延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前，先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 设计(CADD)的方法为主。这些方法都有着一些自身难以解决的问题。 实验方法: 当前，药物化学实验方法在很大程度上依赖于"试错法"。这些技 术涉及检查大量潜在的药物化合物，以识别具有所需特性的化合物。显然，这些 方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合

前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 了AI在音视频处理、智能体等领域的创新应用，帮助读者理解和掌握AI技术的实 际操作方法。 如何阅读本书 本书以实用和易懂为出发点，读者可根据兴趣灵活阅读。希望了解教育趋势的读 究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 ，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主

新基建背景下，智慧园区如何实现招商运营辅助决策？ 导读 在疫后复工复产、提振经济的背景下，新型基建与产业升级将成为未来一 段时间的重点投资建设方向，而智慧园区作为产业升级转型的重要载体，也将 迎来新的发展机遇。作为各地产业发展的重要推进器，智慧园区需要重点考虑 如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实现产业优化转型升级。本文以 发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商运营辅助决策，促进地方产业 优化与发展。 进器，智慧园区需要重点考虑如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实 现产业优化转型升级。本文以发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商 运营辅助决策，促进地方产业优化与发展。 01 智慧园区招商运营辅助决策系统整体解决方案 招商运营辅助决策系统可以从用户识别、需求挖掘、功能细化和框架设计 四个方面入手，提供智慧园区整体解决方案。智慧园区的招商运营管理，涉及 市级统筹、管委会协同、 测等多个 功能板块进行测算 ，辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级， 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控，辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略，进行发展资金测算，辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。 开发区管委会层级 ，针对开发区整体情况提供产业集群分析，辅助招商方案与 优化补贴政策确定，

仓储资源动态监控及优 化配置辅助决策系统 目 录 第一章 方案概述 第二章 功能方案 第三章 技术方案 第四章 风险防范 第五章 服务方案 第六章 费效分析 目 录 CONTENTS 第一章 方案概述 1.1 业务挑战 01 仓储管理信息化水平低 02 信息共享性差，形成信息孤岛 03 信息出错率高，传输效率低下 04 缺乏对仓储信息安全的控制 05 缺乏预警机制，物资浪费严重 “差”、信息标准“缺”。 解决方案：建立统一大数据平台，将各业务平台数据的采集打通、资源共享，避免 多平台重复；基于大数据中心，建设综合研判分析平台，整体联动，提升数据有效 利用率，提高分析研判和辅助决策水平，为领导指挥决策提供有价值数据支撑。 软件资源 核心挑战：一是缺乏顶层设计，不同单位单独建设，重复建设、推到重 来现象严重。二是使用硬件设备配套软件系统，造成数据无法共享。三 是网络互联差，单独布网，无法联通。 建设内容 以“仓储资源动态监控及优化配置辅助决策系统”任务为牵引，全面探索“仓储资源精细化管理”理念，实现大数 据应用对物资储备决策的辅助支撑，以推动物资储备向着科学、合理的方向发展，推动军队后勤物资储备的信息化、 数字化、智能化水平。 通过综合管控平台，搭建仓库资源数据管理系统对接仓库日常管理软件系统，辅助完善各级仓储部门的日常管 理工作，搭建数据采报系统，将

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型辅助病历书写 系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... .....................................................................................33 3.2.1 病历录入辅助................................................................................................... 近年来，随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，AI 辅助病 历书写系统已成为提升临床工作效率、减轻医生文书负担的重要工 具。传统病历书写过程存在耗时耗力、标准化程度低、易出现遗漏 或错误等问题，而基于自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的解 决方案能够有效改善这一现状。据统计，三甲医院住院医师平均每 天需花费 2-3 小时完成病历书写，其中约 30%的时间用于重复性内 容填写和格式调整。AI 辅助系统的引入可将结构化数据自动转化率

虚拟电厂和微网是目前实现分布式电源并网最具创造力和吸引力的 2 种形式。 虚拟电厂发 展历程 虚拟电厂 i 分派发电计划 发电计划 虚拟电厂最具吸引力的功能在于能够聚合 DER 参与电力市场和辅助服务市场运行 ，为配电网和输电网提供管理和辅助服务。 按功能不同 ，虚拟电厂可划分为商业型虚拟电厂（ commercial VPP ， CVPP ）和技术型虚拟电厂（ technical VPP ， TVPP ）。 技术型虚拟电厂（ 技术确认 传统发电厂 中长期市场 期货市场 需求响应 辅助服务市场 输电系统 竞标 授权 成本和运行特性 技术确认 虚拟电厂 分类 . 储能设备 可控负荷 . . . 具备能源运行管理、 交易、 辅助服务等功 能 ，整合优化各类分 布式资源与智慧能源 服务平台、 电力交 易 平台、 调度系统 交互。 电力市场 经营管理目标 ：保障电网安全运行 ，实现市场资源优化 虚拟电厂运营 模式 充电桩 储 能 虚拟电厂目标 ：实现节能增效 稳定出力 辅助服务 需求响应

虚拟电厂最具吸引力的功能在于能够聚合 DER 参与电力市场和辅助服务市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务。 按功能不同，虚拟电厂可划分为商业型虚拟电厂（ commercial VPP ， CVPP ）和技术型虚拟电厂（ technical VPP ， TVPP ）。 传统发电厂 输电系统 需求响应 期货市场 辅助服务市场 中长期市场 竞标 授权 成本和运行特性 技术确认 虚拟电厂运营管理 运行指导 电力市场 稳定出力 辅助服务 需求响应 市场交易 能量交互 能量流 信息流 市 场 容 量 策略传导 虚拟电厂目标：实现节能增效 经营管理目标：保障电网安全运行，实现市场资源优化 通过信息手段，将广 域可调资源连接，实 现了设备数据和互动 信息的计算、存储， 具备能源运行管理、 交易、辅助服务等功 能，整合优化各类分 布式资源与智慧能源 通过多能互补等方式，提高能源 输出稳定性。 参与需求响应业务，获取补贴。 参与辅助服务业务，获取补贴。 作为整体，参与市场化交易，提高 规模经济和议价能力。 通过用能监测、用能分析、用能优化、 提高能效水平。 多能互补稳定 需求响应补贴 辅助服务补贴 参与市场化交易，提高议价能力 提高能效水平 建设虚拟电厂后 多能互补 需求响应 辅助服务 市场化交易 能效管理 效益分析 现状分析 冀北虚拟电厂运营情况

路云”开启未来 5 二、 为何重提“车路云”——辅助驾驶事故风险引发关注；无人物流车方兴未 艾 ................................................................................................................... 10 （一） 辅助驾驶事故风险引发关注，“车路协同”价值再次凸显 . ...... 5 图 2、 车路云一体化系统中的数据流转 ......................................................... 5 图 3、 计算机辅助驾驶等级划分 .................................................................... 6 图 4、 正常预期、超预期与低于预期下“车路云一体化”产业产值增量预测（人 ..................................................................................... 9 图 5、 美国计算机辅助驾驶事故统计 ........................................................... 10 图 6、 新石器 X3 无人车 ............