预警、高危操作阻断、 日志审计等 ，让运维管理成本更低、监管审计更省心 ，释放精 力灵活应对数字化转型各种挑战；业务运营场景包括：文档统计分析、用户活跃度分析、文件夹分析、数据资产转化趋势洞察、 文 档 / 部门活跃度分析、评估业务推广成效等 ，为非结构化数据中台保驾护航 ，释放数据资产价值。 • TelemetrySDK ：提供统一标准帮助在开发过程中实现数据标准化 ，能够更方便的进行数据建模、更好的性能 ，所以 ，智慧校园的数据能力建设离不开非结构化数 据这 块重要拼图。 AnyShare Family 7 是 AGI 时代的智能内容管理平台 ，基于智能化、一体化和平台化的系 统 架构创新 ，高效洞察文档 ，显著提升搜索体验 ，全方位的赋能业务与人 ，实现以内容改变生 产 力。 AnyShare Family 7 的现代化体系架构实现诸多创新： • 智能化引擎： 以领域认知智能架构为核心 内容数据湖、开放架构、可观测性等平台化架构 ，实现 海 量数据存储管理、大规模请求支撑、业务系统集成整合能力 ，提升平台的可靠性、可 扩展 性、可维护性 ，从容应对海量非结构化数据挑战。 高效洞察文档 利用领域认知智能精准提取文档特征， 利用 One-Pass 技 术高效提取，实现数据知识化；智能识别敏感数据，保障内 容安全合规 提升搜索体验 基于领域认知智能的问答式搜索、专家搜索，

，满足对消防设备远程巡检、火灾隐患及时报警、火场情况实时掌握的要 求。基于视频的定期巡检 ，解决消防隐患问题 ，能够真正做到“ 防患于未然”。 建设意义： 可提升对火情、疫情等事件的预防度 ，在校园安全方面提供更 全面的洞察与预防能力 ，实现全过程、全要素、全方位的智能化管理。结合 CIM 平台 ，可实现消防设备的智能化定期检查 ，对火情也可有效地预防、及 时 地处理。 火情监测 现状基础： 目前 管理三 个维度进行科学应对 ，设置多个智能检测点 ，形成反馈 ，为常态化疫情 防 控提供坚实保障。 建设意义： 可提升对火情、疫情等事件的预防度 ，在校园安全方面 提供更全面的洞察与预防能力 ，实现全过程、全要素、全方位的智能化管 理。结合 CIM 平台 ，可实现对疫情的全方位监测 ，对疫情也可有效地预 防、 及时地处理。 异常识别 应用场 景

存储，应用软件，服务），这些 资源能够被快速提供，只需投入 很少的管理工作，或与服务供应 商进行很少的交互。 在可承受的时间范围内用常规软 件工具进行捕捉、管理和处理的 数据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察发现 力和流程优化能力的海量、高增 长率和多样化的数据信息。 7 郎丰利 © 睿利而行 © 建设现状 1 2 3 项目 存在问题 基础实施建设不平衡，有线网络、无线网络、服 务器与存储平台、数据库与中间件、射频设备和

人类有统一的目标吗：族群、国家、阶级等等 • 工作替代、角色分工：人的新定位（问题洞察能力、结果鉴别能力） • 认知融合：人与动物的不同始于认知革命 • 新的人机接口：人类自然语言（ javis ），重做一次应用

大研究领域 余名研发人员 研发和技术 70% 其他 30% 职业教育智慧校园整体解决方案 新开普的校园生态 互联网 云服务 信息化 服务 校园新媒体 校园门户 人才成长服务 上海微令 新洞察 成都兰途 北京乐智 云和数据 北京职派 希嘉教育 北京迪科 上海树维 福建新开普 新开普校园生态链 湖南科瑞特 校园一卡通 数字化校园 能源管控 教育科技 新 开 普 校 园 产

） AI 及自主化水平分级 商业核活动中 AI 及自主化技术的潜在应用程度描 述 LEVEL0 ： 未使用（ Not used ） 在系统和工艺中没有融合 AI 或自主化。 LEVEL1 ： 洞察（ Insight ） （机器辅助人类决策） 系统中融合了 AI ， 在不影响设施安全 / 安保和控 制 的前提下 ， 用于优化 、 操作指导或业务流程 自动 化。 LEVEL2 ： 协作（ Collaboration

DeepSeek独立完成多项日常行政任务，真正实现人机协作，高效办公。 然后，我们将DeepSeek化身为智能数据分析师，数据是现代管理的重要依据，使用DeepSeek即使没有专业的分析软件，也能帮助您 从数据中挖掘深层洞察，形成报告，为学校的科学决策提供有力支撑。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第3页 目录 1. 文献调研 2. 课题申报 3. 论文写作 01 研-DeepSeek赋能学术科研 策提供文本分析维度 的参考信息 管理类报告辅助生成 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第52页 文本信息辅助分析-案例：教学质量分析报告 请分析以下学生评教文本数据，提取关键洞察 并生成教学质量分析报告。 请完成以下任务： 1. 对评教文本进行情感分析，识别正面、负面 反馈比例 2. 提取学生反馈中的主要主题(如教学方法、内 容难度、教师态度等) 3. 识别各学院/专业评教的差异性

了数据的高效、安全和可靠存储，为教育应用场景提供了坚实的数 据基础。 5.3 数据分析 在 DeepSeek 学校教育应用场景中，数据分析的核心目标是通 过对教育数据的深度挖掘，为学校管理层、教师以及学生提供有价 值的洞察，从而优化教学策略、提升学习效果和资源利用效率。首 先，系统会收集来自多个源头的数据，包括学生成绩、课堂表现、 作业完成情况、在线学习行为、教师评价以及校园活动参与度等。 这些数据将通过 ETL（Extract 态，为教学改进和决策提供科学依据，最终实现教育质量的全面提 升。 5.3.2 教学策略优化 “ ” “ ” 在 数据管理与分析 的子章节 数据分析 中，教学策略优化是 通过对大量教学数据的深入挖掘和分析，提取有价值的洞察，从而 针对性地调整和优化教学方法和策略。首先，系统会自动收集学生 的学习行为数据，包括课堂参与度、作业完成情况、测试成绩、在 线学习时长等，并通过数据清洗和预处理，确保数据的准确性和可 用

解决的操作 伦理, 社会文化 和环境 在关注 设计和使用 AI ， 并做出贡献 共同创造 伦理规则 中的 AI 实践 教育。 LO2.3. 1 严格分析 AI 的社会影响 来自全球和 本地观点和收益 洞察潜力 新兴 AI 的影响 社交技术 公平、包容、语言 文化多样性 ， 机构和个人 安全和保障 ， 以及 智力和社会 儿童发展 以及在行星上 幸福。 LO2.3. 2 评估 适当性和 充足的指导 对于特定

管理方面取得了明显成效，但 仍有提升空间。​ 当前，全生命周期管理方案对信息化项目服务对象的感受重视程度不够。未 来，将以用户需求和满意度为核心导向，广泛征集不同用户群体的意见和需求， 精准洞察他们对信息化服务的期望与痛点。针对满意度不达标的项目，将深入剖 析原因，督促整改完善，直至达到满意标准。 在制度建设方面。需进一步优化项目管理制度流程。完善项目变更管理，明 确审批流程与责任， 展四大集群智控维度、构建技术驱动治理新生态三大方向。一是通过构建“决策 286 优化-标准迭代-风险预警”的增强回路，形成治理能力的智能化，二是依托 AI 技术构建智能分析模型，实现四大集群从数据洞察到战略预判的智控能力的跃升， 三是打通多元主体协同数据链，重塑产教融合新生态的价值网络。 三是面向中国式现代化建设新征程，学校将以更坚定的政治自觉、更科学的 方法论体系、更开放的协同格局持续推进治理能力迭代升级，在数字赋能、制度