系统设计 应用设计 1 背景分析 政策现状 需求分析 建设目标 目 录 2016 年 6 月 《教育信息化“十三五”规划》 决策支持科学化、管理过程精细化、教学分析即时化 综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育 教学新模式 l 开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统 2017 年 01 月 《国家教育事业发展“十三五”规划》 2017

计错误。 加工过程仿真，包括切削过程仿真、装配过程仿真、检验过程仿真以及焊接、 压力加工、铸造仿真等。 16 3 ．虚拟现实技术 VRT 虚拟现实技术是综合利用计算机图形系统、各种显示和控制等接口设备， 在计算机上生成可交互的三维环境 ( 称为虚拟环境 ) 中提供沉浸感觉的技术。虚 拟现实系统包括操作者、机器和人机接口 3 个基本要素。利用 VRS 可以对真实

攻防演练中出现的实际案例，说明攻击战法的隐蔽和难以防范的特性 往年案例 通过攻防演练裁判视角总结网络安全存在的主要问题，内网安全十分薄弱 网络安全存在的突出问题 一是 APT 攻击防不胜防。攻击者综合利用水坑、钓鱼、欺骗、伪装、跟随等谋略，针对内部人员实施定点攻击， 攻陷后同工同息，利用内部人员权限秘密渗透，攻击过程极难发现。 二是难以防范零日漏洞攻击。攻击方使用零日漏洞武器针对 VPN 、邮件系统、

快速提升城市信息化水平，为多种提升生产力的应用提供平 台； • 无线城市为信息流整合提供平台 : – 整合企业个体信息平台，汇聚为统一信息平台； – 提高政府、企业、个人之间的信息交互性； – 帮助企业实现信息分析与综合利用； • 无线城市有助于强化城市功能： – 有助于实现城域安全监控网络； – 建立随时随地可用的多方位应急系统和调度系统； – 帮助实现“精密电子政务” – 随时随地帮助城市管理部门工作的开展；

的受访者 认为其所在本机构的审计部门可以自主开展数智化审计工作。 ■ 利用社会资源建立数智化审计综合服务平台。由于当前数智化审计的开展较多地受限 于资金投入和人员能力，79.58% 的受访者对综合利用社会力量，建立由 Al 大模型、技术厂 7 数智化审计调研报告 商及专家学者组成的数智化审计综合服务平台有较大的兴趣。 ( 二 ) 本次调研对象行业分布 本次调研的受访者（受访组织）涉及

指基于硬件级隔离及安全启动机制，为确保安全敏感应用相关数据和代码的机密性、完整 性、真实性和不可否认性目标构建的一种软件运行环境。 3.25 密态计算 confidential computing 指通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全相关技术，实现计算过程数据可用不可见，计 算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥 用。 3.26 区块链 blockchain 结果的准确 性。 ——联邦学习：一种分布式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下， 通过协作共同训练出共享的全局机器学习模型，保障数据权益与隐私合规性。 ——密态计算：通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全的可信隐私保护计算技术，其 计算过程实现数据可用不可见，计算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计 算全链路保障，防止数据泄漏和滥用。 ——可信执行环境

进展。与此同时，深度 伪造内容在网络谣言、虚假信息传播、身份冒用、网络诈骗等场景中带来了严峻的安全挑战。深伪鉴别技术应运而生，旨在通过算法和工具对由AI生成 的伪造内容进行精准识别与溯源。该技术综合利用多模态数据分析、机器学习、特征提取和行为建模等手段，能够自动检测和判别伪造内容的真实性， 有效遏制深度伪造带来的风险。随着应用需求的不断提升，深伪鉴别技术正逐步向高精度、实时化和自动化方向演进，成为网络安全防护体系中不可或

除。此外，对多个线程库（TensorFlow 使用的 pthread 和 英特尔® MKL 使用的 OpenMP）页进行了深度优化，以使 其能共存，并通过正确配置线程池设置，避免了互相争夺处 理器，提升了资源的综合利用率。 75 74 技 术 篇 技 术 篇 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 面向英特尔® 架构优化的 Python

deteriorating，即可停止训练。 综上所述，针对钢铁领域的 AI 模型开发，超参数调整不仅仅 是为了追求更高的精度，更重要的是要确保选择的超参数组合能够 在实际应用中保持稳健性和可靠性。综合利用多种超参数调整方 法，可以有效提高模型在钢铁领域的推广应用能力。 5.4.2 集成学习方法 在钢铁领域的 AI 模型开发中，集成学习方法属于重要的优化 策略，它通过结合多个模型的预测结果，显著提升整体性能和鲁棒

上综合表达其欺诈程度；也可以通过计算输出社群的模型平均分和在特征空间类 内聚集度作为社群挖掘质量的有效性评价。另一方面，有监督模型也从无监督模 型收到了正向的反馈：通过对有效社群的分析获得了更多风险标签和特征构建上 的指导。二者综合利用各方数据信息互相协同形成模型闭环，通过多轮迭代不断 提升社群挖掘的数量和有效性。在建模初期标签稀缺时，一个简化的替代版本是 以专家经验构建的多维线性打分模型来替代有监督模型，在经过几轮迭代积累足