.......................................................................................73 5.1 自然语言处理（NLP）.............................................................................................. .......................................................................................147 9.3 匿名化处理................................................................................................... .....................................................................................163 10.2.2 并发处理测试.................................................................................................

....................................................................................41 4.2.2 AI 模型处理模块................................................................................................. ......................................................................................55 5.2 数据标准化处理................................................................................................... ......................................................................................77 7.2 输入信息的处理...................................................................................................

.......................................................................................35 5. 数据采集与处理................................................................................................... ........................................................................................42 5.3 数据预处理与清洗................................................................................................ 的优化。随着信息技术的飞速发展，传统教学评价方式已逐渐显现 出信息处理效率低、反馈周期长、主观因素影响大等问题。为此， 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

..................................................................................... 91 5.3.3 客户故障处理流程................................................................................................. ....................................................................................... 92 5.3.5 故障处理................................................................................................... 云管理平台应能够提供云计算平台软硬件的配置、调度、管理、运维等功能;统一资源管 理，集中统一管理所有的托管物理服务器、虚拟资源，实现资源（包括CPU个数、内存大小、 磁盘容量等）动态调配和分配，支持批量处理。 （三） 云平台安全防护要求 云平台满足国标GB/T31168-2014《信息安全技术云计算服务安全能力要求》，达到提供云 计算服务的基本安全能力，实现信息安全等级保护第三级的防护要求。 （四）

设备的防盗告警：当检测到有人要拆卸设备时及时告警  远程协助：当前端教室电脑出现故障时，后端管理员可以不用去现场，直 接通过后台进行远程的协助处理  远程升级：对前端设备进行统一远程升级  知识库：分类储存了各种日常故障处理流程及方法  CASE 系统：故障跟踪处理，能记录每一个报障的处理进展，并最终做出统 计  报表统计：提供各种统计报表分析，为工作总结、大数据等服务。 针对现在多媒体教室中遇到的设备使用频率高、负载重、管理维护麻烦等 通过教学楼栋的 3D 模型（此功能需单独对校园内各教学楼栋进行地理信息 系统的数字 3D 建模处理）可进入到更为详细的每一间教室 3D 模型当中，在该 页面下实现“所见即所得”的控制方式，即：每间教室的 3D 页面均可完成 90%的 管理工作，其中包括设备的控制、运行状态、环境数据、告警信息、运维工单 处理及日志。系统管理人员直接点击 3D 教室上面相对应的设备图形即可实现 对设备的控制，也可 要的功能，通过使用温湿 度传感器对整个学校的教室温湿度进行监控，可以对正在使用的教室的温湿度提 供有效的数据。收集到相对准确的室内温度数据，并根据收集到的温度信息，平 台根据教室目前情况与相应处理原则进行判断，然后将相应的控制指令发送给智 慧教室控制单元，分别对教室内空调、新风系统、风扇进行相应的操作（开关、 调节温度等），达到教室温度管控智能化控制功能，为学习者提供一个温湿度适 宜的学习环境。

..............................................................................88 3.4.13 应急和突发事件预案的处理................................................................................................... 关等要保证完 好，确保用电安全、掌握电力分配负荷状态、抄录变压器三相温升，并检查其 数 值是否正常、掌握能源消耗状态和设备的运行规律。 6）管理和维护好各楼宇灯光亮化的设施、制定突发事件应急处理程序和临时用 12 生态后勤 智慧运维 电管理措施明确停、送电审批权限。 制度》、《配电房管理制 13 生态后勤 智慧运维 度》、《停电事故处理程序》、《交接班管理制度》、《高压操作票制度》等 规程进行管理和操作，杜绝人为事故发生。 15）完善配电房安全用具管理（验电器、绝缘靴、绝缘手套、接地线），定期 检 验安全用具（绝缘靴、绝缘

5.1.2 教学反馈数据.............................................................................83 5.2 数据处理.............................................................................................84 5.2 1 系统稳定性...............................................................................124 7.2.2 数据处理能力...........................................................................126 7.3 用户满意度........ 9.2.1 定期用户调研...........................................................................161 9.2.2 反馈处理机制...........................................................................164 9.3 长期规划.........

的保养计划进行保 养计划的设计、生成与定时派单，并综合人员分组、人员排班安排等相关信息， 实施对于机电设备的保养工作。 系统增加知识经验库，对于项目各子系统相关资料、保养标准规程、设备 故障处理资料、以及其他相关巡检及作业规程资料进行系统层级的录入，使得 管理方法有据可行。 对于人员的职责、工作量饱和度，以及其他相关信息，系统可通过自动及 人为分配的方式进行，通过系统进行人力资源的整合，实现无纸化的办公方式。 以及在绝大多数情况下供冷量与负荷变化 27 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 相适应，一般采用阀门节流等方式来调节流量，致使泵提供的能量大部分被阀 门消耗，造成能量的极大浪费。此时，若对泵采用变频处理，调节泵转速，使 泵的流量与实际负荷相适应，便可达到降低泵耗的目的。 节省的泵耗主要包括两部分，一部分为设备选型过大引起的泵耗，另一部 分为变频后，减少的流量所消耗的泵耗。当管路的水力特性没有改变时，依据 风机、冷冻水阀等。 4.4.11.3 系统风险关联分析 系统根据定义的风险关联规则，对风险告警信息和超出风险阈值的参数进 行关联分析。分析的风险结果可按照类别、级别进行分类告警，提醒运维人员 及时处理以消除风险。 例如，大厅的二氧化碳含量超出风险值，而此时的大厅新风系统的新风量 达到最大，视频监控智能分析系统人群聚集告警，此时系统提示运维人员有安 全风险，需疏散人群。 再例如，系统监测到

.....................178 1. 背景与目标 在当前信息技术迅速发展的背景下，人工智能（AI）在教育领 域的应用日益广泛。随着大模型技术的进步，AI 大模型在自然语言 处理和知识获取等方面的表现超越了传统的方法，这为教育行业带 来了前所未有的机遇。学校和教育机构面临着提升教学质量、个性 化学习体验和高效管理的需求，AI 大模型能够在课程设计、学习评 估和学生反馈等方面提供有效支持。 大模型的优势在教育领域的应用为实现个性化学习、智能评 估和课程推荐提供了独特的可能性。首先，AI 大模型能够处理海量 的数据，从中提取出隐含的知识，识别复杂的模式。这意味着它能 够根据学生的学习历史、兴趣和能力，为每个学生提供量身定制的 学习计划。这种个性化的学习方式能够显著提升学生的学习动机和 学习效果。 此外，AI 大模型具备自然语言处理的能力，可以与学生进行实 时互动。例如，利用智能助手，学生可以随时提问，获得即时反馈 能够提高学习效率，还能增强学习者的参与感和积极性。通过对个 人学习数据的分析，AI 大模型能够识别出学习者的强项与弱点，进 而制定个性化的学习计划，满足各类学习者的需求。 首先，AI 大模型能够通过自然语言处理技术分析学习者的输 入，了解其具体的学习风格和需求。例如，针对某些学生偏爱视觉 学习，系统可以推送更多图形或视频形式的学习资料，而对于喜欢 听觉学习的学生，则可推荐播客或音乐学习材料。这样的个性化推

..........................................................................................14 2.5 投诉处理................................................................................................... ..........................................................................................23 4.3 工单处理系统................................................................................................. 老服务创新实验区试点确定的实验任务和某某市市委市政府、民政 局有关落地实施方案进度安排，多个区县已建设或正在建设养老服 务信息平台。但面临一个突出问题是呼叫接入混乱，以 12349 为接 入码实现统一接入、属地转接处理需求突出。 为此，在推进养老服务社会化的进程中，按照“党委领导、政府 主导、社会参与、全民行动”的指导思想，以推进实现养老服务业发 展和转型升级为目标，适度超前建设市级智慧养老信息平台，整合