老师水平差 异 学生能力 差异 无技术手段 高清画面 流畅直播点 播 视频行为 分类 老师考勤 学生点名 巡课督导 自动行为识 别 数据自动 生成 数据挖掘利用 垃圾画面多 使用不便利 内容低价值 维度多 析难 信息共享不 方便 现状与需求 以课堂为核心，聚焦人脸识别、行为分析、视频结构化、大数据技术与教学的深度融合。打通考勤、录播、教学 分析等应用壁垒，实现人脸考勤管理、可视化巡课督导、视频资源管理、伴随式课堂分析、精准消息推送 等功能，满足教师、学生、家长和管理者等多角色的需求。 人脸识别 视频结构化 大数据 行为识别 建设目标 AI 3 优势价值 方案亮点 核心优势 堂中存在的种种问题，但是这种方式客观上对正常教学产生 了一定干扰，而且如果学校教室数量过多的话，难以很快地 到达现场，巡视的效率较低。 传统巡课 课堂督查 l 违纪行为自动识别： 自动识别统计“趴桌子、起立”等异常行为 巡课数据报表：巡课员巡课次数 / 巡课手动记录 / 课堂违纪行为记录 / 排行 榜等 -> 智能巡课 课堂督查 学校是一个以“教”与“学”为主要目的的场所，教学过程有必要进行常态化的录制。 现有教学视频资源应用不佳，存在如下问题：

综合日志审计平台 3.4.1.1.1.1 等保 2.0 控制项符合 条目号 控制点 条目细项 产品符合 8.1.3.5 安全审 计 a) 应启用安全审计功能，审计覆盖到每个用 户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审 计； 符合 b）审计记录应包括事件的日期和时间、用户、 事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的 信息 符合 c) 应对审计记录进行保护，定期备份，避免受 到未预期的删除、修改或覆盖等； 也对客户提出了严峻的挑战。 综合日志审计平台作为信息系统的综合性管理平台，通过对客户网络设备、安 全设备、主机和应用系统日志进行全面的标准化处理，及时发现各种安全威胁、异 22 智安网络等级保护安全防御体系方案 常行为事件，为管理人员提供全局的视角，确保客户业务的不间断运营安全。综合 日志审计平台通过基于国际标准化的关联分析引擎，为客户提供全维度、跨设备、 细粒度的关联分析，透过事件的表象真实地还原事件背后的信息，为客户提供真正 大数据智能安全平台 3.4.1.1.2.1 等保 2.0 控制项符合 条目号 控制点 条目细项 产品符合 8.1.3.5 安全审计 a) 应启用安全审计功能，审计覆盖到每个用 户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审 计； 符合 b）审计记录应包括事件的日期和时间、用户、 事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的 信息 符合 c) 应对审计记录进行保护，定期备份，避免受 到未预期的删除、修改或覆盖等；

并实现访问控制及安全防护功能的产品。 ３ 入侵检测系统 (IDS) 以网络上的数据包作为数据源 , 监听所保护网络节点的所有数据包并进 行分析 , 从而发现异常行为的产品。 ４ 入侵防御系统 (IPS) 以网桥或网关形式部署在网络通路上 , 通过分析网络流量发现具有入侵 特征的网络行为 , 在其传入被保护网络前进行拦截的产品。 ５ 网络和终端隔离产品 在不同的网络终端和网络安全域之间建立安全控制点 , 实现在不同的网 支持公钥管理体制 , 提供鉴别、加密、完整性和不可否认服务的基础 设施。 18 网络安全态势感知产品 通过采集网络流量、资产信息、日志、漏洞信息、告警信息、威胁信息 等数据 , 分析和处理网络行为及用户行为等因素 , 掌握网络安全状态 , 预 测网络安全趋势 , 并进行展示和监测预警的产品。 19 信息系统安全管理平台 对信息系统的安全策略以及执行该策略的安全计算环境、安全区域边界 和安全通信网络等方面的安全机制实施统一管理的平台。 联网、政府、交 通、能源等行业上千家客户。 瑞数信息创新的“动态安全”技术，完全颠覆了传统安全依赖攻击特征与策略规则的被动 式防御技术，可对已知和未知的自动化攻击，各种利用自动化工具发起的恶意行为做到更及时、 更高效地拦截。结合“动态安全”与“AI 人工智能”两大核心技术的协同效力，让安全能力从 主动防御，提升到可持续安全对抗的新台阶，高效防护各类数字化时代的新兴威胁。 瑞数信息自主研

优化方案设计、提升推理性能，助力智能课堂行 为分析 英特尔与合作伙伴共同探索课堂行为分析在智慧教育 场景中的应用 • 人工智能行为分析解决方案开发及挑战 • 面向教育场景的行为分析方案设计 • 针对行为分析的英特尔产品优化方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 阅面科技：借力人脸识别与课堂行为分析提升教学互动效果 • 百家云：基于课堂行为分析实现双师课堂教学效果评估 15 15 15 17 24 多样化的硬件产品矩阵，包括英特尔® 至强® 可扩展处理 器、英特尔® 酷睿™ 处理器、英特尔凌动 ® 处理器、英特尔® Movidius™ Myriad ™ X 视觉处理单元等。 现教育的优质、均衡发展；另一方面，借助课堂行为分析等 应用，能够通过动态、实时的教学数据分析，帮助教师和教 学管理人员获得智能化的课堂观察和分析能力，让 “教” 与 “学” 实现精准化。 • 练习测评场景：人工智能技术的引入大大丰富了练习测评 ，学校管 理人员可以快速远程巡课、智能排课、获取教学大数据， 教师可以进行智能备课，以及基于知识点地图和资源库开 展教学等。 教学环节 练习测评 教学管理 • AI LAB • 课堂行为分析 • AR/VR 教学 • 双师课堂 • 互动白板 • …… • 口语测评 • 智能阅卷 • 答题机器人 • 智能批改 • …… • 智能教育辅助 • 课程编排 • 智能备课

视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 .............................................................................................64 大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提 供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助 AI 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 行深度分析。这意味着公共安全部门可以实时监控城市的重点区 域，实现对人群密度、异常行为等情况的监测。在城市管理、交通 监控以及突发事件应对中，AI 大模型能够主动识别潜在的安全隐 患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 其次，在事件检测与响应方面，AI 大模型在图像识别和事件推 理中表现出色。这些模型可以基于行为模式识别异常活动，比如聚 众斗殴、盗窃或其他非法活动，提供预警机制，有助于提高第一响

T22239-2008) 、《XX 信 息网计算机操作系统安全配置基本要求》 GA/T 1252-2005 用户接入网终端应安装经国家 有 关部门检测、认证的正版防病毒软件，实时监测各类非入侵行为，并保持及时更新系统补 丁、 封堵风险漏洞等功能。主要包括防病毒、系统安全加固、补丁管理、软件安全管理、 系统推 送等。 2.1.3.6 终端资产管理 设备终端类型丰富， 设备查找和维护困难 7 终端监测审计 终端管理平台提供进程黑白名单管理，如果发现某些必须运行的进程没有运行，通过 准 入控制设备，可以阻止该终端接入网络。可以在指定的时间段内， 禁止某些进程运行， 规范 员工的行为。并且提供审计功能，记录进程开始的时间和结束的时间， 供日后查询使 用。 终端准入控制系统支持对全网用户的认证情况进行记录，可以详细记录用户认证的时间、 用户名、认证类型、IP 以及认证动作 异常、病 毒 木马入侵异常情况发现、分析和报警。 终端管理平台需要加强对哑终端的异常检测能力，支持哑终端异常检测能力，一旦发 现 终端异常，比如将哑终端替换成笔记本电脑， 非法接入信息网等异常行为， 系统能够及 时发现，告警， 并进行自动隔断或隔离处置， 最大程度降低安全风险。 2.1.3.10 终端非法外联 现阶段的信息网，通常在网络出口上部署了很多的安全设备， 防范来自外部网络的

此外，DeepSeek 还支持与现有税务管理系统的无缝对接，确 保数据的安全性和隐私性，满足税务部门的合规要求。通过引入 DeepSeek，税务稽查工作不仅能够大幅提升效率，还能在防范偷 税漏税、打击税收违法行为方面发挥重要作用，为税收收入的安全 性和稳定性提供有力保障。 1.1 背景介绍 随着全球经济环境的变化和数字化进程的加速，税务稽查工作 面临着前所未有的挑战。传统稽查方法依赖于人工审核和经验判 擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 帮助税务部门在复杂的财务数据中发现隐藏的违规行为，确保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以 下几个方面：  数据预处理：通过自动化工具对原始财务数据进行清洗和标准 化处理，确保数据的完整性和一致性。 果以直观的图表形式展示，便于稽查人员快速理解和决策。 此外，DeepSeek 还可以与现有的税务管理系统无缝集成，确 保数据的实时更新和同步。这一特性使得税务稽查部门能够动态监 控企业的财务行为，及时发现并应对潜在的税务风险。通过引入 DeepSeek 技术，税务稽查工作不仅能够在效率上实现质的飞跃， 还能够在精准性和全面性上得到显著提升，从而为国家的税收征管 体系提供更加坚实的保障。

DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 11 从定义上看，全局可解释性是指能够基于完整数据集上的预测结果和特征 之间的条件交互来解释和理解模型。简单地理解来，它就是他解释整个模 型的行为。举个常见的特征重要度的算法，是每个特征被引用的次数，对 次数的值进行一个排序，次数越多，排序越靠前，对应特征越重要，这样 就作为模型一种非常直观的解释方法。 3. 模型解释性方法-lime 图算法设计的背景及目标 1. 图算法设计的背景 在虚拟网络中存在部分的黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去 谋取利益，比如招嫖、色情宣传、赌博宣传的行为，更有甚者，如毒品、枪支贩 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 22 卖等严重的犯罪行为。当前工业界与学术界的许多组织推出了基于图像文字等内 容方面的 API 以及解决方案。而本次主题则是介绍基于账号层面上的解决方法， 为什么需要在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘呢？ 为什么需要在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘呢？ 原因主要有三： ① 恶意账号是网络黑产的源头，在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘可以对黑 产的源头进行精准地打击； ② 账号行为对抗门槛高，用户的行为习惯以及关系网络是很难在短期内作出改变 的，而针对单一的黑产内容可以通过多种方式避免被现有的算法所感知，虽然黑 产用户可能不懂算法，但其可以通过“接地气”的方式来干扰算法模型，譬如在 图片上进行简

并实现访问控制及安全防护功能的产品。 ３ 入侵检测系统 (IDS) 以网络上的数据包作为数据源 , 监听所保护网络节点的所有数据包并进 行分析 , 从而发现异常行为的产品。 ４ 入侵防御系统 (IPS) 以网桥或网关形式部署在网络通路上 , 通过分析网络流量发现具有入侵 特征的网络行为 , 在其传入被保护网络前进行拦截的产品。 ５ 网络和终端隔离产品 在不同的网络终端和网络安全域之间建立安全控制点 , 实现在不同的网 支持公钥管理体制 , 提供鉴别、加密、完整性和不可否认服务的基础 设施。 18 网络安全态势感知产品 通过采集网络流量、资产信息、日志、漏洞信息、告警信息、威胁信息 等数据 , 分析和处理网络行为及用户行为等因素 , 掌握网络安全状态 , 预 测网络安全趋势 , 并进行展示和监测预警的产品。 19 信息系统安全管理平台 对信息系统的安全策略以及执行该策略的安全计算环境、安全区域边界 和安全通信网络等方面的安全机制实施统一管理的平台。 过滤、病毒检测、 内容过滤、网络行为管理等高级访问控制功能，并支持安全策略的快速检索，冗余策略分析， 命中时间分析和安全策略推荐。 ★应用识别：可精确识别 5000 余种互联网应用，700 余种移动应用，支持应用云识别。 ★行为管控：支持对 HTTP、SMTP、POP3、IMAP、FTP、TELNET 协议进行细粒度的控 制，过滤不受信任的网络行为。 11 统一威胁管理产品（UTM）

同的方法，沿着不 同的途径对智能进行了探索。其中，人工智能发展历史上的三大主要 的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。 在人工智能的发展过程中，不同的技术流派不仅先后在各自领域 取得了成果，各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。比如 通过在强化学习（行为主义）中引入深度学习（连接主义），融合产 生的深度强化学习技术，成为 AlphaGo 战胜围棋高手李世石背后最 重要的技术。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 4 感知目标要素，如视频数据结构化处理，提取人、车、运动轨迹等深 层关键信息。感知类的典型赋能场景包括身份核验（人脸识别）、人 流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态 感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别等。 目前人工智能感知类技术服务的产业化最为成熟，在交通领域应用的 范围最广泛。 人工智能技术基于对海量数据的“学习”，可以超越人类的经验 异构时空数据， 比如结合不同时间地点的道路拥堵、公交、地铁、人流等信息，为大 众提供实时个性化的路径导航服务。认知类的典型赋能场景包括路径 规划、个性化出行推荐、行车导航、主动安全预警、驾驶员行为评估、 违章抓拍、路况预测、车辆行驶轨迹跟踪等。人工智能认知类技术服 务常常建立在算法研究和对业务场景的深入理解之上，此类技术的应 用也在迅速推进。 人工智能在完成感知、认知之后，还可以将控制信息实时发送至