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人工智能内容生成教学资源平台

一、计算机视觉应用开发课程资源系统：

1、系统功能：在平台中以许可的形式激活使用。课程资源系统通过定制的课程系统接口以程序化的方式加载到平台中，实现与神州问课人工智能教学平台的无缝对接；能够在学生实操时自动创建全真的实训环境，收集学生在实训任务或项目中的表现和成果，并以数据接口的形式将学生实训结果数据提交至神州问课人工智能教学平台，以便教学平台进行深层次分析及处理后实现自动评分功能。

2、组成元素：共计不小于64课时，素材包含教案（教学设计及教学步骤）、理论部分讲义、微课、理论习题；实操部分的实训任务导学、操作录像及讲解、校本教材式实训手册。

3.教学设计：通过本课程学习，能够1.了解计算机视觉主要应用场景，熟悉计算机视觉基本原理。2.掌握基于 OpenCV 的图像及视频等处理操作。3.掌握图像分类、目标检测等算法库的参数配置、算法调用，以及返回结果的解析和可视化展示。4.掌握真实场景数据集模型训练与部署，能根据应用场景实现视觉类智能识别的应用开发。学习本课程，能够完成如下任务1.完成计算机视觉数据的预处理。2.根据项目需求，选择合适的图像视频处理算法库，完成项目应用开发。3.根据项目需求，完成符合项目性能要求的模型训练、推理及部署。

4.教学内容：课程内容涵盖包含openCV、标注与数据准备、python视觉开发环境、传统视觉算法、深度学习与CNN、工业视觉、智慧交通、医疗影像、安防与零售、模型部署、性能优化等章节。任务实训支持自动评分。

二、智能语音处理应用开发课程资源系统：

1.系统功能：在平台中以许可的形式激活使用。课程资源系统通过定制的课程系统接口以程序化的方式加载到平台中，实现与神州问课人工智能教学平台的无缝对接；能够在学生实操时自动创建全真的实训环境，收集学生在实训任务或项目中的表现和成果，并以数据接口的形式将学生实训结果数据提交至神州问课人工智能教学平台，以便教学平台进行深层次分析及处理后实现自动评分功能。

2.组成元素：共计不小于64课时，素材包含教案（教学设计及教学步骤）、理论部分讲义、微课、理论习题；实操部分的实训任务导学、操作录像及讲解、校本教材式实训手册。

3.教学设计：通过本课程学习，能够1.了解语音识别、语音合成等技术的定义、原理。2.掌握使用工具或者Python语言进行语音数据采集、清洗、存储、标注。3.掌握语音翻译、语音控制、语音转录等语音识别应用开发。学习本课程，能够完成如下任务1.完成对音频的采集、处理、标注等数据处理，以及机器学习或深度学习模型训练。2.根据实际项目需求，完成语音识别、语音合成、语音评测、声纹识别等语音处理及应用开发。

4.教学内容：课程内容涵盖语音信号处理基础、开发环境、传统语音识别、深度学习ASR、语音合成神经网络、高级应用、性能优化、系统集成等章节。任务实训支持自动评分。

三、昇腾AI智能小车应用践课程资源系统：

1.课时要求：不低于48课时，包括但不限于以下实验案例：

（1）硬件组装

（2）运动控制

（3）交通标识识别

（4）车道线识别

（5）前方行人识别

（6）自动泊车

（7）车辆识别与追踪

（8）自动驾驶实践

2.课程内容要求：课程实验案例中至少有一个案例具备实验环境搭建、数据集准备、模型训练、模型转换、模型推理应用的完整开发流程。

3.课程资源要求：

（1）课程需要至少包括课程大纲、 教学PPT，视频、实验手册、试题等

（2）课程包括实验案例，并提供实验Demo源码、实验手册、实验讲解视频

（3）至少包括>视频时长不少于400分钟、>=8个教学 PPT，>=8个实验手册，>=1个课程大纲

四、AIGC数字音视频创作智能体系统

1、采用B/S架构，支持Web端访问、HTTP/HTTPS，提供不少于50个用户使用授权，支持管理员、普通用户。

2、具备账号注册/账号密码登录、退出登录、昵称修改、手机号更换及密码设置修改功能；

3、核心功能：

3.1 由文字剧本生成分镜脚本

3.1.1支持AI剧本润色

3.1.2 AI分镜脚本生成

3.1.3★分镜脚本包含要素有：首帧画面、尾帧画面、分镜视频、视觉描述、地点、旁白、旁白音轨、音效、时间、环境、艺术风格、角色信息、景别、摄像机角度、时长、镜头构图方式、镜头类型、镜头运动方式；【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

3.2 ●由文字剧本生成主体库【提供视频演示】

3.2.1 AI主体库生成

3.2.1 支持由主体形象创建衍生形象

3.3 分镜脚本编辑：分镜脚本所有要素图形化展示和编辑

3.4 主体库编辑：主体库所有要素图形化展示和编辑

3.5 由分镜脚本生成分镜画面及分镜视频：AI生成分镜画面及分镜视频

3.6 ●由分镜脚本生成分镜角色配音及旁白：AI生成角色配音及旁白，配音模板不少于20种声音，支持自定义声音模板和文字描述控制音色。【提供视频演示】

3.7 ●分镜脚本一键导出：分镜脚本导出excel文件【提供视频演示】

3.8 主体库一键导出：主体库导出excel文件

3.9 自定义风格模板：允许用户创建风格模板

4、通用功能

4.1 文生图/多图编辑

4.2 文生视频/首尾帧视频/参考生视频/视频编辑

4.3 语音生成/语音克隆

4.4 ●支持本地算力调用，诗词多模态模型调用【提供视频演示】

5、★算力调用：所有AIGC功能同时支持本地算力调用与云端算力API调用。【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

6、★团队项目：支持个人项目与团队项目相互转换，团队项目允许团队成员共同编辑一个项目。【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

五、AIGC综合算力智能管理平台

1、支持用户新增、编辑、删除组织架构数据 。并且配置以下参数：学院信息、二级学院信息、系部信息；

2、支持用户新增、编辑、删除权限策略组。包含：管理员、教师、学员。教师组具有审核平台发布权限；

3、支持用户新增、编辑、删除用户组信息。可编辑内容：用户昵称、归属部门、手机号、邮箱、性别、当前状态、所属角色；

4、支持用户新增、编辑、删除模型数据。并且配置模型以下参数：模型名称、模型类型、基础底模、模型分类标签、独立/引用模型、模型展示样片、模型简介；

5、支持用户新增、编辑、删除同名模型版本数据 。并且配置同名模型下不同版本得以下参数：模型版本编号、模型类型、基础底模、功能描述、模型触发关键词、推荐权重、CFG、VAE、高清放大法、模型文件存放位置、模型简介；

6、支持用户新增、编辑、删除展示作品数据 。并且配置以下参数：创作工具、本地/引用作品、关联基础底模型、关联Lora模型、图片尺寸、迭代步数、采样方法、种子、正向提示词、反向提示词、 展示作品存放位置；

7、前端支持教学资源访问与下载功能。后台支持教学资源的版本/参数/配图等关键信息进行编辑和发布；

8、支持用户新增、编辑、删除展示AIGC项目数据 。并且配置以下参数：项目名称、分类标签、本地/应用项目、项目图片、项目简介；

9、支持添加本地及云端AIGC应用实例至Web服务访问列表，可以编辑内容：实例名称/实例物理地址/访问地址/更新时间/分组/在线状态/审核状态/创建方式；

10、★支持用户新增、编辑、删除展示AIGC实例的类型，用户可以自定义类型，支持负载均衡：【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

11、支持用户新增、编辑、删除展示平台重要通知；

12、支持监控登录人数、本地服务器状态、云桌面状态、容器状态；

13、支持用户通过拖拽独立功能节点并连接输入输出接口；

14、支持任务异步提交与处理，允许多个请求排队执行，提升批量生成任务的效率与系统资源利用率；

15、支持算法自动检测业务流程中发生变化的部分；

16、支持复杂业务流程打包成自定义“超级节点”，保留完整输入输出接口，简化界面操作，支持模块复用和团队共享；

17、支持加载 .ckpt、.gguf、.safetensors 格式的完整模型，以及独立的VAE、CLIP、CLIP Vision、Text Encoder模型。

18、兼容Flux、腾讯混元等市场主流多种扩散模型架构。

19、支持常规LoRA、Locon、Loha等多种低秩适应模型；

20、支持动态接入目前市场主流视频生成模型的API调用接入；

套

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人工智能内容生成教学资源平台

一、计算机视觉应用开发课程资源系统：

1、系统功能：在平台中以许可的形式激活使用。课程资源系统通过定制的课程系统接口以程序化的方式加载到平台中，实现与人工智能硬件实训平台的无缝对接；能够在学生实操时自动创建全真的实训环境，收集学生在实训任务或项目中的表现和成果，并以数据接口的形式将学生实训结果数据提交至人工智能硬件实训平台，以便教学平台进行深层次分析及处理后实现自动评分功能。

2、组成元素：共计不小于64课时，素材包含教案（教学设计及教学步骤）、理论部分讲义、微课、理论习题；实操部分的实训任务导学、操作录像及讲解、校本教材式实训手册。

3.教学设计：通过本课程学习，能够1.了解计算机视觉主要应用场景，熟悉计算机视觉基本原理。2.掌握基于 OpenCV 的图像及视频等处理操作。3.掌握图像分类、目标检测等算法库的参数配置、算法调用，以及返回结果的解析和可视化展示。4.掌握真实场景数据集模型训练与部署，能根据应用场景实现视觉类智能识别的应用开发。学习本课程，能够完成如下任务1.完成计算机视觉数据的预处理。2.根据项目需求，选择合适的图像视频处理算法库，完成项目应用开发。3.根据项目需求，完成符合项目性能要求的模型训练、推理及部署。

4.教学内容：课程内容涵盖包含openCV、标注与数据准备、python视觉开发环境、传统视觉算法、深度学习与CNN、工业视觉、智慧交通、医疗影像、安防与零售、模型部署、性能优化等章节。任务实训支持自动评分。

二、智能语音处理应用开发课程资源系统：

1.系统功能：在平台中以许可的形式激活使用。课程资源系统通过定制的课程系统接口以程序化的方式加载到平台中，实现与人工智能硬件实训平台的无缝对接；能够在学生实操时自动创建全真的实训环境，收集学生在实训任务或项目中的表现和成果，并以数据接口的形式将学生实训结果数据提交至人工智能硬件实训平台，以便教学平台进行深层次分析及处理后实现自动评分功能。

2.组成元素：共计不小于64课时，素材包含教案（教学设计及教学步骤）、理论部分讲义、微课、理论习题；实操部分的实训任务导学、操作录像及讲解、校本教材式实训手册。

3.教学设计：通过本课程学习，能够1.了解语音识别、语音合成等技术的定义、原理。2.掌握使用工具或者Python语言进行语音数据采集、清洗、存储、标注。3.掌握语音翻译、语音控制、语音转录等语音识别应用开发。学习本课程，能够完成如下任务1.完成对音频的采集、处理、标注等数据处理，以及机器学习或深度学习模型训练。2.根据实际项目需求，完成语音识别、语音合成、语音评测、声纹识别等语音处理及应用开发。

4.教学内容：课程内容涵盖语音信号处理基础、开发环境、传统语音识别、深度学习ASR、语音合成神经网络、高级应用、性能优化、系统集成等章节。任务实训支持自动评分。

三、基于国产芯片智能小车应用实践课程资源系统：

1.课时要求：不低于48课时，包括但不限于以下实验案例：

（1）硬件组装

（2）运动控制

（3）交通标识识别

（4）车道线识别

（5）前方行人识别

（6）自动泊车

（7）车辆识别与追踪

（8）自动驾驶实践

2.课程内容要求：课程实验案例中至少有一个案例具备实验环境搭建、数据集准备、模型训练、模型转换、模型推理应用的完整开发流程。

3.课程资源要求：

（1）课程需要至少包括课程大纲、 教学PPT，视频、实验手册、试题等

（2）课程包括实验案例，并提供实验Demo源码、实验手册、实验讲解视频

（3）至少包括>视频时长不少于400分钟、>=8个教学 PPT，>=8个实验手册，>=1个课程大纲

四、AIGC数字音视频创作智能体系统

1、采用B/S架构，支持Web端访问、HTTP/HTTPS，提供不少于50个用户使用授权，支持管理员、普通用户。

2、具备账号注册/账号密码登录、退出登录、昵称修改、手机号更换及密码设置修改功能；

3、核心功能：

3.1 由文字剧本生成分镜脚本

3.1.1支持AI剧本润色

3.1.2 AI分镜脚本生成

3.1.3★分镜脚本包含要素有：首帧画面、尾帧画面、分镜视频、视觉描述、地点、旁白、旁白音轨、音效、时间、环境、艺术风格、角色信息、景别、摄像机角度、时长、镜头构图方式、镜头类型、镜头运动方式；【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

3.2 ●由文字剧本生成主体库【提供视频演示】

3.2.1 AI主体库生成

3.2.1 支持由主体形象创建衍生形象

3.3 分镜脚本编辑：分镜脚本所有要素图形化展示和编辑

3.4 主体库编辑：主体库所有要素图形化展示和编辑

3.5 由分镜脚本生成分镜画面及分镜视频：AI生成分镜画面及分镜视频

3.6 ●由分镜脚本生成分镜角色配音及旁白：AI生成角色配音及旁白，配音模板不少于20种声音，支持自定义声音模板和文字描述控制音色。【提供视频演示】

3.7 ●分镜脚本一键导出：分镜脚本导出excel文件【提供视频演示】

3.8 主体库一键导出：主体库导出excel文件

3.9 自定义风格模板：允许用户创建风格模板

4、通用功能

4.1 文生图/多图编辑

4.2 文生视频/首尾帧视频/参考生视频/视频编辑

4.3 语音生成/语音克隆

4.4 ●支持本地算力调用，诗词多模态模型调用【提供视频演示】

5、★算力调用：所有AIGC功能同时支持本地算力调用与云端算力API调用。【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

6、★团队项目：支持个人项目与团队项目相互转换，团队项目允许团队成员共同编辑一个项目。【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

五、AIGC综合算力智能管理平台

1、支持用户新增、编辑、删除组织架构数据 。并且配置以下参数：学院信息、二级学院信息、系部信息；

2、支持用户新增、编辑、删除权限策略组。包含：管理员、教师、学员。教师组具有审核平台发布权限；

3、支持用户新增、编辑、删除用户组信息。可编辑内容：用户昵称、归属部门、手机号、邮箱、性别、当前状态、所属角色；

4、支持用户新增、编辑、删除模型数据。并且配置模型以下参数：模型名称、模型类型、基础底模、模型分类标签、独立/引用模型、模型展示样片、模型简介；

5、支持用户新增、编辑、删除同名模型版本数据 。并且配置同名模型下不同版本得以下参数：模型版本编号、模型类型、基础底模、功能描述、模型触发关键词、推荐权重、CFG、VAE、高清放大法、模型文件存放位置、模型简介；

6、支持用户新增、编辑、删除展示作品数据 。并且配置以下参数：创作工具、本地/引用作品、关联基础底模型、关联Lora模型、图片尺寸、迭代步数、采样方法、种子、正向提示词、反向提示词、 展示作品存放位置；

7、前端支持教学资源访问与下载功能。后台支持教学资源的版本/参数/配图等关键信息进行编辑和发布；

8、支持用户新增、编辑、删除展示AIGC项目数据 。并且配置以下参数：项目名称、分类标签、本地/应用项目、项目图片、项目简介；

9、支持添加本地及云端AIGC应用实例至Web服务访问列表，可以编辑内容：实例名称/实例物理地址/访问地址/更新时间/分组/在线状态/审核状态/创建方式；

10、★支持用户新增、编辑、删除展示AIGC实例的类型，用户可以自定义类型，支持负载均衡：【提供系统页面截图并加盖供应商公章】。

11、支持用户新增、编辑、删除展示平台重要通知；

12、支持监控登录人数、本地服务器状态、云桌面状态、容器状态；

13、支持用户通过拖拽独立功能节点并连接输入输出接口；

14、支持任务异步提交与处理，允许多个请求排队执行，提升批量生成任务的效率与系统资源利用率；

15、支持算法自动检测业务流程中发生变化的部分；

16、支持复杂业务流程打包成自定义“超级节点”，保留完整输入输出接口，简化界面操作，支持模块复用和团队共享；

17、支持加载 .ckpt、.gguf、.safetensors 格式的完整模型，以及独立的VAE、CLIP、CLIP Vision、Text Encoder模型。

18、兼容Flux、腾讯混元等市场主流多种扩散模型架构。

19、支持常规LoRA、Locon、Loha等多种低秩适应模型；

20、支持动态接入目前市场主流视频生成模型的API调用接入；

套

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