DeepSeek系列报告之AI+医疗景,利用浙江大学计算机创新技术研究院和浙江省智慧医疗创新中心等多方合作 机构的算法、技术和知识库,依托 AI 技术和医学大模型技术,打造一系列的 AI+ 医疗的新型场景应用,进一步推进智能医疗产业生态建设。公司在 AI 领域大力布 局,力求打造公司自己的 AI 能力中台,基于慧康-启真大模型和慧意 GPT 平台, 公司积累了大量院内知识库数据,多款产品嵌入医疗场景,包括会思考的电子病历 SmartEMR 、 明 证券研究报告 21 公司慧康云 3.0 下新一代系统在 AI 融合方面的探索仍在稳步推进中。公司研 发的智能医生 Copilot 是一款基于启真医学大模型、启真医学知识库、医疗临床数 据研发的智慧医疗助手,旨在为患者、医生和医院管理提供全面的智慧支持。通过 整合先进的人工智能技术、医学知识和临床数据,能够提供辅助临床决策支持、快 速汇总患者信息并提取摘要、推送10 积分 | 39 页 | 4.05 MB | 5 月前3
国信证券-从多邻国的成功经验,探析中国本土教育企业“AI+”战略的路径异同亿元规模,其中 C 端市场 占比超 90%,同时 AI 渗透率仅约 7%(口径为市场规模中 AI 技术贡献占比), 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本,依托自适应学习系 统实现精准教学,同时以知识库、交互工具拓展场景边界,传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 AI 技术下被打破,AI 正成 为优化教育供给的核心驱动因素。近期高性能、低成本、开源的 DeepseekR1 问世,在技术层面继续助推 业宣布 迅速接入 DeepSeekR1 系统。 模型开源,对教育垂直领域企业而言具有可得性。DeepSeek-R1 模型的开源属性 为企业提供了高度灵活的技术底座。教育机构可基于开源代码定制学科知识库、 教学场景交互逻辑,例如开发数学解题的分步骤解答框架。 轻量化架构适配企业低成本训练及本地部署。DeepSeek 通过可验证奖励的 GPRO、 多头注意力机制以及 DualPipe 方法(援引自腾讯研究院,此处不过多展开)实现 赋能教育聚焦成本优化与质量提升双重维度。成本优化端, 自动化生成课件、音视频及习题(如 Duolingo 训练模块等)显著降低教师重复劳 动;质量提升端,智能诊断(粉笔题库)与自适应课程(天立网课)实现精准化 教学。此外,大模型构建的知识库突破时空限制(如各类 AI 答疑大模型),智能 行为识别提升课堂管理效率(教学监督平台、教育机器人),个性化干预方案增 强特殊教育支持(自闭症数字疗法)。这些实践共同验证了 AI 赋能教育生态路径。10 积分 | 36 页 | 2.48 MB | 5 月前3
蓝凌研究院:2025年高等教育数字化研究报告on Higher Education 大模型 LanBots 智能 搜索 智能 问答 指令 执行 智能 推荐 智能 问数 消息 推送 行为 分析 升级1个基座:门户超级入口+AI知识库 智能 预警 智能 入库 智能 分类 智能 标签 智能 摘要 智能 写作 知识 图谱 智能 查重 … AI公文管理 智能 拟稿 敏感 词检 测 智能 阅读 智能 查重 智能 打通学校各类异构系统数据源,实现跨平台知识 资产的统一检索。 智能问答:支持多类大模型自由切换,提供知识 溯源、多模态输入、问答互动、多轮会话等服务, 满足不同场景需求。 科研大脑:构建内外知识源的科研知识库,实现 项目经验、科研成果等统一管理、智能推荐,支 持长篇知识智能总结、深度问答,加速科研立项、 技术攻关与问题纠错,提升创新效率。 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research20 积分 | 49 页 | 5.28 MB | 5 月前3
2022中国智慧教育白皮书-基于信创体系的智慧教育运营和停用下线全生命周期的可信管理。 对于安全需求分析过程,需要根据行业合规要求,用户安全要求、用户隐私 要求、功能要求、行业安全标准、内部安全标准等进行安全需求分析,并且在日 常工作积累中沉淀形成安全需求知识库进行复用。 对于设计过程,需要针对服务、产品系统进行整体的安全设计,对产品系统 进行受攻击面分析,确定暴露面,根据分析结果形成威胁列表,针对识别出的威 72 胁风险进行安全功能设计保证产品的安全能力。 在线化项目立项、评审,立项评审有记录、可追溯;与相关等工具集成,实现需 求、任务和缺陷之间的关联,实现全过程追溯。 (2)统一软件研发环境 通过对过程成果的抽取,逐步沉淀如代码库、文档库、技术组件库、业务组 件库、知识库等软件资产,形成统一的软件研发环境和企业级的复用体系,实现 知识、经验、软件资产的逐步积累和共享,提高开发效率和质量。 (3)构建自主应用体系 基于信创建设,建立学校企业可控的应用研发体系,围绕体系逐步建立统一0 积分 | 89 页 | 5.83 MB | 5 月前3
“AI+医药健康”系列报告(一)- 院内场景丰富,全流程 AI 赋能将为包括医药行业在内的各个领域带来革命性变化。医疗 AI 的应用起 源于 20 世纪 70 年代,随着如 GPT-AI 在内的人工智能技术不断更新迭代,医 疗 AI 也向着更加智能化发展。最早的医疗 AI 应用集中于临床知识库,但受限 于当时成本高昂和互联网基础设施有限,并未得到广泛应用。此后随着机器学 习、NLP 等技术普及,AI 手术机器人、AI 制药、CDSS 等应用领域逐渐成熟落 地,并涌现了如 IBM Watson、DeepMind10 积分 | 31 页 | 3.14 MB | 5 月前3
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