.....................................8 1.11. 针对专家评审意见所做的修改说明.............................................................................10 1.11.1. 专家评审意见............................................ ............................................................10 1.11.2. 针对专家意见所做的修改说明............................................................................11 1.11.3. 对方案其他内容的补充完善............... 万元，建设内容十分有限，投资效果不明显。为使 资金投入能收获较明显的成果，产生示范效应，建议集中资金建设几所示范校。2014 年，XX 区教育局开展“智慧校园”试点学校申报 工作，并对申报的 13 所学校进行了专家评审，评审出 5 所试点校，分别是 XX 中学、XX 学校、XX 中心小学、XX 小学、XX 小学。 2015-2016 年，市教育局进行了三批“智慧校园”示范校评选，我区共计 9 所学校申报，最终市教育局评出四所示范校，分别是：XX

5.4 问题与展望 ........................................................................38 第 3 章 典型农业专家系统与决策支持 ................................................40 3.1 作物生产决策系统 ........................ 作物生产决策支持系统的存在问题 ...............................43 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 ............................................................45 3.2.1 病害诊断知识表达 .............. .................47 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 .......................................48 3.3 水产养殖管理专家系统 ............................................................49 3.3.1 问题与挑战 .................

识库，本 指南（V1.0）在编纂过程中系统整合了互联网公开的行业案例库、学术文献及开 源技术成果。编写团队始终秉承开放共享与协作创新的理念， 在此向以下贡献者 致以专业致谢： 审计行业专家提供的领域知识框架； 开源社区共享的 AI 工程化实践经验； 学术机构发布的跨学科研究成果。 我们期待与行业同仁持续共建 DeepSeek 大模型在工程审计领域的知识生态 体系，推动工程审计智能化技术的普惠化发展。 采用了一些独特的架构设计，其中比较关键的是混合专家（MoE） 架构。混合专家模型（MoE）的核心思想是通过选择性激活子模型（专家模型） 3 来提高模型的计算效率和表达能力。 简单来说，MoE 架构就像是一个大型的专家团队，这个团队里有很多不同 “ ” 领域的 专家 （每个专家都是一个小的神经网络）。当人们提出一个问题时，会 “ ” 有一个 路由 机制来决定把这个问题交给哪个或哪些专家来处理。 例如数学 例如数学问题会被提交给擅长数学的专家。优点是对于不同类型的问题， 让 最合适的专家来处理，提高了处理效率，也降低了计算成本。 MoE 架 构 的 基 本 原 理 主 要 包 括 两 个 核 心 组 件 ： GateNet 和 Experts 。GateNet 的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模型接管处理。而 Experts 则构成了一 组相对独立的专家模型，每个专家负责处理特定的输入子空间。

......13 4.2.3 智能灾情预警信息系统...............................................................16 4.2.4 专家可视化远程诊断系统...........................................................17 －1－ 4.2.5 农村项目工程建设进度监管系统.. 2.4 专家可视化远程诊断系统 该系统将省市县的病虫害防治专家信息及联系方式全部集 中到一起，用户可联线专家咨询病情危害防治难题，亦可将自 己的防控经验分享到系统中。针对各类农产品常见病虫害的远 程诊断和咨询，主要提供病虫害的多媒体信息查询、病虫害专 家诊断系统诊断、提供植保专家在线实时诊断和咨询以及非实 时咨询等功能，通过将专家系统技术，解决病虫害远程诊断和 咨询问题，将专家系统诊断和农民寻求有机结合在一起。 库存管理：投入品出入库的管理，成品出入库的管理； 成本费用管理：基本账务报表输出，出入分析报表，投入 品使用分析报表。 （6）专家服务端口： －22－ 自主专家服务：APP 种植服务，通过对种植模型和植保方 案的学习、整理、分析，对有问题的环境自动提醒，并输出对 应的措施； 人工专家服务：专家诊断平台（专家对农场按地块进行诊 断，可以对农场主进行诊断后处理方案的推送，并将沟通的记 录保存作分析），地块健康卡（建立地块健康卡，可以查看历

生产安全管理的建议。 （1）基本服务系统：第三方中介机构定制研判规则，系统根据研判规则和企业提报的数据，为企业提供安全 生产的诊断报告。 （2）定制服务系统：根据企业个性化的要求，组织相关领域的专家为企业提供技术、市场、金融、管理等方 面的支持。 第三章“智慧安监”标准体系建设 借鉴国际相关领域信息化标准参考模型和国家电子政务、行业信息化标准体系框架的构建思路，并充分体现 和突出 掘历史数据中蕴含的模式和知识，诊断并概括现在的安全状态，预测未来安全形势，实现煤矿安全生产的动态诊 断和辅助决策。 （8）定制服务系统，根据企业个性化的要求，组织相关领域的专家通过线上搭桥（通过“智慧安监”将安全 生产专家信息发布），云中诊断（专家针对政府部门或企业提出的问题，利用“智慧安监”聚集的数据远程进行诊 断）的方式为政府部门和企业提供安全生产咨询服务，为企业提供技术、市场、金融、管理等方面的支持。 本系统除了专家库模块外，其它所有功能模块免费向社会公众开发查询功能，提供安全法规、安全知识的公 共服务功能，提升全市安全生产法规、知识的传播水平、知晓程度。 5.1.2.2.2系统架构 5.1.2.2.3主要功能模块 （1）专家库。应急专家库要覆盖煤化工、尿素、油品、工业气体、电石、焦炭、精细化工等企业类型专家。 应急专家库记录专家的基本信息、擅长领域、联系方式等信息。应急专家必须具备的基本条件：

3.2 新闻发布厅.................................................................................38 5.3.3 专家会商室.................................................................................38 5.3.4 研判决策室 急函〔2018〕272 号）和《应急管理信息化 2019 年第一批地方建设任务书》 （应急科信办[2019]3 号附件）等文件要求，需建设应急指挥大厅、应急培训 室（新闻发布厅）、决策室、值班室、运行保障室、专家会商室等应急指挥场 所，服务于应急管理业务，满足同时处置两起以上突发事件要求。应急指挥大 厅承载重要的指挥调度职能，需要上下贯通、横向连接，满足多个部门、多个 政府层级指挥救援协调需要，牵涉人员和信息面较广，复合型灾害事件需要多 决策室这 样的保密场所办公。对外发布事故灾害情况和救援处置工作进展时可使用应急 培训室（新闻发布厅）可作为场所，同时还需满足每年多次百人以上的应急培 训工作需要。同时处理多起应急事件时，可利用专家会商室、情报研判室，实 现与总指挥中心相互呼应 ，兼顾会商指挥，并且同时兼备厅常务会议使用功能。 应急管理部办公厅印发《应急管理部办公厅关于印发 2019 年地方应急管理信 息化实施指南的通知》(应急厅〔2019〕22

多模态能力：支持文本、图像、音频等多种数据类型的生成与 处理。  灵活性：根据具体需求进行调整，能够针对不同的应用场景提 供解决方案。  高效性：在某些情况下，生成的内容能够达到或超过人类专家 的水平，提高效率并降低误诊率。  个性化：能够根据用户特定的需求或者特征提供量身定制的内 容或建议。 通过这些特点，AI 生成式大模型在医疗场景中的应用展现出广 泛的潜力，能够大幅提升诊断的精确度、治疗的针对性以及医疗服 可以在相对较少的标签数据的情况下，依然能够应用于疾 病预测和临床决策支持系统。 4. fine-tuning 技术的成熟：使得在特定领域（如医学）中进行 模型微调成为可能，从而提高了模型在具体医疗场景中的表 现。这种技术允许临床专家利用小规模医疗数据集对预训练模 型进行调整，使其能够更好地适应特定医疗需求。 5. 伦理和安全性的关注：在医疗应用中，AI 生成式模型的伦理 和安全性受到越来越多的重视。目前，已经有多项研究开始探 度，也对治疗的有效性产生了积极影响。 此外，在提高医疗效率方面，AI 生成式大模型能够在多个环节 中优化流程。例如，在预约挂号、问诊初步筛查流程中，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关 键需求： 1. 数据智能整理与分析 2. 个性化诊疗方案制定

DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 作日，仅车险领域就有 23%的投诉源于理赔时效问题（2023 年银 保监会数据）。随着业务量年复合增长率达 12%，现有系统呈现三 大核心痛点：人工审核导致的标准化程度不足引发 28%的争议案 件，欺诈识别依赖专家经验使得每年约 15%的赔付存在水分，以及 跨系统数据孤岛导致 40%的重复录入工作。 行业亟需通过 AI 技术实现以下突破性改进： 1. 自动化文档处 理：目前 80%的理赔材料仍需人工分类，医疗票据识别错误率高达 85%以上的基础材料校 验，将人工介入节点减少 60%；图像识别技术实现医疗票据、事故 照片等非结构化数据的秒级解析，较人工效率提升 20 倍；知识图 谱驱动的核损决策引擎可覆盖 90%的常规案件定损，使专家只需聚 焦 10%的高风险复杂案件。实际试点数据表明，该方案能使单案平 均处理成本下降 52%，人力成本占比压缩至 18%以下，同时将核 赔周期从 3-5 天缩短至 8 小时内。 流程优化效果可通过以下

移到目标领域。在训练过程中，采用交叉验证和早停策略，防止过 拟合，并通过调整学习率、批量大小等超参数优化模型表现。 为评估模型性能，我们设计了一系列评估指标，包括准确率、 召回率、F1 分数等，并结合临床专家的反馈进行模型调整。此 外，通过特征重要性分析和模型解释工具（如 LIME、SHAP），确 保模型决策过程的可解释性，增强医疗从业者对模型的信任。 在模型部署方面，采用容器化技术（如 Docker）和微服务架 训练数据集的构建。例如，通过对医学影像数据进行旋转、缩放、 裁剪等操作，生成更多的训练样本；对于文本数据，可以通过同义 词替换、句子重组等方式增加数据的多样性。此外，基于领域专家 知识的数据标注也是提升数据集质量的重要手段。医疗专家应对数 据标签进行审核与修正，确保标注的准确性与一致性。 在最终的数据集构建完成后，需进行数据质量评估。评估指标 包括数据的完整性、一致性、准确性与时效性。以下是一个简单的 据反馈机制至关重要。通过集成实时监控工具，收集系统运行中的 各项指标，如响应时间、错误率、资源利用率等，并定期生成分析 报告。这些数据为后续优化提供了科学依据。其次，建立跨部门协 作机制，定期召开技术评审会议，邀请临床专家、数据科学家和 IT 工程师共同参与，从不同角度评估系统表现，提出改进建议。具体 优化策略可包括：  算法调优：基于实际使用数据，对核心算法进行迭代更新，提 升诊断准确性和预测精度。 

推动教育信息化 2.0 时代的教育改革提供有力支持，助力我国中小 学教育迈向智能化、现代化的新阶段。 1.3 研究方法与框架 本研究采用定性与定量相结合的研究方法，通过文献分析、案 例研究、问卷调查和专家访谈等多种手段，全面探讨教育信息化 2.0 背景下中小学人工智能应用的政策框架与实践路径。首先，通 过文献分析法，系统梳理国内外关于教育信息化 2.0 和人工智能教 育应用的相关政策文件、学术论文和研究报告，明确研究背景和理 能教育应用案例，深入分析其政策实施效果、教学模式创新和技术 应用特点。在此基础上，设计并实施问卷调查，收集一线教师、学 生和家长对人工智能教育应用的认知、态度和需求，量化分析其影 响因素和潜在问题。最后，通过专家访谈法，邀请教育政策制定 者、技术专家和学校管理者进行深度访谈，获取其对人工智能教育 应用政策的见解和建议，确保研究的科学性和实用性。 研究框架主要包括以下几个维度：政策环境分析、技术应用评 估、教学模式创新和 等多种方式，评估教师在人工智能应用方面的实际表现，并根据评 估结果提供针对性的后续培训和支持。 为了确保教师培训的可持续性，政策还提出了建立教师培训资 源库的设想。这一资源库将汇集各类培训课程、教学案例、技术工 具和专家讲座等内容，供教师随时查阅和学习。同时，资源库还将 定期更新，以反映人工智能技术的最新发展和应用趋势，确保教师 能够始终站在技术的前沿。 总的来说，教师培训与专业发展是中小学人工智能应用政策中