60 80 100 120 140 160 180 3 开放，整合，全能力支撑 平台 智慧幼教整合解决方案 教育属性，智能化， 定制化，多层级用户 产品 多维体系，因材施教， 最优匹配 内容 标准接入，多类型， 数据整合 硬件 PLUSP RO O2O ， 1v1 ，增值 服务 品牌，资源，立体渠道 营销 合作，生态，数据 运营 业务模式，资费体系，分成 商业模式 教育数据双向循环反馈，形成生成反馈分析沉淀的闭 环 通过亲子教娱环节，将教育从幼儿园延伸到家庭，家长 和教师完成儿童共育 根据儿童和家长的教育属性画像，以及儿童的科学成长 路径，进行内容最优匹配推荐 始于互动，归于教育 9 专业、共创、累积 引导式创建，模板化幼儿发展指标记录，家长直接参与 成长故事创作和素材积累 家园联系册周卡，根据成长主线每周积累素材 成长故事模板，引导家长和教师完成记录 教育属性画像 性格特征 性别 成长轨迹 五大领域 指数 家庭特征 地域 年龄 关键事件 寒暑假 流感 运动会 母亲节 换牙 清明节 夏天来了 因材施教，智能推荐 15 学习路径，最优匹配 入园准备 分离焦虑应对 寻找合适的幼儿园 入园规矩早知道 家园共育 家长成长路径 家庭活动 宝 宝 测评 户外亲子游戏 亲子互动 艺术培养 科技创造 语言行为 潜能开发 感统训练

平台，实现教育资源的共享，帮助教育工作人员减少手工劳动， 提高教学工作效率，实现远程教学互动。 第 14 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 教育信息化平台的建设可以给用户最优质的服务，在任何 场所，使用任何设备，有网络的情况下，只要采用云服务模式， 都可以享受到终极的体验。教育信息化平台带来的一个重大变 革是从以设备为中心转向以信息为中心；设备只是暂时的，不 久 割，避免了“信息孤岛、管理鸿沟”，形成一个统一大市场，为个 性化需求提供产品。该平台具有以下方面的特点及优势： 1、 低成本高质量 把成本降到最低、缓解资金压力、以大范围推广，得到的 是最优质的服务和最佳解决方案；在维护管理方面也可以做到 降低成本，以此使单位能够集中资金对核心业务进行有效的运 营管理。 2、 让已建成的教学硬件设备真正用起来 第 15 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案

二、我校智慧校园建设实施方案—主要任务及牵头部门 6 、建设节能校园平台 牵头部门：总 务处 利用现代物联网、数据挖掘、运筹优化等技术对学校水、电、气 等能源消耗进行控制管理；建立基于最优能耗模型的资源管理体系， 有效降低学校资源总消耗水平。 二、我校智慧校园建设实施方案—主要任务及牵头部门 7 、建设和谐校园平台 牵头部门： 牵头部门：组宣部 学生处 团委 充

智慧教育行业解决方案 打造数字教育、智能教学、大数据管理最优服务体系 01 智慧教育发展与趋势 03 合作案例 04 公司简介 目录 02 智慧教育解决方案 第一章 智慧教育发展与趋势 发 展 与 趋 势 5G+ 校园智能化管理 利用 5G+ 连接智能化管理校园基础设施，可以最大程度降低运行成本， 提升服务水平，保障学校安全，同时也是未来校园与国家教育的重点发

精准教学大数据平台 基于移动学习平台、智慧课堂的教育数据（基础数据、教学数据、评测数据、教研数据、管理数据）多维采集， 实现教、 学、管各类主题统计分析，支撑科学决策、教育均衡、课程体系与教学效果最优化。 精准教学大数据平台——数据汇聚、科学分析 教学大数据产品是以大数据和 AI 引擎为手段，结合用户全局的 动 态数据，面向平台所有用户提供以日、周、月、学期等周期为时 间范围，以各类学

结构专业体积等进行统计，基本能满足业主进行招投标工作中的参考性作用。 六、深化设计 BIM 深化设计阶段，由各专业工长对关键部位对管线密集区的系统管线走 向，坐标，位置等进行初步预排，绘制管线综合排布剖面图，小组选定最优方 案，分专业创建三维模型，基于同一原点的各专业信息模型在 Naviswork 平台 上进行整合，按照检测流程先后顺序，实施各专业间的碰撞检测，导出碰撞检 测报告，定位碰撞点，调整模型，消除碰撞，完成模型深化设计。

，能够更真实地反映 核事 故的演化过程 ，为应急决策提供科学依据。 应急方案推演 利用数字孪生模型 ，对不同的应急方案进行模拟 推 演。评估各种方案在不同事故场景下的有效性和可 行性 ，帮助监管人员选择最优的应急方案 ，提高 应 对核事故的能力。 AI 技术驱动的监管范式革新 堆芯熔毁过程的多物理场耦合模拟 核事故孪生演化模型 01 02 合规性智能审查引擎 NLP 自动解析法规文件 运用自然语言处理（

招生计划 、 智能分析 认识自我 成绩分析、 专业心理测试、 科目知识、 霍兰德职业 兴 趣测试 学业生涯规 划 未来职业 热门职业、 职业列表、 职业详 情 选择课程 最优课程组合、 志愿匹 配情况、 选课组合与可 报专业比例 课程信息、 培养目标、 对 口 职业、 专业技能、 就业 前景 大学专业 BACK 特色指标库 品德发展、学业水平、身心健康、兴趣特长、实

Stacking）进一步提升预测精度。例如，采用随机森林和 XGBoost 进行集成，可以有效降低过拟合风险并提高泛化能 力。 以下是一个简单的超参数调优示例表： 模型 超参数 取值范围 最优值 随机森林 max_depth [5, 10, 15] 10 随机森林 min_samples_spli t [2, 5, 10] 5 DNN 学习率 [0.001, 0.01, 0.1] 个子集用于验证。这一过程重复 5 次，确保每个子集都被用于验证一次，从而得到更为稳定的模型 性能评估结果。 在模型训练过程中，我们采用了梯度下降法进行参数优化，并 设置了学习率衰减策略，以避免模型在训练后期陷入局部最优。此 外，为了处理数据中可能存在的噪声和异常值，我们还在损失函数 中加入了正则化项，以控制模型的复杂度。 模型的验证阶段主要关注其在未见数据上的表现。我们通过以 下几个指标来评估模型性能： CPU、内存和网络 使用情况，以便及时发现瓶颈。 优化工作将基于测试结果进行，主要包括以下几个方面： 1. 算法优化：针对评价算法进行性能调优，减少计算复杂度和处 理时间。通过对比不同算法的准确性和效率，选择最优方案。 同时，利用缓存技术（如 Redis）存储频繁访问的数据，减少 数据库查询压力。 2. 数据库优化：对数据库进行索引优化和查询优化，提升数据检 索速度。使用分库分表策略，分散大数据量对单一数据库的压

视频资料整理 各子系统—网上报销管理系统 党校教职工通过线上填报出差申请及事务报销信息，提交给领导审批，审批通过后由财务复检，财务通过后 统 一结算打款，实现报销全流程线上管理。实现了资源利用的最优化、成本最低化、效益最大化的管理模式 各子系统—电子发票管理系统 各子系统—数字图书管理系统  与教学、学员系统无缝对接  移动数字图书接入  图书推荐  图像、语音同步  图书展示