嵌入 嵌入 大屏幕 展示 智慧管理定义 卓越服务 智慧校园 智慧管理 • 智慧管理面向学校管理者 • 将校内所有教学与课堂的实时情况以全景可视化的方式展现，全局掌握 课堂活动的进展、变化和异常； • 实现 3D 教室可视化，展现真实教室的使用情况和设施状态，对教室内 的物管设备进行远程、场景化控制； • 基于课堂与教室产生的数据，形成面向教室、课堂教学、设备、环境的 多维综合分析。 卓越服务 智慧校园 上课 晚自习 禁用 早自习 卓越服务 智慧校园 产品进展（校园全景） 卓越服务 智慧校园 产品进展（智慧教室卡片） 卓越服务 智慧校园 产品进展（智慧教室详情） 卓越服务 智慧校园 产品进展（智慧教室 3D 模型） 卓越服务 智慧校园 产品进展（系统后台管理） 智慧课堂 卓越服务 智慧校园 智慧课堂 通过全方位、无感知 卓越服务 智慧校园 产品进展（教师工作站） 卓越服务 智慧校园 产品进展（教师工作站） 卓越服务 智慧校园 产品进展（学生学习中心） 卓越服务 智慧校园 产品进展（学生学习中心） 卓越服务 智慧校园 产品进展（课堂授课 PC Windows 端） 卓越服务 智慧校园 产品进展（移动授课助手 PAD 端） 卓越服务 智慧校园 产品进展（移动授课助手 PAD

. . . . . . . . . . . . . . 24 3.3 AI CFT 的进展水平 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3. 1 进展级别 1 ： 收购 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3. 2 进展水平 2 ： 深化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3. 3 进度级别 3 ： 创建 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.1 进展级别 1 ： 收购 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.2 进展 2 级 ： 深化 . . . . . . . . . . . . . .

实时监测学生的学习进展，系统能够自动调整学习计划，例如增加 对薄弱环节的训练或加快对已掌握知识点的学习进度。 系统还将支持多种教学模式，例如： 1. 分层教学：根据学生 的不同能力水平，提供差异化的学习任务和资源。 2. 兴趣导向学 习：结合学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容，激发学 习动力。 3. 个性化反馈：通过即时反馈和定期评估，帮助学生了 解自己的学习进展，并提供改进建议。 存储等功能。  丰富的教学资源支持：数字化资源库、题库、实验模拟、教育 资讯等。  增强的课堂互动功能：在线问答、讨论区、实时测验、数据分 析等。  个性化教学支持：学习路径生成、学习进展跟踪、教学计划调 整等。  便捷的技术支持与培训：操作指南、视频教程、线上培训与交 流活动。 通过以上功能的实现，deepseek 平台能够全面满足教师的需 求，帮助他们提升教学效率与质量，推动教育创新的发展。 效地管理教学资 源，提升教学质量和效率，同时为学生提供更加丰富和优质的学习 材料。 2.1.2 学生表现跟踪 在教师的需求中，学生表现跟踪是一个关键环节，它能够帮助 教师及时了解学生的学习进展、识别潜在问题并采取相应措施。教 师需要一套高效的工具和系统来实时记录和分析学生的表现，从而 优化教学策略。以下是具体的实施方案： 首先，系统应支持多维度数据采集，包括课堂参与度、作业完 成

人工智能赋能核安全 技术革新与文明守护的双重使命 生态环境部核与辐射安全中心 AI 是如何思 考 这个问题的？ 01 AI 对 AI 赋能核安全监管的思考 02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全：文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 年草案） - 与法国共享华龙一号监 管经验 - 自主算法研发与国 际标准接轨 - 群堆协同运维技术 突破 世界主要核电国家和组织在 AI 方面的进展情况 国家 / 组织 政策文件 技术应用 监管创新 国际合作 / 标准 挑战与趋势 法国 - 《欧盟人工智能法案》 （ 2023 年 ，核安全列为 “高风险 ” 则 - 参与 NEA 核工程 AI 基准制定 - 中小企业技 术应用门槛 - 跨境数据流 动合规性挑战 世界主要核电国家和组织在 AI 方面的进展情况 国家 / 组织 政策文件 技术应用 监管创新 国际合作 / 标准 挑战与趋势 加拿 大 - 《 BWRX-300 小型 堆 AI 应用审查指南》 （ 2024

亿参数，零样本学 习 ( 无需微调直接使用 ), 震惊业界。 生态期 (2023 至今 ): 应用与争议并存， · 特点：通用大模型竞争白热化，垂类模型兴起，社会伦理问题爆发。 · 关键进展： ChatGPT(2022.11): 对话能力接近人类， 2 个月用户破亿。 GPT- 4(2023): 支持多模态输入 ( 文字 + 图片 ), 考试能力超越 90% 人类。 · 开源挑战： 0 年 ) 汇 报 大 纲 1. 行动背景与目标 1.1 丙秆防治现状与描城 1.1.1 丙肝严重危害公众健 · 丙肝是重大疾病，笔乙类传染烤，严重公众健康，需亮实重视 · 近年来虽取得进展，但仍黑临零播风给离、公众认知不足等阴战 1.1.2 的治工作夏定基他 · 各地部门第实宣传然育、核酸检测、标台干预呼据施 . 取得积极进果。 七、个人在疾控工作中的具体应用 行 动意义与全球目标对接 临床用血丙肝病毒核酸检测、重点人群综合干预、疫情监测处置、医院感染防 控及监督检查等措施，加大病人检测发现和规范治疗力度，同时加快新型抗病 毒治疗药物研发和注册上市、开展药品价格谈判并纳入国家医保药品目录，防 治工作取得积极进展，为实施消除内肝公共卫生危害行动奠定了基础。为落实 《“健康中国 2030” 规划纲要》《健康中国行动 (2019-2030 年 ) 》有关要 求。降低丙肝流行水平，保障人民群众身体健康，助力实现全球

员 结 构 建 模 员 机 电 建 模 员 钢 结 构 建 模 员 造 价 工 程 师 2、BIM 团队工作任务： 团队角色 人数 BIM 工作及责任 项目总监 1 监督、检查项目执行进展 项目副总监 1 负责辅助项目总监监督和组织落实，实施方案审核，相 关工作总牵头。 项目经理 1 负责项目的管理、协调、统筹、审批、资源调配。 项目组长 1 负责辅助项目经理进行项目的执行、操作、协调、管理 5）BIM 模型在 Lubam PDS 系统上分权 限数据共享 第三阶段： BIM 模型维 护、应用以 及内部体系 建立 1）根据设计变更以及新图纸建立或调整 BIM 模型 1）BIM 应用月进展 报告 2）BIM 应用配套流 程、管理制度 3）BIM 应用岗位操 作说明 60 天 2）BIM 模型在施工指导、材料管理、成 本管理、碰撞检查等方面的应用指导 3）BIM 技术岗位应用指导以及形成配套 预 留洞口中，把施工中可能出现的问题消灭在 BIM 模型中。 28 原设计图 深 化 设 计 后 BIM 模 型 6、模拟施工 BIM 生成施工模拟，形象地展示施工工艺和施工进展，进行更有效的流水 作业，优化施工方案和进度计划，；使用施工模拟动画展示的施工进度来代替 常规的进度计划，使之更加形象具体。 （1）钢结构 本工程的钢结构工程，体量较大、位置高、带有一定的弧度并且上部几层

的个性化推 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。 大模型在个性化学习体验方面的几个具体优势：  学习路径定制：根据学习者的兴趣和能力，为其设计专属的学 习路线。  内容推荐：智能推荐与学习者偏好相符的素材，增强学习的趣 味性和针对性。  实时反馈与调整：通过监测学习进展，及时调整学习内容，保 证学习效率。  社交学习优化：分析社交互动，推荐合适的学习伙伴，促进合 作与讨论。 通过这些个性化的学习体验，AI 大模型不仅能为学习者提供更 为贴心的教育服务， 模型，以下几点是关键的实施策 略：  对学习者进行全面的需求分析，了解其个体差异和学习偏好。  构建一个可持续更新的内容库，以确保教育资源的时效性和相 关性。  采用强大的数据分析工具，监测学习进展并提供反馈，确保个 性化学习的有效性。  持续进行用户反馈的收集和分析，以迭代优化模型设计。 整体而言，灵活的教育 AI 模型不仅要具备高度的适应能力， 还需能够不断地根据教育需求的变化进行调整。通过精确的需求分

推向第二个黄金 期 199 0 年 AI 计算机 DARPA 计划失败，政府缩 减投入， AI 进入第 二次低谷 2006 年 Hinton 提出“深度 学习“神经网络使 得人工智能性能获 得突破性进展” 2013 年 深度学习算法在语音 和视觉识别上识别率 显著提升，进入感知 智能时代 2016 年 AlphaGo 战胜人类 围棋冠军， AI 关 注 度空前提升 2022 年 OpenAI “ 问问同检”在实验室中的应用实例 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 LIS 系统集成 AI 工具：“问问同 检！” 场景五：文献翻译 / 解读 高效获取最新科研成果 医学和检验领域的进展日新月异，实验室人员需要不断学习和跟进最新的科研成果。 然而，海量的医学文献常常让人感到头疼。“问问同检！“利用其强大的文献检索和解读功能， 能够帮助检验科人员高效地获取最新的科研成果和技术动态。系统能够根据关键词、文献主题

大量样本，提高准确性和一致 性。 在医学研究和知识发现领域，传统医学研究依赖于繁琐的实验和文献回顾，速度较 慢。大模型可以分析大规模文献数据，发现新的疾病关联、药物靶点和治疗方法，加 速医学研究的进展，为科学家提供重要洞察。 大模型在医疗领域相较于传统方法具有自动化、高效性、多模态数据处理和个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 型的开发 和应用需制定全球标准，确保安全、可靠和合规。 随着大模型技术的不断发展，它在临床医疗、慢性病管理、药物研发和医学教育等方 面表现出巨大的潜力。到2023年，我国在医疗大模型领域已取得显著进展，展现出多 元化的趋势。在国内，这些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领 域，实现了技术和应用场景的重要突破。未来，为满足临床需求，医学大模型发展需 转向多模态，深入挖掘更多医疗领域，以减轻医生负担，惠及更多患者。

背景下中小学人工 智能应用的政策制定提供参考，助力教育现代化的实现。 1.1 研究背景 随着信息技术的迅猛发展，教育信息化已成为全球教育改革的 重要方向。近年来，人工智能（AI）技术的突破性进展为教育领域 带来了前所未有的机遇与挑战。特别是在中小学教育阶段，人工智 能的应用不仅能够提升教学效率，还能为学生提供个性化的学习体 验，促进教育公平。然而，尽管人工智能在教育中的应用潜力巨 利用人工智能技术促进教育的公平性和包容性。这些国际经验表 明，人工智能技术在教育中的应用具有广阔的前景，但也需要在政 策制定和实施过程中充分考虑伦理、隐私和安全等问题。 在政策推动下，中小学人工智能应用的具体实践也取得了显著 进展。例如，许多学校已经开始引入智能教学系统，利用人工智能 技术进行个性化教学和精准辅导。同时，人工智能技术还被广泛应 用于教育管理、学生评价和教师培训等领域。以下是一些典型应用 场景的示例：  更快速、准确地 评估学生的学习成果，减少主观评价的偏差。  智能管理平台：学校可以通过人工智能技术实现教育资源的智 能化管理，优化资源配置，提升管理效率。 尽管中小学人工智能应用取得了显著进展，但在政策实施过程 中仍面临一些挑战。例如，如何确保人工智能技术的公平性和透明 性，如何保护学生的隐私和数据安全，如何提升教师的人工智能素 养等。这些问题需要在未来的政策制定和实施过程中得到进一步解