.................................................31 0 一、BIM 应用策划（BIM 简介） BIM 适应设计阶段由粗到细的要求，可应用到从早期项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图 初步设计是否符合业主的要求，是否满足建筑策划阶段得到的设计依据，通过 BIM 连贯的信息传递或追溯，大大减少以后详图设计阶段发现不合格需要修改 设计的巨大浪费。 BIM 适应设计阶段由粗到细的要求，可应用到从早期项目规划到施工图设 计的各阶段，并可加快方案比选过程，提高工程量估算的精度，保持前后工作 的连贯和专业间的协调，减少了出错及前后不一致的几率；并实现了更高程度 的可视化，不仅可以显示各种型式的三维模型，在此基础上还可以进行效果图

公办园招生系统 1 、为公办园提供招生及宣传服务 2 、给家长提供公平公正透明的报 名环境 学前数据统计 1 、提供学籍信息、教籍等信息的数 据统计 2 、提供毛入学率的结果分析 3 、儿童早期阅读大数据及分析 园所管理及分析 1 、查看及管理辖内各园所信息 2 、了解公办园、普惠园的分布情况 教育局管理 03 智慧园区 · 高效的管理工具 线上学习平台 依托线上“幼师学院”为教师

建设内容：云计算中心资源、存储资源、网络汇聚分发系统、强弱电系统、网络安全系统、配电系统等。 空调系统 市电、 UPS/ 柴发 安全供电系统 机房综合布线系统 门禁安防系统 消防和及早期预警系统 模块化机房系统 动环监控系统 运行维护服务 空调系统 配电系统 柴发系统 布线系统 消防系统 安防系统 模块机房 动环系统 机房 二、智慧校园信息模型（

的方式远程调用教育装备与服务。 第3章 第三章 宏观环境与发展驱动力 27 3.1 人工智能技术与教育的共振发展 AI基础阶段 深度学习 智能涌现 辅助教学 智能化学习 个性化学习 计算机辅助与 早期探索阶段 自适应学习与 智能深化阶段 个性化生成与 全面融合阶段 20世纪50年代~90年代 21世纪初~2020年代 2023年萌芽~2025年元年 从计算机辅助教学起步，探索智 能导师系统、自适应教学系统雏 与多模态生成爆发，以及AI从专 用向通用智能演进，教育AI Agent出现，重塑教育生态。 人工智能核心进展 教育应用核心特征 人工智能发展史本身就是一部不断从专用走向通用、从计算走向认知的历史。从早期基于规则的专家系统，到以 深度学习为代表的连接主义兴起，再到如今大语言模型的爆发，AI的每一次重大技术突破，都在教育领域激发出 相应的应用回响。回顾这一历程可以看到，人工智能与教育的结合并非一蹴而就，而是经历了螺旋式上升的共振 式上升的共振 发展过程，每一阶段的技术浪潮，都为解决教育领域的某个核心难题提供了新的可能性，推动着教育范式向更高 效、更公平、更个性化的方向演进。 人工智能与教育应用的三个阶段 计算机辅助与早期探索阶段（20世纪50~90年代） 这一阶段AI在教育中的角色，主要是作为辅助教学的工具，其核心是实现教学过程的初步数字化和自动化。在技 术层面，人工智能尚处于理论探索期，以专家系统为代表的符号

分析端是整体短板 目前的产品多集中在关系维系端和数据存储端，缺乏深度 数据分析； 教育行业数据半结构化、非结构化突出，在分析端技术整 体不成熟。 2.4.3、 缺乏统一的行业标准 行业正在重走教育信息化早期发展阶段的“老路”，盲目混乱 发展； 专门针对智慧校园大数据的标准制定工作还未正式启动。 2.4.4、 大数据价值尚未体现 整个行业缺乏有影响的大数据实践案例，普遍对价值认可 不足； 缺 而与之对应的却是业务系统要求的越来越苛刻的恢复准确率， 所以信息系统的灾备备份成为灾难发生时确保业务连续性和数 据可用性的重要手段。 传统的备份从早期的冷备份和数据级热备份，到如今的多 中心集群和多中心复合云灾备，灾难恢复的发展特点有着明显 的变化： 早期资源有限，备份目标也有限，发展到资源迅速扩展， 甚至资源复用，使得备份力不从心，显然主体目标恢复已经无 法满足多中心集群的备份需求；且传统的备份系统都是和项目

分析端是整体短板 目前的产品多集中在关系维系端和数据存储端，缺乏深度 数据分析； 教育行业数据半结构化、非结构化突出，在分析端技术整 体不成熟。 2.4.3、 缺乏统一的行业标准 行业正在重走教育信息化早期发展阶段的“老路”，盲目混乱 发展； 51 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 专门针对智慧校园大数据的标准制定工作还未正式启动。 2.4.4、 大数据价值尚未体现 整个行业缺乏有影响的大数据实践案例，普遍对价值认可 而与之对应的却是业务系统要求的越来越苛刻的恢复准确率， 所以信息系统的灾备备份成为灾难发生时确保业务连续性和数 据可用性的重要手段。 传统的备份从早期的冷备份和数据级热备份，到如今的多 中心集群和多中心复合云灾备，灾难恢复的发展特点有着明显 的变化： 早期资源有限，备份目标也有限，发展到资源迅速扩展， 207 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 甚至资源复用，使得备份力不从心，显然主体目标恢复已经无

术等。经过对标准/技术演进等推演及长时间的讨论，最终确定了采用 GPON/XGS- PON 线路，不再选择 EPON/10G EPON 线路，也不选择 CWDM 技术线路。 在 PON 发展的早期，EPON 在市场上推广上量的速度快于 GPON，业界主流 的 PON 系统厂家（如华为、Nokia 上海贝尔、烽火等）也都开发了 EPON 系列产 品，但在使用过程中，逐渐发现 EPON/10G

3.3 校园道路卡口测速系统 校园道路卡口测速系统在高校园区内逐步得到推广，卡口主要架设在校园主干道，主路 口，对过往车辆进行记录、车速测量、流量统计等。早期卡口使用“标清卡口+工控机识别” 的卡口应用模式，其抓拍像素较低，仅能够进行车牌识别。随着相机技术的不断发展，卡口 抓拍的图片清晰度由标清→140 万高清像素→200 万高清像素方向发展，卡口系统的作用也

b)CD播放机、录音卡座等音频播放设备，满足语言教学需要； c)视频展示台也称为实物展示台、实物演示仪、实物投影机、实物投影仪等,还可选配相应装置， 实现显微教学、远距离摄像教学等功能； d)幻灯机，满足展示早期幻灯片展示的教学需要。 6.7 仿真实训系统环境 6.7.1 仿真实训系统环境的组成 仿真实训系统环境是指配备有仿真实训系统的教学场所，由仿真实训系统和仿真实训环境组成。 6.7.2 仿真实训系统

2017：Transformer架构：注意力机制（Attention） n 预训练模型架构： • 编码器（BERT）：embedding，Ernie1.0， …… • 混合网络： T5、GLM（早期） • 解码器（GPT）：生成式人工智能（AIGC） 深度学习：深度神经网络 n 预训练模型架构： • 并行矩阵计算（GPU） • 堆叠架构，容易扩展，大力出奇迹 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829）