教育资源整合...............................................................................21 5.1.6. 教师学术交流...............................................................................22 5.2. 教学资源管理系统. 对教育资源整合工作的开展部署利用网络进行通知和指导，为 教育资源的整合、利用工作提供互通交流的通道。 5.1.6. 教师学术交流 对教师学术交流、学习等学术方面的工作资信信息进行发布， 对学术交流产生的成果进行展示发布，为教师学术交流提供一 个信息了解、学术交流的网络平台，服务于教育系统的学术交 流工作。 5.2. 教学资源管理系统 5.2.1. 教学资源 教育信息化云平台可以将市面主流的海量、优质、适用的教

并允许老师和同学们共享文件。回到宿舍，学生也不再为找网络接口而发 愁，躺在宿舍的床上既可用笔记本无线上网，享受最前沿科技带来的便捷 和乐趣，周末期间可在多个宿舍之间自由共享文件进行学习探讨、学术交 流、音乐视频点播等自由娱乐。 (5) 节能教室 节能教室是通过实时监控室温、光线强度、空气质量等，并结合教室 实际人数自动控制教室电灯、空调、风扇、报警系统等，起到自动节能、 6、可与智慧校园集成，实现统一身份认证、共享数据、统一消息等 基 “ ” 础服务，满足 一次登录，即可办理， 一次提交，重复利用 的需要。 5.2.2 移动服务平台 移动校园平台以数字校园信息化建设为基础，将学院丰富的学术资 源、不断创新的教学理念和日常的学习、教务与生活，融合远程教育、资 源共享、信息交互、无线接入、移动终端等信息化技术发展的最新成果， 在学院教学理念与信息化发展思想的统一指导下进行移动式展现。推动学 8 科研管理系统 ***职业技术学院科研系统要从结构上分为四个部分，即科研门户网 站、核心业务流程、 基础数据库和系统服务。基础数据库是系统的基础，它包括机构、人 员、项目、经费、成果、学术活动、获奖等信息。基于基础数据库上，结 合科研的日常管理，系统提供了数据审核、在线办公、项目流程管理、绩 效考核以及年度统计等核心业务流程。科研门户网站是科技处对外发布信 息的门户，能提

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。 本指南（V1.0）开放接受学术共同体与行业实践者的应用反馈，诚邀各界同 电车难题 中的功 利 主义与道德主义的冲突。得到结果如 图 2-4 智能问答的部分结果。 图 2-4 智能问答的部分结果 5 2.2.2 文本生成 文本生成的方向较多，包括新闻报道、学术论文、商业文案等。例如， 让它 “ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题 的大纲，它会迅速组织思路，从 多个角度阐述 DeepSeek 技术在工程审计领域的应用、带来的变革以及面临的挑

的具体需求。 首先，政务人员需要一个智能化的文献检索和信息获取系统。 此系统应具备以下功能： 1. 高效的信息检索： 通过智能化关键词提取与逻辑推理，快速 定位与法治相关的政策法规、案例和学术研究成果。 2. 智能推荐： 根据用户历史查询记录和工作需求，自动推荐相 关的法律法规文献及最新动态。 其次，政务人员在法制工作中需要进行大量的文书撰写和报告 生成。针对这一需求，模型应具备以下功能： 政务公开材料：如政府工作报告、行政许可公告、政策解读文 件等； 3. 司法案例：收集各级法院的判决书、裁定书和案例分析； 4. 智能问答系统的历史数据：从现有的政务 AI 问答系统中提取 用户提问及回答数据； 5. 学术论文与研究报告：关于法律和政策的研究文献，以获取专 业术语的理解和应用。 在数据收集过程中，需要明确数据的合法性和隐私保护。所有 数据源均需遵循相关法律法规，确保所收集数据的合规性。尤其是 的反应和关注点，可以帮助模型捕捉到互动与反馈机制。例如：  社交媒体上对法律政策的评论和讨论  相关新闻报道中出现的法律议题 此外，学术论文、会议记录及法律评论等知识性文献也是重要 的数据来源。通过分析这些资源，模型能够深入理解法律的理论基 础、发展沿革及其在现实中的应用。法律学术界的研究成果为模型 提供了良好的背景知识支持，例如：  前沿法律研究  法律理论与实际案例的对比分析 为确保数据

大模型应用技术分析 三种数据的主要内容和来源包括： 数据类型 使用场景 主要内容和来源 预训练数据 大模型预训练 1. 医疗文献： 包括学术论文、专业杂志 等发表的文献， 涵盖各类疾病的病因、诊断、 治疗及预后等研究内容。 2. 科研数据库： 如基因组学、蛋白质组 学等数据库， 为模型提供大量的基因、蛋白 质等生物信息。 从多个可靠的数据源中获取原始数据，确保信息的全面性和准确性。 2. 数据预处理 ：去除重复、错误或不相关的数据，保证数据质量。 3. 体与关系抽取： 利用自然语言处理技术识别文本中的医学术语， 并将其链接到知识图谱中的 相应实体，并识别实体之间的关系。 4. 数据校验和保鲜： 由医学专家对自动构建的知识图谱进行审核和校正， 确保其准确性和权威性， 并定期更新知识图谱，纳入 映最新的新闻动态、流行话题及公众讨论， 为模型提供 了丰富的语境和当前性内容，帮助评估模型在开放环境中的语言理解与生成能力 权威文件资源： 专业权威的学术资源， 如教材、科学文献与研究论文、政府和公共机构数据和领 域参考书， 包含结构化的知识体系和正式的学术表达， 具有 较高的权威性和准确性， 通过系统化的 学科知识评估模型的知识深度和概念掌握水平，是衡量模型专业性的重要指标 行业业务数据：

的手段进行病历生成和信息提取，不仅能提高病历记录的效率，减 少医生的负担，还能在一定程度上保障病历信息的准确性和完整 性。通过实时分析患者的就诊过程，AI 技术还能为医生提供有效的 临床决策支持，在中医学术分析及治疗方案优化方面发挥积极作 用。 例如，AI 模型可以在患者就诊后，自动生成病历内容，包括主 诉、病史、体征、诊断和治疗方案等信息，具体流程如下： 通过这一流程，门诊病历的生成将变得更加高效、标准化，从 大地减轻医生的负担，使其能够将更多精力投入到实际的诊疗工作 中，从而提高患者的满意度和就诊体验。 其次，自动生成的病历可提高文书的规范性和一致性。AI 系统 根据标准化的模板和数据进行病历撰写，能够保证病历内容的准确 性和医学术语的专业性，减少人为书写错误和信息遗漏的风险。这 种一致性对于医疗质量的监控和评估尤为重要，从而有助于医院整 体医疗水平的提升。 此外，自动化生成的病历还便于数据的整合与分析。通过系统 化的 关键功能包括：  自然语言处理：通过先进的自然语言处理技术，系统能够理解 医生与患者的对话内容，从而将其转换为结构化的医疗信息。  术语识别：集成医学专业术语库，确保系统能够准确识别和转 换各种医学术语及缩写，减少信息损失和误解。  多语言支持：对于具有多种民族和语言的患者群体，语音识别 系统应能够支持多种语言和方言的识别，以适应不同患者的需 求。  后期编辑功能：即便是高效的语音识别，也难免出现错误。因

符(URI)格式  半结构化数据：使用 JSON Schema 验证电子病历文档结构， 通过 XPath 提取关键临床指标  非结构化数据：采用 NLP 流水线处理医生手写病历，包含 OCR 识别、医学术语标准化（匹配 SNOMED CT 术语集）、 实体关系抽取三层处理 数据质量控制实施三级校验机制，包括字段级校验（数据类 型、取值范围）、业务逻辑校验（药品剂量与患者体重比值预 警）、时序 技术实现基于混合模型架构，包括声学模型、语言模型和解码 器三部分。声学模型采用 Conformer 结构，通过多头自注意力机 制捕捉语音信号的时序特征，在医疗场景下针对专业术语（如药物 名称、解剖学术语）进行定向训练，词错误率（WER）可控制在 5%以下。语言模型则加载预训练的医疗领域 BERT 模型，配合动态 ” ” ” ” 解码算法实现上下文纠错，例如将 心机 自动修正为 心肌 。 关键性能指标通过以下实验数据验证： 控，确保日均 CPU 负载率<70%；临床科室每周提交使用反馈，重 点收集 20%低频但关键的边缘场景；DeepSeek 技术团队每季度提 供算法升级包，特别针对自然语言理解模块进行方言和医学术语混 合输入的专项优化。通过 6 个月迭代，使系统在复杂病例处理中的 有效决策支持率达到 85%以上，最终形成可复用的医疗智能体部署 标准。 7.1 关键绩效指标（KPI） 在评估医疗系统接入

模型采用了多层感知器网络（MLP）来处理 和分析来自课堂互动、学生反馈、考试成绩等多种数据。这种网络 结构能够捕捉到数据之间的复杂非线性关系，从而提高评价的准确 性和可靠性。例如，模型可以识别出学生的参与度和他们的学术成 绩之间的关联，从而帮助教师更好地理解如何调整教学策略以提高 学习效果。 其次，DeepSeek 模型还采用了卷积神经网络（CNN）来处理 图像和视频数据，如课堂录像。这使得模型能够分析教师的教学行 个案例的深入分析，我们总结出一系列最佳实践，以确保方案的高 效实施和持续优化。首先，明确评价目标至关重要。学校应根据自 身的教育理念和教学目标，设定清晰、可衡量的评价指标。这些指 标不仅包括学生的学术表现，还应涵盖教师的教学质量、课程设计 的合理性以及教学资源的利用效率等多维度因素。其次，数据的采 集与处理应遵循科学、规范的原则。通过 DeepSeek 平台，学校可 以自动化地收集各类教学数据，如课堂互动记录、学生学习轨迹、 学校考核指标体系，给予使用学校一定的政策优惠和资 金支持。 4. 宣传推广： o 线上宣传：利用教育类网站、社交媒体平台发布深度报 道和用户评价，增加系统的曝光率和影响力。 o 线下活动：组织教育展会和学术会议，邀请专家和用户 进行经验分享，展示 DeepSeek 的实际应用效果。 5. 持续优化： o 用户反馈机制：建立用户反馈渠道，定期收集和分析用 户意见，及时优化系统功能和用户体验。 o

安排时间。人力资源部根据计划，于计划课程开始前一个月，与 兼职师资所在部门联系，要求其对相关人员做好工作任务及工作时间 的合理安排，保证内部师资能按时授课。 7.1.3.2 外部师资 确定聘请对象。可以联系有关学术领域的教授，也可以聘请非学 术领域的本行业的资深专家。综合考虑，确定聘请对象； 发聘书。给聘请对象发聘书（样本见附件 7-2），聘书中应列明以 下内容：培训时间、时长、内容、主题、报酬、要求其提交的材料

接处理理赔场景中复杂的语言表达差异和业务逻辑。 在保险理赔文本理解方面，模型通过预训练阶段学习的千亿级 行业语料（包括保单条款、医疗报告、事故描述等），建立了覆盖 ” ” 保险领域的专业语义知识库。例如，对 椎间盘突出 这一医学术 语，模型能自动关联到 ICD-10 编码 M51.9，并判断其是否属于重 ” 大疾病险保障范围。在处理客户报案描述时，可准确识别 追 ” “ ” 尾 、 剐蹭 等交通事故关键要素，实现 95%以上的实体识别准确 特征工程处理 1. 文本特征提取 - 采用 BiLSTM-CRF 模型对医疗报告中的关键实体进行抽取（如伤 病部位 ICD-10 编码、治疗方式 CPT 代码） - 构建行业术语库（含 2.7 万条保险医学术语）解决同义词问题， ” ” ” 例如将 心梗 统一映射为 急性心肌梗死(I21.9)” 2. 时序特征构建 数据安全合规 实施符合《保险业数据安全管理规范》的脱敏方案，对 PII 字段采 信用评分、历史索赔频率、欺诈标 记 需跨业务周期聚合计算 非结构化数据则涵盖理赔过程中的文本、图像和音视频文件， 例如客户提交的索赔申请书（PDF/扫描件）、事故现场照片 （JPG/PNG）、维修视频（MP4）、医学术语手写笔记等。其中， 医疗报告和事故鉴定书的半结构化文本包含关键信息段落，需通过 OCR 和 NLP 技术提取实体关系。特别需要注意的是，医院出具的 ” 诊断证明中常存在非标准缩写（如 ACL