医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率 提升至 70%以上，同时通过智能校验将关键信息缺失率降低至 5% 以下。 该系统核心价值体现在三个维度：  效率提升：通过语音识别和模板匹配技术，将口述内容实时转 化为符合《电子病历应用管理规范》的标准化文本，缩短书写 时间 40%-60% 验结果、影像报告等数据的自动抓取与归集 当前医疗信息化建设已为 AI 辅助病历系统奠定基础条件。全 国二级以上医院电子病历系统普及率达 98%，且 80%的医疗机构 已完成临床数据中心的标准化改造。通过以下关键技术的成熟应 用，系统具备快速落地可行性： 实际部署案例显示，某省级医院在接入 AI 辅助系统后，门诊 病历完整率从 82%提升至 97%，入院记录书写时间由 25 分钟缩短 至 9 分钟。 2022 年国家卫健委统计数据显示，三级医院医师日均病历 书写时间占门诊工作时长的 28%；二是病历质量参差不齐，某省质 控中心抽查显示，住院病历的缺陷率高达 19.7%，主要问题包括术 语不规范、关键要素遗漏等；三是医疗数据利用率不足，超过 80% 的非结构化病历文本未能转化为可分析的标准化数据。 当前医疗行业存在以下典型痛点：  人工书写效率低下：门诊医师每接诊 1 例患者平均产生 15

三大核心目标，基于网络切片、边缘计算、大规模天线技术、 AI 融合四大关键 5G 技术，推出 5G 智慧教育综合 解 决方案。通过一张 5G 教育云网、一个数据中心、五大创新空间，打造覆盖幼儿、 K12 、高校、职业教育全生 命周 期的终身教育体系，打造学校下一代端、网、云相结合的新型 ICT 中心与开放式的校园 SaaS 生态。 5G 智慧教育关键场 景 5G 教育云网介绍 中心平台介绍 核心场景介绍 L4 云 网 5G 教育云网：打造教育领域的“网络即服务 NAAS” 校园 交换机 校园云网网关 校园边缘计算平台及控制器 终端设备 L2&L3 等级教育云网提供的增值服务  关键业务时延保障服务  数据不出场服务 □ AICDE 能力，例如 - 课程直播、点播 - 基于人脸识别的无感考 勤 - 基于人脸识别和视频分析的校园安全系 统 - 校园大数据分析展 示 光纤专线  关键业务时延保障服务  数据不出场服务  AICDE 能力，例如： - 5G+VR 智慧课堂 - 4K 远程直播 - AI 幼教机器人 - 基于学生画像的个性化教 学 gNB 公共网络： 2.6GHz gNB 专用网络： 4.9GHz 各种无线 终端设备 教育云网网关 网络 基础设施侧 5G 教育云网：打造教育领域的“网络即服务 NAAS” 关键场景 1:

提供个性化的诊疗建议，使治疗更具针对性。 4. 促进数据分享与分析：生成的电子病历不仅便于医务人员查 阅，还可以通过数据挖掘分析，为患者管理和公共卫生研究提 供数据支持。 为了实现上述目标，需考虑以下几个关键因素：  数据来源：需收集和整理大量的中医门诊病历数据，为 AI 模 型的训练提供优质样本。  AI 模型选择：选择适合中医领域的 AI 大模型，对其进行迁移 学习，以增强其在病历生成时对中医理论的理解。 最终，由于这些低效因素的影响，中医院的门诊工作效率受到 严重制约。为了解决这一问题，引入 AI 大模型进行病历自动生 成，将极大地提高录入的效率和准确性。借助智能化的手段，可以 自动提取医生在诊疗过程中所需的关键信息，生成初步的病历记 录，大幅度减少医务人员在录入上的时间投入。同时，AI 技术能够 有效减少人为错误，保障病历信息的准确性和一致性。 这样的迁移不仅能够提升病历录入的效率，还能够使医务人员 2.2 信息准确性的问题 在中医院门诊病历记录中，信息准确性的问题是一个突出的痛 点。这主要体现在以下几个方面： 首先，医生在病历书写过程中，常因工作负担过重而产生信息 录入不规范的情况，导致关键信息缺失或错误。例如，临床症状的 描述可能因为医生的个人习惯、书写速度不同而造成内容的不统 一，影响到疾病的准确判断和治疗方案的制定。根据统计，约有 30%的门诊病历在信息录入阶段存在不同程度的错误，这对后续的

布不均、教师技 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% 阶段则 致力于全面推广和经验总结。 此外，项目还将重点关注数据隐私和安全问题，确保在数据收 集、存储和使用过程中，严格遵守相关法律法规，保护学生和教师 的隐私权益。 目标实现的关键指标如下： 目标 关键绩效指标（KPI） 预期效果 提升教学效果 学生成绩提升率 预期一年内提升 10% 个性化学习支持 学生满意度调查得分 预期一年内达到 90%以上 数据驱动的决策支 持 数据分析报告覆盖率 通过人工智能技术，系统可以自动批改作业，并为教师提供详细的 批改报告，减少教师的工作负担。同时，系统将自动生成学生的成 绩单和分析报告，帮助教师快速了解班级整体表现和个体差异。 以下是提升教学效率的关键措施： - 自动化备课功能，支持教案和课件的快速生成 - 智能推荐教学资源和习题，精准制定教学策略 - 实时数据分析与反馈，识别学生学习难点 - 课堂互动管理，提高课堂参与度 - 自动批改作业与成绩管理，减少教师工作量

面向医疗器械设计开发策划、输入、输出、转换、评 审 、 验 证 、 确 认 、 变 更 等 业 务 活 动 ， 加 强 三 维 设 计 （CAD）、数字孪生、仿真（CAE）等数智化技术工具的 4 应用，实现关键产品指标的设计优化，提高设计效率，缩 短产品开发周期；利用数字化手段提升设计开发数据与知 识的传递效率，倡导质量源于设计（QbD）理念，从源头防 止质量风险，加强包括设计开发在内的产品全生命周期的 通过中药材关键质量属性表征、制剂原辅料物性分析、 工艺建模、仿真优化和测试验证，实现机理和数据驱动的 中药工艺开发与优化，提高设计效率，缩短研发周期，节 省研发投入。应用中药工艺模型库和知识库，开展基于模 型的物料、工艺和装备协同设计与优化，提高工艺放大和 生产过程可靠性。将高质量的工艺和质量数据集与数学建 模方法或人工智能（AI）算法结合，辅助理解中药工艺中 关键物料属性、关键工艺参数（CPP）和产品关键质量属性 关键物料属性、关键工艺参数（CPP）和产品关键质量属性 之间的关系，通过机器学习、迁移学习和强化学习等方法 实现数据增强，提升工艺模型可靠性和工艺参数的可调控 性，保持生产过程的稳定性和可控性。 13.数智化生物制品工艺设计 面向生物反应条件优化、纯化工艺开发等业务活动， 针对生物分子的表达量、均一性、纯度以及生物活性等方 面控制难度大的问题，应用过程分析技术（PAT）、计算机 流体力学等技术，进行单体设备或单元操作的过程建模，

................................................................199 1. 引言 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 倾向，从而帮助教师了解学生的心理状态和学习体验。其 次，DeepSeek 具备语义理解能力，能够识别教学材料中的关键概 念及其关联性，为教学内容的优化提供数据支持。此 外，DeepSeek 还可以通过文本生成技术，自动生成教学总结或评 价报告，减少教师的工作负担。 为了确保 DeepSeek 在教学评价中的实际效果，其技术实现过 程中采用了以下关键步骤：  数据预处理：对教学相关的文本数据进行清洗和标准化，确保 输入数据的质量。 的教学评价模型。该技术主要通过以下几个关键步骤实现：首先， 系统会从多个维度收集教学相关数据，包括学生学习行为数据、教 师教学效果数据、课程内容数据以及教学环境数据等。这些数据通 过高效的数据采集模块进行实时获取和预处理，确保数据的完整性 和准确性。 其次，DeepSeek 利用先进的自然语言处理（NLP）技术和机 器学习算法，对收集到的数据进行深度分析和挖掘。系统能够识别 和理解教学过程中的关键信息，例如学生的学习进度、教师的授课

教师 AI 能力框架教师 AI 能力框架 — — 表列表和框 表列表 方框 1 ： 关于人工智能的规定 ： 对多个利益相关者负责的关键要素.................. 表 4. 3 级进展的能力模块、目标和示例: 创建.................................................... 自主决策能力的潜在风险，这需要加强对 教师自主性的重视，并培养以人类为中心 的心态，以确保AI的应用能够促进人的能 力发展。 16 教师的人工智能能力框架 - 第 2 章 ： 关键原则 第 2 章 ： 关键原则 内容正在侵蚀本土知识、文化和 语言。教师需要了解AI系统的设计 原理以及AI模型的工作方式，以便 能够保护人类自主性、语言和文 化多样性以及本土知识。 2.1 确保包容性数字期货 性。 确保在人工智能时代实现公平和包容的数 字未来必须建立在坚实的人文和社会基础 上。教师是教育领域中人工智能的主要使 用者，并且是确保人类与技术之间（尤其 是知识与学习方面）关系重新定义和平衡 的关键调解者。因此，AI CFT 的目标是 帮助教师解读多层次和多视角的基本价值 观和对人机交互的态度，从四个方面着手 ： 确保人类和社会价值观占上风 ： 盈 利驱动的算法还会通过促进个人与现 实世界及他人的隔离来削弱社会价值

兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 专业发展也是成功实施 AI 教育模型的关键，培训教师适应这种新 兴技术，使其能够有效地与这一工具互动，也是本项目的重要组成 部分。 根据当前市场调研，教育行业越来越倾向于融合人工智能，以 便在提升学习效果的同时，降低个别学生的学习障碍。 战。大数据和人工智能的应用可以为教育提供创新的解决方案，但 同时也要求教育工作者具备相应的技术应用能力。因此，教师的专 业发展成为了另一重要的挑战，如何为教师提供必要的培训，使其 能够有效地使用教育技术工具，是推动教育变革的关键。 通过以上分析，我们可以总结出教育领域所面临的主要挑战：  教育资源分配不均  个性化教育需求增长  学习有效性评估缺乏  教育公平性亟待提升  教师技术应用能力不足 这些 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 AI 的推荐系统，可以及时 更新学习资料和推荐最合适的课程，以适应不断变化的教育需求。 上述优势可以总结为以下几点：  个性化学习：根据学生的个人情况设计定制化学习计划。 

育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 联通国家智慧教育平台、融入教育大数据中心的关键 节点。 从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 据驱动的教育新范式。 最终，融合不仅提升教育质量，更以技术赋能缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、

智慧院校智能校园顶层设计 及解决方案 智能校园的顶层设计的含义 通过综合信息服务平台 ，依托物联网、云计 算、移动互联、社交网络、大数据等关键技术支 持，集成了校园的分布式信息系统资源，为广大 师生提供了全面、协同的智能化感知环境 ，为教 学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便 捷化的信息服务。 智能校园 智能校园的愿景 智能校园的五大特征 智能环境感 知实时全面 建立基于数据中心的计算模型，能满足数据挖 掘 （如师生画像、趋势分析等）的需要。 校本共享数据中心 智能校园要求 存储场地、资产、实验室、 财务等基本信息 • 数据中心统一存储学院关键的数据； • 数据中心统一数据标准； • 数据中心提供对外交换数据的接口。 03. 事的基本信息 存储人与人之间、人与物之 间、物与物之间的关联信息 04. 数据交换 01. 人的基本信息 解决问题 低于标准的就是问题。 目标存在于规划中。 什么是问题？ 内部质量保证体系的实现步骤 ： 确立目标体系， 形成上下衔接、左右呼应的目标链和标准链 内部质量保证体系的实现步骤 ： 关键要素：落实量化的诊断指标 目标项 目标细化 需达到的目标值 科研项目申报 科研项目申报及时率 及时向上级申报条件的科研项目， 科研项目申报及时率达到 % 以上 科研项目申报差错率