前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 了AI在音视频处理、智能体等领域的创新应用，帮助读者理解和掌握AI技术的实 际操作方法。 如何阅读本书 本书以实用和易懂为出发点，读者可根据兴趣灵活阅读。希望了解教育趋势的读 究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 ，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主

个板块公司的会计科目体系，既符合集团合并的取数要求，又满足各子公司管理需要。自 2021 年 5 月 开始会计科目体系建设工作，先后出具版本会计科目表，最终形成了以集团会计科目统一，并根据各板块需要分配 不同 辅助核算为基础的集团科目体系。 会计科目邮件 80+ 封 会计科目文件 160+ 个 会计科目表 25 套 集中核算建设内容：财务主数据标准化  依据集团数据按照会计政策统一、会计科目统一、信息 标准统一、成本标准统一、业务流程统一、组织架构统一的“ 六统一” 要求，建立一套国投集团统一的财务集中核算系统，实现集团凭证级核算数据规范、集中、统一的目标。  梳理分析各企业会计科目、辅助核算、资产类别相关的静态数据，统计分析各级企业与集团统一规范的差异，根据不同单位 的系统类型，针对静态数据制定基础数据管控方案以及数据收集策略。  对于系统替换单位，集团的会计科目、组织、人 • 集团统一维护 • 集团统一维护 • 集团统一维护 客商档案 7 • 集团统一维护 物料档案 • 集团统一维护 8 现金流量项目 • 集团统一维护 9 • 集团统一维护会计科目及新增辅助项 10 会计科目 部门示例： 人员示例： 内部单位示例： 制定统一的基础数据管理体系，实现基础数据与业务流程标准化、规范化管理；会计科目进行集团统一， 促进核算集中化，核算制度规范

12 人； 增加医生？ 我国每 10 万人 ICU 床位 3.6 ；德国每万人 ICU 床位 30 个；增加医院和床位？ 抽象对算力：降低设备的研发、制造、使用成本； 通过数据与 AI 的能力，提供辅助诊疗能力，提升救治能力，减少设备依赖… . 通过标准化知识体系，分级诊疗。覆盖更多地区，提升诊疗效率… More Service & Doing Less 互联网医院的根本命题是什么？ 如何增加医生的经验（降低误诊） 务能力 并且运用人工智能等相关技术，对各流程进行协同、优化、增效、创新等 协同 将一些标准化、重复性劳动，提交给算力来解决（如：验血指标筛查） 通过数据闭环，实现大数据与人工智能在诊疗过程中的辅助作用 对医疗过程进行保障，规模一些事件发生（如，减少医疗事故与纠纷） 承接 结合 5G/RTC/ 边缘计算等能力，为个人与医疗机构之间，构建沟通能力 为医疗机构跨地域、跨层级 构建信息、数据、医疗能力的安全共享能力 全球高速连接 (RTC) （跨域专线、 CDN 等） + 医院 药店 社区医院 辅助诊疗 病患 专科医生 全职医生 护士护理 宣布全球医疗 AI 领域的第一个双 盲随机对照试验来自消化内镜领域。 这也是第一个经受住了双盲随机对 照考验的 AI 技术。 经验丰富 端到端 绿色

德沃克 执行系统 OBF 单箱 流 自动追 溯 德沃克 ICS 智控系统 德沃克 智能硬件 驾驶舱 OA 设备管理 规则引擎 规则配置 搬运系列 数据仓库 PLM 辅助排产 载具建模 对象建模 装箱系列 移动报表 刀模工装 追溯管理 协议配置 产线系列 德沃克 智能工厂 六层系统的技术架构，构建精益化 + 数字化 + 自动化的一体化智能 工厂 湘 查 设 备 产 人员任务任务 设备加工任务 Ⅲ 人员任务任务 物料任务任务 设备加工任务 物料任务任务 集成对接 ERP 的 MRP 运算后的生产工单，使用有限产能的正推法进行辅助排产，添加配置排产逻辑及参数，并通过试算、试排验证、矫正 排产 的运算模型。 人员任务任务 设备加工任务 等 物料任务任务 支撑数据：例如人员、班组、 设备稼动率、开 / 闭时间等 0 海介性一碳技量 P525 海外世顺技照 eC61505 辖相 海外一级度量 č 出 地 2 成本优先 / 交付优先 / 产能优 先 可用条件等预算规则 物料交期 委外交期 场景示例：辅助排产 Chnajey 中之杰 · 中国 销售订单 I 运算结果示例 □ / 生产世理 3 理 分 A I 理 E 中 心 OwoRK 命哲员 B 时产 主计划

平台层 云存储 | 云租赁 | 办公管控 | 交通枢纽信息 云服务 数据采集 | 数据存储 | 数据分析 | 数据应用 大数据服务 AI 算法信息 空间数据信息 集成数据信息 辅助决策信息 开发服务信息 物联智控平台 照明管理 应用层 交通枢纽级综合管控 展示层 网站门户 手机 APP 运营中心 标 准 规 范 体 系 运 维 保 障 环境状态监测、报警  环境关系模型， 环境预警 能耗预警  能源使用超标预警  能耗异常报警  “ 跑冒滴漏”分析，预警 辅助决策 在数据采集的基础上，利用大数据和大样本分析方法，将获 取的数据进行分类、整理、计算、获得数据分析模型，基于 此建立辅助决策知识库与模型。 三维可视化 将三维建模、数字孪生、数据可视化等技术结合起来，实现 基于楼宇三维模型图的管控一张图展示，监控状态更直观。

减少对于人的依赖， 提升运营效率 ** 重点发展目标 继续发挥在心血管、抗感染类药品的 品 牌优势，提升已 有的 产品、 质量优势 “ 走出去”战略 以单体的增长为核心，组织的 横向 扩 辅助，实现全面快速增长 ** 交流使用 5 ** 分层化业务重点：重点关注运营体系和管控目标 企业战略 财务核算 资金管理 经营预算 税务筹划 报表合 并 人力资源 绩效管理 流程规范 信息管理 组织 ** 管理合 并 组织 1 ** 管理合 并 组织 2 山东厂 苏州厂 成都厂 深圳股份 宝安厂 惠州厂 统 一合 并 会计科目表，其维度比核算的会计科目表要粗，同时可 以定义辅助字段，辅助进行报表合 并与统 计分析 根据投资关系定义法定合 并 ；可以根据 地域或产品定义管理合 并 大亚湾 坪山厂 …. ** 交流使用 84 法定合 并 管理合 并 股份公司 惠州厂 因，归集到成本考 核单元，优化分摊 分配的 合 理和准 确 性  关注计划成本、目 标成本和实际成本 差异，细化量化各 类成本差异原因， 推进责任管理，持 续改进  关注供应链端到端 利润分析，辅助集 团决策 建议 ** 采用以计划成本为基础的 成本管理体系， 各个环节成本管理精细化水平，同时重点关注相对薄弱的 环 节。 成本提升重点： 1. 完善端到端的 生产成本管理体系。 2. 细

程 VL31N/ VL02N 2. 创建内向交 货单或引用外 向交货 是否合格 是 过磅 过磅员 否 3.1.16 关键业务流程介绍 – 物资验收收货业务流程 本流程适用于公司辅助材料、备品备件、油料、劳保、包装物等物资采购验收收货业务的入库。 Page 1 of 1 流程代码及名称: BZJ F_BPD_MM_MM023_物资验收收货业务流程 巴州金富特种纱业有限公司SAP与TEX-MES新模式建设项目 X 化 学 控 制 范 围 Z T H X XXXX 化学控制范围 ZTHX 某著名企业 3230 生产 成本中心组 管理 成本中心组 3.5.2 财务管理组织架构如下： 辅助 成本中心组 3.5.3 差异和流程使用情况简述：财务模块总计 10 个业务流程 序号 流程编码 流程名称 是否差异 是否使用 1 BZJF_BPD_FI_AR001 销售开票流程 是 是 议程 采购与仓储管理 质量管理 生产管理 销售管理 •财务管理功能架构介绍 •重点方案设计 •关键业务流程 •主要业务改进和管理提升 财务管理 TEX-MES 管理 按车间班组设置辅助成本中心，既可纵向统筹管理，也可横向进行车间费用考核，同时满足业务 管理与成本管理的要求 一车间 前纺一 后纺一 空调一 成品一 二车间 前纺二 后纺二 空调二 成品二 三车间 前纺三 后纺三

Skywork-13B (昆仑万维) [40]: Skywork-13B 由昆仑万维推出, 于 2023 年 10 月发布, 拥有 130 亿 参数, 强调高效的多任务处理能力. 该模型在信息摘要、智能问答、写作辅助等任务中具备良好效果, 并支持多场景应用. InternLM2 (上海人工智能实验室) [41]: InternLM2 是上海人工智能实验室于 2024 年发布的多语 言开源模型, 提供 1.8B 它可以自动调整反应温度和流速, 以保证产品质量. 为了使各智能体能更清楚地区分其功能, 我们可以将这些智能体大致分为以下几类. (1) 互动与呈现类智能体: 负责处理用户接口互动、数据可视化或辅助开发. (2) 数据处理与感知类智能体: 负责获取、处理原始数据和感知系统状态. (3) 分析与诊断类智能体: 负责对数据进行深层次分析、挖掘原因和诊断问题. (4) 决策与控制类智能体: 负责提供优化决策建议或直接执行控制操作 集成感知智能体、图表智能体、决策优化智能体和低程序代码智能体. 软件能够感 知并监控库存变化, 利用图表直观呈现数据, 辅助调度优化, 并支持灵活的客制化功能开发. 智能物流软件: 采用感知智能体、图表智能体与决策优化智能体组合, 能够实时感知运输状态, 图 表显示物流路径与关键数据, 辅助实现物流调度的最优决策. 能源管理与优化系统软件: 搭载感知、图表、分析与决策优化智能体, 用于全面监控能耗情况

关系，以 die 数量入库。 • Wafer ，片为主要单位， die 为辅助单位。 • 入库前，维护每个物料、 lot 具体的片与 die 的关系。 • 入库时，订单单位为片，按照片进行入库。 • 出库时，订单单位为片，按照片进行出库。 FAB 厂管理 - 片为主要管理方式 • Wafer ， die 为主要单位，片为辅助单位。 • 入库前，维护每个物料、 lot 具体的片与 die 的实际关系。

潜力。相比激光雷达和摄像头， 毫米波雷达具有全天候工作、穿透能力强、可直接测量速度等优势。从最初的 24GHz 发展到 77GHz 甚至更高频段，分辨率和集成度不断提升，成为 ADAS（高级驾驶辅助 系统）和自动驾驶的标配传感器。 · 51 7.2 微波传感器应用 微波传感器工作在较低的频率（1-30GHz），波长较长，具有更好的穿透能力和更远 的探测距离。在工业测量、安防监控、交通管理等领域有广泛应用。随着物联网的发 了 AI 技术的快速传播和应用创新。 面向未来，智能板块将继续推动 AIoT 产业的深度变革。随着 6G 通信、量子计算、脑 · 60 机接口等前沿技术的发展，智能系统的能力边界将不断扩展。从辅助决策到自主决策， 从被动响应到主动预测，从单点智能到群体智能，AIoT 正在构建一个万物智联的新世 界。在这个过程中，如何确保技术发展的可持续性、安全性和普惠性，如何处理好效 率与公平、创新与 这类设备通过持续监测生理参数、识别行为模式、提供即时反馈，正在革新健康管理、 运动训练、生活辅助等领域。技术挑战不仅在于将复杂功能集成到极小的空间内，更 在于如何在严格的功耗限制下提供准确可靠的服务。 2.2 智能网联汽车系统 智能网联汽车代表着交通运输领域最激进的技术变革，通过融合人工智能、传感技术、 通信技术，实现了车辆的自主感知、决策和控制。从高级驾驶辅助系统（ADAS）到完 全自动驾驶，从单车智能到车路协同，智能网联汽车正在重新定义移动出行的概念。