.......................................................................................35 5. 数据采集与处理................................................................................................... ........................................................................................42 5.3 数据预处理与清洗................................................................................................ 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 探索并引入先进的技术工具以优化教学评价体系，已成为教育领域 的重要议题之一。DeepSeek，作为一种基于大数据与人工智能技 术的教学分析与评价工具，其引入能够为学校提供更为精准、客观 的教学评价方案。通过 DeepSeek，学校不仅能够实时收集与处理 教学过程中的各类数据，还能够基于多维度的数据分析，为教师的

..................................................................................... 91 5.3.3 客户故障处理流程................................................................................................. ....................................................................................... 92 5.3.5 故障处理................................................................................................... 云管理平台应能够提供云计算平台软硬件的配置、调度、管理、运维等功能;统一资源管 理，集中统一管理所有的托管物理服务器、虚拟资源，实现资源（包括CPU个数、内存大小、 磁盘容量等）动态调配和分配，支持批量处理。 （三） 云平台安全防护要求 云平台满足国标GB/T31168-2014《信息安全技术云计算服务安全能力要求》，达到提供云 计算服务的基本安全能力，实现信息安全等级保护第三级的防护要求。 （四）

设备的防盗告警：当检测到有人要拆卸设备时及时告警  远程协助：当前端教室电脑出现故障时，后端管理员可以不用去现场，直 接通过后台进行远程的协助处理  远程升级：对前端设备进行统一远程升级  知识库：分类储存了各种日常故障处理流程及方法  CASE 系统：故障跟踪处理，能记录每一个报障的处理进展，并最终做出统 计  报表统计：提供各种统计报表分析，为工作总结、大数据等服务。 针对现在多媒体教室中遇到的设备使用频率高、负载重、管理维护麻烦等 通过教学楼栋的 3D 模型（此功能需单独对校园内各教学楼栋进行地理信息 系统的数字 3D 建模处理）可进入到更为详细的每一间教室 3D 模型当中，在该 页面下实现“所见即所得”的控制方式，即：每间教室的 3D 页面均可完成 90%的 管理工作，其中包括设备的控制、运行状态、环境数据、告警信息、运维工单 处理及日志。系统管理人员直接点击 3D 教室上面相对应的设备图形即可实现 对设备的控制，也可 要的功能，通过使用温湿 度传感器对整个学校的教室温湿度进行监控，可以对正在使用的教室的温湿度提 供有效的数据。收集到相对准确的室内温度数据，并根据收集到的温度信息，平 台根据教室目前情况与相应处理原则进行判断，然后将相应的控制指令发送给智 慧教室控制单元，分别对教室内空调、新风系统、风扇进行相应的操作（开关、 调节温度等），达到教室温度管控智能化控制功能，为学习者提供一个温湿度适 宜的学习环境。

5.1.2 教学反馈数据.............................................................................83 5.2 数据处理.............................................................................................84 5.2 1 系统稳定性...............................................................................124 7.2.2 数据处理能力...........................................................................126 7.3 用户满意度........ 9.2.1 定期用户调研...........................................................................161 9.2.2 反馈处理机制...........................................................................164 9.3 长期规划.........

.....................178 1. 背景与目标 在当前信息技术迅速发展的背景下，人工智能（AI）在教育领 域的应用日益广泛。随着大模型技术的进步，AI 大模型在自然语言 处理和知识获取等方面的表现超越了传统的方法，这为教育行业带 来了前所未有的机遇。学校和教育机构面临着提升教学质量、个性 化学习体验和高效管理的需求，AI 大模型能够在课程设计、学习评 估和学生反馈等方面提供有效支持。 大模型的优势在教育领域的应用为实现个性化学习、智能评 估和课程推荐提供了独特的可能性。首先，AI 大模型能够处理海量 的数据，从中提取出隐含的知识，识别复杂的模式。这意味着它能 够根据学生的学习历史、兴趣和能力，为每个学生提供量身定制的 学习计划。这种个性化的学习方式能够显著提升学生的学习动机和 学习效果。 此外，AI 大模型具备自然语言处理的能力，可以与学生进行实 时互动。例如，利用智能助手，学生可以随时提问，获得即时反馈 能够提高学习效率，还能增强学习者的参与感和积极性。通过对个 人学习数据的分析，AI 大模型能够识别出学习者的强项与弱点，进 而制定个性化的学习计划，满足各类学习者的需求。 首先，AI 大模型能够通过自然语言处理技术分析学习者的输 入，了解其具体的学习风格和需求。例如，针对某些学生偏爱视觉 学习，系统可以推送更多图形或视频形式的学习资料，而对于喜欢 听觉学习的学生，则可推荐播客或音乐学习材料。这样的个性化推

感应技 术直接对安全关键点进行日常巡检；提供 支持打分排行的专项检查；提供了隐患从 发现到解决的实时动态处理流程。 安全管理——隐患发现 全员参与隐患发现用户可以通过手机或 PC 多种途径上报隐患信息，上传内容包括视频、照片、录音、 文字等。手机客户端支持隐患全流程处理，并且每次处理都会通过即时消息通知相关人员。支持隐患预警 发送与接收，即时提醒用户隐患情况，防止不必要的事故发生。群众的眼睛是雪亮的！ 定了标准（检查频次标准和检查内容标准）。领导可以对巡检任务完成情况进行查看，及时发现未检查 的项目和检查出来的问题。为单位的日常工作带来了使用、管理之便。同时巡检和隐患配合使用，巡检 中发现的问题可以直接转换成隐患然后走隐患处理流程，以尽快的将问题进行解决。 安全管理——专项督查 管理机构进行安全检查安全管理部门领导可以通过手机进行管辖范围内单位的安全智能检查。将发现的 问题进行扫码记录或直接拍照、录像、录音进行记录 安全管理——隐患处理 便捷操作，随手记录，数据留痕，不留死角 安全隐患随手拍、实时查，发现问题立即指派责任人整改，隐患处置全过程清晰可见，便于掌握 安全隐患处置进度。 安全管理——隐患态势 根据隐患数量按照颜色深浅显示隐患分布地图 当下属学校有重大隐患或延期未处理隐患，则 通过气泡方式进行及时预警与提醒 2 1 3 4 1 1 2 3 4 显示该区域内隐患处理情况、日常巡检情况、

........................................................................108 1 3.1. 数据采集处理 .................................................................................................109 目建设的内容。1 . 3 项目建设意义 随着校园信息化的不断发展，业务系统的数据量越来越大，为给学校发展提 供更好的工具支撑和业务系统支撑，需要分析大量结构化、非结构化形态数据， 这就对数据处理速度、数据分析能力、数据获取、复杂数据类型的实现提出了更 高的要求。原本的 0 L AP 数据分析已经无法满足智慧应用的根本需求，而基 于大数据的超常规路径分析、图分析、时间序列分析，才能满足高校日益增长的 果不断进行自我调整，同时也能让学校对于学生教育、管理方式进行再优化。另 外，能够对高校内的各个实体所产生的数据信息进行存储。所以，在校园信息化 建设中利用大数据的战略意义不仅仅是庞大的数据信息的获取，更是对这一部分 数据的专业处理。将结构化、半结构化以及非结构化的数据信息作为其原始信息， 再经过加工、分析和整理，从而提炼出有效的价值，这样才能为高校智慧化管理 提供有力的支持。 第 2 页 2. 用户需求分析 2.1

.......................................................................................27 2.6.3 音频处理系统................................................................................................. 校信息化建设的发展历程，可以划分为如下四个阶段： 第一阶段：学习与探索阶段 从九十年代初至今，国内高校的管理信息化主要经历了四个阶段的建设。最初从替代繁重手工 劳动的需求出发，构建校园局部事务处理功能，这期间，涌现出如电子阅卷、成绩管理、教学质量 分析等单机桌面系统。此阶段只能做到数据管理。 第二阶段：推广应用阶段 随着利用信息化技术参与高校管理意识的提高，国内高校逐渐步入 IT 管理推广应用阶段。在 端口环路检测：交换机端口和开启端口环路检测功能，实现网络存在环路时直接将该端口关闭， 避免广播风暴造成的全网瘫痪。 5. 线缆故障检测：可自动检测出线缆断路点离端口的距离，方便网络管理者轻松判断网络断路故 障点，有效降低故障处理时间。 2.1.2.5 无线区域设计 随着信息化的普及，人们越来越要求尽可能方便、快速、移动式地使用网络，同时，随着笔记 本电脑等无线接入终端的普及，对无线接入的需求逐渐加大，因此，很多网络平台受到严格的地域

，既能面向全校相关学科科研教学以及业务流程赋能提供算力 支 撑 ，又能依托平台进行产学研合作 ，以加速智算相关成果转化。 流体力学 燃烧模拟 湍流两相反应 空气质量预报 多尺度空气质量模式 大气排放源清单处理模型 地震数据处理 地震资料解释 油藏数值模拟 引力波 脉冲星研究 天体研究 量子化学 分子动力学 混合精度计算 基于深度学习的分子模拟方法 深度势能 核聚变研究 凝聚态物理 等离子体计算 Greenplum 增量同步 Hadoop 批量同步 …… MySQL 数 据 加 工 One-hot ，特征转换等 2 、数据预处理 数据开发任务的编排调度 预置常用数据加工分析算子 数据治理 数据存储 数据接入 共享：一个门户多种模式的共享体系 以数据共享服务的形式进行数据封装， 提供统一的数据开放共享 管道设施感知数据 消防设施感知数据 传输网络感知数据 …… 数据处理 帮助业主在海量感知数据中筛选、 分析并应用有价值的数据 数据共享 通过 API ，消息推送等方式，将数据处理 结果进行共享开放 数据接入 支持包括 API 、数据库、中间件等多 种方式实现数据汇聚 数据接入 数据清洗 数据处理 数据开放 数据统计 数据资产 智算中心： 数据中心（各种物联数据接入）

跟踪录播主机TKR9000................................................................................- 46 - 5.2.2 音频处理系统TAP8100E................................................................................- 51 - 5 对于以单片机为核心的嵌 入 式应用，系统功耗 的最小化需 要从软、硬件设计两方面人手。 3.2.2锐 取 嵌 入 式 设 计 1 ． 强大处理能力，采用以德州仪器 DM8168 芯片为核心的设计模 版，支持多达 8 路的 1080P 图像的处理能力 。 2 ．专用性强。嵌入式系统的个性化很强，其中的 软件系统 和硬件的 结合非常紧密 。 3 ． 录播 系统 设计 精简 ， 没有 移动设备可以自动拷贝最新一个 录制的课件文件。 TKR9000 录播跟踪主机是录制精品课程、普通培训课程的理想设备。 图- 设备前面板 主机采用全球领先的半导体IC 设计制造公司TI 最新的DM8168 处理芯片， 该录播主机同时采用两片DM8168 芯片实现7 路以及更多路全高清信号的采集 编解码，实现资源模式和电影模式同步录制，完全免插件超强体验的flash电影 直播与HTML5点播。 第 25