6%的家长认可它的高 性价比。在影响家长评价的因素中，学习平板自带的教育资源质量占据主导地位；另外，还有53.7%的家长重视教育资源的水平， 50.5%看重资源的全面程度，49.7%考虑与孩子当前课程的匹配度，以及47.9%关注教育功能的实用性，可见家长对教育资源的重视 超过了硬件本身的性能。 样本：学习机已有用户N=624，于2024年6月通过艾瑞艾客帮调研社区获得。 44.7% 50.2% 5 9% 43.8% 30.0% 27.2% 27.2% 27.2% 25.2% 25.0% 24.8% 21.5% 20.5% 教育资源质量水平 教育资源充分程度 教材习题的匹配度 教育功能的实用性 性能（速度/系统/兼容） 教育功能的前沿性 硬件的耐用性/故障率 用户界面易操作性 AI人机互动的智能性 信息安全隐私保护 品牌售后服务水平 价格水平/性价比 22.8% 22.8% 21.9% 21.1% 20.2% 20.2% 19.3% 性能（速度/系统/兼容） 屏幕显示效果/刷新速度 价格水平/性价比 用户界面易操作性 教材习题的匹配度 硬件的耐用性/故障率 教育资源充分程度 教育资源质量水平 孩子的喜好 触屏笔等配件质量 教育功能的实用性 电池寿命/使用时间 满意度评价 家长评价教育电子纸的影响因素 性价比评价

1）对使用者给出规范化提示词的要求降低。在处理复杂问题时，LLM 模型要求使 用者给出详尽的提示词以进行信息匹配，进而使用者给出的提示词一定程度会影 响模型处理任务的效果。而 DeepSeek 等深度推理模型即使提示词不够详尽也能根 据已知信息推断出合适的回答或解决方案。 2）完整逻辑分析链条在解决数学等复杂逻辑问题时更具优势。相较于传统 LLM 依赖统计模式匹配的解题方式，深度推理模型能够解析数学公式的语法结构，并 在多步推导中保持严格的逻辑一致性。 能以极低的边际成本替代人力、扩大个性化教育资源供给，有望为破解这一困 境提供新路径。以虚拟教师、AI 答疑大模型、AI 录播课、AI 教育监督管理平台 等为核心的 AI 教育产品，有望以边际成本趋近于零的方式为每个学生匹配教学 资源、降低人力依赖、提高教学管理效率，推动“大规模高质量因材施教”的个 性化培养理念走向现实，为教育质量、公平、个性化升级注入技术动力。而对于 教育企业而言，低成本大规模高效普及意味着更强劲的用户增长潜力，个性化培 国前 CPO Jorge Mazal，多邻国首先通过建立用户活跃度模型，分析发现当前用户留存率 （CURR）对 DAU 影响巨大，遂将其设为关键指标重点提升。公司推出优化后的排 行榜功能，依学习情况匹配对手、晋级联赛，此举使整体学习时间增加 17%，高 活跃用户数增至三倍。在推送通知方面，遵循“保护推送渠道”原则，通过 A/B 测试优化推送的时间、模板等元素，逐年提升 DAU。针对“连续学习天数

技术提取患者数据，快速匹配最合适 入组患者，降低临床开发风险 NLP、DL、ML、OCR 临床试验设 计及优化 优化受到局限，效率低 AI 通过机器学习和认知计算能力，从海量靶 点、临床试验数据中学习成功和失败经验， 设计优化当前临床试验方案 NLP、DL、ML 药物重定向 效率低，很难找到最适适应症 使用 AI 技术开发新适应症，将老药与罕见疾 病快速匹配 NLP、DL 资料来源：DPI、招商证券 此外虽然目前 AI 应用集中于药物发现阶段，在临床阶段使用有限，但应用价值 较高。AI 在临床阶段应用领域包括：1）患者招募和管理：基于病例信息和疾病 数据，利用 AI 技术精准匹配入组患者；2）临床试验设计与优化：基于过往临床 试验数据，对当前试验方案设计优化；3）药物重定向：基于药物和靶点数据， 加速药物重定位研发，实现老药新用；4）数据整合分析：利用 AI 技术整合分析

体架 构设计及信创相关工作中的架构分析提供系统性方法。架构设计与架构分析是用 系统性的架构方法去描述转型（包括信创转型）过程中各要素的动态匹配关系， 包括业务与 IT 的关系、部分与整体的关系、当前与长远的关系。通过各领域、 各层级、各要素之间的匹配关系分析，可以指导相关工作的决策，从而保证相关 人做正确的事。 智慧教育架构内容框架（SEAF-ACF）可以为智慧教育提供一个总体内容框架， 样遵循数字化转型的基本方法。企业架构（Enterprise Architecture)作为数字 化转型的通用方法，同样适用于信创转型，其主要作用是通过架构开发或设计来 描述转型涉及的各领域、各层级、各要素之间的匹配关系，从而正确地处理在这 一转型过程中的各种复杂关系。 智慧教育架构框架之架构开发方法（SEAF-ADM）（见图 3.2）采用的是数字 化转型中的通用架构方法。该方法是北达软在参考国际上 TOGAF、DoDAF 个视点来进行企业架构内容描述。其中 IT 视点又包括了基础设施、平台、应用、 数据和安全五个分视点。架构内容框架可以让我们从各个视角（自上而下、自下 而上、自中间往上下）来分析每一件事情涉及的要素及各要素之间的匹配关系。 9 例如，领导层关心的某个战略重点，我们可以将这个战略重点作为一个架构战略 分块，通过这个战略分块的架构开发（可采用 3.2 中的架构开发方法，但不需要 完整的架构开发，只需

以 AIGC 为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊 疗。相比于传统导诊系统，AIGC 技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据， 运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医 师，解决临床“挂错号，走错科”问题，满足个性医疗需求。对于医院来说， 智能导诊系统/机器人能减轻医护人员的重复性工作，起到降本增效作用，此外 还可以通过 AI 技术合理安排门诊分级分流，促进医疗资源有效利用，助力分级 务深耕病理 AI 诊疗十多年，质控中心数据库积累异倍体定量筛查诊断标本 超 1500 万例，典型病例数字病理切片 200 多万张，丰富的数据是开发人 工智能产品的基础。在此基础上，光电业务开发硬件设备匹配相关应用软 件，生产系列 AI 人工智能辅助诊断产品。2011 年，公司协助国家卫健委 建设中国数字病理远程诊断与质控平台，现已覆盖全国逾 2500 家医疗机 构，成为全球最大的远程病理辅助会诊平台；2019

技术将渗透到药物研发的各个环节，革 新制药工业范式：1）化合物筛选效率指数级提升：利用 AI 技术，将化合物筛选效 率提升 40 倍，大幅缩短新药研发周期。2）临床试验患者精准匹配：AI 技术可以 将临床试验患者匹配精度提高至 89%，缩短研发周期 6-8 个月，加速新药上市进 程。3）药物靶点发现与设计加速：利用 AI 分析生物数据和分子结构，加速药物靶 点发现和药物分子设计，为新药研发

同时兼顾美观（如大型会议室、报告厅、服务台信息点安装可采用地面插座的 安装方式）。中心机房考虑到使用的方便，本系统采用静电地板下的安装方式。 本方案采用 86 标准带防尘滑盖的面板，面板样式和颜色要求与装饰整体风 格匹配，并在面板上做好信息点标注。模块：数据信息点全部采用六类信息模 块。 5.1.2.3.1.2 点位布置原则 教室：智慧黑板信息点 1 个、墙面预留信息点 1 个、讲台处配置信息点 2 个、教室 供完善灵活的统一身份认证方案，以及与校园信息系统的全业务接口，使校方 管理学生账户时能够方便的对学生的宽带服务统一管理。 2. 校园接入设备的支持 校园宽带接入设备包括有线和无线接入设备，需要宽带认证系统能够具有 良好的兼容性和匹配性，主要是在 Radius 厂家私有属性和基于 Radius 的用户 策略控制方式，比如强制下线、策略下发等，另外，认证服务器也必须能对接 入设备的断电重启后的在线用户下线处理，防止认证服务器端在线用户挂死。