f(x) cj(x) F(x) OFF1 OFF1 f(x) cj(x) OFF1 f(x) cj(x) F(x) 个体约束处理方法 1 遗传操作 2 个体评估 3 适应度分配 & 4 个体选择 BRM PAR2 f(x) cj(x) F(x) OFF2 OFF2 f(x) cj(x) OFF2 f(x) cj(x)

育技术基础。 这种技术演进推动教育体系向灵活开放变革。AI成基 础设施后，教师转型为学习架构师，教育从课堂中心 转向学习者中心。 最终，融合不仅提升教育质量，更以技术赋能缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 目前 市场已衍生出多种解决方案，正是这一转型期的激烈 探索。 未来，将全面进入学生学情分析到个性化教学的阶段， 单一功能的应用将不再满足深度智能需求，教室环境 中的各类数据——从师生互动到个体学习轨迹——亟 需打通与融合。能够整合课堂全场景，提供集成式分 析解决方案的厂商，将真正捕捉到数据驱动的教育价 值，占据下一个市场制高点。AI教育教室的竞争，正 在步入全栈智能的新赛道。 张呈正 负增效；依托大模型生成课堂总结，结合智能伴学助 手，助力学生自主成长。 其三形成数据驱动的个性化引擎。基于全流程学习数 据构建认知画像，为每位学生规划适配其认知节奏的 学习路径，实现教育“因思施教”，真正尊重并激发 每一个体的思维独特性。 我们相信，以整体智慧重塑教学场域，是构建未来教 育新生态的重要路径。 李林 卓智教育科技有限责任公司总经理 以整体智慧重塑教学场域 构建未来教育新生态！ 著名教育专家/产业领军人物/主编

标签的加载、创建、变更、删除、上线 、下线、发布、可对接政企组织架构审 批工作流，支持记录系统全部标签平台 操作日志。 标签画像 支持政企的业务人员可查看个体画像和 群体画像，个体画像展示个体的所有标 签，群体画像可依据不同标签维度进行 分析展示 属性 书籍名称 数据引入 组合标签构建 基础标签构建 显著性分析 群组画像 实现一站式数据标签构建和管理， 提

为基础构建，也可以以 5G LAN，企业 VPN 这样的虚拟网络为基础构建。 智能群组建立后，可具备群组子网唯一标识，并且，加入群组子网的各切片，专网，个体连接等， 都能够借助智能群组标识互相发现彼此，并通过各类传输通路接入到子网。同时，原本的专网、切片、 个体连接等也能够借助智能群组子网标识，标记特定的数据流，签约特定的 QoS，完成特定任务的 专属计费等操作。 因任务加入了智能群组后，智能群组可

服务 增加运营增值服务内容，智能化提升楼盘溢价 • 安全 从外至里，层层防范，打造安全小区 • 智能 通过智能化手段，对人车物进行管理， 保障安全同时提升生活便捷水平 两个体系 小 区 互联网 物联网（有线 + 无线） 智慧平安小区综合管理平台 群众服务 APP … … 智慧平安小区服务器 三级架构 四张网络 市（州）治安防控平台

家餐饮门 店，餐饮行业年营业额达到3万亿元。餐饮的本质是社交， 产品是基础，个性化和品牌化是核心竞争力。本文聚焦 餐饮行业，区别于现有餐饮020导流的模式，深度改造 现有的餐厅经营模式，将整个体系互联网化和物联网化， 提供整体信息化解决方案。餐厅现场以智能物联网机器 人为载体，借助人脸识别、服务交互和语音互动等人工 智能；后台借助云计算、大数据处理的物联网应用平台， 实现顾客从入店、点餐、用餐、支付、服务评估等全生

主要包含所辖地区“互联网+监管”系统、部门行业监管应用系统 与全省“互联网+监管”系统的互联互通和内部应用子系统之间的数据 交换规范。 包括市场准入信息系统企业基本信息、主要人员、个体工商户 基本信息、个体经营者基本信息、住所经营场所信息、自然人出资 信息；市场行为监管信息系统企业年报基本信息、行政处罚信息、 企业公示_许可信息、企业公示_出资人信息情况、抽查检查信息、 严重违法失信 业（企业、个体工商户、农专户）、行政相对人（组织、特定自然 人）、特种设备（电梯、锅炉等）、特定产品（食品、婴幼儿配方 奶粉、药品、化妆品、医疗器械等）、场地场所等监管对象的基础 信息，形成本区域监管对象的基础目录信息。其中： 企业：以盈利为目的，运用各种生产要素，向市场提供商品或 服务，实行自主经营、自负盈亏、独立核算的法人或其他社会经济 组织。包括一般企业、个体工商户、农专户三种类别。 员工主机在凌晨 4 点对业务服务器进行访问就属于的访问异常。过 去用户业务访问控制和 Web 业务访问控制主要靠规则实现，但由于 275 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 个体行为模式存在较大差异，同时黑客的攻击越来越倾向于伪装成 正常用户行为从而避开访问规则，因此基于规则的控制策略已经难 以有效应对访问异常。而机器学习算法恰恰能够对多样化的用户行 为模式和 Web

万千瓦左右的供电缺口；春秋季节及节假日 等时段新能源消纳尤其困难，填谷需求预计将大于削峰需求。 2.3 面临的挑战与机遇 2.3.1 挑战 （1）资源潜力挖掘与聚合难度大。由于需求侧有着大量分散、规模小、个性化的资源， 存在个体障碍、时段局限、功率变化等不确定性因素，精准调控难度远高于供电侧。需求 侧资源利用的支撑体系如运行控制、优化调度和协同规划等技术水平有待提升。 （2）需求侧资源开发利用的政策不完善。近年来国家出台了一系列政策推动需求侧

别的形式。例如，将客户姓名替换为随机生成的标识符，同时保留 数据的分析价值。此外，可引入差分隐私（Differential Privacy） 技术，在数据集中添加噪声，以防止通过数据分析反推出具体个体 的信息。 为了应对潜在的外部攻击，必须建立多层次的安全防护体系。 这包括部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS） 等网络安全设备，以及定期进行漏洞扫描和渗透测试，及时发现并 加密算法保护传输和存储中的数 据。  访问控制：实施基于角色的访问控制（RBAC）和多因素认证 （MFA）。  数据脱敏：对敏感信息进行匿名化或替换处理。  差分隐私：在数据集中添加噪声，防止个体信息被反推。  安全防护：部署防火墙、IDS 和 IPS，定期进行漏洞扫描和渗 透测试。 最后，法律合规是确保数据隐私与安全的必要环节。应密切关 注相关法律法规的最新动态，如《个人信息保护法》（PIPL）和