模型还未移交。 后勤处 现状概述：校区管道处于铺设完成初期， 主管道线路明了，支线较杂乱。管道铺设 深浅、材质不一 ，未铺设监测传感硬件。 已有智能水电表，可进行楼栋、楼层监控， 但未有一个统一调度的能耗管控平台。 教务处 现状概述：教务处目前建设有 4 套系统， 分别为正方的教务管理系统、超星的学 生在线学习系统、用于课堂互动的爱课 程系统、以及用于迎新的小程序。 事后：修复、评估、改进 事前：审计、评估、定制安全策略， 获取安全基线 事中：持续监控入侵事件，实时漏洞 扫描 能 源 管 控 系 现状基础： 目前校园已有安装能源计量设备 ，但未有计量系统进 行全校范围用能的统计。能源管理水平粗放 ，缺乏详细、精确的能耗基 础数据 ，能耗收支账目不清 ，无法对校园能耗进行精准把控与节能优化 管理。 建设内容与目标： 利用光伏组件做外墙、屋顶或围墙 ，可对异常情况进行智能 报警。技术上实现能源集中监视、负荷功率精准预测、多能源系统协 调 优化。 楼宇管理系统 应用场 景 智慧楼宇 现状基础： 目前校园已有安装能源计量设备 ，但未有计量系统 进 行全校范围用能的统计。能源管理水平粗放 ，缺乏详细、精确的能耗 基 础数据 ，能耗收支账目不清 ，无法对校园能耗进行精准把控与节能 优化 管理。 建设内容与目标： 智能地锁可通过手机充电操作端开启

决了群众“看病难”问题。 现在中国医院信息化的发展,到了一个新的关口。200 ９ 年新医改方案公布,方案中把 信息技术明确的列为支持医改成功实现的八个主要支柱之一，这是从未有过的事情,我国医 疗卫生信息化面临从未有过的机遇与挑战。方案还明确要求启动建立居民健康档案和电子 病历，实现医疗信息的整合、共享和交换，以缓解医疗信息化发展的不平衡，系统分割独 立、连续性和协调性差,业务流程不统一等问题。

维度的全域照护，最终实现优质、高效、经济、可及的价值医疗。 智慧健康医疗的核心是健康医疗实践。数字化、智能化科技是 围绕健康医疗应用场景赋能的手段，通过技术、应用和服务等各种 要素的联动融合实现前所未有的系统性优化，对诊前、诊中、诊后 等全流程健康医疗活动实现效能与效率的优化，在健康医疗服务的 上、中、下游链条实现结构性的供需优化。智慧健康医疗的全域照 护涵盖各种年龄段的人群，涵盖自出生到死亡不同阶段所需的健康 健康融入所有政策”的核心理念，顺应了新时期人民的期盼。 1.2 数智科技与应用场景“双轨” 激发智慧健康医疗持续创新 1.2.1 乘势而上，数智技术引领创新应用 1．新百年，复杂国际环境带来前所未有新挑战 20 世纪 90 年代初，ICP/IP 协议、万维网协议加速了互联网商 业化的脚步，催生了多种多样的新型互联网服务和商业模式，一大 批互联网企业如雨后春笋般涌现，“数字经济”的概念初现。2000

行业人工智能代理）自主交互为代表的商业模式突破，同时，广泛的市场教育与繁荣的开源生态，正共同驱动着 从教育主管部门到各级院校的AI部署需求集中涌现，一个以数据为基础、AI为引擎的全新教育革命，已非遥远愿 景。在此背景下，AI正以前所未有的深度与广度融入教育的核心场景，系统性的重塑着传统的教育装备产业。 我们看到智慧黑板、智能录播、AI学习终端等设备，其核心价值已不再是单纯的硬件功能，而是转变为承载AI能 力、提供智能化服务的教 与AI技术结合的、具体的、能解决教学痛点的场景化 应用，从卖设备转向卖服务、卖体验，从而在激烈的 市场竞争中找到新的增长曲线。 建议二：重视沉淀数据，单体智能走向多模协同 AI时代数据的价值前所未有地凸显，已成为驱动教育 智能化升级的核心燃料，对于装备企业而言，短期内 最宝贵的资产并非自研一个通用大模型，而是通过部 署的硬件，合法、合规、有效地采集和沉淀高质量的、 多模态的、贯穿教学全流程的真实教学数据。先发优 ， 将属于那些能够构建最完整数据生态、并能基于数据 提供最深刻教学洞察的平台型、生态型企业。 建议三：适应快速迭代，研产用一体化敏捷开发 当前，教育装备产业的技术迭代周期正在被AI以前所 未有的速度缩短。摩尔定律的影响正从芯片延伸至整 个产品形态，过去三五年的产品更新周期，如今可能 已缩短至一到三年。企业须从根本上改变传统的、瀑 布式的研发与生产模式，建立一个更加敏捷、能快速 响应市场变化的研产用一体化机制。

标准化难度大。解决措施包括引入相对成熟的NLP技术辅助科研和病历标注，以及加强文书书写的规范 化。此外，病案科希望通过智能辅助编码解决医生手术名称与国家卫健委要求上报的ICD9编码之间的差 异问题，但目前尚未有特别成熟的产品能够满足这一需求。未来，AI算力的提升可能使得训练成本成为 最大的挑战。 ● 13:08 医院与科技公司在AI医疗诊断领域的合作模式 对话围绕医院、华为以及第三方检验公司（如金域

教育部印发《教育信息化十年发展 规划 (2011-2020 年 ) 》，《规划》 提出，到 2020 年，需形成与国家 教育现代化发展目标相适应的教育 信息化体系。  随着科学技术不断发展，学校也面 临着前所未有的机遇和挑战，学校 信息化要求学校能够采用先进的科 学技术，建成数字化学校，达到强 化教学质量，提高科学水平，提升 服务水平的目的。 经 费 服 务 政

体系（形成持续性的产学研协同创新体系 3）。治理方面：依托实时数据监测与智能决策，促进教育资源合理调配， 推动教育高质量发展（通过现代信息技术驱动治理效能现代化 4）。 大模型为教育行业带来前所未有的发展。然而，也带来了一些不容忽视、亟待关注的问题，如人对技术的过度 依赖、人文关怀弱化、数据隐私泄露及教师角色异化等。在此机遇与挑战并存的发展潮流下，世界各国纷纷出 台国家数字化发展战略，规范 新型人才，实现技术赋能与人文关怀的和谐统一。 27 02 大模型背景下 高等教育体系的重塑 图片 AI 生成 28 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 28 大模型与高等教育深度融合，为高等教育带来了前所未有的新机遇，也带来一系列挑战，需要从技术、教育和 社会三个视角进行审视和思考。技术服务层提供统一模型服务接口，整合自然语言处理、计算机视觉、多模态 等核心人工智能能力，构建大语言模型、视觉大模型、 + 高等教育框架图 29 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2.1 大模型赋能高等教育的机遇与挑战 大模型作为认知革命的重要载体，凭借其强大的知识处理、生成与推理能力，为高等教育带来前所未有的变革 契机。依托海量的数据、先进的算法以及高效的算力，大模型可以应对更多的复杂场景，解决更多个性化问题， 为高等教育的改革带来了革命性的机遇。然而，大模型技术的广泛应用也伴随着一系列挑战：从数据质量、算

（新型布尼亚病毒）在全国报告 1 848 例，病死率高达 6.17% ［5］。登革热、基孔肯雅热等其他输入性传染病也 不断在上海出现，形成较严重的公共卫生威胁。2019 年末，新冠病毒的出现更是对全世界造成了前所未有 的影响。对于此类输入性传染病、少见和新发传染病， 及早识别、预警和响应较为困难。与此同时，一些古老 的传染病疫情也呈现出新的特点。部分病原体出现了 多重耐药的趋势，新药研发速度难以跟上耐药性进化

2 篇; 通信作者: 苏文星，硕士，发表论文 4 篇。 正在积极地推动智慧医疗的发展。如今 DALL-E、GPT-4、LLaMA 等人工智能大模型 （下称“大模型”）的出现，也给该领域带来了前所未有的技术突破[1]。大模型又被称 为预训练模型、基础模型（Foundation models），它可以集中各种模态的数据信息，然 后基于海量数据、超大规模参数进行预训练（Pre-training）并通过微调（Fine-tuning）

时代，快速发展将实现新的跨越 新时代的教育信息化，正在从 1.0 迈向 2.0 ， 1.0 时代是以“三通两平台”为主要标志， 2.0 时代是实现“三全 两高一大”为基本目标，中国教育信息化事业取得了前所未有的快速发展。 教育信息化 1.0 取得的重大进 展 全国中小学互联网接入率达 90% ，是五 年 前的 3.6 倍 多媒体教室比例达 87% ，实现翻 番 教育资源公共服务平台平台注册用户已达