文明演进的风险镜像 传统核安全监管体系的三大瓶颈 预测局限性 l 传统监管多基于静态模型和 历史经验进行风险评估和预 测 ， 对突发事故和新型风 险 的预测能力不足。 人力依赖性 l 传统监管需要大量人力投 入 ， 且存在主观性和局 限 性 ， 容易出现疏漏 ， 成本 高、效率低。 03 02 01 数据滞后性 l 传统监管依赖人工采样， 数据获取不及时 ， 难以 速掌握辐射场的整体情况 ，及时发现 异 常区域。 01 、多源传感器数据融合 通过整合来自不同类型传感器的数据， 如辐射剂量率仪、气象传感器等 ，实 现 对辐射场信息的全面获取。不同传 感器 的数据具有互补性 ，融合后能更 准确地 反映辐射场的真实情况。 辐射场动态建模 剩余寿命计算 • 根据量化评估得到的腐蚀裂纹数据 ，结合设备 的材料特性、运行环境等因素 ，运用机器学习 算法计算设备的剩余寿命。这有助于提前制定 裂纹的尺寸、深度等参数。 设备老化智能预测模型 2 1 综合考虑堆芯内的热传导、流体流动、化学反应等 多物理场因素 ，对堆芯熔毁过程进行精确模拟。 通 过建立多物理场耦合模型 ，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

8.3.1 教师接受度风险.......................................................................149 8.3.2 学生适应性风险.......................................................................150 9. 持续改进............... - 数据采集层：通过物联网设备和 校园网络实时采集学生的学习行为、教师的教学数据以及校园管理 信息。 - 数据处理层：利用大数据平台对采集的数据进行清洗、整 合和存储，确保数据的准确性和完整性。 - 智能分析层：基于机器 学习和深度学习算法对数据进行分析，生成个性化的学习建议和管 理决策支持。 - 应用服务层：为教师、学生和管理者提供智能化的 教学工具、学习平台和管理系统。 校在实际应用中 仍面临诸多问题，例如：  教师难以根据学生的个体差异进行精准教学；  学生的学习数据缺乏有效整合，无法形成个性化的学习路径；  教学资源的获取和分配不均衡，导致教育公平性不足。 针对这些问题，deepseek 的解决方案依托于先进的人工智能 算法和大数据分析技术，能够为学校提供以下核心功能：  个性化学习推荐：通过对学生学习数据的实时分析，系统能够 自动生成

智慧校园系统的稳定性和可靠性 ，提升高校数字化韧性。 因此 ，建立体系化数据灾备和可观测性能力 ，是保障智慧校园数据安全与 业 务连续性 ，增强高校数字化韧性的关键举措。其中须建立起包括灾备相关流 程与制度、数据分级保护、灾难恢复管理等在内的体系化灾备能力；以及具 备实时监控智慧校园系统运行状态的可观测性能力 ，及时发现、定位与解决 问题 ，保障业务连续性。 增强高校数字化韧性，要求高校数据中心有更高服务水平（ 统一日志管理及可观测性方案 云基础设施可观测性方案 灾备体系可观测性方案 AnyShare 可观测性方案 非结构化数据中台，实现“数据” +“ 知识”双擎驱动 增强数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 高校云盘建设 高校智能教学助手 高校统一内容管理 体系化数据灾备及可观测性方案 分级数据保护方案 爱数，以全域数据能力加速数据驱动智慧校园建设 人 GAny Backup 多云时代 统一数据管理平台 AGI 赋能的 领域认知智能框架 AGI 时代的 智能内容管理平台 云原生时代的 可观测性平台 爱数，以专注、技术创新为本，发挥全域数据能力 数据驱动智慧校园建设｜ 07 KN 领域知识网络 KN Tools Knowledge Extractor 知识抽取 Corpus

房 主机系统 工作站服务器 存储设备 防火墙 交换设备 路由器 网络设备 可靠性可达 99.9% 万兆到教室 ，解决最后十米接入问题 ，高带宽、高速率、高保密要求有利于提高业务处理效率和安 全性 ，促进网上业务实时办理及未来视频业务开展。 u 成本较低 ，维护简单 ，容易扩展 ，易于升级。 ，使得键盘乐教学的课 堂纪律得到明显改善。 6 、全新的授课模式使得键盘乐教学变得新颖、 多元化， 提高学生的学习兴趣。 功能教室 多媒体教学 学校通过智能录播系统的建设 ， 能完善课程建设过程性评估与 教 学质量监督管理、 校本优质资源建设实现 “常规化与便捷化”， 能轻松实现与其他学校的互动教学 ， 能形成同步化校本教学资 源 延展学生的学习。 高清 摄像机 录 播 一体机 扩声 课中数据同 步 • 学情分析报 表 • 通知公告查 看 • 师生视频互 动 • 线上完成作 课后 （学生空间） 录播系统 学校通过智能录播系统的建设 ， 能完善课程建设过程性评估与教学质量 监督管理、 校本优质资源建设实现 “常规化与便捷化” ， 能轻松实现与其 他学校的互动教学 ， 能形成同步化校本教学资源延展学生的学习。 高 清 摄像机 录 播 一体机

.......................................................................................101 12.3 合规性审查.................................................................................................. ....................................................................................115 14.3 效益评估与预测................................................................................................... .....................................................................................133 17. 法律与合规性....................................................................................................

治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范 性，落实标准体系建设；数据安全与伦理隐私方面，实施安全监测与防范，开展伦理治理与监督，强化隐私保 护与管控；模型演进与技术支撑方面，注重算法优化与迭代，数据规范与优化，算力支持与扩展；内容高质量 与教育包容性方面，强调内容管理与优化监管，采取包容策略促进教育发展的普惠性。构建“政府—高校—企业— 社会组织”多主体协同的治理框架，强调可解释性、公平性、可靠性与绿色低碳。 面向未来，报告从五个方面提出发展愿景：构建智算生态体系赋能智慧教育环境，重塑高教专业体系优化人才 培养机制，变革知识生产范式重塑科研新样态，推动教育公平承担社会责任，着眼共同发展为世界高等教育提 供中国方案。同时，报告正视大模型应用中的算法偏差与“黑箱”问题、内容同质化风险、知识产权与数据权 益等挑战，强调强化教师与 4.4.1 以算力、数据、算法的协同优化实现高算效和高能效 ·································· 71 4.4.2 以统筹规划、分步建设、优选场景和协同发展增强现实性 ······························· 73 4.4.3 以通用大模型为基础开展教育大模型研发 ···········································

5G 教育云网：打造教育领域的“网络即服务 NAAS” MEC ✔ 专用频率 ✔ 广域互联 ✔高可靠性 ✔ 低时延 ✔ 边缘计算 MEC 4.9GHZ 频段 物理云网 5G 教育云网建设演进路线 1. 考虑到现有 4G 网络与 5G 网络的融合，网络场景，建设和运维成本，安全性等因素，教育云网建设应该逐 步 演进至目标方案 2. 教育云网演进路线可以按照“专服务”（ L2 云网）→ 关键场景 1: 5G 接入 ⚫ 2.6GHz 5G 网络 + 校园网关 +MEC 打造校园虚拟云网，覆盖普通教学科研；未来 4.9GHz 5G 网络成熟后，还可以 打 造校园物理云网，为高安全性应用保驾护航。 赛事直播 教学实验 高清摄像头 实验设备 录直播设备 事件组网 灵活组网 云桌面 服务器 智慧教室 科研教学 核心数据 安全监控 办公 OA 校园财务 信息融合 远程教育 工信部正式发布《关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见》，为虚拟现实产业发展划定时间表和路 线图，推动虚拟现实产业快速健康有序发展。 市场 产业 ⚫ IDC 预测，至 2023 年， 中国 AR/VR 市场支 出 规模将达到 652.1 亿 美元，较 2019 年 的 预测（ 65.3 亿美 元） 有显著增长。 ⚫ 2018 年国内 VR/ AR 行业投融资主 要集 中在硬件以及 VR+ 行业应用领域。 ⚫

4），旨在 “ 确保包 容性和公平的优质教育 ， 并促进所有人的终身学习 机会。 ” 《 2030 年教育行动框架》为落实这一 宏伟目标和承诺提供了指导。 教育是联合国教科文组织的首要优先事项，因 为它是一项基本人权，也是和平与可持续发展 之基础。教科文组织是联合国负责教育的专门 机构，致力于在全球和区域层面推动进步，增 强各国系统的韧性和能力以服务于所有学习者 。教科文组织还通过变革性学习积极应对当代 O），7, place de Fontenay, 7535 2 Paris 07 SP, France 简短摘要 指导教师在教育中使用和滥用 AI AI处理大量信息，生成新内容，并通过预测分析辅助决策。在 教育领域，AI已将传统的教师-学生关系转变为教师-AI-学生的 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教 师培训项目，并帮助设计评估标准。它还提供了教师构建人工智能 能力被划分为三个进 阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 持续性的原则进行开发，并详细列出了五个维度下的 15项能力：以人为中心的心态、AI伦理、AI基础与应 用。 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而，很少 有国家定义这些能

OneFlow 预置镜像 一键发布 第三方导入 灰度发布 能力分类 权限管理 版本管理 能力调用 负载均衡 自动化机器学习 智能排序 关联规则 协同过滤 分类预测 离群分析 文本挖掘 回归预测 时序分析 相似度计算 关系挖掘 聚类分析 主成分分析 数据安全 数据标准 数据共享 数据集成 质量管理 协同标注 数据分配 数据采样 自动标注 任务管理 •库存盘点 • 配件管理 • 设施断电 • 拆除连线 • 设施下架 • 维修记录 • 维保服务 • 设施报废 • 设备利旧 可配置化的模型和数据管理，实时修改模型，立即生效，适应数 据中心资产的多样性变化 资产分类管理及全局自由检索，达到资产规划和灵活快速检索 相结合的目的 可视化上下架管理，实现资产的灵活分配和管理  资产全生命周期管理，实现资产入网、上架、下架、盘点、出库、 维修、退网 无监督预训练，遥感大模型学习到强泛化 性的地物表征，可精准、高效地实现覆盖 地物分类、变化检测、目标识别等，并可 在线生成专业的遥感分析报告。 • 应用在岩土工程设计、地质体岩性识 别地质勘探、灾害预警、等核心业务 场景中，提供支撑灾害识别一灾害分 析及灾害处置方案优选、灾害处置全 生命周期在线指导与方案推荐服务。 • 通过对大量历史物流数据的学习和分析， 物流流通大模型可以预测未来的物流需求。 实时监控车辆、船舶、飞机等运输工具的

数据开发 ……… ……… ……… 应用价值： ① 线上 + 线下联动授权方式 ，支持校园、楼宇等各类人、车通行场景，从传统“一卡通”升级为“一码 / 脸通” ，在带来便捷体验同时提高校园安全性。 ② 精细化统一管理场景内学生、老师、访客、黑白名单通行信息， 申请、审批、识别、 出行、注销等通行场景完整闭环 ，权限范围内 ，快速识别 ，快速通行 ，提高管理运营 服务 效率。 ③ 大数据统 提升校园整体治理水 平 覆盖楼宇所有通道， 实现人员的 24 小时不 间 断视频监控和录像， 对室内人员轨迹进行追 踪。 房 、 餐 厅 、 图 书馆 等 重 点治安防范区域， 设 置 功 能 性 摄 像 机， 实 现智能报警 、 边 界防 重点区域专属摄像头 24 小时监控及视觉识 别预警 校园楼宇内部摄像头 全覆盖， 实现轨迹分 析能力 严格监控并记录进出 校园的人员 发布设备运维效率 • 支持根据组织架构或区域来划分管理员全 限 ， 可由总管理员分配具有不同权限和操作 功能的用户 ， 设定审核流程 ， 既可以提升 工 作效率 ， 还可以保障内容发布的准确性 • 支持播放视频、 图片、 office 文档等多样 化 信息发布 ， 支持素材一键发布 、 定时播 放 、 组合轮播互动切换 ， 服务端控制设备 屏幕开 关机等功能 •