xx 大学 智慧化校园数据挖掘建设方案 目录 一、项目背景.................................................................................................................................. 1 1. 国家政策........................... ...................................................................................... 7 3. 构建学校数据挖掘系统和分析展示平台...........................................................................7 四、总体规划...... ............................12 1. 数据挖掘存储平台............................................................................................................12 2. 数据挖掘分析展示平台................................

节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 传统实验方法在通量和成本方面的局限性问题，利用多组 学数据分析和文本挖掘方法，整合丰富的生物学数据，结 合自然语言处理、深度学习、图像识别以及大模型等人工 智能（AI）技术，构建新药研发知识图谱，开展复杂蛋白 质结构预测，显著提升药物靶点的识别和筛选效率。 2 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 挖掘、模拟技术，建立动物造模计算机仿真模型；基于动 物实验数据库，利用建模工具建立决策树、神经网络等不 不 同模型，对实验数据进行解析，指导药物研发，从而提高 决策质量、效率和成本效益。 5.中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究 面向协定处方和院内制剂向创新药转化等业务活动， 针对人用经验缺乏高质量数据证据等问题，运用数据挖掘、 聚类分析、模拟技术，建立人用经验大数据库，针对疾病 特点和中医理论建立决策树、神经网络等不同模型，对临 床有效性和特点进行解析，提高中药创新药转化决策质量、

用向创新发展的高阶演进； 政策背景 | 政策解 读 教育信息化十三五规划 教育信息化 2.0 行动计 划 四 、 校 园 大 数 据 平 台 3 、数据众多、如何呈现； 2 、数据完善、缺乏挖掘； 1 、信息资源、缺乏整合； 二 、 智 慧 后 勤 食品安全、事故频发 机械门锁 ，劳神伤财 消防孤立、费人费时 归寝难管、外人难拒 卡片通行、易丢难补 资产众多、难查难管 水电管网、潜形匿迹 教学质量评估 贫困学生扶持 自杀倾向评估 。 。。 高校集成度要求高 AI 智能化要求高 大数据需求迫切 基础业务建设趋于完善 ，各系统间互联互通对平台集成度提出新要求 基于基础数据、智慧应用挖掘 ，如何进行大数据整合 技术驱动 需求驱动 传统业务已经满足不了现有的智慧应用需求 政策背景 背景 痛点分析 问题总结 方案设计 建设思路 总体架构 典型场景 解决方案 智慧安保 基础设施 办公自动 化设施 网络基础 设施 卡片信息 … … 管理 者 数据安全服务 数据报表服务 后 勤 数据服务 数据信息 数据处理 数据分析 数据挖掘 数据融合 安保 方案设计 | 9 个典型场景（ 6 安保 +2 后勤 +1 教 魔墙呈现 智能门锁 阳光厨房 校园人脸库 校园一脸通 可视化管理 应急调度 车辆管控 人脸宿管

驱动新颖靶点的发现，预测蛋 白质结构。并将为大家介绍这些方法的技术细节以及局限性。 医学大语言模型驱动新颖靶点的发现 目前已有研究利用大语言模型，通过分析海量的医疗文本，实现了对新颖靶 点的挖掘。这里我们以英矽智能于23年9月发表的论文: Biomedical generative pre-trained based transformer language model for age- related 另外2个新颖靶点在专业研究人员看来仿佛空穴来风，因为我们无法去理解大语 言模型给出这些结果背后的逻辑，且目前也没有一个令人信服的预测准确率数 据。因此，很多科研人员相比于相信大语言模型挖掘出的新颖靶点，更相信自己 亲手一步步挖掘得到的靶点，即便亲手挖掘需要远超大语言模型的时间成本和金 钱成本。 此外，医药研发并非像常规的自然语言处理一样，能简单快捷的验证模型答 案的准确性。医药研发涉及到人类健康和生命，所以在应用这些模型时需要特别

面向人工 智能方 向提升数据质量、 沉淀数据资产、 加速数据共享。 接口 离线采集接口、实时采集接口、爬取接口 标注文件 图片文件、 xml 文件、音频文件 任务 采集任务、数据汇总任务、数据挖掘任务 服务 数据 API 服务、数据交换服务、数据报告服 务、数据应用服务 指标 PI 、 KPI 、 KQI 、 QoE … 以数据共享服务的形式封装数据 ，提供统 一的数据开放共享，提供数据 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 数据生成 特征探索 质量探索 沉迷网络游戏 学习问题 性格与情绪问题 人际关系问题 …… 心理老师 辅导老师通过对其学习和心理状况进行干预和引导，将问题解决在萌芽状态 程度分级 预警 学生心理健康 服务平台 利用数据挖掘分析与预警模型，对学生心理健康做到，早发现、早干预、早治疗 智慧服务 · 毕业生就业综合分析平台 就业单位分析 就业率趋势分析 毕业去向分析 就业薪酬分析 能够分析学生就业单位类型、以及单位所

，为教 学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便 捷化的信息服务。 智能校园 智能校园的愿景 智能校园的五大特征 智能环境感 知实时全面 智能服务友 好个性便利 海量数据智 能挖掘分析 宽带网络互 联高速泛在 业务应用智 能全面融合 6 、智能校园建设的成功要 素有哪些？ 5 、在智能校园的建设过程 中，应具备什么样的组织 和 人员配备？ 2 、在智能校园建设中，如 一信息流转过程中不可能失真； • 省去了传统模式下的大部分信息搜 集、汇报、报告整理与分析环节。 （二）提供数据支持诊断 员工通过系统进行日常工作，从而能通过对各系统的 数据进行分析以及挖掘，可反映当前学院的状态 ，并且 可发现成功背后的规律以及发现当前存在的问题。 （三）可自动触发改进 一旦发现问题，可自动触发改进流程。 智能校园在诊改中的作用 （一）实现人才培养全过程的现代化 2. 智能数据筛选及修正 对采集上来的偏差较大 的数据进行智能筛选，并对 部分数据进行修正，以保证 数据的准确性。 3. 建模及数据分析系 统 通过建模对采集上 来的数据进行数据挖掘 和分析，并对应五横、 五纵分解数据。 通过智能校园实现常态化的诊断与改进 6. 过程跟踪及效果反馈 对改进的过程进行记 录及跟踪，对效率及效果 进行反馈。 4. 数据监测及预警

基础数据库 主体数据库 数据仓库 数据 交换 中心 数据交换平台 数据访问平台 数据交换调度和监控 数 据 应 用 与 服 务 各种应用系统 教 学 学 工 财 务 一 卡 通 数据挖掘 智能分析 校长驾驶舱 多维度报表 多终端展示 灵活展示 统一指挥调度 数 据 管 理 与 质 量 检 测 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理体系 > 统一认证 校园大数据分析 通过多种途径将业务数据、上网认证、行为审计数据、图书借阅、教学及管理数据等，触达到校领导、部门领导、主管业务老 师、学生等对象，为管理者解决信息不对称问题，同时深度挖掘数据价值，为学校提供决策支持，让学校管理者及时轻松的对学生 进行管理，最终实现让“管理更轻松、学生更开心、家长更放心”。 校园 预警 校园 管理 学习 管理 消费预警 用电安全 身份识别 就业情况分析 自主学习分析 热点图书 借阅行为分析 ■ 职业教育智慧校园整体解决方案 建设内容 > 智慧管理 > 大数据预警服务 利用新的技术和新的思维，遵循“因果”关系，来深度挖掘预警及背后的原因，及时发现异常情况，提前预警，帮助学校更好的管理 学生。 在校生预警及管理系统 、 消费预警 、 用电预警 、 上网预警 、 失联预警 、 心理预警 、 学业安全

工具、算法开放探索 CHIMA 提出科学问题 制定研究方案 收集数据 数据处理 数据分析挖掘 成果转化 大量文献阅读 科研方法学 医学知识发 现 科研论文管理 辅助决策支持 构建肺癌专病库涵盖 68 个专病域， 951 个指标 AI+ 多模态专病探索研究 实现数据从业务到科研，从成果到临床的闭环应用，高效为临床研究者探索和挖掘科研成果。 以专科发展带动诊疗能力和水平提升。探索基于影像组学进行疾病诊断研究、基于宏基因组学分析进行诊断模型研究等。 科研假 目开端 （ 据） （专科疾病建模设计、专病数据库搭建、数据自动填充、数据挖掘分析） 科研工作 者 医生作 其他工 或科临 项设 设是假 CHIMA 医疗语言大模型——“大医” CHIMA 大医

工具、算法开放探索 xxx 提出科学问题 制定研究方案 收集数据 数据处理 数据分析挖掘 成果转化 大量文献阅读 科研方法学 医学知识发 现 科研论文管理 辅助决策支持 构建肺癌专病库涵盖 68 个专病域， 951 个指标 AI+ 多模态专病探索研究 实现数据从业务到科研，从成果到临床的闭环应用，高效为临床研究者探索和挖掘科研成果。 以专科发展带动诊疗能力和水平提升。探索基于影像组学进行疾病诊断研究、基于宏基因组学分析进行诊断模型研究等。 科研假 目开端 （ 据） （专科疾病建模设计、专病数据库搭建、数据自动填充、数据挖掘分析） 科研工作 者 医生作 其他工 或科临 项设 设是假 xxx 医疗语言大模型——“大医” 大医 医疗语言大模型

以实时分析学生的专注度、参与度，帮助教师优化课堂管理。此 外，计算机视觉还能应用于试卷扫描和自动评分，显著减少人工批 改的工作量和错误率。 知识图谱是 DeepSeek 技术的核心组成部分，通过对教育资源 的深度关联和挖掘，构建起多维度、跨学科的知识体系。该系统能 够将教材、课程视频、习题库等教育资源进行智能关联，形成动态 的知识网络，帮助学生更好地理解和掌握知识点。同时，知识图谱 还支持个性化学习路径推荐，根据学生的学习进度和兴趣，动态调 平台增强与学生的 实时互动。例如，平台应支持在线问答、讨论区、实时测验等功 能，帮助教师及时了解学生的学习状态与问题，并进行针对性的指 导。同时，平台应提供数据分析功能，能够对学生的学习行为与成 绩进行深度挖掘，生成可视化的分析报告，帮助教师更好地制定教 学策略。 个性化教学是教师的重要需求之一。deepseek 平台应支持根 据学生的学习能力、兴趣爱好和知识掌握情况，自动生成个性化的 学习路径与 过可视化图表展示这些数据，帮助管理者了解资源的使用效果，优 化资源分配和更新策略。 3.2.2 学习分析引擎 学习分析引擎作为 deepseek 学校教育应用场景中的核心模 块，旨在通过多维度数据采集、分析与挖掘，为教师、学生以及管 理者提供精准的学习诊断、个性化推荐和决策支持。该引擎通过整 合学生在课堂、作业、考试以及互动平台中的行为数据，结合人工 智能算法，构建学习者的知识掌握度模型、学习行为画像和预测分