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。 通信技术的普及为教育信息化 2.0 提供了高速、低延迟的 网络支持。5G 技术的高带宽和低延迟特性，使得远程教学和在线 互动更加流畅。例如，通过 5G 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。  集中培训外，还鼓励采用在线学习平台、虚拟现实（VR）和增强现 实（AR）技术等现代化手段，为教师提供更加丰富和互动的学习 体验。例如，通过在线平台，教师可以随时随地参与培训课程，并 通过虚拟实验室进行实际操作练习，从而更好地掌握人工智能技术 的应用。 此外，政策还提出了建立教师专业发展支持体系的必要性。这 一体系包括定期的专业发展研讨会、教学案例分享会以及跨校交流 活动，旨在为教师提供一个持续学习和成长的平台。通过这些活

..............................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 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

颖的交流及校园服务平台。 8) 智能预约管理系统 智能预约管理系统是对学校公共资源高效利用的一种重要管理方法，在学校图书 馆、自习室、实验室、会议室等场所门前安装可控制门禁的电子班牌，使用者可通过 电脑、手机 APP 或电子班牌对图书馆、自习室、实验室、会议室等场所位置进行预约， 选择使用时间，在指定时间到达预约教室门口，刷脸或刷卡进行身份认证开启门禁， 电子班牌会实时显示使用状态和时间。 应用方面不断推陈出新，真正实现以一次投资，达到长期领先的使用模式。同时，对于现有 的校园硬件设备，只要通过增加新的接口程序，即可堆积和更新实时显现的功能。例如通过 兼容校园智慧校园设备，对接实验室、会议室数据，即可实现书目查阅、预借等功能，使智 慧校园的理念真正意义上得到体现。同时电子班牌通过借助校园局域网络，有助于促进各个 班级、各位师生之间形成校园虚拟社区，发挥智慧校园优势，丰富创新教学生活。 的完整性，联网自动上传并提供现场演示。  云平台、本地私有化平台 能够实现云平台及本地私有化平台多种部署模式  可对接智慧校园系统平台 可对接校园智慧校园系统（包括校园宿舍管理、门禁系统、考勤系统、食堂消费系统、 实验室、会议室系统、课程管理系统、预约系统等相关系统）。 平台可与主流的智慧校园系统对接，包括：科大讯飞、浙大万朋、晓羊教育、好专业等 主流厂家。  平台可支持第三方应用对接开发， 可视化调用，数据对接采用

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 ..................................................................................260 4.9.1.5、 仿真实验室系统总体解决方案.........................................................................261 1、 虚拟仿真试验云平台（物理）

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 校园网的依赖性相当之高， 随时随地获取信息 已成为广大师生 们的新 “ ” 需求。但是，传统的有线校园网存在着诸多 网络盲点 ,比如在图 书 馆、食堂等许多不宜网络布线的场馆设施如何联网?在教室、实验室等场 合如何突破网络节点限制、实现多人同时上网的问题?这就需要我们在建 设有线网络基础上充分扩展和利用无线网络来解决。 无线在学校中的发展与应用如下： 1)教学网络 通过校园无线网络覆

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 ..................................................................................260 4.9.1.5、 仿真实验室系统总体解决方案.........................................................................261 1、 虚拟仿真试验云平台（物理）

内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 遇。通过对大量临床病例、指南和研究数据的学习，AI 生成式大模 型能够辅助医务人员进行更为精准的诊断和个性化治疗方案的制 定。 AI 生成式大模型能够通过自然语言处理和深度学习来分析患者 的病历信息、实验室检查结果及影像学数据，从而生成可行性的临 床决策建议。这种模型不仅能够快速处理和分析海量数据，还能识 别出潜在的病症和治疗方案，提高诊疗效率。 具体实现过程中，AI 生成式大模型可以通过以下方式支持临床 常集成了各种临床最佳实践指南和临床试验数据，确保推荐的方案 具有较高的有效性和安全性。 治疗方案推荐的流程一般包括以下几个步骤： 1. 数据收集：通过电子病历系统收集患者信息，包括但不限于年 龄、性别、既往病史、过敏史、实验室检验结果等。 2. 数据处理与分析：运用自然语言处理技术清洗和整理结构化与 非结构化的医疗数据。同时，通过机器学习算法识别出影响治 疗效果的重要特征。 3. 模型生成：基于已有的临床指南和成功病例，利用生物信息学

在医疗场景中，deepseek 智算一体机的核心功能模块设计需 要紧密结合实际需求，确保高效、准确、可靠地完成医疗数据处理 与分析任务。首先，数据采集与预处理模块是基础，支持多源异构 数据的接入，包括电子病历、影像数据、实验室检测结果等。该模 块具备数据清洗、格式转换、缺失值补全等功能，确保输入数据的 质量与一致性。 其次，智能诊断与辅助决策模块是核心，基于深度学习与机器 学习算法，支持疾病的早期筛查、诊断与治疗建议。例如，通过卷 该模块负责从 多种医疗设备和系统中获取原始数据，并对这些数据进行清洗、转 换和标准化处理，以确保后续分析的准确性和一致性。数据来源涵 盖电子健康记录（EHR）、医学影像（如 CT、MRI）、实验室检验 结果、实时监护设备（如心电图、血氧仪）以及患者自述信息等。 采集过程中，需通过安全协议（如 HL7、DICOM）确保数据的完 整性和隐私保护。 在数据预处理阶段，首先对原始数据进行清洗，去除噪声数 体识别等自然语 言处理（NLP）操作，以便后续分析。对于时序数据（如心电 图），采用滤波、平滑和分段等技术进行处理。 为确保数据的标准化，还需进行数据格式的统一与映射。例 如，将不同来源的实验室检验结果映射到统一的标准编码系统（如 LOINC），并将时间戳转换为统一的时区格式。此外，针对异构数 据，采用数据融合技术整合来自多个源的数据，以生成更全面的患 者画像。 数据采集与预处理的核心目标是为后续的深度学习模型和智能

主要组成部分，每个层次之间通过清晰的接口进行数据交互和流程 控制。 数据采集层主要负责门诊病历数据的获取和预处理。在这一 层，系统会从各类数据源中收集结构化与非结构化的患者信息，包 括病史、体检结果、实验室检查数据、影像资料等。通过 API 接 口，系统能够实现与医院信息管理系统（HIS）、电子病历系统 （EMR）以及其他相关系统的数据对接。必要时，可通过数据清洗 和格式转换工具，确保数据的质量和一致性。 首先，数据来源的确定是数据采集的第一步。在中医院，主要 的数据来源包括： 1. 电子病历系统（EMR）中的历史病历记录。 2. 患者就诊时的临床表现及症状数据。 3. 医生的诊断意见和治疗方案。 4. 实验室及影像学检查结果。 5. 其他辅助资料，如中医体质辨识结果等。 以下是针对以上数据来源的详细说明：  电子病历系统（EMR）：对历史病例的结构化和非结构化数 据进行提取。可通过接口或数据导出功能获取文本、图像、音 诊断意见和治疗方案：医生在诊疗过程中填写的文本输入。需 建立模板以供医生选择，确保各种可能的症状和诊断都能得到 覆盖。同时可对常用的治疗方案进行标准化描述，便于后续数 据整理和分析。  实验室和影像学检查结果：与检验科室及影像科室建立数据共 享机制，通过接口获取相关检查结果的结构化数据。这些数据 包括各类化验结果、影像报告等需进行合规性审查，确保患者 隐私。  中医体质辨识结果：与中医体质相关的数据采集需要进行标注

标准库信息 • 可以关联实验室信息管理系统查询实验室能力 • 需要对试验所需的耗材进行管理，可提出申请给实验室 c) 试验项目管理 • 能通过系统查询实验室设备和资源实时状态，能够快速查询自己申请项目的测试信息 • 每个测试项目需要有状态标示，同时可以自动关联对应的测试报告 d) 试验资源管理 • 录入并能统计研发测试设备购买情况 • 希望系统可以调用实验室管理信息中的测试样机信息，如正在进行什么测试，且已经做完