核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 传统核安全监管体系的三大瓶颈 预测局限性 l 传统监管多基于静态模型和 历史经验进行风险评估和预 测 ， 对突发事故和新型风 险 的预测能力不足。 人力依赖性 l 传统监管需要大量人力投 入 ， 且存在主观性和局 限 性 ， 容易出现疏漏 ， 成本 高、效率低。 03 基于计算机视觉的腐蚀裂纹量化评估 • 借助计算机视觉技术 ，对核设备表面的 腐 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。 的 “概率思维”与责任伦理的 “绝对命令”存在根本冲突。 当算法计算出 “可 接受风险”（如 0.01% 的泄漏概率） ， 人类是否有权为后代做此选择？ • 认知偏差的安全幻觉。 当 AI 能预测 99.9999% 的事故 ，我们是否对 0.0001% 的剩余风险更加恐惧？ n 贝克“风险社会”的再诠释 • 核事故是“系统性人为不确定”的典型： AI 试图用确定性建模对抗不确

设备接入管理、监管、控制、 预警问题 人工智能的引入帮助高校解放常 规人力实现超前预测自我学 习能力 人工智能 大数据的引入帮助高校解决 数据经验积累分析预测等 能力 人脸识别 5G 应用 新型基础设施建设（新基建） 车联网 边缘监控 智能入网 5G 基站 AI 芯片 智能预测 伴随采集 射频终端 数据分析 前人之智后人之路 集千人之智为后勤之智 食品安全追溯 校园安全驾驶舱 中国教育后勤协会 后勤领导驾驶仓 个人消费追溯 校园数字孪生 后勤餐饮评价 后勤服务评价 餐饮浪费监测 水电浪费监测 设备能耗监控 设备运行监控 学生晚归预测 统一数据访问 统一授权服务 数据库 生产数据库 查询数据库 备份数据库 服务器群

术应用能力不足、数据隐私与安全问题等。根据一项针对全球 500 所学校的调查显示，超过 60%的学校在技术应用方面存在困难，主 要原因是缺乏专业的技术支持与培训。 以下是一些关键数据： 指标 2022 年数据 2027 年预测 全球教育科技市场规模 1,260 亿美元 3,000 亿美元 在线教育用户数量 3.5 亿 6.8 亿 混合式学习模式采用率 45% 70% 为应对这些挑战，Deepseek 学校教育应用方案将聚焦于技术 学生的整体表现。例如，教师可以通过折线图查看某位学生在一段 时间内的成绩变化，或者通过饼图了解班级在某项知识点的掌握情 况。 为了进一步提升跟踪的精准度，系统还可以引入个性化分析模 块。通过对学生的历史数据进行深度学习，系统能够预测学生的学 习趋势，并提供个性化的学习建议。例如，系统可以识别出某位学 生在数学几何部分表现较弱，并推荐相关的练习题目或学习资源。 此外，教师需要便捷的反馈机制，以便及时与家长和学生沟 通。系 据的深入分析，管理层可以制定针对性的改进措施，例如调整教学 计划、增加某些学科的师资力量等。 此外，数据驱动的决策还可以通过建立预测模型来实现。学校 可以利用机器学习算法，基于历史数据预测学生未来的学业表现、 课程需求等。例如，通过分析学生的历年成绩和参与课外活动的情 况，可以预测哪些学生可能需要额外的学术支持。这种前瞻性的决 策方式能够帮助学校提前介入，提供个性化的辅导和资源，从而提 高学生的整体表现。

，通过灾难恢复资源管理、灾难恢复计划编排、 自动化灾难恢复演练、数据一致性应用可用性验证等能力 ，提升 企业的灾难恢复能力； • 灾备体系可观测性 ，通过 RTO 、 RPO 分析 ，灾备任务分析、灾备资源分析与预测 ，实现灾备系统及灾备任务等的可视化 ，提 升 灾难恢复能力 ，展现灾备建设成效。 体系化数据灾备建设 通过整体规划，为智慧川大打造整体的 灾备体系，实现了包括望江及江安校区 数据中心云平台超过 ，通过灾难恢复资源管理、灾难恢复计划编排、 自动化灾难恢复演练、数据一致性应用可用性验证等能力 ，提升 企业的灾难恢复能力； • 灾备可观测性 ，通过 RTO 、 RPO 分析 ，灾备任务分析、灾备资源分析与预测 ，实现灾备系统及灾备任务等的可视化 ，提升灾 难 恢复能力 ，展现灾备建设成效。 海量数据分级保护 1200 + 虚拟机， 60+ 数据库、 500+TB 数据量统一高效保护，为 不同的业务系统及数据提供不同备 的有效性、灾备数据的可用性、灾备恢复能力的可靠性？ 灾备体系可观测性方案 ，提供统一灾备运营 & 运维可视化能力 ，包括 RTO 、 RPO 分析 ，灾备任务报表 ，系统自动巡检， 灾备资源监控和预测以及备份任务异常分析能力 ，支持市场上主流灾备产品统一监管 ，并以可视化的方式展示灾备体 系建设成效 ，增强灾难恢复能力： • 异构灾备系统运维：广泛支持包括爱数 AnyBackup

进行操作。 （ 4 ） 中央监控计算机和现场智能控制器开关上面都可以实现场景控制。 实现照明控制的实时性 ，通过 互 联网能够远程控制照明系统 和数 网络层据查询 ，和其他系统的数据交互 和数据预测分析。 通过感知层调整照明应用 场景 ，根据室内光线或 者 感知层人为设置调整光线 ，场景 设置自动启动照明设施。 人机交互界面 ， 通过简单的图标 操作就可实现照 明控制。 某水龙 头没 有关闭 ，管理系统发出恢复指令， 若没有恢复 ，则启动修理机制。 远程控制： 可对各个单位的能耗开关， 手机端远程开关闭。 预测告警： 结合天气数据 ，预测水管是 否有被冻坏的可能性。 智能报表： 周期性生成能耗报表， 并分析使用细则 ，预测能耗报表， 制定节能策略。 能效管理系统 u 数据采集系统 u 数据传输网络系统 u 后台分析系统软件系统 数据采集、分析 与 集中管控

....................................................................................115 14.3 效益评估与预测................................................................................................... 告。这种评价方式打破了传统单一考试成绩的局限性，更全面地反 映了学生的学习水平和素质发展。 · DeepSeek 可自动生成个性化学习路径，帮助学生有针对性 地提升能力。 · 系统能够通过数据分析，预测学生的学习趋势，提前干预潜在问 题。 · DeepSeek 支持多语言处理，适用于国际化教育环境，助力跨文 化交流评价。 此外，DeepSeek 的数据分析功能能够帮助学校进行长期的教 学 学生的课堂表现数据转换为标准化评分，或将教师的反馈文本 进行情感分析并转化为数值特征。  模型集成：通过集成多个模型（如 Bagging、Boosting 或 Stacking）进一步提升预测精度。例如，采用随机森林和 XGBoost 进行集成，可以有效降低过拟合风险并提高泛化能 力。 以下是一个简单的超参数调优示例表： 模型 超参数 取值范围 最优值 随机森林 max_depth

大模型应用广泛，在教学上，通过分析学生学习数 据，为学生定制个性化学习方案，有效提升学习成绩；在科研上，辅助科研人员进行文献检索和论文写作，大 幅节省科研时间；在管理上，通过分析传感器数据，准确预测设备故障，降低运维成本。 需要注意的是，智慧教育环境建设不能只依靠技术。教师数字素养的提升、高校管理机制的创新、教育评价体 系的改革等要素同样重要。但在智能时代，这些要素的发展同样离不开大模型的赋能。 促进跨学科和人机协同的科研 智能时代，人工智能立于科学变革潮头，给自然科学领域的科学发现与科研进步带来冲击，也为社会科学领域 科研转型带来新的机遇。 63 大模型的引入为科研人员提供了强大的数据分析能力、模拟预测功能以及优化实验 设计的支持，极大地提高了科研的效率与质量，并促进了学科间的深度融合与协作。 在科研领域，大模型能够处理海量的科研数据并从中提取有价值的信息，辅助科研人员从大量文献中筛选出相 关研究成果，快速获取前沿的科学知识。这种数据驱动的研究方法为科研活动提供了新的视角和手段，减少了 传统文献检索和数据分析中的人工干预，提高了科研的精确度与效率。通过对科研数据的深度挖掘，大模型能 够揭示潜在的研究方向，甚至预测研究趋势，帮助科研人员在复杂的科学问题中找到突破口。 大模型的应用推动了学科交叉的深度融合。在传统科研模式中，跨学科的协作常常面临知识壁垒和沟通障碍， 而大模型的应用突破了这些局限。通过智能化的

OneFlow 预置镜像 一键发布 第三方导入 灰度发布 能力分类 权限管理 版本管理 能力调用 负载均衡 自动化机器学习 智能排序 关联规则 协同过滤 分类预测 离群分析 文本挖掘 回归预测 时序分析 相似度计算 关系挖掘 聚类分析 主成分分析 数据安全 数据标准 数据共享 数据集成 质量管理 协同标注 数据分配 数据采样 自动标注 任务管理 别地质勘探、灾害预警、等核心业务 场景中，提供支撑灾害识别一灾害分 析及灾害处置方案优选、灾害处置全 生命周期在线指导与方案推荐服务。 • 通过对大量历史物流数据的学习和分析， 物流流通大模型可以预测未来的物流需求。 实时监控车辆、船舶、飞机等运输工具的 位置和状态，根据实际情况进行智能调度， 优化运输资源的配置。 物流大模型 遥感大模型 岩土大模型 智慧科研 · 大数据实验室

工信部正式发布《关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见》，为虚拟现实产业发展划定时间表和路 线图，推动虚拟现实产业快速健康有序发展。 市场 产业 ⚫ IDC 预测，至 2023 年， 中国 AR/VR 市场支 出 规模将达到 652.1 亿 美元，较 2019 年 的 预测（ 65.3 亿美 元） 有显著增长。 ⚫ 2018 年国内 VR/ AR 行业投融资主 要集 中在硬件以及 VR+ 行业应用领域。 ⚫ 教学空间：个性化教育 政策 ⚫ 2017 年 7 月国务院发布《新一代人工智能发展规划》 ⚫ 将加快推动新型教育体系、智能校园建设以及开发智能教育助理，助力个性化教育。 市场 ⚫ 据 CNNIC 数据预测， 到 2020 年以“ AI+ 教育”为特征的个 性化教育将带来 3000 亿的庞大市 场 规模。 产业 ⚫ 个性化教育产业链的 结构内，产品开发吸 纳大量资金，前期投 入较大。目前

， 关键设备可查可控 ， 实现校园设备信息化和管理智能 化 ArchI-Brain A I 集成算法 - A I 高效机房 \A I 变风量 \A I 多能互补 \A I 预测 \A I 运维 \A I 健康环境 ... Home Automation System 智能室内控制系统 物 联 节 点 建 筑 组 件 边 缘 智 能 项目初始化录入与 … 业务数据 场景应用数据 空间、 设备数据 • 可多场景组合 ， 可按需加载 ， 适用于综合运营 ，校园形象 ， 能力展示等 方面 • 高精度数字孪生模型。 感知 - 分析 - 预测 - 指挥调度： 校园运营 IOC 校 园 运 营 IOC 管理驾驶舱 访客驾驶舱 校园 IOC ： 融合业务应用 ， 打通数据孤岛 ， 创造数据 价值 领导、访客、管理，千人千面（可向企业用户提供