农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例...........................................................65 2.9.1.4、 学生体质健康达标率场景举例. ...................................................................................170 3.2.1、 虚拟仿真实验室.....................................................................................170 3.2.2、 网络直播课堂 1、 教育资源公共服务平台..........................................................................254 4.9.1.1、 实验教学现状...............................................................................................

农村学生寄宿生比例场景举例............................................................................65 2.9.1.3、 教室、实验室的空置率/利用率场景举例...........................................................65 2.9.1.4、 学生体质健康达标率场景举例. ...................................................................................170 3.2.1、 虚拟仿真实验室.....................................................................................170 3.2.2、 网络直播课堂 1、 教育资源公共服务平台..........................................................................254 4.9.1.1、 实验教学现状...............................................................................................

质量教育支撑体系 “ 的指导意见》，明确提出要构建 互联网+ ” 教育 大平台，推动教育 资源的共享和优化配置。同时，人工智能技术在中小学教育中的应 用逐渐从试点走向规模化，智能教学助手、虚拟实验室、自适应学 习系统等创新应用开始进入课堂。 以下是教育信息化 2.0 发展历程中的关键节点：  2018 年：教育部发布《教育信息化 2.0 行动计划》，标志着 教育信息化 2.0 时代的开启。 物联网设备，学校可以实现对教学环境的智能化管理。例如，智能 教室中的传感器可以实时监测教室的温度、湿度和空气质量，自动 调节空调和通风系统，为学生提供舒适的学习环境。此外，物联网 技术还可以用于实验教学，通过连接各种实验设备，实现远程实验 操作和数据采集。 区块链技术在教育信息化 2.0 中的应用也逐渐显现。区块链的 去中心化和不可篡改特性，使其成为教育数据安全和可信管理的重 要工具。例如，学生的学历证书和学习记录可以通过区块链技术进 网络，教师可以实时传输高清视频 教学内容，学生可以在线参与虚拟实验室操作，实现远程实验教 学。 以下是教育信息化 2.0 主要技术支撑的简要总结：  云计算：提供计算和存储资源，支持大规模并发访问。  大数据：分析教育数据，支持精准教学和政策制定。  人工智能：实现个性化教学、智能评测和智能管理。  物联网：实现教学环境的智能化管理和远程实验操作。  区块链：确保教育数据的安全和可信管理。

实训 两大特色，未来的 校园信 息 化建设要能为多层次学历教育和专项技能培训的教学过程提供各种应用 服务。实现多媒体教学、计算机辅助教学、远程教育、实训教学管理、职 业培训认证、虚拟实验室、电子考场等实际应用。 (4)面向校园生活的应用 作为校园活动的主体 教师和学生，除了学习在校园，还要生活在 校园。所以，完善的校园生活服务是必须具备的，建设的 XX 学校基地要 息安全、能源资产管理等涉及校园各个方面的应用系统建设，实现对校园 基础服务、安全、行政办公、教务后勤、能源资产、空间地理等方面进行 实时、高效的统一管理和控制； 智能的教学过程体系：通过智能教室、远程教育、虚拟实验室、电子 考场、实训教学、职业培训认证等应用系统的建设，从职业培训的学历教 育和实训教育两个方面，实现对校园教学过程的主体活动进行智能化的管 理和控制 ； 幸福的校园生活体系：通过校园一卡通、数字图书馆、校园电视广 校中的应用大概可以分成下面几个领域： 1) 信息化教学 利用物联网建立泛在学习环境。可以利用智能标签识别需要学习的对 象，并且根据学生的学习行为记录，调整学习内容。这是对传统课堂和虚 拟实验的拓展，在空间上和交互环节上，通过实地考察和实践，增强学生 的体验。例如生物课的实践性教学中需要学生识别校园内的各种植物，可 以为每类植物粘贴带有二维码的标签，学生在室外寻找到这些植物后，除

办学模式和教学模式也将随之发生革命性变革。 数字校园建设与应用是教育信息化的重要组成部分，既适应了社会和职业的信息化要求，同时也 延伸了职业教育的办学空间。职业教育的教学活动除了发生在校园内的教室、实验室、实训室等传统 教学环境和校园外的工厂、车间、宾馆、医院等职业活动场所中，也发生在基于信息技术的网络空间 中。依托数字校园，构建基于网络的跨越学校、企业和社会的办学模式，是提高职业教育人才培养质 实训软件等。仿真实训资源更多表现为专业类资源，体现职业院校的教学要求。提倡构建基于互联网 的仿真实训资源，以便大范围共享应用。 4.5.2 仿真实训资源的分类 4.5.2.1 根据实践环节的不同划分 仿真实训资源可分为仿真实验软件、仿真实训软件和仿真实习软件。 4.5.2.2 根据是否有实物介入划分 仿真实训资源可分为完全依靠计算机系统的软件仿真以及有实物介入（包括真实实物、仿真实物、 替代实物）的仿真。 4.5 b)仪器/技能级：针对一台仪器、实验装置或一个操作技巧进行学习； c)实验室/车间级：能够完成一系列操作，如一个交流整流电源试验等； d)工种/工厂级：对特定工种和级别主要技能进行全仿真，包括初级工、中级工、高级工等； e)专业群/产业链级：对特定专业所有课程主要技能进行全仿真，能在仿真环境引导下完成学习。 4.5.3 仿真实验软件 4.5.3.1 仿真实验软件的含义 仿真实验软件是指将多媒体技术

...............................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：............................................................ 如智能手机或平板，与医生进行视频咨询，DeepSeek 能够实时转 录对话内容，并为医生提供关键信息的摘要，提高咨询效率。 在数据分析方面，DeepSeek 可以整合来自不同来源的健康数 据，如电子健康记录（EHR）、实验室结果和影像资料，通过深度 学习模型生成全面的健康报告。这不仅帮助医生更好地理解患者的 健康状况，还能为患者提供个性化的健康建议。 为了更直观地展示 DeepSeek 在远程医疗与健康监测中的应 器 学习算法，DeepSeek 能够高效地处理和分析大量的医疗数据，从 而实现精准的远程诊断与治疗方案。首先，DeepSeek 可以通过分 析患者的电子健康记录（EHR），包括病历、影像资料、实验室检 测结果等，快速识别出潜在的健康问题。例如，对于心脏病患者， 系统可以自动分析心电图（ECG）数据，并结合患者的病史，提供 初步的诊断建议。 其次，DeepSeek 技术能够支持医生进行远程会诊。通过实时

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 Medicine、Atomwise）已取得阶段性成果。 然而，AI 预测的化合物仍需通过实验验证，在临床试 验方案设计上仍面临复杂的医学、伦理和法规挑战， 且临床试验的设计和执行仍高度依赖人工经验，无法 完全替代 人工精细设计。尽管如此， AI 有望将药物 研发周期从 10-15 年缩短至 验验证活性与安全性，临床 试验转化成功率目前较低 化合物筛选 在大型药企的研发管线中逐步 应用，成为常规筛选流程的补 充手段 高，是药物研发领域投 资热点 存在较高的假阳性和假阴 性率，筛选结果需进一步 实验验证 ADMET 预测 部分药企已在研发流程中采用相 关 AI 技术，但尚未完全普及， 多处于辅助决策阶段 高，吸引大量药企与投 资机构关注 模型在复杂人体生理环境下 的预测精准度仍有提升空 平台及大模型服务生态，为医疗健康行业的 AI 技应用提供整 体技术底座。算力基础设施上，打破传统 HPC 高成本、低弹性的限制，提供按需扩展的 GPU/HPC 资源；AI 开发平台上， 降低 AI 开发门槛，加速模型从实验室到临床的转化；模型调用和适配上，通过 API 服务，推动 AI 能力与医疗业务深度融合。通过上述能力，阿里云已助力生物科技头部机构实现研发周期压缩、成本优化与效率跃 升，为医疗健康行业 AI

电子病历中可能存在相似病例但不同 医生依据个人经验给出的结论不 一 致、病例信息收集不完整、误录或书写格式不统 一 的数据， 这 对模型的训练和结果有重大影响。 多源数据融合难： 医疗数据来源广泛， 包括电子病历、实验结果、影像数据等。如何将多种不同 形式的数据整合成一个统一的训练数据集，是一个重大的技术挑战。 (3) 伦理问题 随着大模型在医疗领域中的应用， 伦理问题受到越来越多的关注。大模型在医疗健康领域的应用 医疗大模型应用实践案例 大模型技术凭借其强大的数据处理与学习能力 ， 正逐步渗透并重塑医疗领域的传统范式。例如， 在现代医疗环境中， 患者常常面临医学报 告难以理解的问题。拿到手的放射科、实验室或病理报告 充满了专业术语， 对于非医疗背景的人来说几乎如同 “ ” 天书 ， 这增加了患者的焦虑和不确定性。患者 希望能够快速、准确地了解自己的健康状况， 但传统 上需要预约并等待医生解读， 成本较高 3. 辅助工具与创新方法 为了缓解主观评估的高成本问题，业界探索了多种辅助评估方式： GPT-4 辅助评估： 使用 GPT-4 替代人工评估是一种高效且一致的方式。团队内部实验表明， GPT-4 的评估结果与专业人员评估的相关性较高，且评估效率显著提升。通过 GPT-4 可以快速进 行质量判断、内容比较以及多模型对抗测试 对抗测评与 Elo 评分：对抗测评与 Elo

administrator 在鱿 百(0)(0) 输入核号，姓名，拼音等进行查询 耿系人 组织架构 校长室 党委 自办公室 教学处 学生处 总务处 学术委员会 国际课程处 幽标难课程体系 实验课程体系 荣誉课程体系 国际课程体系 您可以 … 查找联系人 查看消息记录 发送短信 本地 (4)智慧校园的通知公告、最新新闻、邮件通知、待办事宜等信息直接推 送到腾讯通(RTX) 口学生类型：设置学生类型，设定学生类型包括：统招、非统招。 ■ 口症状设置：设置症状，设定症状类型包括：头痛、骨折、咽痛、腹泻、呕 吐等。 ■ 口诊断类型：设置诊断类型包括：凝似、临床诊断、实验室确诊、病原携带 者等。 ■ 口诊断结果设置：设置诊断结果包括：心血管病、感冒、麻疹、水痘等。 163 ■口缺勤类型：设置缺勤类型包括：带病上课、因病缺勤半天、因病缺勤一天 等。 海淀区教师进修学校附属实验学校 上海育才中学 深圳中学 深圳实验学校 深圳第二实验学校 深圳第二高级中学 深圳第三高级中学 深圳第二外国语学校 深圳科学高中 173 深大附中 光明新区高级中学 湖北监利中学 ···· 2 教师绩效考核系统 深圳第二实验学校(已做计划) 大连第十六中学 东莞大岭山中学 华侨城小学 育才一小 育才二小 海滨实验小学 卓雅小学 南海小学

系统性的技术创新。低碳技术往往涉及多学科交叉和前沿科技的突破，如碳捕集、利用与封存技术、高效能 源转换与储存、新型材料研发等，低碳技术研发难度较大。中国工业行业的许多关键低碳技术在应用上尚未 成熟，仍处于实验室阶段或小规模示范阶段，难以商业化应用于工业生产中。同时，工业行业的技术发展存 在一定的锁定效应，一些行业已经形成了对高碳技术的路径依赖，新型低碳技术的推广和应用面临较大阻 力。 （2）中国以 钢铁行业 CO2 捕集和利用技术示范项目” 高炉、转炉、FINEX 炉 日本 COURSE50 项目 计划开展高炉 CO2 捕集，仍处于实验阶段 高炉副产煤气 欧盟 ULCOS 计划 计划开展高炉 CO2 捕集，仍处于实验阶段 高炉副产煤气 包钢集团 拟建成 200 万吨 CO2 捕集与封存利用基地， 一期 50 万吨示范项目已奠基 石灰窑、热风炉烟气 钢铁也规划或正在开展氢基竖炉工程项目， 逐步减 少现有高碳排的传统高炉生产流程占比。 对于氢基 熔融还原炼铁技术， 国外主要是科研机 构、企业正 在 开 展氢等 离 子 体 熔 融还原 技术 （HPSR）的实验 室研究， 其中奥钢联在多纳维 茨的工厂建设熔融还 原试验装置来开展基础研 究， 暂未开展工业化示范 项目建设及运营。 中国宝武、河钢集团、鞍钢集团、建龙集团等 在多地进行试点示范， 河钢氢冶金示范工程与同等