.................................................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（

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

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）

学习者（如主动型、被动型、反思型），为其提供针对性的学习建 议。 3. 成绩预测：利用时间序列分析（如 ARIMA 模型）或机器学 习算法（如随机森林、XGBoost），基于历史数据预测学生的学习 成绩，并提供早期预警。 4. 个性化推荐：根据学生的学习目标、 知识掌握度和行为偏好，推荐适合的学习资源、练习题目和课程内 容。推荐算法可采用协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐策略。 5. 教学效果评估：通

要从算力基座、人才团队和计算服务三方面来考虑这个问题： 算力基座上，持续增长的算力需求对硬件设施建设提出了更高要求。一方面， 随着大模型训练等计算密集型研究的深入开展，硬件设备需要保持持续迭代升级 的态势。以 GPU 集群为例，从早期的单卡训练发展到现在的分布式多卡并行， 计算架构的复杂度显著提升，对计算节点的性能要求也在不断提高。另一方面， 不同学科对计算架构的需求日益多元化，既需要支持深度学习的高性能 GPU 集 群，也需要满足传统数值计算的 算难题。 3. 面向堵点难点，提供“定制化”解决方案。针对科研过程中遇到的计算 领域技术难题和性能瓶颈，优化程序代码，提升计算性能，保障科研工作高效推 进。比如，助力有关院士科研团队，加速白血病早期诊断的基因组分析流程，将 分析每个病人的所需时间从 1 周缩短到 13 个小时，以数字赋能推动科研效率和 质量提升。 经过上述工作的长期积累，服务成效已取得了历史性突破，“交我算”团队 成员首次以共同一作身份发表