建设情况—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 ! 02 信息建设—调整差异 调整后 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整后 调整前 放射科 调整后 02 信息建设—调整差异 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整前 超声 02 信息建设—调整差异 CHIMA 服 务 效 率 02 信息建设—调整差异 岗位固定 提高服务效率 减少患者等待时间 CHIMA

3、外语和选考科目考生每科可报考 2 次，选 用 其中 1 次成绩。 4、实行“专业+学校”志愿，按专业(类)平行投 档。 北京 2017 6 选 3 1、2017 年实施高中学业水平考试。 2、调整统一高考科目，多元录取机制。 3、选考科目调整为“6 选 3”。 天津 2017 6 选 3 1、取消文理分科，考试科目实行“3+3”。 2、2017 年秋季入学的高一年级开始实施。 3、英语一年两考，取较高的分数计入高考总 3、2018 年入学新生 学业水平考试全省统考。 4、高职院校 2021 年起实行春季招生 5、从 2015 年起，本科第二批次和本科第三批 次合并录取 西藏 2018 6 选 3 1、高考科目调整：执行 A 类课程计划的考 生，统一高考科目为汉语文、藏语文、数学、 外语 4 门，汉语文和藏语文各按 50%计入总 分，以语文科目成绩呈现;执行 B 类课程计划 的考生，统一高考科目为语文、数学、外语 3、改进高校统一录取模式，在考生总成绩和 录取分数线公布后填报志愿 4、建立“文化素质+职业技能”录取制度，实行 “学校+专业”平行志愿投档 江苏 2018 6 选 3 1、选考科目由“6 选 2”调整为“6 选 3”。 2、分值比 480 分高，接近 700 分。 3、英语分值提高，听力口语一年两考。 4、“小高考”13 个科目均可考两次。 河北 2018 6 选 3 1、合并高考录取中的本三、本二批次。

个性化学习推荐：通过对学生学习数据的实时分析，系统能够 自动生成个性化的学习计划，帮助学生高效提升学习效果。  智能课堂管理：利用人脸识别、语音识别等技术，系统可以自 动记录课堂表现，生成数据分析报告，帮助教师及时调整教学 策略。  教育资源优化：通过大数据分析，系统能够实现教学资源的智 能调配，确保资源的高效利用和公平分配。 为了更直观地展示 deepseek 解决方案的优势，以下是对传统 教育模式与 获得 符合其学习风格和节奏的学习资源，进而提高学习效果。 以下为项目的主要目标细化： 1. 提升教学效果：通过 DeepSeek 的智能分析功能，实时监控 学生的学习进度和表现，帮助教师及时调整教学计划，确保每 位学生都能跟上课程进度。 2. 个性化学习支持：根据学生的学习数据，生成个性化的学习路 径，推荐适合的学习资源和练习题目，帮助学生高效学习。 3. 数据驱动的决策支持：为学校管理层提供全面的数据分析报 的教案和课件。同时，系统还将提供智能推荐功能，根据学生的学 习数据和表现，自动推荐适合的教学资源和习题，帮助教师精准制 定教学策略。 通过数据分析与反馈机制，教师可以实时掌握学生的学习情 况，及时调整教学进度和内容。系统将自动生成学生个体的学习报 告，帮助教师识别学生的学习难点和薄弱环节，从而进行针对性辅 导。此外，系统还将支持课堂互动的智能化管理，例如通过在线测 验和实时问答功能，提高课堂参与度和学习效果。

.......................................................................................53 6.4 指标动态调整机制................................................................................................. 评价指标的多样性：通过人工智能算法，DeepSeek 能够从多 个维度（如知识点掌握度、学习态度、课堂参与度等）进行综 合评价，减少单一指标带来的偏差。 3. 反馈即时性：DeepSeek 支持实时数据分析与反馈，帮助教师 及时调整教学策略，同时为学生提供个性化的学习建议。 此外，DeepSeek 的引入还能够显著提升教学评价的效率，减 少人工操作的繁琐与误差，为学校管理层提供科学决策支持。通过 以下示例表格，可以更直观地展示 全面和客观的评价结果。例如，通过分析课堂视频中的师生互动情 况，系统可以评估教师的授课效果和学生的学习注意力。 此外，DeepSeek 还采用了自适应学习算法，能够根据不同学 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek

升整体教育质 量。 1.2.1 提高学习效率 AI 大模型在教育领域中的突出优势之一是显著提高学习效率。 通过个性化学习体验和智能化辅导，AI 大模型能够根据学生的背 景、兴趣和学习习惯，调整内容和节奏，从而达到更加高效的学习 效果。 首先，AI 大模型可以进行个性化学习路径推荐。传统教育往往 采用统一的教学模式，忽略了个体差异。而 AI 大模型能够分析学 生的学习记录，识别出他们的优劣势，进而为每个学生制定个性化 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 统课堂上，教师无法及时了解每个学生的学习状态，而 AI 系统可 以通过分析学习数据，迅速发现学生在知识点上的理解困难。系统 会将信息以可视化的方式展示给教师，帮助其及时调整教学策略， 更加精准地指导学生。例如，借助于学习分析仪表盘，教师能够看 到每个学生的实时进度，从而有针对性地进行辅导。 此外，AI 大模型能够实现 24/7 的在线辅导，打破了学习时间 和空间的限制。学生可以随时随地通过 个性化推 送大大提升了学习者的学习体验，使其在内容的选择上更符合个人 兴趣。 其次，AI 大模型可以根据学习者的反馈和实际表现实时调整学 习内容。在学习过程中，AI 系统记录每位用户的学习进展、作业完 成情况和测验成绩。有了这些数据后，系统可以动态调整学习材料 的难度、内容以及形式，以确保学习者始终处于最适合自己的学习 状态。这种灵活性不仅提高了知识掌握的效率，还有效降低了学习 过程中的挫折感。

度与历 史数据，制定合理采购计划，保障库存充足。 2. **安全库存设置**：依据项目需求特点和历史数据，分析需求波动，算出安全库存水平。对关键设备 和常用配件维持一定安全库存应对突发状况。定期盘点调整，确保安全库存有效。 ## 二、供货进度计划方案 ### （一）项目阶段划分及时间安排 1. **需求调研与方案设计（第 1 - 2 周）**：项目启动首周，项目经理率技术团队与医院相关部门深入 沟 周）**：验收合格后，技术人员进行设备上架、布线、通电等初步安装工 作，随后调试确保设备正常运行。 7. **网络测试与优化（第 10 - 11 周）**：全面测试无线网络信号强度、覆盖范围、速度、稳定性等指 标，依据测试结果优化调整，满足医院业务需求。 8. **系统集成与联调（第 12 周）**：将无线网络与医院 HIS、PACS 等其他信息系统集成，进行联调测 试，保障系统间数据交互顺畅、业务流程正常。 9. **试运行与问题整改（第 提交报告完成项目交付。 ### （二）进度跟踪与调整机制 1. **定期进度汇报**：建立每周项目进度汇报制度，由项目经理组织会议，各小组负责人汇报本周进展、 问题及下周计划。通过会议及时掌握项目整体进度，协调解决问题。 2. **进度偏差分析**：定期对比实际与计划进度，若实际进度滞后，及时分析供应商供货延迟、施工困 难、技术问题等原因，制定解决方案。 3. **调整措施制定与执行**：针对进度偏差原因制

......89 8.1 技术发展趋势对政策的影响...............................................................91 8.2 政策调整与优化的方向.......................................................................93 8.3 中小学人工智能教育的长期发展目标 2.0 的推进主要体现在以下几个方面：  智能化教学环境：通过人工智能技术，构建智能化的教学环 境，实现个性化学习、精准化教学和智能化评估。例如，智能 教学系统可以根据学生的学习行为数据，实时调整教学内容和 进度，提供个性化的学习建议。  数据驱动的教育决策：利用大数据技术，对教育过程中的各类 数据进行深度挖掘和分析，为教育管理者提供科学决策依据。 例如，通过分析学生的学习成绩、行为习惯等数据，可以及时 教育信息化 2.0 注重学生的个性化发展，通过智能化的学习平 台和工具，为学生提供定制化的学习路径和资源。例如，基于 人工智能的自适应学习系统能够根据学生的学习进度和能力水 “ ” 平，动态调整学习内容和难度，从而实现 因材施教 。 3. 泛在化学习环境的构建 教育信息化 2.0 打破了时间和空间的限制，构建了泛在化的学 习环境。学生可以通过移动设备、在线平台等多种方式随时随 地获

评估。可能的选择包括结合医疗领域知识进行微调（fine- tuning）的版本，确保更符合临床实际。 3. 模型训练与优化：在选择模型后，通过对特定医疗文本的训 练，进一步提升模型的生成效果。此过程可能包括选用特定的 优化算法、调整学习率，以及利用结合现有病历数据集进行迁 移学习，从而使模型更好地适应中医院的具体需求。 4. 集成与接口设计：为实现自动化生成，系统需要设计用户友好 的接口，方便医务人员和患者进行数据录入和查询。通过 模型训练：在大规模标注数据上进行训练，微调模型以适应中 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。 模型的构建与部署需要考虑多个因素，如数据的隐私保护、模 型的可解释性以及在临床应用中的准确性和可靠性。特别是在中医 学的文献资料和临床经验普遍存在的情况下，AI 大模型应能处理这 些丰富的信息，实现对知识的整合与应用。 可以根据患者预约情况和医务人员的 接诊能力，自动生成合理的接诊计划，并在必要时进行调整。这可 以降低患者的等待时间，提高整体门诊的运行效率，从而优化医务 人员的工作负荷。 以下是提升医务工作效率的具体措施：  自动生成病历，减少书写时间  智能提取历史病历和检测数据  语音助手加快信息获取速度  患者管理系统优化接诊安排  实时调整接诊计划，适应患者流量变化 通过以上措施，我们期望不仅能提高医务人员的工作效率，同

链接 池管理。具有自动更新升级管理和错误日志管理功能。 （7）可扩展性 系统应采用灵活的基于门户的可扩展性架构，系统可以融合各类不同体系 架构产品。系统所有功能菜单可按用户角色的需求进行随时调整和组建。 同时医院信息系统按照国际、国内有关标准开发设计。应采用开放式的系 统软件平台、模块化的应用软件结构，系统应能灵活地扩充其业务功能，并可 与其它业务系统进行无缝互连。 投标产品应充分 系统参数维护应具有非编程的可定制的系统参数维护和自动生成系统参数 系统应支持支持多版本管理、历史版本回滚、文件压缩更新、智能角色更 新。 系统应支持提供远程桌面维护，减轻管理员维护工作强度。 程序界面调整应支持自适应分辨率、各应用模块界面美化处理，风格统一、 打印浏览支持 EXCEL 数据与格式导出。 7、系统功能需求 7.1、医院管理 7.1.1、患者基本信息登记系统 实现对患者就诊统一 识功能，此类患者优先就诊。 支持患者无法就诊时，可将患者移出排队序列，做弃号处理功能； 支持过号处理功能，可将过号病人重新加入分诊队列。 支持转诊功能，可将患者转诊到院内其他科室。 支持手工调整排队信息功能。 支持绿色通道患者不经语音叫号直接就诊功能。 支持分诊台向候诊区广播语音功能。 支持向诊区屏、诊间屏幕上发布文本文字信息功能。 支持自动签到和手动批量签到功能。 支持发布公告内容到信息大屏显示功能。

电耗。由下表 可以看出随着冷机出水温度的升高，冷机 COP 明显升高，通常当(室内)温度达 到设定值时冷机出水温度每调升 1℃可节省 2-3%的冷机电费。冷机智能控制可 根据负荷预测模型，动态调整供水温度，实现节能运行。 电制冷机出水温度与 COP 关系变化表  气候补偿控制 气候补偿控制是根据室外温度的变化及用户设定的不同时间对室内温度要 求，按照设定曲线求出恰当的供水温度、供水流量进行自动控制，实现供热系 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 果。 4.4.7 照明系统监控 目前照明系统回路情况以及监控回路并未有深入的了解，据现场初步了解， 院方照明系统存在以下几个问题：  依赖人力：季节做时间调整、室内照明开闭依赖人工现场控制，随意 性强；  管理不便：回路分布十分分散，不便集中管理和统一控制；  能源浪费：人员疏忽或管理不到位时易造成电能浪费。 因此，需要对照明系统基于以下原则进行改造： 后勤服务 区域进行运行环境监测。 4.4.10 设备综合运行分析 设备综合运行分析包含了关联分析及系统联动两大功能，旨在通过对设备 的安全监控与协同控制，及时发现设备运行缺陷及安全风险，积极调整、主动 响应，提高设备整体运行性能以及抵御安全风险的能力。 关联分析主要是根据用户自定义的设备关联规则进行分析，并给出分析结 果及原因，发掘后勤设备整体所处的健康状态及安全风险，如正常、手动运行、