国际项目投标那些事(七)海外项目资格预审

 


海外项目的资格预审,基本上是海外项目招投标阶段必备的一个环节。

资格预审审的是潜在投标人的技术实力和财务实力,评估投标人是否具备承接该项目的能力。

笼统来说:

  • 招标人通常会要求投标人提供类似项目执行的项目业绩,来体现自我的技术实力;
  • 公司的审计报表,表征投标人公司的财务能力。

如果具备上述两个能力,通常才能在中标后比较好的去按质按量按时的完成该项目。

对于投标人来说,资格预审其实也是一个好的机会,可以评估这个项目是否是适合自己公司的项目,资格预审阶段大家投入的时间精力和花费相对较小,如果在资格预审阶段就发现这个项目不适合自己,可以选择不参与后续的投标,以降低沉没成本。


最近有参加一个南亚某国项目的资格预审,这个项目是日本JICA资助ODA项目,参与资格预审的投标人很多,有小20家,如果每2-3家组成联合体的话,估计也会有差不多七八家会参与竞标。现在项目仍处于资格预审阶段,我们本期先看一下资格预审文件的组成:

Table of contents

PART 1- Prequalification procedures

  • Section I. Instruction to applicants
  • Section II. Prequalification data sheet
  • Section III. Qualification criteria and requirements
  • Section IV. Application forms
  • Section V. Eligible source countires of Japanese ODA loan

PART 2- Works Required

  • Section VI. Scope of works

相对招标文件,资格预审的要求文件其实算比较简单的,也就几十页。通常是一些项目的介绍,配合一些资格预审标配/标准的一些要求,最后再讲一下这个项目的一些特殊要求。大家在做资格预审的时候,读一次文件基本就能理解资格预审要求文件的构架。

Part 1-Prequalification procedures

Section I instructions to applicants

这个文件你可以理解为招标方的一个标准的资格预审的要求,模板取决于是哪个多边开发机构做的贷款、或者是哪个咨询公司做的咨询。我这个项目是JICA贷款项目,所以模板中就处处体现了JICA的要求。要求是比较所有项目普遍适用的要求,如不能腐败啦、申请人要满足JICA申请人基本要求啦、如何提澄清啦、文件要交几份啦、保密要求啦、评分方法啦等等。

Section II Prequalification data sheet

这一部分是大家必须重点关注的,是对ITA的一个补充说明,是更多在ITA普遍要求的基础上提出的一些特殊要求,此处也会提出针对这个项目的一些特殊信息。如果大家了解FIDIC的话,其实就是general contractual clauses 和 particular contractual clauses的关系。所以大家在阅读的时候要把Section I和Section II合并起来阅读。

这个文件就针对这个项目描述了项目的名称、合同编号、开标时间、要提交的文件的清单等等。

Section III Qualification Criteria and Requirement

这个Section中有四个小部分

  • Eligibility
  • Historical contract non-performance
  • Financial situation
  • Experience

Eligibility中要求了必须满足JICA的eligibility要求,同时还不能被世行等机构debar。

Hisotrical contract non-performance中要求申请人报告是否因申请人过错导致的non-performing contracts,同时还要把申请人正在进行的法律诉讼和过往的法律诉讼情况提交上去。

Financial situtation中要求申请人提供过去3年的财务审计报告、年平均的合同额等。

Experience中的要求了申请人以往的做过的类似项目的经验,并提供业绩证明。

Section IV Application Forms

这一部分是业主要求提交的资料的模板,申请人按照提供的表格模板填写信息即可。所需要填写的内容基本上就是上面Section III上的要求的财务的文件、业绩文件、诉讼记录,还有申请人的基本资料等。

Section VI. Scope of works

这一部分是业主/咨询公司针对这个项目向申请人提供的信息,包括了对这个项目的基本情况描述,项目特点,建设期,现场状况,地图信息等等,最重要的是申请人要通过这个章节搞清楚这个项目的招标工作范围或合同范围。


以上呢就是这个南亚国家这个水厂项目的资格预审文件的主要构架了,由于项目还在进行中,不方便提供太细节的信息,如果大家有疑问,可以在下方留言,或联系微信wttranslate,参与国际项目投标讨论。

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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