对辐射场信息的全面获取。不同传 感器 的数据具有互补性 ，融合后能更 准确地 反映辐射场的真实情况。 辐射场动态建模 剩余寿命计算 • 根据量化评估得到的腐蚀裂纹数据 ，结合设备 的材料特性、运行环境等因素 ，运用机器学习 算法计算设备的剩余寿命。这有助于提前制定 设备维护和更换计划 ，保障核设施的安全运行。 AI 技术驱动的监管范式革新 基于计算机视觉的腐蚀裂纹量化评估 • 蚀和裂纹进行识别和量化分析。通过高精 度的图像识别算法 ，能够准确测量腐蚀和 裂纹的尺寸、深度等参数。 设备老化智能预测模型 2 1 综合考虑堆芯内的热传导、流体流动、化学反应等 多物理场因素 ，对堆芯熔毁过程进行精确模拟。 通 过建立多物理场耦合模型 ，能够更真实地反映 核事 故的演化过程 ，为应急决策提供科学依据。 应急方案推演 利用数字孪生模型 ，对不同的应急方案进行模拟 推 监管原则 - 发布《核领域 AI 伦理指 南》（ 2024 年） - 数据格式不兼容 - 伦理框架全球化挑 战 美国 - 《在核应用中开发人工智能系统 的考虑因素》（ 2024 年 9 月， NRC 联合英加发布） - 《先进核能法案》（ 2024 年） - 《 AI 系统故障安全协议》 （ 2024 年 10 月） - 阿贡国家实验室

（2）学校根据学生志愿分班； （3）分班策略：组合优先（即优先将选择了“史地生” 的 学生进行分班，然后再考虑同时选择了“物化”科目， 然 后依次处理）； （4）系统进行分班处理的时候，同时考虑了成绩因素（分层教学，快慢班）； （5）每个班级的人数有限制 （不能少于 35 人，不能超过 50 人）； 2、排课效果： 使用前 使用后 工作人数 教务处 2 名教师 1 名软件工程师 工作时长 选 3（ 共计 20 种组合）； （2）学校根据学生志愿分班； （3）分班策略：人数优先（即只考虑每个教学班 级人数均衡，在此条件下进行分班处理）； （4）系统进行分班处理的时候，未考虑成绩因素 （完全随机）； （5）借助“走班电子班牌” ，对走班教学过程进行 管理； 2、排课效果： 使用前 使用后 工作人数 教务处 1 名教师 1 名软件工程师 工作时长 30 天 1 天 20 种组合）； （2）学校根据学生志愿分班； （3）分班策略：学科优先+人数优先（优先安排选择 了物理、化学等科目的学生，在此基础上，再考虑人 数均衡）； （4）系统进行分班处理的时候，考虑了成绩因素（分 层教学、快慢班）； （5）计划借助“走班电子班牌” ，对走班教学过程进行管理（未上线）； 2、排课效果： 使用前 使用后 工作人数 教务处 1 名教师 1 名软件工程师 工作时长 60

发展的前提和保证。近几年来，在上级各有关部门的正确领导和全校师生的共同 努力下，学校的各项事业呈现出良好的发展态势。 但也应清醒地看到，随着形势的发展和高等教育事业改革的进一步深入，影 响高校安全稳定的因素越来越复杂，维护高校安全稳定的任务越来越艰巨，与此 同时，学校在平安校园的建设上也有其特殊的客观环境：很多大学生从小没离开 家庭与学校的保护，与社会接触不多，各方面都不成熟，缺乏自我保护的能力， 自行车、钱包等事件， 因而也应该在这些地方设置视频监控系统进行控制。 (3)人员管理需求：在校门口和主干道，应该部署人脸抓拍比对设备进行人 员管控，设置黑名单库可有效组织重点人员将不安全因素带入校园； 一旦发生紧 急情况时，可以通过出入口控制系统记录的人员进出信息和视频录像进行排查， 从而为破案提供依据。 (4)车辆管理需求：在前期调研踏勘时了解到，学校占地面积比较大，校园 案 能视频识别监控，利用视频识别技术实现周界入侵检测，保障学校师生的生命财 产安全。 阿坝州职业学院周界防范如果采用传统红外对射或电网的方式，鸟、动物、 温度、空气流动、雾气、雨雪等等环境因素都很容易引发误报，另外校园围墙树 木较多，即使我们在安装时对树木进行修剪，但是枝叶生长速度较快，学校后勤 压力较大、施工难度大、成本高，并存在一定的安全隐患，而且红外对射防范为 线性防御，防御区域不足。

务流程的新应用。 （ 2 ）流程简单化：还原流程的本质，也就是抛 开部门分工等因素，将事务办理过程简单化、专业化、 原子化。 （ 3 ）移动化：实现移动的办事大厅（综合服务中 量化的绩效考核 数据来源：员工档案系统、考勤系统、教务系统等 授课情 况 学生满 意度 月度考核 月度审核 年度考核 年度审核 个人、部 门排名 量化的绩效考核 成功关键因素 绩效考核成功的关键因素 与质保体系联动 每间学校要根据自身的目 标定位，以诊改过程中制定的 诊断指标作为依据定制考核指 标，并在实践中持断改进。 配置的管理制度 以绩效考核作为手段， 配套相应的管理制度，使绩

在当前的教育环境中，教学评价作为教育质量提升的关键环 节，其科学性与有效性直接关系到教学目标的实现和学生学习成果 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 探索并引入先进的技术工具以优化教学评价体系，已成为教育领域 的重要议题之一。DeepSeek，作为一种基于大数据与人工智能技 术的教学分析与评价工具，其引入能够为学校提供更为精准、客观 人工记录，数据分散且不完整 自动化采集，数据全面且集中 评价指标 单一，依赖考试成绩 多维，覆盖知识、态度、参与等方面 反馈速度 周期长，通常需一学期或更长 实时反馈，快速响应 主观性 受人为因素影响较大 基于算法，客观性更强 通过上述分析可以看出，DeepSeek 的引入不仅能够解决传统 教学评价中的诸多痛点，还能够为学校构建更加科学、精准的教学 评价体系提供有力支持。这一方案的推行，将为学校教学质量的持 实时收集、处理和分析教学过程中的各类数据，为教师、学生和管 理者提供多维度的反馈和建议。 首先，DeepSeek 的应用能够显著提高教学评价的效率。传统 评价方式往往依赖于人工收集和分析数据，耗时耗力且容易受到主 观因素影响。通过 DeepSeek，学校可以实现自动化数据采集和智 能化分析，大幅缩短评价周期，确保评价结果的及时性和有效性。 例如，通过分析学生的课堂参与度、作业完成情况和考试成 绩，DeepSeek

核心区域设计 随着学校在 IP 网络上部署的各种应用系统增多，学校的学习生活、教学等对于网络依赖程度 越来越高，网络成为学校正常运转的最基本因素之一。因此，网络永续性对学校信息化建设的成功 变得越来越重要。核心交换机的不间断转发，成为衡量网络可靠性的重要因素，也决定了未来信息 化展的高度。同时，核心交换机承载了校园监控，数字广播，多媒体录播系统等集成的大流量数据 传输，核心交换机需要具有高性能。 越来越高，网络成为学校正常运转的最基本因素之一。网络一旦故障，就如同断电缺水一般，其负 面影响不可估量。同时随着业务应用发展，业务系统将显得越发脆弱，仅仅几秒的网络中断就会造 成如多媒体录播系统的中断、OA 文件传输重传、视频会议的中断等，进而引发一系列的连锁效应。 因此，网络永续性对学校信息化建设的成功变得越来越重要。核心交换机的不间断转发，成为衡量 网络可靠性的重要因素，也决定了未来信息化展的高度。同时，核心交换机承载了数字监控，数字 在工作区中用于计算机点的跳线有两种：线缆公司提供的成品跳线和手工压制的自制跳线。成 品跳线由专用的设备一次性加工完成，触点接触良好，线芯优质，柔软而且耐用，多次插拔不会影 响数据的可靠传输。自制跳线由于受到工具、配件、制作水平等因素的影响，质量和效果不甚理想。 考虑到长远利益，建议使用成品跳线。 工作区 埋入式信息插座与其旁边电源插座应保持 20cm 的距离，信息插座和电源插座的低边沿线距地 板水平面 30cm，插座采用国标

为采用上述改进措施可以在保证系统稳定运行的同时，显著提升系 统性能和安全性，且具有较高的投资回报率。 7.2.1 系统稳定性 在项目评估的技术评估部分，系统稳定性是确保 deepseek 学 校应用场景设计方案成功实施的关键因素之一。系统稳定性不仅关 系到应用的可用性和用户体验，还直接影响到教学活动的连续性和 数据的安全性。为了确保系统在各种使用场景下都能稳定运行，我 们采取了以下措施： 1. 系统架构设计： o 用该系统的教师和学生。调查结果将分为五个等级：非常满意、满 意、一般、不满意、非常不满意，以便量化分析。 在调查过程中，我们将重点关注以下关键指标： 1. 系统的操作便捷性，包括导航、功能布局等因素； 2. 功能的实用性，是否能够有效支持教学和学习需求； 3. 系统的稳定性和响应速度，是否能够流畅运行； 4. 用户界面设计的美观性和友好性； 5. 技术支持的及时性和有效性。 此外，我 繁 的更新可能会带来兼容性问题或影响用户体验。因此，建议制定合 理的技术更新计划，确保系统在保持先进性的同时，最大限度地减 少对用户的影响。 最后，技术团队的能力和经验也是影响技术风险的重要因素。 建议组建一支具有丰富经验的技术团队，并定期进行技术培训和交 流，以提升团队的整体技术水平。同时，与外部技术专家或公司合 作，获取更多的技术支持和资源。  系统稳定性和可靠性：进行压力测试和负载测试，建立监控和

力 和综合素质。许多学生在应试教育的压力下，往往丧失了对知识的 兴趣，创造力和批判性思维能力的培养也受到忽视。 此外，教育公平的实现同样面临挑战。无论是经济背景、文化 差异还是性别歧视，各种因素可能导致某些群体在教育获得上的不 平等。在教育过程中，这些群体往往难以获得与其他学生同等的学 习机会，长此以往，这将加剧社会的不平等现象。 在信息技术的快速发展背景下，教育领域有了新的机遇和挑 为用户提供高 效、智能、个性化的教育服务。 3.2 AI 大模型选择 在教育 AI 大模型的设计中，选择适当的大模型是至关重要的 一步。我们需要考虑多种因素，包括模型的性能、可扩展性、适应 性以及社区和文档支持等。综合考量这些因素，以下是我们选择 AI 大模型时的几个关键标准： 首先，性能是主要的评估指标之一。目标是选择能够在多个教 育场景中有效工作的模型，例如个性化学习、智能问答和实时反馈 域和特定应用可能具有不同的需求，我们选择的模型需要能够灵活 调整，以适应不同的任务和数据集。例如，选择可以通过少量样本 进行微调的模型，有助于在特定教育场景中取得更好的效果。 另外，社区支持与文档的完善程度同样是一个重要因素。一个 活跃的开发者社区可以提供丰富的资源和解决方案，有助于加速我 们项目的实施进程。同时，完整的文档和示例代码能帮助开发人员 更快上手和实现特定功能。 最后，考虑模型的计算资源需求和运行成本也是必要的。我们

.............................................................................281 4.1.1 拟建项目存在的主要风险因素.....................................................................281 4.1.2 拟建项目合法性、合理性、可行性、可控性评估结论 息系统安全、稳定，符合国家密码相关要求。 4.4 项目建设期 XXXX 职业技术学院绿色智慧校园是一项庞大的系统工程，涉及面广， 实施难度较高。综合考虑实际业务需要、项目管理能力和项目风险控制等 各种因素，本项目建设周期预计为 3 年。 五、项目总投资及资金来源 该项目总投资估算为 4607.83 万元，资金主要来源为财政预算内资金， 同时探索多元化投资、互惠互利的投融资机制，确保资金落实到位，保证信息 方 －266 1. 每季度一次设备的除尘、清理，扫净设备显露的尘土，对风扇、 防护罩等部件要卸下彻底吹风除尘，之后用无水酒精棉将各个镜头擦干净， 调整清晰度，防止由于机器运转、静电等因素将尘土吸入监控设备机体内， 确保机器正常运行。同时检查监控机房通风、散热、净尘、供电等设施。 室外温度应在－20 ℃～＋60℃ ，相对湿度应在 10％～100％；室内温度应 控制在＋5℃～＋35℃

人工智 能教育应用案例，深入分析其政策实施效果、教学模式创新和技术 应用特点。在此基础上，设计并实施问卷调查，收集一线教师、学 生和家长对人工智能教育应用的认知、态度和需求，量化分析其影 响因素和潜在问题。最后，通过专家访谈法，邀请教育政策制定 者、技术专家和学校管理者进行深度访谈，获取其对人工智能教育 应用政策的见解和建议，确保研究的科学性和实用性。 研究框架主要包括以下几个维度：政策环境分析、技术应用评 养等。这些问题需要在未来的政策制定和实施过程中得到进一步解 决。 总的来说，中小学人工智能应用政策的背景可以概括为：国家 政策的引导、地方政策的落实、国际经验的借鉴以及具体实践的推 动。这些因素共同构成了中小学人工智能应用政策的基础，为未来 人工智能技术在教育中的深入应用奠定了坚实的基础。 3.1 全球人工智能教育政策概览 随着全球范围内人工智能技术的迅猛发展，各国纷纷将人工智 能 极开展了形式多样的人工智能教育活动，如人工智能竞赛、创客教 育、编程马拉松等，极大地激发了学生的学习兴趣和创新能力。 然而，中国中小学人工智能教育的发展仍面临一些挑战。首 先，师资力量不足是制约人工智能教育普及的重要因素。尽管各地 开展了大量的教师培训，但具备人工智能专业背景的教师仍然稀 缺。其次，课程体系和教学资源尚不完善，部分学校在课程设计和 教学实施上存在一定的随意性。此外，城乡之间、区域之间的教育