平台架构由基础层、数据层、服务层、应用层和表 现层等5个层级组成。 基础层。作为底层数据支持，负责数据采集、协 议转换及数据隔离，实现系统间的数据通信。 数据层。对采集数据进行处理、分析、存储，运用 大数据技术揭示数据规律与趋势，为上层服务和应用 提供支持。 服务层。以技术能力支撑园区综合能源智慧管 理，进行数据挖掘、多维度统计分析，定时更新结果至 数据库。 应用层。以平台能力为基础，将各模型与功能的 ，呈现 整体能源的运行态势。 2) 能源流向图。采用数据流图和 GIS 地图形式， 动态展示电、水、冷、热、汽等能源的产生、传输、消耗 过程，以及储能设施、新能源发电设备的接入与互动 情况，直观揭示能源流动路径与供需关系。 3) 实时监控。实时显示各类能源供量、耗量等数 据，实时更新用户用能情况、能源各系统运行情况等， 确保管理者实时掌控能源管理。 4) 决策支持。结合大数据、人工智能等技术，提 Technology电脑知识与技术 本栏目责任编辑：李雅琪 第20卷第20期 (2024年7月） 系统的调峰压力及潜在的储能应用价值，分析新能源 发电在削峰填谷、平滑负荷等方面的贡献[3]。 3) 能耗分析。运用数据分析，揭示各区域、各时 段的能耗特征和规律，识别异常消耗、峰谷失衡、资源 浪费等问题，分析可能的影响因素（季节、昼夜、工作 日/周末/假日等），结合业务特性和外部环境因素，提 出针对性的节能措施、设备升级、负荷调控、需求响应

来越由价格和价值驱动 的市场趋势。 其中最主要的挑战在于难以找到并实施员工 能够有效运用的技术。鉴于 CPG 制造业在制 造业总就业中占据相当大的比重，与其他行 业相比，该问题对 CPG 制造商的影响尤为严 峻。这揭示了一个更深层的问题 ：企业引进 的技术与现有员工技能水平之间存在脱节。 CPG 行业的挑战与未来展望 2025 2024 1 2 3 4 5 外部障碍 竞争 人员 通货膨胀和经济增长 这些发现与我们综合报告结论一致，不过 CPG 行业 对利用数据赋能人工智能表现出更高热忱，相关评 分超出综合平均值 5%。这些研究结果在印证 CPG 行业高度重视人工智能、并认可其技术竞争优势的 同时，也揭示了制造商数据收集能力与数据决策应用 能力之间的断层。 CPG 正借助人工智能弥合数据洞察缺口 45% 37% 38% 35% 34% 人工智能 / 应用人工智能 / 生成式人工智能 /

置，提升教学效率，促进个性化学习，从而全面提升中小学教 育质量。  教育公平的促进：通过人工智能技术的普及，可以缩小城乡教 育差距，促进教育资源的均衡分配，推动教育公平。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 文章结构如下：首先，引言部分将介绍研究背景、研究意义、 研究方法及文章结构。其次，第二部分将详细阐述教育信息化 2.0 的内涵及其与人工智能技术的融合路径。第三部分将通过对国内外 中小学人工智能应用政策的比较分析，揭示我国政策的优势与不 足。第四部分将重点分析我国中小学人工智能应用政策的主要问 题，包括政策制定与实施的脱节、资源配置不均、教师培训不足 等。最后，文章将提出针对性的政策建议，包括加强政策顶层设 教育中的实际影响，并为后续政策的优化提供依据。首先，评估应 涵盖多个维度，包括学生的学习效果、教师的教学能力提升、学校 的信息化建设水平以及教育资源的均衡分配情况。这些维度的评估 不仅能够反映政策的直接效果，还能揭示政策在实施过程中可能存 在的问题和挑战。 在学生学习效果方面，评估可以通过对比实验组和对照组的学 生成绩、学习兴趣、创新能力等指标来进行。例如，可以通过标准 化测试、问卷调查、课堂观察等方式收集数据，分析人工智能技术

1 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机 理，在保证经济发展和践行"双碳"的前提下，实现科学发展、绿色发 展与可持续发展的平衡 这是突破零碳园区形态模式、路径优化和关键技术需解决的首要问题 2 多能流-碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流-碳平衡 机制与全生命周期碳

- 碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流 - 碳平衡 机制与全生命周期碳循环机理，研究多主体联合和多环节融合形态下 园区多能域物理量和碳的传递、耦合和转换的普遍规律 这是实现零碳园区规划配置和能源高效管控的又一科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机

联互通、 服务主动，满足使用者、监管者、服务者的需要；加强全民健身大数据的采 集与应用，进行全民健身效应的长期跟踪和数据挖掘，切实解决健身促进健 康效益无法定量评估问题，发现体育领域的新现象，揭示全民健身发展的新 规律。 智慧体育馆演变趋势：从有到优 互联网 + 健 身 物联网 + 健 身 职能单一 功能不足 多元化 传统体育场馆 新型智慧体育场馆 服务 宣传 便民 智慧

像技术能够捕捉植物的 细微健康变化，提供有关生长模式、应激反应和疾病易感性的信息；近 红外反射光谱技术可快速确定材料的性质，揭示植物的营养水平和疾病 状况；热成像技术能够检测植物的热信号，反映植物的胁迫和疾病状况； 荧光和断层成像技术则分别用于检测分子过程和揭示植物的细胞及根 系结构。 （2） AI大幅提升基因组学研究效率：通过预测建模，能够快速识别和解读基 因的功能。例如，机器学 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 括基因序列、表达谱和蛋白质相互作用等，从而高精度地预测基因的潜 在功能。同时，AI还能够分析复杂的基因相互作用，从分子水平上揭示 基因如何协同影响植物性状。此外，AI有助于整合包括基因组学、转录 组学、蛋白质组学和代谢组学在内的多组学数据，提供更全面的基因功 能理解。 图3：植物育种的历史演变 数据

通过图表、数据可视化等方式展示区块链智慧农场解决方案 在农业生产、农产品流通、农业金融等方面的实际效果。 实际效果展示 对收集到的数据进行深入分析，包括描述性统计、差异分析、 相关性分析等，以揭示区块链智慧农场解决方案的实际效果 及影响因素。 数据分析 实际效果展示与数据分析 针对评估中发现的问题和不足，提出具体的改进措施，如优化区块链技术架构、加强农业信息化基础设施建设、 提高农民数字化素养等。

像库实施检索、 证件识别等，如无人驾驶  自然语言处理技术（ NLP ）：模拟人类对语言的理解和掌握的技术。理解语言的具体含义和语境， 理解句子的意图和上下文含义  知识图谱：以图的形式揭示事物之间联系的语义网络。通过整理总结执行任务需要知识，建立知识间 的关联关系，如智能翻译 ※NLP 与知识图谱的使用场景一致，相互支持。知识图谱的构建离不开 NLP 对自然语言信息抽 取，而 NLP