02 03 技术密集型行业 高危行业 安全是行业永恒的主题 项目背景 生产安全事故原因分析 22400 + 起 16200+ 人死亡 操作错误、忽视安全警告 未经许可开 动、关停、移动机器 忽视警告标记、警告信号 操作错误 破坏安全装置 安全装置被拆除、堵塞，作用失效 使用不安全设备 临时使用不牢固的设施 使用无安全装置的设备 攀、坐不安全位置 在起吊物下作业、停留 机器运转时加油、修理、调整、焊接、清扫等 存储 AI 处理 数据处理 上行 据 巡检车构成模块 云台 u 云台是安装、固定摄像机的支撑 设备，可以进行水平和垂直两个 方向转动 u 它的工作原理是云台内部装载了 两个电动机，一个负责水平方向 的转动，另一个负责垂直方向的 转动 激光雷达 u 工作原理是激光束中的激光二极 管发出脉冲光，脉冲光照射到目 标物后反射一部分光回来，在二 极管附近安装有光子探测器，它

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大模型能够处理海量 的数据，从中提取出隐含的知识，识别复杂的模式。这意味着它能 够根据学生的学习历史、兴趣和能力，为每个学生提供量身定制的 学习计划。这种个性化的学习方式能够显著提升学生的学习动机和 学习效果。 此外，AI 大模型具备自然语言处理的能力，可以与学生进行实 时互动。例如，利用智能助手，学生可以随时提问，获得即时反馈 和解答。这种即时性打破了传统教育的时间和空间限制，使学生能 人工智能技术，识别每个学生的学习习惯、兴趣点与知识掌握程 度，从而为其推送个性化的学习资源。该平台将整合来自多个领域 的教学资源，包括视频、音频、文章、在线 quiz、互动练习等形 式，确保知识的多样性和趣味性，提升学生的学习动机。 接下来，师生间的互动将是知识传播的重要环节。我们提出在 每节课中引入实时反馈机制。在课堂中，教师可以通过 AI 工具获 取学生的即时反馈，了解他们对知识点的掌握情况。这样，教师能 够根据学生的反馈调整教学策略，实现因材施教。 通过以上方法，将能够实现高效的学习路径优化。下表展示了 不同学习路径优化策略的示例和其可能的影响： 策略 描述 可能的影响 个性化学习 计划 根据学生能力和兴趣制定专属学习计划 提高学生学习动机和参与度 知识点连接 和整合 通过知识图谱将相关知识点联系起来 帮助学生理解知识的整体结 构，促进深度学习 实时适应反 馈机制 学生学习后立即收集反馈，并实时调整 学习计划 增强学习效果，提升学习灵活

一张覆盖全国的 5G 医疗专网 个新体系示范 · 快速响应应急救治体系 · 国省市县乡强基层体系 · 高精尖多学科协同体系 个新行业能力 · 智能化数据与业务中台 套新机制标准 · 统一指挥高效联动机制 · 标准评测和安全保障体系 示范医院边缘云建设 5 示范医院医疗应用建设 4 智慧医疗中台能力建设 3 三大新业务示范体系建设 2 医疗标准测试体系建设 1 依托 5G

智慧教育信息化云平台整体解决方案 外研版、科普版、仁爱湘教版英语；北师大版品德；河南科技 版、大象版、河北版科学；人教版物理；人民版政治；华师大 历史；人教版地理；苏教版生物。 5.2.3. 资源分享 系统提供资源分享互动机制，教师可通过系统共享自己的教 学成果，与其他教师共同交流。平台的资源分享激励机制，保 证了资源的持续快速增长，致力于为教师提供安全、自由、民 主、便利的教学资源发布与营销平台。 5.2.4

举例说明新的 知识、技能和价值观 教学所要求的 本地背景下的职业 在 AI 时代 ， 并评估 他们自己之间的差距 知识和经验 在 AI 和所需的 AI 上 能力。 CG5.1. 1 培养教师 终身职业的动机 通过参与 AI 时代的学习 教师在讨论 教育的影响 AI 的快速发展 ， 新的 教师需要在丰富的 AI 中扮演的角色 设置和新能力 他们需要发展 ； 支持 教师要懂得价值 成为终身专业人士 AI 时代的学习者 创造力和创新能力必须始终处于核心地位 。作为其人工智能能力的一部分，教师应 该能够选择应用经济实惠的 虽然本框架考虑了部分问题，但超出了人 工智能教育技术（AI CFT）的范围，无法 解决教师个人兴趣和动机的主观障碍。此 外，本框架也无法解决人工智能成本高昂 和获取渠道有限的经济与结构性障碍，更 无法帮助平衡人工智能与其他政策优先事 项之间的关系。为了应对这些挑战并克服 这些障碍，需要为教师提供有利于使用人

监督协作学习；赋能社会情感学习，对学生语言表现进行管理、 提供支持；赋能高阶思维，对学生的深入分析进行启发。挑战体现在能力短板：个性化反馈不够，无法融合多 个模型进行联合学习，不能针对性激发学习动机；教学场景融合不深入，师生人机协同素养偏低；学科知识训 练数据不完善，知识量偏小限制了教学深度应用。 从软件角度看，智能体与在线学习、教学和管理平台深度融合，研发多种智慧工具，实现教育场景互联互通和 开发可微分动态注意力蒸馏模块、设计多尺度损失函 数及构建基于元学习的蒸馏参数搜索空间。 负载平衡策略 无辅助损失资源调度策略，动态 优化专家负载 专家间带权竞争模型、基于延迟感知的动态亲和力计 算公式和自适应抖动机制，大幅降低负载不均衡系数。 推理部署策略 分阶段推理架构，通过服务解耦 实现性能与可用性突破 构建多线程流水线执行引擎、开发基于缓存感知的专 家选择算法及冗余专家副本池，提升系统响应速度 ，适 时修订相关防护与合规规范。同时，建议建立教育大模型应用示范案例库，定期收集、遴选与发布典型实践成 果，为教育机构与一线教师提供可借鉴的实施路径与优化参考。通过“技术标准 + 应用案例”的联动机制，切 实提升标准体系的指导性、适应性与实际效用。 92 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 6.2 数据安全与伦理隐私 在数字化浪潮席卷下，数据成为各领域发展的核心驱动力。人工智能、大模型等新技术的教育应用虽推动了教

； 基于告警联动机制，及时发现设备故障根因，缩短设备故障处理时间，避免设 备故障造成医疗业务中断，威胁患者生命安全。 用能安全：基于用能实时监测与诊断机制，及时发现能源异常、能耗突变、 累计变化越限等情况，从而采取有效防控措施，避免能源使用处于不安全状态。 40 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 环境安全：基于视频监控智能分析功能、风险识别机制、安全联动机制， 提高突发事

AI系统，被视 为实现更高阶AI应用的关键。 知识图谱 一种用图结构来表示实体及其相互关系的语义网络，用于组织和管理知识，可有效治理大模型 的幻觉问题。 数字孪生 为物理实体（如一间教室、一台发动机）创建的、可实时同步状态的动态虚拟模型，常用于虚 拟仿真与预测性维护。 边缘计算 在靠近数据源的物理位置（如录播主机、摄像头内）进行数据处理的计算模式，以降低延迟、 节省带宽、保障隐私。 端云协同 产品定位 实训智慧录播 高职实训场景中实现无死角微距示教 该方案最大的亮点在于其精准解决了如汽修、金工、 美容美发等高职院校核心技能实训课程的教学难题。 在这些场景中，教师的操作往往精细入微，如发动机 零部件的拆装、车床的精准走刀、或发型修剪的细微 手法等传统的围观式教学导致后排学生完全无法看清 关键细节。 方案通过搭载18倍光学变焦、具备TOF快速对焦能力 的高清术野摄像机，并辅以可大角度旋转的万向摇臂， 动态生成、多向互动的学习场，极大地提升了课堂的 效率、深度与温度。 AI在五大课中核心场景的应用与实践 智能互动与即时反馈：重构课堂参与机制 AI在课堂中的首要应用，是通过技术手段重构传统的 师生互动机制，其核心目标是提升课堂参与的广度与 深度。传统课堂的互动受限于时间与教师精力，往往 只能覆盖少数学生。AI通过智能终端，如答题器或平 板，能够实现全员、高频的即时测评。教师一键推送 问题，

创新范式。 2.顶层设计：传承有组织科研模式，构建“三位一体”协同建设组织保障体 系。传承型号研制中的“大协作”精神，按照有组织科研的攻关模式构建信息化 管理处统筹下的全校信息化建设协同推动机制。成立校级信息化领导小组，建立 “党委领导、校长主抓、部门协同”的工作机制，强化顶层设计和统筹规划。设 立信息化专家委员会，形成专家共商的决策支撑体系，确保技术路线科学合理。 强化信息化管理 1 年的绩效评估。评估结果作为尾款支付的重要依据。形成“建设-使用-优化” 275 的闭环管理机制。 图 5 绩效评估流程图 四、成效总结 一是构建协同管理体系。建立一校多区、多部门联动机制，通过打破组织壁 垒、统一领导体系，实现信息化建设的统筹管理。强化信息化处归口管理职能， 年均统筹 60 余项信息化项目（其中优化建设内容项目占比超 20%），消除重 复建设现象，项目验收结题率连续三年保持 前行，积极推广服务价值、塑造口碑，以高质量的数智校园建设助力学校高质量 内涵式发展。 313 哈尔滨工业大学：数据服务体系的建设与应用探索 一、数智基座驱动数据服务体系建设 （一）数智基座的动机与内涵 党的二十大做出了“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”的重要 战略部署，首次将“推进教育数字化”写进了党代会报告。哈尔滨工业大学第十 三次党代会报告明确提出实施现代治理行动方案，要求“构建全面精准智慧的数