2026年度机器学习模型训练供应协议

2026年度机器学习模型训练供应协议本协议由以下双方于2026年月日签订，旨在明确双方在2026年度内就机器学习模型训练供应事宜的权利义务，特订立如下：一、双方基本信息,1.甲方：委托方公司2.乙方：服务方公司二、合同标的1.品名/服务内容：乙方将为甲方提供2026年度机器学习模型训练服务。2.规格型号/标准：根据甲方需求，乙方将按照国家相关标准和行业规范提供符合要求的机器学习模型训练服务。3.数量：乙方将为甲方提供全年共计个机器学习模型训练服务。4.单价：每个机器学习模型训练服务单价为人民币元整。5.总价：合同总价为人民币元整。三、权利义务条款1.甲方权利义务：（1）甲方应在合同签订后个工作日内向乙方支付合同总价%的预付款。（2）甲方应按照约定时间、地点向乙方提供所需的数据和资料。（3）甲方应在收到乙方提供的机器学习模型训练服务后个工作日内进行验收，逾期视为验收合格。（4）甲方应按照约定支付乙方服务费用，逾期付款每日按合同总价的千分之五支付违约金。2.乙方权利义务：（1）乙方应在收到甲方预付款后个工作日内开始提供机器学习模型训练服务。（2）乙方应按照约定时间、地点向甲方提供符合要求的机器学习模型训练服务。（3）乙方应确保所提供的机器学习模型训练服务的质量和效果，如因乙方原因导致服务质量不符合约定，乙方应无偿重新提供或进行相应的赔偿。（4）乙方应按照约定时间、地点向甲方提供服务报告和成果资料。（5）乙方应按照约定收取甲方服务费用，逾期付款每日按合同总价的千分之五支付违约金。四、违约责任1.若甲方未能按照约定支付预付款或服务费用，乙方有权解除合同，并要求甲方支付合同总价%的违约金。2.若乙方未能按照约定提供机器学习模型训练服务，甲方有权解除合同，并要求乙方支付合同总价%的违约金。3.若因甲方原因导致乙方无法提供机器学习模型训练服务，乙方有权解除合同，并要求甲方支付合同总价%的违约金。4.若任何一方违反本协议的约定，给对方造成损失的，应承担相应的赔偿责任。五、争议解决本协议履行过程中发生的争议，由双方协商解决；协商不成的，提交仲裁委员会仲裁。六、合同期限、生效条件、份数1.本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为一年。2.本合同一式份，甲乙双方各执份，具有同等法律效力。七、其他1.本协议未尽事宜，由双方另行协商解决。2.本协议的修改、补充，须经双方协商一致，并书面签订补充协议。甲方（盖章）：委托方公司乙方（盖章）：服务方公司代表人（签字）：代表人（签字）：签订日期：2026年月日签订地点：八、保密条款1.甲方和乙方对本协议内容以及双方在履行本协议过程中知悉的对方的商业秘密负有保密义务，未经对方同意，不得向任何第三方外泄。2.本保密义务自本协议签订之日起生效，至本协议终止后三年内仍有效。3.若因法律规定或司法要求等原因需要披露信息，披露方应事先通知对方，并确保所披露信息仅限于必要的范围。九、知识产权归属1.乙方根据本协议提供的机器学习模型训练服务，所产生的所有知识产权归乙方所有。2.甲方在得到乙方书面许可的情况下，可以合法使用乙方提供的机器学习模型，并在其业务范围内进行必要的修改和优化。3.甲方不得将其使用的机器学习模型外泄给任何第三方，否则应承担相应的法律责任。十、不可抗力1.本协议履行过程中，如遇不可抗力（如自然灾害、战争、管理部门行为等），导致一方无法履行本协议约定的义务，该方应立即通知对方，并采取一切可能的措施减轻不可抗力造成的影响。2.因不可抗力导致本协议无法履行或履行困难时，双方可协商解除或部分解除本协议，并免除由此产生的责任。十一、通知,1.本协议项下的通知应以书面形式进行，并通过以下方式送达：,-甲方：委托方公司地址-乙方：服务方公司地址2.通知自送达之日起生效。十二、合同解除,1.以下情况发生时，任何一方有权解除本协议：-甲方未按约定支付预付款或服务费用，且在乙方给予合理宽限期后仍未支付；-乙方未按约定提供机器学习模型训练服务，且在甲方给予合理宽限期后仍未提供；-因不可抗力导致本协议无法履行或履行困难，经双方协商无法解决；-双方协商一致解除本协议。十三、附件本协议附件包括但不限于：,1.甲方提供的项目需求说明书,2.乙方提供的机器学习模型训练方案3.双方约定的其他文件十四、本协议未尽事宜，按照相关法律法规执行。十五、本协议自双方签字盖章之日起生效，至协议约定的合同期限届满或双方协商一致解除之日起终止。代表人（签字）：代表人（签字）：签订地点：十六、保密条款1.双方对本协议内容以及在本协议履行过程中知悉的对方商业秘密负有保密义务。2.未经对方同意，任何一方不得向任何第三方外泄或使用对方的商业秘密。3.本保密条款在本协议终止后仍然有效，保密期限为自本协议签订之日起十年。十七、争议解决1.双方在履行本协议过程中发生的争议，应首先通过友好协商解决。2.协商不成的，任何一方均可向合同签订地人民法院提起诉讼。十八、其他1.本协议未尽事宜，双方可另行签订补充协议，补充协议与本协议具有同等法律效力。附件一：甲方提供的项目需求说明书,1.项目名称：智能交通系统优化2.项目背景：随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，为提高交通效率，降低污染，本项目旨在通过机器学习技术优化交通系统。3.项目目标：通过机器学习模型，实现交通流量预测、信号灯控制优化、停车资源管理等。,附件二：乙方提供的机器学习模型训练方案1.模型类型：深度学习模型2.模型架构：卷积神经网络（CNN）+循环神经网络（RNN）,3.训练数据：交通流量数据、道路信息数据、历史交通数据等4.预期成果：模型准确率达到95%以上，为交通管理部门提供决策支持。附件三：双方约定的其他文件,1.《数据共享协议》2.《知识产权归属协议》,3.《保密协议》附件四：项目实施计划,1.项目启动阶段（2026年1月至2026年2月）-由乙方组织项目团队，与甲方进行项目需求沟通，明确项目目标、技术路线和实施步骤。-甲方提供所需数据，包括但不限于交通流量数据、道路信息数据、历史交通数据等。-乙方进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换等。2.模型设计与开发阶段（2026年3月至2026年5月）-乙方根据项目需求，设计深度学习模型架构，采用卷积神经网络（CNN）+循环神经网络（RNN）进行交通流量预测。-乙方进行模型训练，使用历史交通数据进行训练，并不断优化模型参数。-乙方定期向甲方汇报模型训练进度和结果。3.模型测试与优化阶段（2026年6月至2026年8月）-乙方使用测试数据对模型进行测试，评估模型准确率、召回率等指标。-根据测试结果，对模型进行优化，提高模型性能。-乙方将优化后的模型提交给甲方进行验证。4.项目交付阶段（2026年9月至2026年10月）-乙方将最终模型交付给甲方，并提供模型使用说明和操作手册。-甲方对模型进行实际应用，验证模型在实际交通场景中的效果。-乙方提供技术支持，协助甲方解决使用过程中遇到的问题。附件五：项目验收标准1.模型准确率达到95%以上，预测结果与实际交通流量误差在5%以内。2.模型能够有效预测未来1小时内交通流量，为交通管理部门提供决策支持。3.模型能够根据实时交通数据动态调整信号灯控制策略，提高道路通行效率。4.模型能够根据实时停车资源信息，为驾驶员提供停车引导服务。附件六：违约责任1.甲方未按时提供所需数据，导致乙方无法按时完成项目，甲方应向乙方支付违约金，违约金为项目总金额的5%。2.乙方未按时交付模型或交付的模型不符合验收标准，乙方应向甲方支付违约金，违约金为项目总金额的10%。3.双方如因不可抗力因素导致项目无法按时完成，应协商解决，并免除违约责任。附件七：争议解决1.双方在履行本协议过程中发生争议，应友好协商解决。2.如协商不成，任何一方均可向甲方所在地人民法院提起诉讼。附件八：协议解除1.如一方违反本协议，另一方有权解除本协议。1.双方对本协议内容以及项目实施过程中的商业秘密负有保密义务，未经对方同意，不得向任何第三方外泄。2.本保密条款的保密期限自本协议签订之日起至项目实施完毕后的五年内。3.在保密期限内，如因法律要求或双方同意而必须披露保密信息，披露方应事先通知对方，并采取合理措施确保保密信息的保密性。附件十：知识产权1.乙方在项目实施过程中所开发的技术、软件、文档等知识产权归乙方所有。2.甲方获得在项目实施范围内使用乙方知识产权的权利，包括但不限于在本协议约定的范围内使用、复制、展示等。3.本协议期满或解除后，甲方应立即停止使用乙方知识产权。附件十一：其他2.本协议一式两份，甲乙双方各执一份，自双方签字盖章之日起生效。1.项目启动阶段（2026年月日至2026年月日）：完成项目需求分析、技术方案设计、项目团队组建等工作。2.模型开发阶段（2026年月日至2026年月日）：完成模型开发、测试、优化等工作。3.项目实施阶段（2026年月日至2026年月日）：完成模型部署、系统集成、试运行等工作。4.项目验收阶段（2026年月日至2026年月日）：完成项目验收、总结报告撰写等工作。附件十三：项目预算1.项目总预算：人民币万元整。2.项目预算明细：-人员费用：人民币万元整；,-硬件设备费用：人民币万元整；,-软件开发费用：人民币万元整；-其他费用：人民币万元整。附件十四：付款方式,1.甲方按照项