19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降 低研发成本和风险。例如， AI 在新冠药物研发中 展现了显著优势，部分 AI 驱动的药物研发公司（如 Insilico 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检

R 在不同阶段应用落地、价值体现也各有不同，例如： 发展早期：主要应用于人才选拔、面试辅助环节，帮助 HR 节省简历和面试效率、从而提升招聘效率； 发展中期：随着深度学习的持续深入，AI 在人才筛选甄别中价值除了体现在整体效率上，还逐步参与到决策 辅助中；同时，以 HRBP 为代表，AI-HR 的价值定位不再局限于传统的 HR 职能模块，转而成为赋能公司战略 意图实现的伙伴； 发展至今： 化的产出，其特点主要表现为：重复性高，任务明确； 可以通过标准化流程和工具进行管理；该类工作的绩效评估方式通常绩效评估相对简单，通常基于效率、准 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 可以处理大量数据，提供决策支持。例如，在战略规划中，AI 可以分析市场趋势和员工数 据，帮助 HR 制定更科学的策略； 自动化辅助：AI 可以处理非标准化工作中的重复性任务。例如：在招聘中，AI 可以初步筛选候选人，但最终面 试和决策仍由人类完成； 增强创造力：AI 可以通过生成式技术（如 GPT、DALL·E）提供创意灵感。例如，在设计员工培训课程时，AI 可 以生成初步方案，供 HR 团队优化；

.......................................................................................37 2.5.1 药物筛选与优化................................................................................................ 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛选出潜在的有效化合物，预测其药效和副作用，从 而加速新药的开发进程。例如，在新冠疫情期间，DeepSeek 被用 于快速筛选可能的抗病毒药物，大大缩短了药物研发的时间。 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 对于 EHR 数据，可以通过填补缺失值、去除异常值以及标准化处 理来提升数据的可用性。 接下来，特征选择是模型构建的关键步骤。DeepSeek 技术利 用自动特征提取功能，能够从复杂的医疗数据中筛选出对疾病预测 最具影响力的特征。这不仅可以减少模型的复杂度，还能提高模型 的泛化能力。例如，在心血管疾病预测中，可以通过特征重要性分 析确定血压、血脂、血糖等关键指标，作为模型的输入变量。 在模型构建阶段，DeepSeek

9。此外，图神经网络、生成模型等 算法也能从现有结构出发进行新分子、新材 料的设计 10。这些进展促进了融合大数据与 人工智能的研究平台的诞生，用户可以通过 对话等形式获取知识库中收录的信息，辅助 实现快速高通量筛选 11。 2.3 前沿科学问题和突破路径 2.3.1 针对化学 AI 模型的效率优化 化学现象可能涉及从电子、原子到宏观 的不同尺度。物质的丰富性和反应的多样性 决定了 AI 模型的训练和数据集的扩充需消 处理复杂的材料空间。面对这些挑战，人工 智能与材料科学的深度融合，有望大幅缩短 研发周期、降低成本，并加速材料科学向智 能化迈进。 3.2 最新进展 3.2.1 新材料的设计 当代新材料设计正从传统高通量筛选向 基于机器学习的逆向设计加速发展。生成式 模型突破了材料搜索空间的限制，成为新材 料发现的核心技术。主要方法包括变分自编 码器、生成对抗网络、扩散模型和大语言模 型（LLM） 等。 例 如，MatterGen1 当前材料性质预测广泛采用图神经网 络、多保真度学习与深度学习 Hamiltonian 等方法，以兼顾高精度与大规模搜索需求。 在电池、催化、高分子与光电材料等前沿领 域，这些方法正被深度耦合，以快速筛选高 价值材料。 3.2.3 材料科学 AI 智能体和大模型 材料科学 AI 智能体和大模型通过图神 经网络、LLM 等技术，实现关键性能的精准 预测及科学推理的可靠性。例如，MatChat

建立“金融+技术+运营人才复合能力标准”，精准锁定具备跨行业经验 且满足画像的复合人才，满足开放银行平台和场景化金融服务的需求； 3.需求量大，高效筛选严控质量：搭建"初筛-线上面试-笔试-线下终评"四 级筛选机制，集中组织 300+人选参与线下终评，最终完成 100 人交付。 【需求模糊、跨界攻坚、海量筛选】金融科技人才急召 智联猎头以 【深度画像校准×三维能力图谱×四级漏斗严筛】 百人精锐军团高 效集结！

规律、预测趋势， 并最终赋能甚至替代部分人类决策。 AI 分析：这远不止于生成几张饼图或柱状图。它意味着： 在招聘端：通过自然语言处理技术，智能解析海量简历，并与岗位画像进行深度匹配，精 准筛选出潜力候选人，甚至预测其入职意愿与稳定性。 在人才发展端：分析员工的学习路径、项目经历、绩效数据，为其智能推荐个性化的成长 地图与培训课程，构建“千人千面”的赋能体系。 在员工服务端：部署 7x24 使被数字化，也只会产生混乱的数据。 2. 第二步：选择高价值场景，实现单点智能突破 不要追求“大而全”的智能平台。从业务痛点最明显、数据基础最好、ROI 最容易衡量的 场景入手。例如： 场景一：智能简历筛选。直接提升招聘效率，降低渠道成本。 场景二：员工流失预测。主动保留关键人才，降低离职带来的巨额损失。 场景三：个性化学习推荐。提升培训投入的有效性，加速人才成长。 通过这些“小胜”积累信心、展 大模型能够整合海量设计标准、材料特性 和历史案例数据，快速生成多种设计初稿，并依据性能、成本等参数自动优化，大幅缩短 研发周期。例如，在装备设计中，AI 能精准计算部件受力、散热等关键数据，助力工程 师快速筛选最佳方案。 2.2.2 生产制造：从“自动化”到“自主化” 成熟度：快速提升，是当前投入最集中、见效最显著的领域。 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 18 页 共 37 页 智能排

态的涌现。最后，它们也对我们的思维方式、价值观念和生活方式产生了深刻的影 响，推动了人类文明的进步和发展。 然而，这一变革也带来了一系列的挑战和问题。 首先，随着知识的快速增长和更新，如何有效地筛选、整合和应用知识成为一个重 要的问题。在信息过载的时代背景下，我们需要更加智能和高效的方法来管理与利 用知识资源。 其次，AI技术的广泛应用对教育领域提出了新的要求。传统的教育方式和内容需要 与时 科知识的学习，学生更需要具备创新、批判性思维、团队协作等多方面的能力。这 些能力的培养，旨在帮助学生更好地适应未来多变的社会环境，以及日新月异的技 术发展。 首先，数字素养成为关键。在AI时代，信息爆炸使得筛选、整合有效数据成为一项 重要技能。学生需要学会利用技术工具，高效地搜索、评估并应用数字化软件提升 效率，以适应快节奏、高变化的社会环境。如图2-1所示，AI时代学生的数字素养 需不断提升。 20 重理论与实践的结合，积极探索新的教育方法，为培养出适应新时代需求的高素质 人才贡献力量。 2.1.3 数字素养：信息筛选、评估与利用 随着AI技术的日益发展，数字素养已成为AI时代不可或缺的关键能力。数字素养不 仅仅局限于简单的技术操作，更包括对数字信息的筛选、评估与高效利用。 在信息的海洋中准确、快速地筛选出有价值的信息，成为现代人才的必备技能。这 不仅需要熟练的搜索技巧，更需要敏锐的信息洞察力和判断力。评估信息的真实

播途径包括呼吸道、性传播、媒介传播等，提示该方 法适用于多种传染病。 2.1 流感 流感作为最常见的呼吸道传染病，是利 用搜索引擎开展研究报道最多的传染病。2008 年， 美国 Polgreen 等 ［3］利用雅虎搜索引擎筛选收集 2004 年 3 月至 2008 年 5 月间的流感数据，并与实 验室确诊病例数和流感及肺炎死亡数分别进行拟 合，发现与两者均呈一致性，分别比常规报告时间 提早了 1 ~ 3 周和 5 周。随后，Ginsberg 一致性［10–12］。以上研究表明基于谷歌平台，该方法 在不同语种间同样适用。 在中国，大量网民选择百度作为首选的搜索引 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 感在中国的发病情况，同时选取了“流感预防”、 “流感的症状”等相关系数高的检索词构建复合指 数，模型的确定系数 R2 为 0.95，而预测病例数与实 际 发

当需要校正的 数据大于总数据输入项的 20% 时则废弃该矩阵; 然 后, 分别计算各专家的指标体系的权重得分; 最后, 集结 15 位专家的权重结果利用和积法算出指标体系 的最终权重。 1. 2. 5 指标筛选标准 (1) 若指标的重要性或适宜性均值 ( Mj) > 4. 0 且变异系数 (CV)<0. 25, 则保留该指标。 (2) 若指 标的重要性或适宜性均值 ( Mj) < 4. 0 且变异系数 且在实际应用中是先培训后演练的顺序”, 因此课题组将 2 个指标分别修改为 “防控预案学习培 训” 和 “防控预案演练”, 同时修改对应的二级指标 名称。 无新增指标。 综上, 结合专家意见和指标筛选标准, 第一轮咨 询后, 共计删除 4 个指标, 新增 2 个指标, 修改 20 个指标; 在第二轮咨询后无删除和新增指标, 修改 3 个指标。 最终经过 2 轮专家咨询, 形成了包含预警能 力、

Reload：修改代码后，无需重新创建调试会话和启动鸿蒙生态应用、元服务， 即时生效，大幅缩短调试时间。  多维日志：查看系统消息日志时，可根据设备、进程、日志级别以及自定义的规则 灵活过滤，快速筛选，协助定位代码缺陷。在多设备场景下，可以同时查看多个设 70 备的系统消息日志。其中特别重要的异常日志在独立的窗口呈现，避免淹没在大量 系统消息日志中。  ArkUI In 核心模块及 Ext 扩展模块（见图 7-2）： Core 模块的功能包括：测试套、测试用例管理，预置、清理动作支持，断言能力， 执行结果，执行调度等。 Ext 扩展模块提供了高阶的扩展能力，包括用例筛选、执行超时机制、数据驱动、 mock能力、随机执行、压力执行等能力，支持对HarmonyOS组件（Ability、Worker 等）进行单元测试。 77 图 5-17：单元测试框架的主要功能 信息包括设备类型、设备名称、存储容量、是否折叠屏、有无屏 幕、分辨率、设备安全等级、设备 OS 类型、OS 版本号等。设备画像可用于支持 智能决策服务进行设备筛选、排序，也可用于支持设备信息的查询。  智能决策服务：提供智能化的设备筛选能力、设备排序能力。设备筛选能力 主要的数据来源基于设备画像。  HiChain：是设备互信认证部件，提供了设备间互信关系建立、管理、认证、 解除的全生命周期管理