DeepSeek 在教育中的应用 2025 ------ ----- 目 录 CONTENTS 01 DeepSeek 是什么？ 02 Deepseek 高效应用技巧 03 DeepSeek 创新应用场景 04 DeepSeek 教学应用场景 05 下一步推进应用思路 06 DeepSeek 应用注意问题 DeepSeek 取决于使用者对大模 型的合理选择 和使用 意图的精准描述。 Deepseek 高效应用技 巧 02 DESIGN 使用 DeepSeek 的 4 种方法 ① 网页端： https://chat.deepseek.com ②APP ： 各应用商店下载安装 Deep Seek ③ 其他方式 ：其他应用集成（纳米 APP ） 、 自行部署（本地部署） 手机 app 网页版 链接： https://www 提示语过于详细，反倒限制其发挥 我要写一个青岛基础教育三年优质资源倍增的宣传文案 ，要给第一次接触的用 户看 ，希望能让 看懂 ，且觉得非常有用 ，不要太 AI 或者太司空见惯的内容。 常见应用场景：教育管理 一、 总结汇报 ，得心应手 场景： 年终总结、 工作汇报、 调研报告等 指令模板： “以【 XX 精神】 为指导 ，结合【 XX 政 策】 , 重点突出【具体成果】

联网通过将传感器、设备和信息系统连接起来，实现 对医疗建筑环境、医疗设备和医疗服务过程的实时监 测和管理，提高医疗管理和医疗服务的质量和效率。 1 医院物联网应用需求 医院物联网在医疗设备管理、患者监测和医疗服 务等方面有广泛的应用前景。 1.1 医疗设备管理 医院物联网可以实现对医疗设备的实时监测和 管理，提高设备的使用效率和维护质量。通过对设备 状态、使用情况和维护记录等数据的分析，可以预测 5-0088-05 中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 随着信息技术的快速发展，物联网技术在医院中的应用已经成为医疗领域的重 要研究方向。基于医院物联网应用要求，提出一个符合智慧医院建设要求的物 联网规划方法和技术架构，并提出了未来医院物联网的规划建议。 Abstract： With the rapid development system planning of the future hospital. Keywords： Smart hospital；IoT；Network planning 物联网在智慧医院中的 应用与规划 Application and Planning of IoT in Smart Hospital 孙一卓 1，李 烨 2（1. 中国电信股份有限公司深圳分公司，广东 深圳 518017；2

.......................................................................................22 1.2.3、 上应用................................................................................................... ........................29 1.3.3.5、 应用移动化..........................................................................................................29 1.3.3.6、 应用扩展化.................................. 采集过程要符合伦理道德.........................................................................63 2.9、 智慧校园大数据应用场景分析..........................................................................64 2.9.1、 政府部门......

1 附件 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术 创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 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 风险管理。 二、医药生产 围绕工厂建设、工艺开发与优化、生产作业、物料仓 储配送、生产设备管理、能源管理、环保管理、安全巡检 等环节，应用数智技术提高医药生产自动化水平，增强生 面向工厂建设规划设计、建筑及设施布局、工艺设计、 设备及工艺管线设计、实施交付等业务活动，应用工厂三 维设计与仿真软件和平台，结合三维建模、系统仿真、模 型搭建、增强现实/虚拟现实（AR/VR）等技术，提高工厂 设计效率，优化工厂布局，缩短工厂建设周期。 10.数字孪生工厂建设 面向设备、产线、车间、工厂的数字孪生建设，应用 物联网、多物理场仿真、机器学习等技术，实现生产全流 程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境

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 "Generated knowledge prompting for commonsense reasoning." arXiv preprint arXiv:2110.08387 (2021) 知识图谱应用于大模型训练后阶段： Liu 等 人提出了知识生成式大模型提示方法，让 模型 进行知识预测，通过将知识图谱的三元 组形式 转化成 Question and answer 的形式， 让模型 生成一些知识，然后将这些知识进行 点，它还可以为人们提供更加结构化的模型解 释，增强模型的可解释性。 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 医疗领域应用场景 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 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential

智慧医院医疗设备数据集成与应用 北京惠泽智信科技有限公司 薛新华 公司简介 北京惠泽 智信科技有限公司 承建上海申康医院发展 中心医疗设备评价与促 进平台 作为第一届全国医疗装备产业与应用标准化 工作组委员单位 ，起草医疗设备数据相关 国 家标准。 国家卫健委大型医疗设备 管理平台八家试点医院建设 采集大型医用设备采购、效益效率、处置等全生命 周期数据 ，实现管理的系统化和标准化。 信息科 设备 厂家 财务科 设备科 运营 临床 科室 医疗设备 数据集成 6 05 信息安全的前提下 采集手段多样化 02 医院信息系统的 组成部分 医疗设备数据集成与应用的要 点 01 需求为导向 总体设计 03 异构数据 标准化 04 数据交互 标准化 7 与医院信息系统的数据交互 ： 医疗业务系统与医疗设备管理系统对数据的定义 不 同 院信息系统制订全面的的解决方案。 设备种类、 品牌、型号众多 ，大多是私有协议（知识产权保护、行业壁垒） 除 DICOM 外很少有标准输出协议 ，即使 DICOM ，也不能满足现在的需要。 医疗设备数据集成与应用的难 点 01 02 03 04 8 数据源和采集方 式 自主研发的 数据采集终端 影像类设备 DICOM 生命支持类设备 串口、网口等 医疗设备 标准输出端口 医院信息系统

模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 谱、医学图像等多源异构的医疗 Sentence Prediction等方式进行无监督预训练。 从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业 性，使用知识蒸馏、参数剪枝等技术压缩模型并在真实临床环境中评估、调优。经验 证的模型可部署到医疗信息系统、移动设备等，提供智能服务。 （二）医疗大模型的主要应用场景和适用范围 医疗大模型在医疗领域的应用广泛，涵盖疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发 现等各个方面

的版权，biomedRxiv拥有永久保存权。任何人未经允许不得重复使用。 〔作者简介〕 郑琰莉，学士，发表论文 2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景展望 郑琰莉 （天津泰达普华医院 天津 300203） 李舒玉 （先进操作系统创新中心 (天津) 有限公司 天津 300450） 苏文星 （1 中国科学院大学 应急管理科学与工程学院 北京 目的/意义 梳理分析人工智能大模型在医疗领域的研究现状，旨在为人工智能大模型在 该领域的研究提供新思路。方法/过程 在相关文献分析基础上，梳理人工智能大模型在智慧医疗、 医疗元宇宙、医学研究等领域的应用场景及具体实例。结果/结论 虽然人工智能大模型目前面临 一定风险与挑战，但其在医疗领域仍具有广阔的发展空间。 [关键词] 人工智能大模型；智慧医疗；医疗元宇宙；医学研发 Application 将进一步推进智慧医疗、医疗元宇宙和医疗研究的发展进程。比如电子病历理解、医 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随

年教育信息化和网络安全工作要点》 等保 2.0 新的变化和要求 等保 1.0 等保 2.0 名称变化 信息安全等级保护 网络安全等级保护 技术要求 物理安全 网络安全 主机安全 应用安全 数据安全及备份恢复 物理和环境安全 网络和通信安全 设备和计算安全 应用和数据安全 管理要求 安全管理制度 安全管理机构 人员安全管理 系统建设管理 系统运维管理 安全策略和管理制度 安全管理机构和人员 安全建设管理 安全运维管理 围的“等级保护对象” 校园等保 2.0 建设服务流程 等保咨询 • 业务资产核对与统 计 • 协助定级及备案 • 协助测评工作 安全方案设计 • 物理环境、管理现状、 网络架构、业务应用 体系、已有安全措施 调研 • 根据调研结果，对照 等保 2.0 要求与风险 评估，出具差距分析 报告 • 依据差距分析结果和 风险评估结论，进行 需求分析 • 依据需求分析结论， 进行安全建设方案设 上网行为管理 WEB 应用防火墙 无线认证 网络核心区 汇聚交换机 无线管理区 网络接入区 互联网 核心业务系统 前端摄像头 接入交换机 有线和无线融合 有线和无线融合 有线和无线融合 用户终端 终端安全系统 监控机房 IP 广播 监控平台 拼接屏 拼接屏 校园等保 2.0 总体方案 智慧防火墙 •复杂环境组网、深度应用识别、精细化访问控制以及高性能应用层威胁防御能力