DeepSeek 作为教学评价方案设计的核心工 具，不仅能够提升评价的效率和全面性，还能为教学改进和教育决 策提供强有力的支持。这一举措的实施，将有助于推动学校教育的 数字化转型，提升教学质量和学生学习效果，具有重要的现实意义 和长远价值。 1.3 概述 本文旨在详细介绍学校引入 DeepSeek 作为教学评价方案设计 的全过程，确保方案的可行性和有效性。首先，文章将分析当前教 学评价中存在的问题，阐明引入 数据采集与整合：如何利用 DeepSeek 高效地收集学生的学习数据、教师的教学数据以及课程的相关信 息。 - 评价模型构建：基于 DeepSeek 的算法，设计多维度的评价 模型，包括学生综合素质、教师教学效果和课程设计质量等。 - 智 能化反馈与改进：通过 DeepSeek 的智能分析，生成个性化的评价 报告，并为教师和学生提供针对性的改进建议。 此外，本文将介绍方案实施的具体步骤，从系统部署、数据输 念及其关联性，为教学内容的优化提供数据支持。此 外，DeepSeek 还可以通过文本生成技术，自动生成教学总结或评 价报告，减少教师的工作负担。 为了确保 DeepSeek 在教学评价中的实际效果，其技术实现过 程中采用了以下关键步骤：  数据预处理：对教学相关的文本数据进行清洗和标准化，确保 输入数据的质量。  模型训练：基于教育领域的语料库，对 DeepSeek 进行定制 化训练，使其更好地适应教育场景的需求。

3.1 数据驱动决策.............................................................................36 2.3.2 教学效果评估.............................................................................38 3. 系统设计......... .......................................................................................91 5.3.1 学习效果评估.............................................................................93 5.3.2 教学策略优化.... ........................................................................................115 7.1 教学效果评估....................................................................................118 7.1.1 学生成绩分析

度 > 智 能 服 务 占 比 实现方案 > 应 答 模 型 > 意 图 识 别 > 多 轮 对 话 > 反 问 机 制 > 关 联 推 荐 > 人 机 互 助 是否达到预期效果呢 ? 京东金融 JD Finance 1 、 客服机器 人 不懂客户 > 陌生感 > 被动交流 > 问题理解不到位 > 场景命中率低 > 答非所问 瓶颈在哪里 ? >FAQ 覆盖率 语料训练量 > 算法 京东金融 JD Finance 1 、 客服机器 人 > 机器人主动推送 > 精准定位应答模型 > 场 景 会 话 > 人 工 辅 助 优化服务流程 效果： 2017 年底，智能服务占比达到 60%+, 满意度 95%+ 1 、 客服机器人——服务先 知 京东金融 JD Finance > 客 户 画 像 > 行 为 轨 迹 > 业 务 分期营销 京东金融 JD Finance 京东白条智能分期 >2017 年 10 月上线，每日 2 万 + > 效果：客户全流程自动化交互，无需人工干预；意向未成交客户自动转人工跟进， 成交率高达 40% > 效益：节省 100 电销人员 人工 VS 智能成单量 450 40 倍 机器人

常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 一个十分关键的问题。近几年，随着 AI 的蓬勃发展和数据的不断积累， 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释，但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容，就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型，可解释性的一些探索 将导致特征分布去重，这样则导致节点没有区分性。而采用 DGL 采样，通过采样 两层 GCN 模型而实际上采样了三层，而且不会出现过平滑问题。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 30 5. 效果评估 效果评估的指标主要有两个：聚类（社区）准确率；召回恶意率。相对于原有的 fastunfolding 以及 node2vec 从聚类准确率、召回恶意率、平均社区规模、运 行时间作一个横向对比： 果也不是 最终理想的效果； ② 多数业务场景的区分度是不一样的，不存在一个普适的算法可以解决所有业务 场景存在的问题，如上述的 FastUnfolding、node2vec 在某些特定的业务场景 下效果可以比 GraphSAGE 的效果更好，所以在面临具体问题的时候，需要结合 场景作算法选择以及优化； ③ 在工业界落地的算法通常比较直接、明了，这样的算法往往效果更好。 今天的分享就到这里，谢谢大家。

智能知识库及运营平台 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人 销售环节 实时话术提示 加速成长，提升产能 营销环节 大数据用户画像 精准低成本获客 全方位、全过程的 AI 产品及解决方案 启动建设，如中国银行完成招标、招商银行在 小流量测试、广发已经进入商务阶段 五大行和头部的股份制银行现状：当 前在使用的大多是传统厂 商， 2017- 2018 年基本都在寻求替换方案 运营成本高 技能要求高 效果天花板低 : 精度难超越 90% 运营成本低 技能要求低 精度持续运营可以高达 9 运营成本极低（自学习，极少量监督） 精度持续运营可以高达 98%+ 百度智能客服的优势 客服的人工智能 天津联通智能客服项目综合 AI 感知和认知全方面技术，包括语音识别 / 合成、自然语言理解、知识库、用户画像 等 » 》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 智能交互准确率 第三方用户评测对比效果 4 个月上线，赶超竞品，智能交互准确率稳定在 90% 理解能力 用户表述自然度 竞品 AI

........................................................................................129 12. 实施效果评估................................................................................................. AI 生成的病历与医院现有的信息系统进行无缝 集成，实现数据的实时更新和访问。  医生培训：对医务人员进行 AI 工具使用的培训，使其能够有 效利用这一新工具，同时与 AI 进行协作，提高治疗效果。 综上所述，接入 AI 大模型进行中医院门诊病历自动生成的方 案，既是对传统医疗模式的积极革新，也是提升医疗服务质量的重 要举措。随着技术的不断成熟和医务人员对新工具的认可，未来该 方案将 医生记录风格差异大，造成信息查阅困难  病历信息的完整性难以保障，容易导致医疗错误  面临重大全面患者的工作压力，病历记录时间紧迫 这些痛点不仅影响了医务人员的工作效率，也可能影响到患者 的治疗效果和安全。因此，针对这些问题，开发一种自动生成病历 的系统，接入 AI 大模型，将显著提升病历记录的效率和质量。通 过智能化工具进行病历的自动生成与管理，可以减轻医务人员的负 担，并提升患者的就医体验，进一步推动中医院门诊的数字化转

前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具，还可成为读者探索AIGC（人工 智能生 对应的图像内容，可以用于广告设计、艺术创作，自动生成插画、图像等；在视频 处理领域，Sora是一个由OpenAI发布的模型，其出色的视频生成效果引起了广泛关 注，它最长能生成时长1min的视频，并且生成的角色表情逼真，还能实现多角度镜 头切换与流畅分镜，展现真实的光影、运动和镜头移动效果，并且Sora在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说，AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 发展。AI能够分析学 生的学习数据和行为模式，精准地了解每个学生的学习需求和学习风格，从而为他 们提供个性化的学习资源和路径。这种个性化的学习方式能够激发学生的学习兴趣 和动力，提高他们的学习效果。而这些效果是使用以往的数字技术手段所无法达到 的。基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程如图1-6所示。 图1-6 基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程 AI在个性化教育与学习方面的应用包括但不限于以下几个方面。

............................21 (三) 促实施环节 ................................................23 (四) 评效果环节 ................................................24 六、 流程数据治理与应用实践 ............................. ...................27 (三) 流程数据核心治理领域 ......................................30 (四) 流程数据治理典型场景实践及治理效果 ........................33 (五) 深度应用流程智能，实现从数据支撑到战略赋能 ................37 七、 未来展望 ................ ....................... 21 图 10 促实施环节 ................................................. 23 图 11 评效果环节 ................................................. 24 图 12 流程治理发展历程 ............................

提炼高频知识，完成问答引擎的选择 ................................................................... 19 4.3 处理知识语料，提升机器人问答效果 ................................................................... 21 版本历史/ 联系我们 ............. 在明确基本知识提炼原则之后 ，可识别出知识运营的关键点在于识别核心、有效的关 键 高频知识 ，原因在于集中优势梳理、构建核心、有效的关键知识后，智能客服系统可以 低成 本、快速达到预期的效果，实现事半功倍的效果，其余非高频知识并非无需维护，而 是进入 到实际运营场景中，长期累积和运营，逐步完善，阿里云智能客服团队基于历史实 践枚举了 一个实际案例，帮助运营者更好的理解这个过程，见下图： 版本：1 【公开】 此客户原先维护的知识数据量非常庞大，浪费了大量的前期人力投入，然而依据实际运 营数据观察后，其大量的知识数据未在业务中产生任何效果，同时还存在影响高频使用的知 识的实际效果： 3.3.3 知识提炼：高频知识的提炼方法 基于已选定的知识范围和候选提炼高频知识时，需要综合考虑业务实际情况和历史知识 频次，智能客服大多基于传统客服系统构建而来，传统客服系统的历史知识、历史咨询、历

用增强后的图像生成带标签的样本数据集。” “其次，利用带标签的数据集，开发了 YOLO-Fi 模型。基于该最优模型，可以实现树冠的精准检测、定位和分割。对试验区果树进 行树冠区域分割，结果显示 YOLO-Fi 模型效果最优（FPS = 370，mAP50-95(B) = 0.862，mAP50-95(M) = 0.723， MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠分割面积生成变量施药处方图，与直接喷洒相比，喷药量减少 厘米，而杂草种子在接近地表处，这使得杂草更容易接触、 吸收除草剂药液从而达到封闭效果。 玉米苗前封闭常用除草剂类型有酰胺类：乙草胺、甲草胺、丁草胺、 异丙甲草胺、精异丙甲草胺等，这类主要通过杂草种子接触药膜被 抑制生长，阻断核酸代谢和蛋白质合，最终抑制细胞分裂和生长， 使杂草幼芽停止发育直至死亡，这类型的除草剂对于草正在发芽效 果较好，如果已经发芽或者干旱草籽未发芽可能效果较差。第二类 均三氮类：莠去津、阿特拉津、除草净等，这类除草剂在被施入土 使用农业无人机进行玉米苗后除草作业，可在玉米 3 ～ 5 叶期， 杂草 2 ～ 4 叶期进行。常用组合方案如：烟嘧磺隆 + 莠去津，该 组合杀草谱广，对一年生杂草如牛筋草、马唐、稗草有较好的除 草效果。硝磺草酮 + 莠去津，该组合对阔叶类杂草效果较好，例 如玉米田常见阔叶杂草（苋菜、藜、马齿苋）和部分禾本科杂草（狗 尾草、马唐）均有效。 大疆 T70 苗后除草作业 3）苗后除草注意事项 玉米苗后除草应避免高温干旱时施药，还应注意玉米周边作物的