大数据实验室简版方案
高职院校大数据教学实训实验室建设方案
高职院校大数据教学实训实验室建设方案一、硬件设施1.计算设备：配备高性能的计算服务器和大容量的存储设备，以满足大数据处理的需求。
2.网络设备：构建高速、稳定的网络环境，保障师生在实验室内进行数据传输和访问外部资源。
3.显示设备：配备大屏幕显示器，方便学生上机实践时观察和分析数据。
4.辅助设备：包括打印机、扫描仪等常用办公设备，满足实验室日常教学和管理需求。
二、软件平台1.大数据软件：安装Hadoop、Spark等大数据处理软件，为学生提供实践环境，培养其大数据处理能力。
2.数据分析工具：配备数据可视化、数据挖掘等工具，帮助学生理解和运用数据分析的方法和技巧。
3.开发工具：支持Java、Python等常用编程语言和开发环境，为学生提供编程能力培养的平台。
三、教学方法1.探究式教学：通过提供一定的实际问题，鼓励学生主动学习和探索，培养其独立解决问题的能力。
2.项目驱动教学：以项目为核心，通过多个阶段的实践，锻炼学生的合作、沟通和解决问题的能力。
3.师生互动教学：教师通过课堂讲解和实践指导，与学生进行互动交流，激发学生的学习兴趣和动力。
四、管理体系1.实验室管理：建立实验室使用预约制度，合理安排学生的实验时间，确保实验室资源的合理利用。
2.设备管理：制定设备租借规范和设备维护计划，定期检查设备的使用情况和维修保养情况。
3.数据管理：建立数据安全管理制度，保护学生和实验室的数据安全，确保学生的实验数据的完整性和可用性。
综上所述，高职院校大数据教学实训实验室建设方案应注重硬件设施、软件平台、教学方法和管理体系的综合考虑，从而为学生提供一个良好的实践实验教学平台，培养其大数据处理和分析能力，提高就业竞争力。
大数据人工智能一体化实验室建设方案
大数据人工智能一体化实验室建设方案
一、实验室建设的基本思路
1.确定实验室研究方向：大数据人工智能一体化。
2.建设实验室管理制度：确立实验室的职责、权利和义务，明确实验
室的财务、人事管理、安全控制和科研管理等各项规章制度。
3.实验室的设备配置：依据实验室研究方向，合理配置以大数据和人
工智能研究为基础的硬件设备、技术服务和管理软件。
4.组建研究团队：组织团队集结大数据与人工智能相关研究的相关技
术人员，配备合理的科研头衔，并统一实施薪酬和福利政策。
二、实验室建设的具体实施
1.实验室空间：该实验室须拥有有效容量的、健康、安全、安静的实
验空间，以及通讯设备等必要的环境设施，以满足实验室研究和培训需求。
2.硬件设备：实验室研究方向主要为大数据与人工智能，必备硬件设
备包括计算机、服务器、存储设备、电子设备统筹协调，采取企业化管理，建立规范的资产管理制度。
3.技术服务：实验室必备软件包括专业的大数据应用系统、专业的数
据库系统、分析工具等，须采取企业级管理，按照统一规范管理，以确保
安全、稳定性和有效性。
4.人员：实验室必备技术人员。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案目录•项目背景与目标•需求分析•建设方案•技术选型与供应商选择•实施计划与时间表•预算与成本分析•风险评估与应对策略01项目背景与目标1 2 3当前，大数据技术正迅速发展，广泛应用于各个领域，为企业和政府提供了巨大的商业价值和社会效益。
然而，许多组织在大数据应用方面仍面临诸多挑战，如数据整合、处理和分析等。
因此，建设大数据实验室成为解决这些问题的关键途径，为组织提供了一个集中的环境来研究、实践和开发大数据技术。
背景介绍目标概述01提供一个具备先进设备和技术的实验环境，以支持大数据研究和应用开发。
02培养一支具备大数据思维和技术能力的专业团队，提高组织在大数据领域的核心竞争力。
03促进跨部门、跨领域的合作与交流，加速大数据技术的创新和应用。
04提升组织在大数据领域的知名度和影响力，吸引更多的合作伙伴和资源。
01培养一支具备大数据思维和技术能力的专业团队，提高组织在大数据领域的核心竞争力。
在大数据应用方面取得显著成果，为组织带来商业价值和社会效益。
提高组织在大数据领域的知名度和影响力，吸引更多的合作伙伴和资源。
完成大数据实验室的硬件和软件基础设施建设，具备高性能计算、存储和分析能力。
020304预期成果02需求分析数据处理和分析能力大数据实验室需要具备高效的数据处理和分析能力，能够处理大规模数据集，并提供准确的洞察和预测。
数据可视化与交互为了方便理解和解释数据，实验室需要提供强大的数据可视化工具，支持多种数据展示形式和交互操作。
数据存储和管理实验室需要具备可靠的数据存储和管理能力，包括数据备份、恢复和安全保护等功能。
系统集成与扩展性实验室应具备良好的集成能力和扩展性，能够与其他系统或设备进行无缝对接，并适应未来业务和技术的发展变化。
功能需求为了快速处理和分析大数据，实验室需要配备高性能计算资源，如高性能服务器、GPU加速器等。
高性能计算资源根据具体需求，实验室可能还需要其他硬件设备，如工作站、交换机、路由器等。
大数据实验室 方案
大数据实验室方案1. 引言大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛，因此需要一个具备实践能力的大数据实验室来支持相应的研究和开发工作。
本文将介绍建立一个高效、可靠的大数据实验室的方案，以便于研究团队能够更好地开展大数据相关的实验工作。
2. 实验室基础设施2.1 硬件设备为了支持大数据实验室的工作需求，需要配置一定规模的服务器和存储设备。
这些设备应具备足够的计算能力和存储容量，并且支持高速数据传输。
在选择硬件设备时，可以考虑使用高性能的服务器，如多核处理器、大容量内存和高速硬盘。
此外，还需要配置高速网络设备，以保证数据传输的效率。
2.2 软件环境大数据实验室需要搭建一个完整的软件环境，以支持大数据相关的工作。
首先，需要搭建一个分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），以便于存储和管理海量数据。
其次，需要安装大数据处理框架，如Apache Spark和Apache Flink，以支持大规模数据的处理和分析。
此外，还需要安装一些常用的大数据工具和库，如Hive、HBase等。
3. 数据采集与预处理大数据实验室中的数据需要从各种来源进行采集，并进行预处理以满足后续的分析和挖掘需求。
为了实现数据的高效采集和预处理，可以采用以下几种策略：•数据采集：可以使用网络爬虫技术来从互联网上采集数据，也可以通过API接口来获取特定网站或应用的数据。
此外，还可以考虑与合作伙伴共享数据资源，以获取更多的数据来源。
•数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗以去除噪声和异常值。
可以采用数据清洗工具，如OpenRefine等，对数据进行清洗和预处理。
•数据集成：在数据分析过程中，可能需要将多个数据源进行集成和融合。
可以使用ETL工具，如Pentaho Data Integration、Talend等，来实现数据集成的需求。
4. 数据存储与管理大数据实验室需要一个高效可靠的数据存储和管理系统，以满足实验数据的存储和检索需求。
物联网大数据分析实验室建设方案
物联网大数据分析实验室建设方案随着物联网技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，对于物联网大数据的分析和处理能力成为了关键。
建设一个功能齐全、高效实用的物联网大数据分析实验室，对于推动相关领域的研究、教学和应用具有重要意义。
以下是一个物联网大数据分析实验室的建设方案。
一、建设目标1、提供一个先进的实验环境，支持物联网数据的采集、存储、处理和分析。
2、培养学生和研究人员在物联网大数据领域的实践能力和创新思维。
3、促进产学研合作，推动物联网技术在各行业的应用和发展。
二、实验室布局1、数据采集区配备各类物联网传感器和数据采集设备，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、图像采集设备等，用于实时采集物理世界的数据。
2、数据存储区构建高性能的存储服务器和数据仓库，能够存储海量的物联网数据，并保证数据的安全性和可靠性。
3、数据分析区配置多台高性能计算机和数据分析软件，如 Hadoop 集群、Spark 平台等，用于对采集到的数据进行深入分析和挖掘。
4、展示区通过大屏幕展示数据分析的结果和可视化图表，方便进行成果展示和交流。
三、硬件设备1、服务器选用高性能的服务器作为数据存储和处理的核心设备，具备强大的计算能力和存储容量。
2、传感器根据实验需求，选择多种类型的传感器，如环境传感器、位置传感器、工业传感器等，确保数据采集的全面性和准确性。
3、网络设备搭建高速稳定的网络环境，包括交换机、路由器等，保证数据的快速传输和通信。
4、终端设备为实验人员配备台式电脑、笔记本电脑等终端设备，方便进行实验操作和数据分析。
四、软件系统1、操作系统采用主流的服务器操作系统，如 Linux 系列，以保证系统的稳定性和安全性。
2、数据库管理系统选择适合大数据存储和处理的数据库，如 MySQL、Oracle 等，并结合 NoSQL 数据库如 MongoDB 等，满足不同类型数据的存储需求。
3、数据分析软件安装 Hadoop 生态系统中的相关组件，如 HDFS、MapReduce、Hive 等，以及 Spark 数据分析框架，同时配备数据挖掘工具如 WEKA 等。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案1. 引言本文档旨在提供一个关于大数据实验室建设的方案。
随着大数据技术的快速发展，大数据实验室扮演了非常重要的角色，提供了一个创新和研究的平台。
本方案将涵盖实验室的目标、硬件和软件需求，以及实验室的管理和组织架构。
2. 目标大数据实验室的目标是提供一个研究和创新的空间，用于探索大数据技术在各个领域的应用。
以下是大数据实验室的主要目标：•提供一个可靠、高效的实验室环境，用于处理和分析大规模的数据集；•开展基于大数据技术的研究项目，推动相关领域的发展；•培养学生的大数据技术能力，并为他们提供实践机会；•与企业和机构合作，将实验室成果转化为实际应用。
3. 硬件需求为了满足大数据实验室的需求，需要以下硬件设备：•服务器集群：用于存储和处理大规模数据集的服务器集群；•存储系统：高容量、高速度的存储系统，用于保存大量的数据；•网络设备：用于支持高速数据传输的网络设备，确保实验室的稳定连接；•高性能计算机：用于运行复杂的数据分析和挖掘算法的高性能计算机；•数据采集设备：用于获取数据的传感器和数据采集设备。
4. 软件需求为了支持大数据实验室的研究和开发工作，以下是一些推荐的软件需求：•大数据分析工具：如Hadoop、Spark等，用于处理大规模数据集的分布式计算工具；•数据挖掘和机器学习工具：如Python的Scikit-learn、R语言等，用于数据分析和模型构建；•可视化工具：如Tableau、D3.js等，用于将数据可视化展示；•数据库管理系统：如MySQL、MongoDB等，用于数据存储和管理；•编程工具：如Java、Python等，用于开发和实现算法。
5. 实验室管理和组织架构为了保证实验室的顺利运行和高效管理，需要建立一个合理的实验室管理和组织架构。
5.1 实验室主任实验室主任负责实验室的整体管理和运营。
他/她的职责包括制定实验室的发展战略、协调各个部门的工作，以及与合作伙伴和机构进行沟通和合作。
大数据实训室方案建议书
大数据实训室方案建议书一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步和企业创新的重要力量。
为满足市场对大数据人才的需求，提升我校在大数据领域的教学水平和实践能力，特提出建设大数据实训室的方案。
本方案旨在通过建设一个功能齐全、设备先进的大数据实训室，为师生提供一个高效、便捷的学习和实践环境，培养具备大数据分析、挖掘和应用能力的高素质人才。
二、实训室建设内容1. 硬件设施（1）高性能服务器：用于搭建大数据处理和分析平台，支持分布式计算和数据存储。
（2）存储设备：包括大容量硬盘阵列和备份设备，确保数据的安全性和可靠性。
（3）网络设备：提供高速、稳定的网络连接，支持多用户并发访问和远程教学。
（4）实训台及终端设备：配置足够的实训台和计算机终端设备，满足学生实践操作的需求。
2. 软件平台（1）大数据处理与分析软件：包括Hadoop、Spark等主流大数据处理框架和数据分析工具。
（2）数据挖掘与机器学习软件：提供数据挖掘算法库和机器学习平台，支持数据建模和预测分析。
（3）数据库管理系统：安装关系型数据库和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储和管理需求。
（4）开发工具与集成环境：配备Java、Python等编程语言的开发工具和集成开发环境，方便学生进行项目开发。
3. 教学资源（1）教材与教辅资料：选购与大数据相关的专业教材和教辅资料，为学生提供系统的学习资料。
（2）在线课程与视频教程：引入优质在线课程和视频教程资源，丰富学生的学习途径和方式。
（3）案例库与项目库：建立大数据案例库和项目库，为学生提供实践操作的素材和参考。
三、实训室管理与运营1. 管理机构成立大数据实训室管理小组，负责实训室的日常管理和运营工作。
管理小组由专业教师和技术人员组成，确保实训室的高效运行和资源的合理利用。
2. 管理制度制定实训室使用规定和管理制度，明确师生使用实训室的权利和义务。
建立设备维护和保养制度，确保设备的正常运行和延长使用寿命。
大数据实验室建设方案
大数据实验室建设方案一、引言随着互联网和信息技术的发展，大数据已经成为推动社会发展和创新的重要力量。
为了更好地应对大数据时代的挑战和机遇，建设一个高效、创新的大数据实验室变得至关重要。
本文旨在提出一个大数据实验室建设方案，包括实验室基础设施建设、人才培养和项目合作等方面，以实现大数据实验室的长期发展和研究成果的创新输出。
二、实验室基础设施建设1.硬件设施建设大数据实验室的硬件设施是支撑其正常运行和研究工作的基础。
首先，应配置高性能计算机集群和存储设备，以满足大规模数据处理和分析的需求。
其次，应建设数据中心，保证数据的安全存储和快速访问。
此外，实验室还应配备各类服务器、网络设备等基础设施，确保数据的安全传输和稳定性。
2.软件平台建设为了支持实验室的研究工作，应建设强大的软件平台。
首先，需要选择一套成熟的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以便实现对大规模数据的存储、处理和分析。
其次，还需要建设数据可视化和探索工具，方便研究人员对数据进行可视化展示和深入挖掘。
另外，实验室还应建设开放源码的平台，以便研究人员能够共享和交流研究成果。
三、人才培养1.招聘和培养科研人员大数据实验室的人才队伍是实验室成功运行和研究成果的关键。
首先，应设立专门的人才招聘和选拔机制，吸引具有大数据相关背景和研究经验的优秀人才加盟实验室。
其次，应针对实验室研究方向和需求提供培训和进修机会，提高人才的专业素质和创新能力。
此外，应营造一个良好的研究氛围，鼓励人才间的交流合作，提高团队整体的创新能力和学术水平。
2.学生培养大数据实验室不仅是科研机构，还是高等教育培养人才的场所。
在实验室中应设立研究生培养计划，为有志于从事大数据研究的学生提供优秀的学习和研究环境。
为了培养学生的科研能力，应建立导师制度，指定专门的导师负责指导学生的研究工作。
同时，应提供丰富的实践机会，如参与大数据项目研究、实习和交流等，培养学生动手能力和创新能力。
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大数据专业实验室简版方案
2022年9月
目录
一、实验实训平台方案 (1)
（一）架构设计 (1)
（二）实验实训平台 (2)
（三）大数据支撑平台及资源 (4)
（五）硬件支撑 (7)
二、项目建设预算 (8)
一、实验实训平台方案
（一）架构设计
本项目遵循成熟的“五层两翼”设计框架，项目采用B/S架构设计与Hadoop 分布式技术，可以满足项目兼容性、先进性、实用性、可扩展性等多方面需要。
总体架构设计如下图所示：
用户层：用户层面向学生、教师等用户开放。
服务器支持动态扩展节点，可以为更多学生提供学习服务。
前端浏览器可通过网络连接直接访问服务器运行的
所有容器，方便进行实验、实训、考试等教学活动。
应用层：包括教学实训平台、角色管理子系统、课程管理子系统、资源管理子系统、实验报告管理子系统、作业考试子系统、系统管理子系统等。
在线功能通过虚拟化技术实现，便于访问和使用。
支撑层：实验环境底层均使用企业级实验实训支撑平台，为整个系统提供相关实验的处理、分析能力，无需再安装其它软件，同时支持开源和企业级的环境。
资源层：提供专业课程、实训课程所需的实验与实训资源，包括项目实战案例、教学PPT、教学视频、实验指导手册、实训资源包（项目工程包）等教学服务所需资源。
基础设施层：根据专业实验实训中心建设需要，规划项目基础设施层主要包括超融合一体机、LED大屏或智慧黑板、学生机、教师机、机柜、KVM、交换机、监控、硬盘录像机、壁挂喇叭、功放、麦克风、以及机器人实验专用设备。
（二）实验实训平台
用户可通过浏览器直接访问实验实训平台开展专业教学、科研、实训等教学活动，通过虚拟化技术实现，直接调取实验实训支撑平台环境与资源，实验实训平台功能如下：
1、理论教学
理论教学以图文形式展示，支持图片、文字、PPT、视频等格式，可按照专业、课程、章节进行学习。
2、实验教学
在线实验功能通过虚拟化技术实现，实验界面分为左右两栏，左侧为实验指导书，显示实验原理、介绍、步骤等，右侧展示实验虚拟机。
虚拟容器启动成功后，会在浏览器前端返回一个桌面展示部分，按照实验文档中的具体操作步骤，可以在这个虚拟桌面中进行相关的操作，虚拟机支持重建、销毁、全屏。
3、项目实战
平台提供多行业实战案例，均来自于行业真实项目落地案例，类型包括但不限于大数据存储计算、python应用分析、商务大数据分析等，涵盖政府、金融、交通、能源等多行业，并提供配套的多行业、多类型真实脱敏数据集和工程包。
4、学习任务
平台展示登录用户相关联的所有学习课程，支持按技术分类、课程属性、课程类型、所属学期、学习状态、课程名称查看课程。
支持未完成的课程继续学习，平台自动推荐最近一次的未完成的学习课程，方便继续学习。
5、组卷和考试
通过设置的题型需求，匹配题库，自动生成试卷，题型包括单选题、多选题、判断题、简答题、综合题等。
平台支持在线考试，客观题支持系统自动评分。
参加考试的学生支持提前交卷并获取得分，考试结束之后学生可获得试卷解析与排名信息。
教师可以获取考试学生的全部数据分析，可以对试题、试卷、考场、成绩进行管理。
6、学习画像
以雷达图、折线图、柱状图等多维图表形式展示个人学习画像，包含综合评价、专业核心能力、登录次数、学习时长、学习课程数、完成实验数、学习进度、职业路径学习进度、成绩总览、学分完成情况、考试总览、考试分析等信息。
7、系统管理
平台预设有管理员、教师、学生角色，每种角色具有相应的权限，其中管理员拥有平台的最高管理权限，可增删教师、学生账号，可进行用户管理、班级管理、教务管理、系统管理、集群管理等；教师负责相应班级课程、实验的维护，并根据管理员制定的教学计划开展在线教学、作业布置、测试考核，同时监督学生学习、实验进度，批改学生提交的实验报告及试卷；学生登录平台后可查看班级学习计划及教师分配的课程、实验，完成理论课程学习后可参加相应的实验课程及考试，并可提交实验报告及考试试卷，教师批阅打分后可查看分数及教师指导意见。
8、教学管理
支持教学周期的查询、新增、修改、删除，支持教学计划的查询、新增、修改、删除。
课程计划包含专业名称、班级名称、所属学期、教学周期、授课时间、任课老师、课程等信息，可选择指派现有课程、指派新增课程，可按班级设置课程开放权限。
9、资源管理
用户可以对专业课程、实训课程所需的实验与实训资源，包括项目实战案例、教学PPT、教学视频、实验指导手册、实训资源包等教学服务资源进行管理，可以进行上传、修改、删除等操作。
（三）大数据支撑平台及资源
大数据支撑平台选用企业级大数据实验支撑平台，该平台为整个系统提供数据可视化、大数据处理、分析能力的支撑。
支撑平台使用虚拟化容器云技术，将服务器集群的多种资源池化，保证服务器集群资源的充分和有效利用。
用户可以通过浏览器登陆系统，开展大数据技术方向教学与实验活动。
大数据支撑平台功能如下：
1、分析型数仓
理论教学以图文形式展示，支持图片、文字、PPT、视频等格式，可按照专业、课程、章节进行学习。
2、实时流处理引擎
实时流计算引擎组件是统一支持微批处理和事件驱动的混合流计算引擎，可以同时支持低延时和高吞吐的实时计算场景。
在事件驱动的模式下，数据触发的计算任务延迟可以低至5毫秒，用户可以利用实时流计算引擎组件来完成对延时时间敏感度较高的应用的开发实训学习。
3、分布式数据库
平台的实时在线数据处理引擎以开源Apache HBase为基础，具备与传统数据库相近的接口以及开发方式，以减少系统迁移和新应用开发成本，支持SQL2003以及PL/SQL，企业级大数据实验支撑平台的数据处理引擎集OLTP、OLAP、批处理和搜索引擎于一体，满足模拟企业高并发情景的教学需求。
4、大规模搜索引擎
大规模搜索引擎能够在PB数据量级上实现秒级延迟的搜索功能；在开发接口方面，提供了完整的SQL语法支持并提供了搜索语法SQL扩展，通过和分析型数据库引擎有效结合，使用户无需了解底层架构就可以完成海量数据的存储和
搜索。
5、机器学习开发工具
机器学习开发工具产品是针对海量数据平台提供的分布式机器学习引擎，主要由开源R语言、Spark分布式内存计算框架以及MapReduce分布式计算框架构成。
用户可以通过R访问HDFS、分析型数据库分布式内存中的数据，可以通过R 命令行或图形化的RStudio执行R语言程序来对企业级大数据实验支撑平台中的数据进行分析挖掘。
6、监控运维服务
通过企业级大数据实验支撑平台集群的图形工具进行配置、管理和运维。
用户只需通过几个手动步骤，就可以在x86服务器上、基于Docker的云端平台上部署一个企业级大数据实验支撑平台集群。
运维模块提供告警、健康检测、监控和度量这四项服务。
用户可以轻松的浏览各服务的状态，并且在告警出现时采取恰当的措施以处理应对。
7、安全与资源管理服务
大数据平台通过安全通信协议和角色权限管理功能，在软件层面提供通信安全和数据安全的双重保障，有效的对来自外部和非信任角色的数据访问进行控制和安全管理，实现数据平台4A级的统一安全管理解决方案。
8、大数据开发工具集
大数据开发工具集产品是企业级大数据实验支撑平台中的大数据开发工具集，包括工作流Workflow、数据整合工具、大数据可视化系统， Cube设计工具、智能可视化报表工具、可视化日志处理工具。
用户可以使用这些图形化工具更轻松地完成大数据开发的实验实训课程。
9、容器化集群操作系统
容器化集群操作系统是为大数据应用量身订做的云操作系统，基于Docker 和Kubernetes开发。
容器化集群操作系统支持一键部署企业级大数据实验支撑平台，基于优先级的抢占式资源调度和细粒度资源分配，让大数据应用能够与云服务相结合。
10、开源组件支持
平台对开源组件进行了集成和增强，对外提供强大、稳定、高效、便捷的存储、访问、读取、分析、计算、挖掘能力，企业级大数据实验支撑平台集成了开源众多的组件，集成的组件所提供的功能能够满足学校对数据平台应用的全部场景的要求，涉及的重要组件说明描述如下：
11、大数据实验实训平台资源包
根据学校大数据专业人才培养方案及教学进程表，课程设计主要包含专业及实训课程所需的教学ppt、实验指导手册、教学样例数据、教学视频、实训资源包（项目工程包）等。
详细教学资源包方案如下：
（五）硬件支撑
根据大数据专业实验实训中心建设需求，结合项目总体架构设计，本项目底层由多项硬件设备提供支撑，主要包括超融合一体机、LED大屏或智慧黑板、学生机、教师机、机柜、KVM、交换机、监控、硬盘录像机、壁挂喇叭、功放、麦克风等。
以上设备将根据具体情况进行实际调整。
同时，根据需要提供符合大数据实验室风格的设计和装修。
二、项目建设预算
本项目总体投资估算295万元，其中包含大数据实训管理平台、大数据实训支撑平台、超融合一体机、LED大屏或智慧黑板、学生机、教师机、机柜、KVM、交换机、监控、硬盘录像机、壁挂喇叭、功放、麦克风、强弱电主辅材和装修主辅材。
（具体设施以实验室建设需求为准）。