停 车 场 管 理 系 统 消 防 及 安 防 控 制 室 服 务 器 及 存 储 有 线 及 数 字 电 视 系 统 智 能 导 诊 系 统 手 术 示 教 系 统 移 动 输 液 系 统 一个平台 四大支柱 模块化应用 可 视 对 讲 系 统 1.7 本项目智能化系统适用对 象 及应达效果 降低消耗成本； 提高医疗收入； 提升医院整体运营管理水平。 管 理 部 门 管 理 25 米 住院取药 14 米 C 区 8 米 全彩 LED 条屏，高度 600MM 2.1.2 智能导诊及信息发布系统 2.1.2 智能导诊及信息发布系统 二级分诊 一级分诊 每个候诊厅一个自助查询机 2.1.2 智能导诊及信息发布系统 二级分诊 一级分诊 2.1.2 智能导诊及信息发布系统 查询，挂号，收费，报 到 2.1.2 智能导诊及信息发布系统 查询，挂号，收费，签到 门诊部 诊室 普通诊室一个语音点，一个内网单口面板；专家诊 室一个语音点，两个内网单口面板，分别在左右墙 上 挂号，办公区，接待登 记，阅片室等办公区域 一个座位一个内网单口面板，每片区（房间）一个 语音面板，再预留一个内网双口面板 , 若是没有座 位，按五平方米一个座位估算 。对 于主 任办公室， 专家诊室等领导办公室，加一个外网数据点 护士站 一个座位一个内网单口面板，每片区（房间）两个

面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 新驱动教育公平与质量提升，共同绘制智能时代的教 育新图景。 张凌 广州视睿电子科技有限公司总裁 AI技术开放融合，构建全流程的AI教学空间！ 人工智能正成为重构育人生态、实现大规模因材施教 的关键力量。要构建一个人机共生的教育未来，我认 为需聚焦四大核心：一是升级教学环境，构建教师- AI-学生三元互动的新型生态。我们追求的不是技术的 简单叠加，而是人机共育的深度融合，让AI成为教师 的得力助教与学生的个性化学伴。二是升维教师角色， 容正向的根本保障。四是深化产学研协同，以技术点 燃每个生命的独特光芒。释放AI在教育领域的全部潜 力，需要产业界、学术界和研究机构紧密合作，我们 的共同目标始终是培养能适应并创造未来的高素质人 才，共赴一个更智慧、更公平的教育未来。 张元来 鸿合科技股份有限公司高级副总裁 AI赋能教育：构建“因材施教”的教育新生态! 产业领军人物观点 人工智能技术正在深度重塑教育信息化，从辅助工具 向核心

化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 本文将简要的概括药物研发的流程，并深入探讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 药物研发的整体流程 药物的研发是一个复杂且耗时的过程，业内一直流传着"三十定律"的说法: 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 成本、时间成本，提高成功率已然成为了药物研发行业的重中之重。 通常而言，药物的研发包括以下步骤: the”。作者发现prompt的长度越短， 模型越容易直接返回基因名称。此外prompt以the或者a结尾也能够提高模型 直接返回基因名称的概率。 信息提取流程设计：因为绝大部分的基因名在BioGPT-G的字典中都并非是单 独的一个token，而是多个token组合而成的。如基因EXO1在BioGPT的字典 中是由EX，O，1组合而成的。因此在计算多token基因的next token probability时，作者按照下图所示的流程进行迭代，反复计算next 毫 无疑问其仍有着严重的缺陷。BioGPT-G虽然能给出6个已经报道过的靶点，但 另外2个新颖靶点在专业研究人员看来仿佛空穴来风，因为我们无法去理解大语 言模型给出这些结果背后的逻辑，且目前也没有一个令人信服的预测准确率数 据。因此，很多科研人员相比于相信大语言模型挖掘出的新颖靶点，更相信自己 亲手一步步挖掘得到的靶点，即便亲手挖掘需要远超大语言模型的时间成本和金 钱成本。 此外，医药研发并非

医院网络系统建设设 计方案 总体设计思想 XXXXX 医院网络系统的总体设计思想是建设一个具有高连通性、强大融合 能力和快速响应能力的网络体系结构来保证医疗信息能够及时、准确、可靠、 安全地在医疗系统进行传输，并适应未来业务的发展，为满足未来新业务的需 求，为迅速推出新业务打好基础。根据医疗行业网络信息系统的建设要求和自 身的业务特点，组网时应考虑以下几点： 1、弹性的网络 弹性 数据流等。这些业务的接入方式及在网络上的传输方式 各不相同。因此，最理想的组网方式应是建立一个统一的交换平台，能支 持多种不同业务。这样能大大的减少网络的连接复杂度，人员培训的难度， 以及网络管理的压力，并提高网络的可靠性，简而言之，就是在建网的过 程中利用尽可能少的网络设备提供尽可能多的网络业务，努力避免在一个 节点是使用多个不同设备简单互连，以堆砌的方式提供多种业务。  实用性及经济性原 计算机网络系统建设是一个庞大而且复杂的工程，它需要网络专业技术人 员具有较高的素质和技术水平，以及应用部门的配合和多部门的密切协作，所 以我们对项目的实施提出“总体规划、分布实施”的建议。在制定总体规划时， 我们遵循“切合实际，分阶段实施，循序渐进、安全有效”的基本原则。在网络 架构的选择上要具有先进性，扩充升级方便，可保护前期投资。 XXXXX 市立医院的网络系统是一个承载多种医疗业务的

GPT ： Generative Pre-trained Transformer  单向模型，只考虑前文，不考虑后文  采用自回归（ autoregressive ）的方式生成文本，即逐个生成下一个词  通常用于生成文本、对话、问答等任务 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 训 练 ③ The Stanford Question Answering Dataset 问答（ SQuAD ）、命名实体识别（ NER ）、 MNLI 任务（大规模分类任务，目标是预测第二个句子相 对于 第一个句子是包含，矛盾还是中立） CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 表示能 力 ③ 精 准 可 解 月 Google 提出 Transformer 模型 2017 年 6 月 OpenAI 提出 Few-shot GPT-1 模 型 参数量 1.17 亿 数据量约 5GB 赋予 GPT 预测下一个字符串能 力 2019 年 2 月 OpenAI 提出 One-shot GPT-2 模 型 参数量 15 亿 数据量 40GB 增加 GPT 解释翻译能 力 2020 年 5 月 OpenAI

服务的智慧校园系统，切切实实地为师生提供方便，以信息化提升老师的教学 质量水平，帮助学生提高学习效率，助推科学研究，帮助各级领导了解学校情 况从而支撑决策，提高管理的科学化和信息化水平，也是学校的一个重要任务。 2. 发展阶段 国内高校信息化建设经过十多年的发展，取得引人瞩目的成绩。应用系统 的建设从最初的桌面级应用发展到智慧校园建设的新阶段，回顾高校信息化建 设的发展历程，可以划分为如下四个阶段： 部门在进行本单位信息化建设时均是立足于解决本部门工作的需要，各个 系统都是于不同的时间，采取不同的标准和数据库，系统间彼此独立，各自为 政，从而形成了校园网上一个个“信息孤岛”，信息和资源无法实现高效共享， 也造成了信息的重复管理，数据无法实时更新，同一个类别的数据在一个系统 上也许已经更新，但是在另一个系统里却没有变化，源数据获取困难，各部门 需要其他部门分管的数据时甚至还有赖于电话、Excel 文档、人工拷盘甚至是纸 质介质等低效率的方式。 求。随着校园网上应用和资源越来越多，应用缺乏有效的组织和管理，技术升 级存在风险，从而也带来业务系统维护成本不断增加的问题。 3.4. 领导面临的问题 （1）已有数据质量差，给全局性的数据统计与查询造成障碍 对同一个数据，由于重复录入、录入时的差错和统计标准不统一，由不同 的系统提供就可能产生不同的结果，各个系统提供的统计数据不完全一致，数 据质量低下，使得学校无法通过现有的系统获取学校真实的全局统计数据，例

..... 62 2 XX 智慧校园云计算系统技术方案书 1 概述 1.1 高校信息化面临的挑战 “ ” 在传统的教育信息化建设过程中，基本上都按照 按需、逐个、独立 的建设原则，每一个应用系统 都 使用独立的服务器、独立的安全和管理标准、独立的数据库和独立的展现层，即烟囱式的孤岛架构。 资源系统 展现层 数据 管 理 安 全 系统层 学生系统 高投入、难管理、低效率、高能耗、低可用问题 当前教育信息化硬件配置现状一般是如下两种情况： 普通应用系统， 一台服务器安装一个应用系统； 关键应用系统，如校园一卡通业务系统、 OA 系统、云教学系统等，基于性能的考虑，通常以服 务器(小型机或刀片服务器)和 SAN 存储连接方式为基础， 一个应用系统部署在几台服 务器上 (应用服务器、数据库服务器),通过小型机或多组刀片来实现关键应用的部署。 不能将 多余的资源给其他应用系统使用，造成浪费；当应用高峰时，可能一台服务器资源不足，也无法从其它 地 方获取更多的硬件资源支持，造成应用瘫痪； 第二种情况存在严重资源浪费问题。多台服务器为一个应用服务。应用系统动 辄就有几十个(如教务 管理、人事管理、办公、财务管理、固定资产管理、教学系统等),应用系统的建设需要大量的服务器来 支撑。 系统建成后，在实际使用中，有些应用系统一天

第 3 页 在信息化建设过程中，业务系统由各个部门主导完成，主要解决当期的、局 第 3 页 部的需求满足，各部门独立建设、独立维护。由于缺少技术及功能的长期规划， 没有形成统一管理，不仅形成一个个信息孤岛，有的甚至还造成系统的重复建设， 严重浪费资源。 数据质量偏低 学校已经建设了数字校园基础平台，并整合和集成了各业务公共数据，基本 完成了数据收集和共享问题，但随着业务的不断深入，数据质量出现了严重问题， 的基础上，根据学校的实际需求统一规划，制定相关标准规范和接口规范。 完整性、系统性 将平台建设所需的各项建设要求分门别类地纳入相应的体系表中，并使这些 第 6 页 要求协调一致，相互配套，构成一个完整的框架。整个项目建设具有系统性，体 现各个建设要求之间内部联系和区别，使建设要求体系做到层次合理、分明，标 准之间体现出相互依赖、衔接的配套关系，并避免相互间的交叉。 先进性、预见性 建 主数据的特征 经常被用作业务流程的判断条件和数据分析的具体维度层次，因此能否保证主数 据的关键特征在不同应用、不同系统中的高度一致直接关系了学校实现应用集成 的成败。 识别唯一性 在一个系统、 一个平台同一主数据实体要求具有唯一的数据标识，即数据编 码。根据一定的编码规则得到的唯一的数据编码是进行业务活动的基础，在业务 流转过程中各业务环节完全依赖业务活动数据中体现的主数据编码识别标志来

管理与调度软件。可实现计算、存储、网络、安全、备份等各类资源的管理和调度，按照业务 需求自主构建应用系统IT基础设施。 第 12 页 共 157 页 云平台的设计架构可以概括为“一个平台，三个体系”，一个平台即云平台，三个体系即 信息安全保障体系，运行管理体系和云标准和规范体系。 云平台是支撑XX学院各项业务的基本运行平台，它包括:基础设施层，设备资源层，统一 云管理层和各类服务层。 内核在调度vCPU的时候采用“插槽-核心-线程”的拓扑逻辑。“插槽”指处理器单个封装 件，该封装件可以具有一个或多个处理器内核且每个内核具有一个或多个逻辑处理器。当vCPU 需要运行时，内核会将一个vCPU映射到处理器调度一个执行线程的能力，它对应于一个 CPU 核 心或一个超线程（如果 CPU 支持超线程）。超线程或多核 CPU 提供两个或多个调度vCPU运行 的硬件基础。  处理器管理 从客户操作系统vCPU发往CVK 内核的指令被VMM拦截。在固定时间间隔内，内核动态地在 服务器和不同处理器（或多核处理器的内核）中分配VM工作负载。因此，VM指令根据每个处理 器的工作负载从一个处理器（或内核）转移到另一个处理器。  多内核和虚拟化 多核处理器为执行虚拟机多任务的主机提供了很多优势。 Intel 和 AMD 均已开发了将两个或两个以上处理器内核组合到单个集成电路（通常称为 封装件或插槽）的处理器。

一起，以 实现教育的全面提升和效率优化。 1.1 教育领域的挑战 教育领域在信息化和全球化进程中面临着众多挑战，这些挑战 在一定程度上制约了教育的质量和公平性。首先，教育资源的分配 不均是一个显著问题。在许多地区，尤其是偏远和经济欠发达地 区，优质的教育资源相对匮乏，师资力量不足，这导致学生的学习 机会和学习成果存在显著差异。根据统计数据显示，城市和乡村地 区的教育资源差异可高达三倍以上，这影响了大多数学生的成长和 趣和学习方式都不尽相同，传统的 一刀切 教育模式难以满足多样 化的学习需求。因此，如何通过技术手段实现个性化学习，帮助学 生根据自身特点制定学习计划，是当前教育领域亟待解决的问题。 再者，学习的有效性也是一个重要挑战。目前的教育体系往往 以考试成绩来评估学习效果，但这并不能全面反映学生的真实能力 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。 大模型的设计与实现过程中所需达 到的核心要求和应用效果。通过系统化的目标设定，我们希望能够 确保此次项目为教育行业带来实质性的改善与创新。 首先，项目目标包括以下几个方面： 1. 提升教育智能化水平：通过构建一个基于 AI 的大模型，实现 智能化的教育管理与教学辅助功能，提升教师的教学效率和学 生的学习效果。 2. 个性化学习体验：利用大数据分析与机器学习算法，提供个性 化的学习方案与资源推送，帮助每位学生根据其学习特征调整