CC - BY - SA 未经版权持有人事先许可 ， 不得使用或复制。 在本出版物中使用的任何设计ations和呈现的材料，并不意味着联合国教科文组织（UNESCO）对任何国家、领土、城 市或区域以及其当局的法律地位表达任何意见，也不意味着对它们的边界或边界的划分表达任何意见。 本出版物可根据 Attribution - ShareAlike 3.0 IGO(CC - BY - SA 3.0 IGO) 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 持续性的原则进行开发，并详细列出了五个维度下的 15项能力：以人为中心的心态、AI伦理、AI基础与应 用。 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而，很少 有国家定义这些能力或开发国家级项目来培训教师使用人工智能，导致许多教育 工作者缺乏适当的指导。 七个国家 自从战争在人们的脑海中开始，和平的 防御也必须在人们的脑海中构建。 . . . . 14 1.3 与教师的 ICT 能力框架保持一致 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4 人工智能的技术进步及其对教师能力的影响 . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1 确保包容性数字期货 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

部分：附录。该部分列出了本规范引用到的其他规范文件，标注了本规范使用但并非本 规范规定的术语、符号和缩略语等，以便在本规范直接引用，不再重复定义。 本规范撰写的格式遵循国家标准 GB/T1.1-2009 中规定的层次划分及其编号规则，采 “ ” “ ” “ ” “ ” “ ” 用 章 、 条 、 子条 和 子条下的条目 ，以及段或列项的结构。 章 用 1、2 “ ” 等编号； 条 用 1.1、1.2 5 同建设项目的需求和业务流程特点，制定 合理的分步实施计划。 2.2.2.5 校内机构职责明确与协同工作相结合的原则 应用服务的需求分析和业务流程应由主管业务部门主导，同时要考虑校内不同机构之间及其与外 部机构的协调运作关系。 2.2.2.6 承前与启后相结合原则 既要着眼于新系统的建设，也要关注已有系统的利用和整合，更要重视技术系统的可持续发展。 2.2.2.7 技术的先进性和成熟性并重原则 息化职业素养的全面发展。 上述建设内容及其之间的关系如图 2-1 所示。 2.3.2 数字校园的技术系统 2.3.2.1 基础设施 基础设施处于数字校园的最底层，包括校园网络、数据中心、网络信息服务、网络管理与网络安 全、多媒体教室、仿真实训系统环境、数字安防、校园数字广播与网络电视等。 2.3.2.2 应用服务 在基础设施之上是应用服务及其支撑系统，包括教学服务、科研服务、管理服务、公共服务、文

本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格，以下简称“本公司”）制作。本 报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用。本公司不因接收人收到 本报告而视其为客户。 本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司及其关联机构(以下统称为“华泰”)对该等信息的准确 性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和 华泰的销售人员、交易人员或其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本 报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。华泰没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。华泰 的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。投资者 应当考虑到华泰及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突。投资者请勿将本报告视为投资或其 他决定的唯一信赖依 任的权利。所有本报告中使用的商标、 服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。 中国香港 本报告由华泰证券股份有限公司制作,在香港由华泰金融控股（香港）有限公司向符合《证券及期货条例》及其附属法 律规定的机构投资者和专业投资者的客户进行分发。华泰金融控股（香港）有限公司受香港证券及期货事务监察委员 会监管，是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。在香港获得本报

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信息基础设施系统 综合布线系统： 综合布线系统是智能化建筑的 最基本的基础设施，被称为智能化 建筑的神经系统。 综合布线系统是建筑物或建筑 群内的信息传输网络，它既能使语 音、数据通信设备及其它信息管理 系统彼此相连，也能使这些设备与 外部通信网络相连。 系统也是信息社会各类通讯和 交换的网络基础设施系统，成为现 代化建筑必有的基础设施之一。 中心机房设置于综合楼 6 层； 解调方式，通过机顶盒解码后接入混合器，混合自办节目后经过分 配网 多媒体信息发布及查询系统： 系统包括显示屏、控制系统及接口、 计算机及外围设备、多种信号获取手段和 完善的软件环境等部分，能实现视频、声 音、新闻及其它信息的接收存储、管理和 最终的显示播放。整个系统采用网络架构， 可远程对屏幕显示信息进行管理。 在住院大厅、收费处 、候诊区等地设 置触摸查询机和自助挂号机，供患者查询 住院信息；在门诊大厅设置全彩 节本科室音量大小。 日常情况下播放背景音 乐和公共传呼服务，紧急情况下插播紧急广 播，火灾发生时，强切至紧急广播。 根据防火分区，主要分布于室外休息场、 地下室、走廊、电梯前室、候诊区及其他公 共区域。 一个智能化的医院会议室除了要满足传统的 会议设计要求外 ，还应具有优质的影响效果、 清晰的影像演示 ，更要能体现它的完整一体控 制简单化及会议高效的目的。 它真正实现了 数

的“院外监测管理系统”和社区版的为社区监测准备的“社区监测管理系统”。目前， 医院版已在华中科技大学同济医学院附属同济医院、重庆市第九人民医院上线 使用；社区版已在深圳市龙岗区人民医院及其管辖的 12 家社区医院、黑龙江省 医院及其管辖的 2 个卫生服务中心下的 9 个社区上线使用。 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收” 新冠疫情发展到目前为止，荧光 RT-PCR 检测新型冠状病毒核酸阳性仍然是确 析功能已经可以高敏感 度的检出肺炎，包括目前新型冠状病毒肺炎，可以用于排查感染者。 为了使产品更加贴合筛查场景，此次体素科技在肺部 CT 全病种解决方案的基 础上增加了合作医院的数百确诊、疑似及其他类型肺炎病例，并做了部分功能 优化，尽可能为临床场景提供帮助。例如，在原有筛查多病种的版本基础上， 把肺炎病灶的优先级提高；提供肺炎相关的报告模板；细化对渗出病灶的定量 特征，如病灶占比、严重程度、平均密度值等。

据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 在自然语言处理、计算机视觉以及其他领域中已经展现出超越传统 方法的性能。 以 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 BERT 为代表，这些模型具 有多层次的自注意力机制，使得它们能够理解语境、生成连贯的文 本 层，系统会从各类数据源中收集结构化与非结构化的患者信息，包 括病史、体检结果、实验室检查数据、影像资料等。通过 API 接 口，系统能够实现与医院信息管理系统（HIS）、电子病历系统 （EMR）以及其他相关系统的数据对接。必要时，可通过数据清洗 和格式转换工具，确保数据的质量和一致性。 在数据处理层，采用 AI 大模型进行信息提取、自然语言处理 和数据分析。该层的核心是 AI 模型，能够对预处理后的数据进行 量的管理。 首先，数据源可以分为内部数据源和外部数据源。内部数据源 主要包括中医院的 HIS（医院信息系统）、电子病历系统、药品管 理系统等。外部数据源可以包括公共卫生数据库、研讨会成果、以 及其他医疗机构的开放数据。 以下是数据源类型的划分： 数据源类型 数据源名称 描述 内部数据源 HIS 系统 存储病人基本信息、就诊记录等。 电子病历系统 存储病历记录、诊断、处方信息等。 药品管理系统

完成设备专业维护保养 2 空调运行 1 负责调设备主机运行巡视操作 及日常维护保养工作同时配合 进行设备维护保养工作 3 24小时维修 1 4 4 2 班 倒 白班负责水泵房，板管式热水 机组巡视操作及其他无人值守 机房的巡视、同时负责会乔楼 夜间维修、配电房日常操作配 合 4 综合维修 5 5 白班 负责水电暖维修、门锁五金维 修及机电设备日常维护保养工 作、简单小型改造，机房标准 化建设，同时负责惠乔楼机电 环境卫生作业人员的礼节礼仪和服务态度，是衡量物业管理工作质量的基 本印象点，所以应重点关注，要求员工关注作业场所的每一细微之处和作业的 及时性，规范环境作业人员严谨整洁的仪容仪表，对医院工作人员及病人及其 家属要热情问候与微笑，服务中的三声：“您好！再见！谢谢！”，不断给员工 贯施“服务就是快乐地给顾客提供帮助，我的礼貌行为会给别人带来惊喜；好服 务不难，只是我们没有养成习惯”等思想，在 XX 生态后勤 智慧运维  洗手  医院废物 医疗废物是指医疗卫生机构在医疗、预防、保健以及其他相关活动中产生 的具有直接或者间接感染性、毒性以及其他危害性的废物。医疗废物共分五类， 并列入《国家危险废物名录》。 1、我国医疗废物分类（卫生部和环保总局） 1）感染性废物 可能携带病原微生物具有引发感染性疾病传播危险的医疗废物。分以下几

首先，我们将进行定性研究，主要通过以下几种方式： 1. 深度访谈：我们将选取不同类型的用户，包括教育工作者、学 生、家长及教育管理者，进行面对面的深度访谈。访谈将围绕 用户在教育过程中的具体需求、使用 AI 工具的体验及其对未 来教育模式的期望进行展开。深度访谈能够帮助我们深入理解 用户的内心想法以及对教育 AI 工具的具体要求。 2. 焦点小组：在选定的教育机构中，组织焦点小组，聚集多位用 户共同讨论其对教育 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 需要选择那些能够在我们的硬件环境中高效运行的模型，并能在预 算范围内保持可持续性。 下面是我们考虑的几种主要 AI 大模型及其特征比较： 模型名称 性能 可扩展性 适应性 社区支持 计算资源需求 GPT-3 优秀 中等 高 活跃 较高 BERT 良好 较高 中等 活跃 中等 T5 优秀 较高 高 一般 较高 ChatGPT 或 Redis 则适合存储非结 构化数据或半结构化数据，例如课程内容、用户生成的评论和互动 记录，这样可以实现更灵活的数据管理和更快的读写速度。 在数据结构设计方面，我们需要考虑以下几个主要实体及其属 性： 1. 用户（Users） o 用户 ID（UserID） o 用户名（Username） o 密码（Password） o 邮箱（Email） o 角色（Role，如学生、教师、管理员）

帮助医护人员及时了解病区详细情况，明确交班过程中提到的特别注意事项，关注病区内需要特别关注的患者，为患 者提供优质服务。同时，护士站公告系统帮助患者及其家属查看到当前的医护人员值班、在班情况，在出现问题时快 速找到相关医护人员进行沟通，从而使问题得到妥善解决，让患者及其家属感受到人性化的关怀。 智慧护士站 50 数据驱动任务—医务处 院感主页 院感视图 53 数据驱动任务—护理部