基于 CIM 的智慧校园 整体解决方案 2025/4/27 Sunday 壹 建设思路 贰 建设方案 叁 实施方案 目录 建设背景：建设以生态为根基，智慧和创新为两翼的生态文明干部学院示范基地） • 智创生态城：围绕生态 + 主题，聚焦生态、生命、生活三大产业，横向延展 1+3+1 的产业体 系，通过既有产业提质升级和绿色创新产业引入，实现“两化”发展，作重庆绿色产业发展示 范，将 园。 数字化：基于 BIM+3DGIS 技术，以校园全景 三维模型为载体，集成智能感知数据、业务管 理数据、设施运行状态等信息，构建全方位校 园信息模型（ CIM ）。 数字孪生平台 在线化：基于物联网 + 智能设备 +5G 技术，通 过物联网、互联网等现与专项系统或前端设备运 行数据实时互联，支持业务纵向打通，实现物理 校园和数字校园虚实映射。 智能化：基于平台 + 大数据 大数据 + 人工智能技术， 搭建智慧管理系统和校园大脑，横向打通业务数 据，基于数据实现校园教学、生活和管理的全场 景智慧应用。 教学办公 数字孪生 Digital twin 物理空间校园 数字孪生校园 校园管理 全 过 程 全 要 素 全 方 位 数 字 化 在 线 化 智 能 化 CIM 时空信息 校园服务 校园运维 生活服务 运维管理 总体架构 -3151 （物联、网络、数据

学习环境得以营造。 我国智慧校园建设 仍 处于起步阶段 , 有很多问题亟待进一步去解决。 相关案例借鉴 ( 国 02 际 ) 斯坦福大学致力于创建决策科学、可持续发展的环境友 好型校园 ，其基于大数据分析的智慧校园 iCAP （ Integrated Controls & Analytics Program ） ，能 对校园各类设施数据进 行分析并可视化 ，监控与报告能源 依托大数据分析课程开展情况 ， 帮助学生有效学习 为学习者提供便利的学习空间 营造交际性的学习环境 实现安全校园的构建 方案架构 提供 "1+N" 整体解决方案架构 , 1 个数字平台 +N 个应用 , 打造 基于 03 上线下一体化的智能管家 N 项应用 智慧运营平台 N 项应用 地下管网 灯联网 智能浇灌 能耗监管 大数据 平台 IOT 平台 智能安防 人车管理 校园手机一卡通 物 联 ③ ④ ⑤ 实现对海量时空数据接入 和计算分析、通过机器学 习和数据模型挖掘规律进 行趋势 研判 基于 CIM 的校园智能管家通过将 BIM 技 术、 3DGIS （地理空间信息技 术） IOT （物联网）以及可视化交互 技术深入融 合，作为三维城市 空间 模

基于数字孪生的医院智慧化 建设探索 目 录 1 智慧医院建设基本情况 2 医疗场景的数字孪生 3 患者服务场景的数字孪 生 4 医院管理场景的数字孪 生 智慧医院建设基本情况 1866 年 1928 年 1950 年 1953 年 UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY 第三阶段：见智慧、抓创新、做标杆 • 实现区域医疗中心的智慧化运营， 区域卫生健康信息态势可视、可管、可控； • 基于人工智能优化业务流程 ，全面实现区域智慧医疗辅助和智慧服务； • 数据不断丰富 ，智慧无处不在 ， 医、教、研、管模式不断创新 ，成为区域医疗中心样板； 第二阶段：深应用、抓融合、促创新 通过实时采集与计算医疗设备数 据及 医疗信息系统等真实多维度 多 样化数据 ，基于 AI 建模 ，结合 GIS 、 BIM 等技术， 将医院物理 空间转化为医院孪生模型 ，通过 预测、分析等功能完成门诊管理、 病房管理、手术室管理等精细化 管理工作。 l 基于 DICOM 数据的重建技术 ， 构建高精度人体模型 ，对手术流

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型辅助病历书写 系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... 近年来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI 辅助病 历书写系统已成为提升临床工作效率、减轻医生文书负担的重要工 具。传统病历书写过程存在耗时耗力、标准化程度低、易出现遗漏 或错误等问题，而基于自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的解 决方案能够有效改善这一现状。据统计，三甲医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 语音识别和结构化数据抽取技术，将医生口述内容自动转化为符合 《电子病历应用管理规范》的标准化文本，实测可将单份入院记录 书写时间从 50 分钟缩短至 20 分钟以内；其次，建立多维度质控体 系，基于临床知识图谱自动检测诊断依据完整性、用药合理性等关 键要素，在某三甲医院试点中使病历甲级率从 82%提升至 95%； 最后，开发智能学习模块，通过分析医师修改行为持续优化推荐模 型，使系统推荐内容的临床采纳率在

项目编号： 教育行业数字化校园基于 DeepSeek 建立教学评价系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... 探索并引入先进的技术工具以优化教学评价体系，已成为教育领域 的重要议题之一。DeepSeek，作为一种基于大数据与人工智能技 术的教学分析与评价工具，其引入能够为学校提供更为精准、客观 的教学评价方案。通过 DeepSeek，学校不仅能够实时收集与处理 教学过程中的各类数据，还能够基于多维度的数据分析，为教师的 教学改进提供科学依据，为学生的学习反馈提供个性化指导。 具体而言，DeepSeek 人工记录，数据分散且不完整 自动化采集，数据全面且集中 评价指标 单一，依赖考试成绩 多维，覆盖知识、态度、参与等方面 反馈速度 周期长，通常需一学期或更长 实时反馈，快速响应 主观性 受人为因素影响较大 基于算法，客观性更强 通过上述分析可以看出，DeepSeek 的引入不仅能够解决传统 教学评价中的诸多痛点，还能够为学校构建更加科学、精准的教学 评价体系提供有力支持。这一方案的推行，将为学校教学质量的持

物联网应用已成为三甲和三乙医院标配 物联网应用具体要求： 1 、数据采集 支持基于传感网络的物联网应用架构，支撑医疗环境下的各 类设备的数据采集与利用。 2 、患者安全 基于 RFID 电子标签的物联网应用架构，通过物联网终端设 备支持在医院就诊环境下的患者业务服务应用。 3 、资产和物资管理 基于传感网络的物联网应用架构，通过 RFID 电子标签实现 医院资产或药品的管理。 4 和导诊服务，提升患者就诊效率 • 通过智慧病房系统改善患者就医 体验 物联医院，提升管理水平 • 基于传感网络的物联网应用 架构，实现人、物、流程的 精细化管理； • 通过输液监护、婴儿防盗、 人资管理、生命体征监测等 物联网应用，提升医院信息 化和智慧化水平 11 物联医院：基于物联 AP 提升医院管理水平 基于物联网架构，实现人员、药品、器械、医疗设备、医疗场所等资产系统之间互联互通，提升医院信息化和智慧化水平，提高医院医疗质量和工 小时持续监测，自定义高低温报警值，极大减轻医护工作量  测温精准： 一分钟精准测温，测温误差小于 ±0.1℃ ，提升患者就医体验 基于 WIFI/ 蓝牙技术实时监测患者体征，提升护理工作效率 智慧就医 物联医院 移动临床 网络融合 19 手卫生管理：降低医院感染发生率 基于 RFID 和人脸识别摄像头识别并提醒医护人员，提升手卫生依从性 智慧就医 物联医院 移动临床 网络融合 提升手卫生依从性，

为医院复杂的多元异构信息化环境提供基于 SOA ESB 和标准体系的规范化系统集成解决方案。 信息资 2. 医院各信息资源（数据、系统、基础设施等）在 平台架构下得以有效整合、充分共享和扩展应用。 3. 获得高效的数据交换和流程管理能力，有效实现 医院内外的数据共享和业务协同。 4. 实现系统间的语义互操作性和语用互操作性，为 医疗大数据、智能医疗、互联网等应用奠定基础 基于电子病历的医院信息平台 WebService…, 程序之间实时 或异步交换 信息和相互调用功能） 应用集成：点对点单体系统基于企业服务总线集成 （ ESB ） （ HSB ） HSB ：在较高级的互操作性层面上支持了医院信息交换。即在 ESB 的技术互操作性信息交换 的基 础上，实现了语法互操作性信息以至语义互操作性信息交换。比如 HL7 ，遵循《基于电子病历的医 院信息平台建设技术解决方案》等标准。 信息平台交换层 职责： 临床数据中心数据模型 以患者为中心， 就 诊时间轴为主线， 将相 关临床事件通过 患者标 识、临床逻辑 规则进行 关联，并按 照其逻辑关系进行数 据组织。 信息平台资源层 - 临床事件  基于 HL7 RIM 构建 • Entity 实体  Patient\Employee\Person  Department  Location  Material\Medicine\Device

提高服务大厅服务响应能力，将信息服务及时、精准地推送给在校师生，确保为 在校师生提供便捷、精准、高效的信息服务。 3.2.项目建设原则 项目建设过程遵循国家标准规范，构建校级主数据管理中心。基于国家标准、 行业标准和学校自身业务特点建立统一信息标准体系，并行动态管理，为实现数 据全面的交换和共享奠定基础；依据数据标准构建数据治理主数据中心库，通过 数据治理集成工具，将现有共享数据中心的数据通过抽取、转换后加载到主数据 校秘密安全。 开放性、可扩充性 第 7 页 平台的建设要有前瞻性，系统架构应满足未来几年内，系统接入的资源和应 用服务越来越多的情形，保证系统的开放性，为在校师生提供更多服务。 4. 详细设计方案 基于云数融合平台的架构体系，对硬件资源、计算资源、网络资源形成统一 规划、统一配置、统一调度、按需分配的模式，建设主数据管理平台、统一身份 认证鉴权管理平台、个性化信息门户服务平台、服务总线、网上办事大厅、移动 等，完全支持跨平台的部署。具有开放的 ET L 代 码 生成器。提供可自定义的接口定义工具，用户可根据简单配置在主数据平台发 第 9 页 布对外服务接口供其他业务系统调用。 4)高性能 第 9 页 平台的建设基于商业中间件，中间件提供统一的可视化的开发工具，能图形 化的设计和定义抽取、转换、加载流程。采用成熟的 E LT 的方式完成数据集 成工作。对于所交换的数据，采取 C DC 机制，每次只捕获、集成有变化部分

方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 场的分子对接方式，对数 据库中的海量化合物与靶点进行对接，从而依据自由能最小化等方式，计算靶点 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行