项目名称：基于多模态火灾数据的消防智能预测模型研发(二次)
项目概况：本项目聚焦于消防智能预测模型研发，研究多模态火灾数据的提取与分析、火灾发生潜在原因及其相互关系、灾情发生概率预测等，为火灾发生概率预测提供理论依据和技术支持。
招标范围：研究内容：火灾多维数据提取与分析研究: 针对结构化和非结构化的复杂文本数据，研究利用上下文感知机制进行分析，提升关键信息提取效率。火灾发生潜在原因及其相互关系研究: 针对多因素之间的复杂关联，研究使用相关性分析和特征分析追踪火灾发生源头和耦合因素，构建火灾灾情知识图谱，提供清晰的因果关系推理路径。灾情发生概率预测研究: 针对因素之间的复杂非线性关系，研究采用机器学习算法对多种火灾数据进行训练，建立基于不同区域和场所的火灾灾情发生概率预测模型，提高预测模型的准确性和适应性。
研究指标：构建高风险场所、建筑的火灾灾情知识图谱。预测火情在特定场所发展为火灾的可能性，验证误差控制在%以内，模型推理时间在秒以内。模型性能测试数据量不少于条。提交《基于多模态火灾数据的消防智能预测技术》科技报告份。发表不少于篇期刊论文（会议论文不计）/申请不少于项国家专利。
项目地址：深圳市罗湖区
标段/包编号：/-
资格条件：.供应商必须是在中华人民共和国境内注册的独立法人机构或其他组织。单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位及同一公司的分支机构包括分/子公司不得参加同一标段响应或者未划分标段的同一采购项目响应。(提供营业执照复印件，加盖供应商公章)
以分支机构响应的，须提供总公司和分支机构营业执照扫描件及总公司出具给分支机构的授权书。（授权书须同时加盖总公司和分支机构公章）
.本项目不接受联合体响应，不得转包、违法分包。（提供承诺书，加盖供应商公章）
.不得与采购人存在违背商业惯例的非诚信行为、经济纠纷、相关诉讼等情况，潜在供应商或潜在供应商的相关负责人存在上述情况的，采购人有拒绝其参与响应的权利。（提供承诺书，加盖供应商公章）
.未被列入失信被执行人、重大税收违法失信主体、政府采购严重违法失信行为记录名单。（提供“信用中国”（...）中“信用服务”栏或其他各级市场监督局查询网站截图）
.未被列入城安院集团“黑名单”供应商，以城安院集团....
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