成符合课程目标的讨论案例和课题。通过对大量教育**的分析和学习，AI能够设计出既有趣又富有教育意义的课堂讨论话题。

替代教师讲解部分知识点：对于一些基础但重要的知识点，AI可以扮演教师的角色进行讲解。这不仅可以减轻教师的工作负担，还能为学生提供多样化的学习方式。

创建虚拟学生角色，帮助学生提问，实现**学习：利用AI技术创建的虚拟学生角色，可以作为真实学生的学习伙伴，帮助他们提出问题、分享观点，****小组讨论中。这种**学习的方式不仅能提高学生的参与度和交流能力，还能帮助他们在互动中加深对知识点的理解和记忆。

小组讨论的参与AI****小组讨论的实时数据，提供关于讨论活跃度、参与度等方面的反馈。此外，AI还能根据讨论内容提供相关的补充信息和观点，从而丰富讨论的内容和深度。在小组讨论中，AI还可以充当调解者的角色，确保讨论氛围的和谐。

课堂内容文本生成、内容总结分析AI能够根据课堂讨论的内容，自动生成简洁明了的文本总结，帮助学生快速回顾和巩固所学知识点。同时，AI还能对课堂内容进行深度分析，这种基于知识的教学分析不仅有助于教师优化教学内容和方法，还能为学生的个性化学习提供有力支持。

5.6 题目建设

自动生成习题并插入题库系统可以生成多种类型的习题，如判断题、选择题、填空题、主观题等，同时可以根据学生的具体需求调整习题的难度和复杂度，以满足不同学习阶段和层次的学生需求。这些自动生成的习题可以被插入到题库中，省去了手动创建和整理的繁琐过程。每道习题都附带答案和详细解析，帮助学生快速了解自己的答题情况，并通过解析掌握正确的解题方法和思路。

视频与PPT课件一键出题、插题AI题目建设功能也能够在视频出题、PPT课件多场景实现。结合了视频教学**，系统允许学生通过简单的操作将习题与视频内容相结合，构建学练一体的知识空间，这使得学生在学习视频的同时，能够即时进行习题练习，从而加深对知识的理解和记忆。无论是日常的自我检测、课后作业，还是期中期末考试，学生都可以利用这一功能随时进行习题练习和复习。结合PPT课件**，人工智能能够根据PPT课件内容智能出题，方便教师将生成的题目一键插入到PPT课件对应的位置中，用于课堂小测与互动，这为教师进行课前备课与课堂互动式教学提供了极大的便利。

5.7 智能体协作教学

AI参与小组、团队学习环节：在小组或团队学习的环境中，AI可以作为一名虚拟学生，参与讨论、分析和解决问题。例如，在专门的AI实践作业中，学生可以与AI组队，共同完成编程任务、数据分析或机器学习项目。AI能够提供实时的反馈、建议和解决方案，帮助学生更好地理解和应用所学知识。同时，AI还能够模拟不同角色的观点，引导学生进行多角度、更全面的思考和讨论，从而提高学生的团队协作和沟通能力。

根据学科定制个性化的虚拟教学环境：虚拟教学环境是人机协同虚拟教学的核心组成部分。AI可以根据不同学科的特点和需求，定制个性化的虚拟教学环境。例如，在医学教育中，可以构建虚拟的临床教学环境，让学生在仿真的临床场景中进行实践训练；在商学教育中，可以模拟真实的商业环境，让学生进行虚拟的求职面试、商务谈判等活动。这些高度逼真的虚拟环境为学生提供了丰富多样的学习体验，帮助学生更好地理解和应用所学知识，提高实践能力和综合素质。

与虚拟角色的对话，进行虚拟实训：在人机协同虚拟教学中，学生还可以与虚拟角色进行对话和交互。这些虚拟角色根据学科和场景定制，如医生、律师、商人等，为学生带来逼真的实战演练体验。通过与虚拟角色的对话，学生可以模拟真实情境下的交流和沟通，锻炼口语表达能力、沟通技巧和问题解决能力。这种创新的虚拟实训方式为学生提供了宝贵的实践机会，为其未来的职业发展打下坚实的基础。

6. 课程学习空间

学生AI课程学习空间提供了丰富的学习体验，包括观看慕课视频和数字人教师针对知识点的详细讲解。结合课程内容自动生成的知识导引和讲稿可以帮助学生结合个人学习情况进行跳转学习，从而提高学习效率。在此过程中，学生可以与AI学伴进行互动，解答学习中的疑问。学生还可以与数字人教师及智能体互动，系统会根据知识点自动出题供学生解答，帮助学生巩固学习成果。此外，系统还会为学生推荐相同知识点的扩展**，以及学习后的关联知识点，实现从碎片化学习到精准学习的转变。

这一学习模式涵盖了手机端和电脑端，方便学生利用碎片化的时间进行学习。无论是通过观看视频、与AI学伴互动，还是完成智能体推荐的习题，学生都能在多样化的学习方式中提高自己的知识水平。

7. 课程教学运行

智能分析学生学习数据，协助教师及时调整教学策略：智能分析学生学习数据，总结高频问题，预测学习难点和易错点等，协助教师及时调整教学策略。例如，针对学生在某个知识点上的普遍困难，教师可以灵活调整教学重点，增加相关练习题目或开展专题讲解，提升学习效果。

教师可与 AI 教学分析助手对话，AI 能快速分析教学数据，精准定位缺勤、薄弱及进度滞后等需关注的重点学生，动态解析课程进展并提供教学建议，助力教师高效把握教学状况，优化教学策略，提升教学针对性与效果。

智能评估学生能力达成，建立动态监测课程能力达成度体系：通过全过程评价推动教学优化，建立一个动态监测课程能力达成度的体系。在教师设置的课程能力基础上，AI能够自动生成学生能力评估模型，生成优化建议、考核指标建议等，并与教学内容智能匹配，根据教学数据进行能力达成度评估。根据课程能力达成情况，AI生成教学实施建议，帮助教师全面掌握学生能力水平，科学调整教学，促进学生能力均衡发展。

学生行为分析，构建学生学习画像及多维评价指标，完成学情分析与诊断：人工智能不仅可以分析学生的学习数据，还可以深度挖掘学生的在线学习行为。通过对学生的浏览记录、学习时长、互动频率等行为数据的综合分析，系统能够构建出详细的学生学习画像，全面揭示学生的学习习惯、兴趣爱好和学习风格。同时，结合学习时长、参与度、正确率等多维评价指标，系统能够对学生的学习情况进行全面、客观的诊断和分析，为教师提供更加全面和准确的学生学情信息。

学情分析与预警：人工智能的进一步发展使得对学生的学情进行实时监控和预警成为可能。系统能够持续跟踪学生的学习进度、成绩变化等关键指标，及时预测学生可能面临的学业风险，如成绩下滑、学习兴趣减弱等。一旦发现潜在问题，系统可以及时向教师或学生本人发出预警，提醒其及时采取干预措施。对于教师而言，这种预警机制可以帮助他们及时发现学生的学习问题，制定个性化的辅导计划，防止学生掉队；对于学生而言，及时的反馈和预警则能帮助他们认识到自己的不足，调整学习策略，提高学习效率。

（一）基本要求

1. 平台能力要求

平台要提供数据大模型及AI工具等能力，将重建的课程**如视频、课件PPT、教学大纲、教案及题库等进行分析、切割及自动识别关联，智能完成基本的知识图谱建设工作以及知识图谱和课程**的关联构建工作，并能帮助老师在知识图谱的核查及修改工作，尽量利用大数据模型及AI智能工具减少老师的工作量。

2. 维护与升级

所有软件及设备原厂保修不低于五年，软件升级和服务不少于五年，课程**平台及AI课程平台免费运维不少于五年（以项目验收为免费维护期的正式开始时间）。项目授权须为永久有效，即免费运维期后，在课程**平台及AI课程平台及功能服****学校仍可继续免费使用。

3. 数据交换要求

3.1 提供系统数据字典代码、接口文档及技术咨询服务，将系统全量数据（不仅限于用户访问数据、角色及权****学校数据中台，提供数据表逻辑关系说明等服务。若承建方未完成，需免费开发并提供第三方系统所需各类接口服务。

3.2 ****学校开放，支持 webservice/API 接口或数据库方式对接。

3.3 满足学校实时数据集成需求，提供实时数据库表 API 接口或增量模式（非侵入式如数据库表快照等，侵入式如开放触发器权限等）。

3.4 ****学校****中心一致，上行具备全数据共享能力。学校新增数据共享要求时，厂商免费修改接口并配合调试。

4. 门户集成

4.1 系统及常用业务功能模块实现单点登录，接入学校统一身份认证系统，****学校电脑端和移动端统一门户，按学校要求的时间完成对接，若在验收前，学校未明确对接时间，不作为验收条件。

4.2 含流程引擎的业务系统，实现流程级单点对接，供学校统一门户调用。

4.3 ****学校微信企业号及其他移动端平台集成。

（二）服务支持

为帮助一线教师实现人工智能赋能教育教学，AI4E服务团队主要为一线教师提供AI课程建设的相关服务，包括但不限于教学需求沟通、技术支持、功能培训、课程宣传等服务，力求为教师私人定制专属AI课程。

1. 课程目标设计

服务团队与教师深度沟通，对教师需求进行调研分析，深入了解一线教师在数字化教学中的需求痛点，定期进行用户满意度调查和需求反馈收集，设计AI课程目标。

2. 知识库构建

收集教师教学**，进行**整理和清洗，辅助教师进行**标注，构建专属课程知识库，资料包括但不限于：

（1）课程的培养方案，课程大纲等；

（2）电子教材、课件及相关参考资料；

（3）试卷习题、课程教学案例及评价标准；

（4）学生常见问题以及答案；

（5）雨课堂的相关**数据（无需专门准备，学堂在线可提供），后续在教学过程中可以多使用直播功能、获得更多的师生互动数据；

（6）若老师已在平台上线慕课，慕课的**数据（无需专门准备，平台可提供）；

（7）若老师已建立过知识图谱，提供知识图谱**数据；

（8****教研室，****教研室****教研室的数据资料。

1) 模型建设

四大图谱建设，以知识图谱为主，是后续碎片库建设的重要基础；基于老师提供的课程**，做遴选、解析和切片，最终形成课程专属的知识碎片库，并且把知识碎片和知识点进行关联；

2) AI个性化工具建设

指令集和智能体也是能体现课程建设的特色的功能之一，帮助老师一起建设课程专属的智能工具；

除了指令集和智能题，还包括有很多其他赋能教师的功能场景进行建设与测试；

3) AI课程培训

服务人员将AI课程场景进行适配，完成AI课程制作后，进行课程培训，培训范围包括教师、助教、学生等课程相关人员，帮助老师和学生快速了解AI课程内容及使用方式。

4) 教师使用测试

完成培训后，教师、助教、学生开展AI课程测试，根据教学场景进行输入，判断AI课程输出内容准确性与专业性，持续不断进行AI课程的改进。

5) 正式上线

将AI课程正式上线到校内，开展课程班级学生实践，将AI课程正式应用到教学环节中。

6) 形成案例宣传推广

收集AI课程使用数据和使用反馈，将AI课程形成案例，进行推广宣传，促进校内优秀**共享。

（三）签订合同时间：中标人在接到成交通知书后30日内与采购单位签订采购合同。

（四）交货期：合同生效后60日内。

（五）交货地点：采购人指定地点。

（六）报价方式、付款方式及其他要求

1. 报价方式

（1）人民币报价。

（2）投标报价含产品、备件、专用工具、安装、调试、检验、技术培训及技术资料和运输保险等费用，采购人将不再另行支付费用。

2. 付款方式：验收合格后30日内付清合同总金额。

3. 验收要求：

（七）违约责任

1. 如果中标人未能按合同规定的时间按时足额交货的（不可抗力除外），在中标人书面同意支付延期交货违约金的条件下，采购人有权选择同意**交货期还是不予**交货期，采购人同意**交货期的，延期交货的时间由双方另行确定。延期交货违约金的支付采购人有权从未付的合同货款中扣除。延期交货违约金比率为每迟交1 天，按迟交货物金额的2%。但是，延期交货违约金的支付总额不得超过迟交货物部分合同金额的30 %。

2. 如果中标人未能按合同规定的时间或双方另行确定的延期交货期按时足额交货的（不可抗力除外），每逾期1天，中标人应按迟交货物金额的2%向采购人支付逾期交货的违约金。逾期交货违约金的支付采购人有权从未付的合同货款中予以扣除。若中标人逾期交货达30天以上（含30天）以上的，采购人有权单方解除本合同，中标人仍应按上述约定支付延期交货违约金。若因此给采购人造成损失的，还应赔偿采购人所受的损失。

3. 若中标人不能交货的（逾期15个工作日视为不能交货，不可抗拒的因素除外）或交货不合格从而影响采购人正常使用的，中标人应向采购人偿付不能交货部分货款的20%的违约金。违约金不足以补偿损失的，采购人有权要求中标人赔偿损失。

4. 如果中标人未能按照合同约定的时间提供服务的，每逾期1天的，中标人应向采购人支付500元违约金，若因此给采购人造成损失的，中标人还应赔偿采购人所受的损失。

（八）本采购文件中未明之处，可进行必要的咨询和补充说明。

（九）以上条款由采购人全权解释。