打破信息孤岛、 消除系统割 裂、 一扫交互低效 的传统智能校 园的众多弊端。 3. 构建园区管 理 中监控、 预警、 诊断、 分析一体化的 3D 可视化 平台。 产品运 营具 有 3 大特点： 1 、 运 营可视化 2 、 运 营智能化 3 、 运 营集成化 操作系统 安全管 理 支持集成安保监控系统、 消防监控、 监控警报 情况等 校园安全防范管 理 系统数据， 精准统计和记录每日学 新。通过平台可清晰掌握学校历年资产的变化以及各 学院的资产拥有量。这有利于学校的财政部门进行更 加科学有效 的 财政策划。 功能模块 服务器配置推荐： 四核 Intel / AMD 处理器， 2.5GHz 及以上 32GB 及以上内存 , 256GB SSD Nvidia GeForce/Quadro/Tesla 系列 操作系统和运 行环境： windows 10 64-bit windows Server

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 ，基于数据中心进行数据整合 ，以实现全院数据的源头唯一和共享 ； （ 4 ）变应用为服务 ，以提高师生的获得感和体现感： • 构建师生个性化门户和综合服务中心 ； • 使用流程工具 ，重构学院的管理架构及流程 ，实现学院流程的规范化和跨部门的协 同 办公； • 实现移动应用全面覆盖； （ 5 ）建立基于学校、专业、课程、教师以及学生等层面的数据分析、监测与预警平台 ，为 各 级管理者提供服务 第一步：预先将各类标准 进行信息化管理 通过智能校园实现常态化的诊断与改进 第二步：建立内部质量保证体系的诊断与改进循环，使内部质量保证 体系在信息化的保驾护航下自动地运行： 7. 趋势分析及智能报告 根据数据连续变化情况 生成趋势图，进行趋势分析。 同时可生成学校教育质量监 测报告、专业建设监测报告、 课程建设监测报告、教师发 展报告、学生成长报告。 1.

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com ，也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记 录，以及整合进微软 Teams

XX医院 节能改造及生态后勤运维平台建设方案 1ഀഀഀ 目 录 一. 医院概况...................................................................................................................................................6 1 .....................................................................................7 1.3. 医院能源管理及节能面临的问题............................................................................................. ......................................................................................47 5.6. 配置清单及预算..................................................................................................

项目编号： 教育行业 AI 大模型 设 计 方 案 目 录 1. 背景与目标...................................................................................................6 1.1 教育领域的挑战...................................... ..............................................7 1.2 AI 大模型的优势....................................................................................9 1.2.1 提高学习效率....................................... 后端服务.....................................................................................46 3.2 AI 大模型选择.....................................................................................48 3.2.1 预训练模型选择标准

预训练大模型与医疗：从算法研究到应用 1. 预训练大模型概述 2. 理解大模型的内在机理 3. 赋予模型精准性与可解释性 4. 医疗领域应用 5. 清华探索：数基生命 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 用 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 预训练大模型 （学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练； 2.数据角度：将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤。 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 以英文电子病历后结构化为示例 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 英文 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 英文 英文电子病历后结构化

：信息化管理部 门 ) 数据责任单位分管领导 ( 参与 ：各业务部门 ) 根据“问题数据修订计划” 通 过各种方式进行处理 数据治理项目 跟踪 / 协调人 业务部门 信息化接口人 标准治理及 集成实施人员 信息技术接口 人 数据治理 实施人员 业务专家 实施组 高校信息化机制建设 system mechanism 优先 高校数据消费场景建设 科研 综合 本科教学 的完整性 （不完整） 数据标准的执行 （未执行） 数据的合规性 （不合规） 数据的真实有效性 （非最新） 数据的业务逻辑性 （不合理） 实施服务 实施服务 实施服务 业务设计 业务及管理设计 内环：数据治理 外环：质量牵引 数据治理逻辑 Data governance logic 数据标准执行缺失的处理手段 Measures to deal experience for teachers and students • 采购过程透明：采购业务合规 ，业 务过程留痕 ，查询统计便捷 • 支付计划明确：让财务清晰月度支 付及应付账款 ，合理分配资金使用 • 业务督办督察：提高预算执行进度， 提高业务执行效率 ，方便监督审计 校级采购内控信息化管理 Strengthen the internal control

睿利而行 医疗行业智慧医院大健康 解决方案 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 2 3 1 目录 大健康解决方案 智慧医院解决方案 未来规划 3 智慧大健康解决方案 4 大健康解决方案全集 2 健康城市 相关知识、专家在线服务、法律咨询服务，并 为医生、医疗机构和健康管理会所提供宣传服务等众多增值服务。 打造智慧互联创新模式 4 大目标： 高效诊疗、智慧医疗、精细管理、 信息便民； 1 卡通： 一张诊疗卡。 1 个平台： 一个医院信息集成平台； 6 大应用： 医疗管理、临床信息、运营管理、 移动物联、医疗协作、对外服务。 全院信息化解决方案 “4116” 全院信息化建设 医疗管理信息系统（ 联，保证各部门运转既相互协调、配合又相互制约、控制，从而建立起一套合理、高效、科学的工作流程制度。 医疗管理信息平台（ HIS ） 4 大目标： 流程优化、高效诊疗、信息 便民、全程监管； 2 大主线： 以病人为中心的服务主线、 以临床为主轴的效率主线； 1 卡 通： 一张诊疗卡； 8 大特色应用： 全自助、全预约、全程 分诊、智能诊疗、药品追踪、物流追溯、便 捷支付、流程定制。 医疗管理信息平台（

身优秀的信息表征及关系提 取能力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突 破性的进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正 在深刻地改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛 选、药物优化，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。 在上篇 "AI for 医疗" 的专题文章“AI for 医疗: AI大模型在药物 靶 靶点识别中的应用”中，我们整体描述了药物研发的流程，并介绍了AI 大模型在药物研发的第一步: 靶点识别中的应用。这篇文章，我们将 延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前，先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 设计(CADD)的方法为主。这些方法都有着一些自身难以解决的问题。 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合

大模型时代的 AI 教育：思考与实 践 肖睿 xiaorui@pku.edu.cn 30 分钟和大家分享的内容： • 01 ：对 AI 技术的认知 • 02 ：对 AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 n 我们从三个角度来认知 AI 技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 • 通向 AGI 之路 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 智能（ Intelligence ）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 1. 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion 、 transformer ◼ 从 NLU+NLG 到 LLM （大语言模型） 1. 语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM 是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM 的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 3. 推理能力（涌现）：一般需要