基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 第六章 地球与环境科学 1. 大气科学 2. 环境科学 3. 生态科学 第七章 工程科学 1. 通信 2 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 突破性地实现了对几乎所有分 子类型的蛋白质结构预测，提高了蛋白 - 配 体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 苗 设 计 带 来 革 命 性 变 革。Google 的 GraphCast 模型 2、华为“盘古”大模型 3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 AI 目前仍局限于已有知识的重组与推 理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何 使其真正参与科学假设的提出和验证，仍是 未解的难题。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径：

要求的估值报告，并提供了一键关账并 推账功能，显著提升月末关账效率。同时，系统提供的有效性测试功能，实现从套期关 系建立、数据采集到有效性计算的全流程智能处理，确保企业套期保值业务始终符合会 计准则要求，关账时实时通过接口推账。系统提供高度灵活的账务管理功能，支持企业 自定义账套设置、会计科目映射、分录规则等核心参数，并通过智能规则引擎自动识别 交易节点，精准生成对应会计凭证。针对产业单位和财务公司的差异化需求，系统支持 性的新阶段。技术的突破不再仅源于实验室创新，更依赖 于紧密的"行业协同”。各方角色日益清晰:科技公司提供 基础模型与工具链，垂直行业贡献海量专业数据与核心场 景，学术界攻坚前沿理论与共性难题。这种深度的产、 学、研、用融合，共同构成了驱动大模型落地应用的核心 生态。未来，大模型将作为关键基础设施，其价值将在与 千行百业的协同创新中得以真正释放，推动社会进入智能 化的新纪元。 未来展望：技术演进与行业协同 据、人工智能等前沿技术与财务管理的 深度融合，为企业提供财务战略规划、风险管理、审计咨询等专业化服务，提升行业整 体竞争力。学会的会员单位涵盖长安汽车、重庆百货等知名企业，普华永道、立信等会 计师事务所，中信银行、工商银行等金融机构，以及重庆大学、西南政法大学等高校， 形成了产学研协同发展的生态网络。 目前，学会正与浙江保融科技联合研发《企业外汇风险数智化转型白皮书》，探索企 业从被动

学会、智 能绿色车辆与交通全国重点实验室、云控智行科技有限公司、北京车 网科技发展有限公司、中国信息通信研究院、公路院、阿里云计算有 限公司、中国移动、中移(上海)信息通信科技有限公司、中国农业大 学、联通智网科技股份有限公司、中国第一汽车股份有限公司、重庆 长安汽车股份有限公司、天翼交通科技有限公司、百度、华为技术有 限公司、奇瑞汽车股份有限公司、中汽创智、智行者、北京理工大学、 北京邮电大学、 网联车辆接收 C-ACC 云端建议车速； 4. 区域云对边缘云上传的建议指令进行数据管理。 3）“网联式自适应巡航建议车速计算”功能 图 4-95 所示为 C-ACC 场景中的“网联式自适应巡航建议车速计 算”功能的边缘云功能视图，该功能由边缘云的边缘云网关、边缘云 数据高速缓存、边缘云融合感知标准件、边缘云协同决策标准件和边 缘云标准化分级共享接口子系统交互实现。边缘云网关负责接收车路 数据，边缘

逐层递 进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 运行效率，避免资源浪费或性能瓶颈。 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第12页 模型蒸馏的定义 通俗解释：模型蒸馏就像是让一个“老师”（大模型）把知识传授给一个“学生”（小模型），让“学生” 变成“学霸”。 正式定义：模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型） 的技术。 模型蒸馏的原理 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 第51页 AI教育应用落地的四层障碍 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第52页 AI+教育的四条实践路径 引导教师从知识传授者 转变为学习设计师与引 导者，设计高质量的学 习体验 01 设计过程导向评价，关 注思维过程而非结果， 鼓励学生展示解题思路 和推理过程 02 将AI素养纳入课程体系， 培养学生辨别AI内容的 能力，以及合理、合规 使用AI的意识

对AI教育的思考：如何培养AI专业人才和AI赋能人才  培养什么人 1. 思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维 2. 学习能力：终身学习，善用AI 3. 热爱人类  如何培养人 1. 赋能：个性化学习，学本教育，因人育材，未来学校  学习的定位是一种思维训练，知识、写作、记忆力等只是训练工具  终身学习的方式可能从知识搜索转向了古老的对话式学习 2. 让人学会与AI共舞，尤其是生成式AI将成为人的必备技能 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 解决学校的三大需求 人工智能专业（群）建设 • 人才培养方案优化 • 实训设备建设 • 教学资源库建设 • 教学数字化 • 学情数据诊断 • 教师队伍建设 • 实训项目建设 科研创新 • AI实验室建设 • 专业垂类大模型训练 • 教学创新大赛 • AI相关课题转化 • AI+学科教材共研 借助先进的多模态技术，用户通过 文字，图片、语音等进行深度交互， 迅速提炼关键知识点。适配多元化 学习需求，汇聚业界精英教师与学 习同伴，共同打造高效、便捷的学 习新体验。 能够根据讲师的具体教学场景，生 成量身定制的教案、课件及试题， 精准对接教学目标。大幅提升教学 准备效率，助力讲师更好地达成教 学效果。 各院校可以基于自身数据进行LoRA 模型的定制化训练，精准适配科研 课题及教学需求。院校能够构建个

制 的 船 舶 和 激 励 使 用 零 或 近 零 温 室 气 体 排 放 技 术 、 燃 料 和 /或 能 源 （ ZNZs） ， 标 志 着 IMO减 排 策 略 从 以 船 舶 能 效 设 计 指 数 （ EEDI） 、 现 有 船 能 效 指 数 （ EEXI） 和 碳 强 度 指 数 （ CII） 等 为 代 表 的 船 舶 能 效 管 理 ， 转 向 对 船 舶 燃 料 的 全 生 二 级 合 规 赤 字 、 储 存 供 后 续 报 告 期 使 用 或 作 为 捐 款 自 愿 取 消 。 除 此 之 外 ， 船 舶 可 通 过 使 用 经 IMO可 持 续 燃 料 认 证 计 划 （ SFCS） 认 证 的 ZNZs获 得 奖 励 ， ZNZs 的 阈 值 初 期 为 低 于 19.0 gCO2eq/MJ， 2034年 12 月 31日 后 为 低 于 14.0 gCO2eq/MJ。 80%。 该 条 例 适 用 于 5000总 吨 以 上 所 有 船 旗 国 船 舶 ， 停 靠 欧 盟 港 口 及 欧 盟 内 航 段 能 源 用 量 全 统 计 ， 欧 盟 与 非 欧 盟 港 口 间 航 段 按 50%统 计 。 符 合 规 定 的 船 舶 获 欧 盟 燃 料 符 合 证 书 ， 否 则 将 受 处 罚 。 该 条 例 对 航 运 及 能 源 全 产 业 链 影 响 广

维度的技术差异化突破。双方不仅在技术层面展开激烈竞争，更在产业生 态与地缘战略中相互博弈，试图将量子优势转化为未来军事、安全与经济 领域的战略筹码。与此同时，量子安全领域正面临从单一的量子密钥分发 （QKD）、抗量子密码学（PQC）到二者融合的技术升级。同时，全球主 要经济体根据各自的战略定位与产业基础，也在探索多元并进的安全防护 模式；而在量子传感领域，针对于各物理量的测量均已实现了跨越式进化， 即国际计量标准 12 国会《国家量子倡议法案》 • 2022.11 白宫《国家安全备忘录》 • 2023.03 白宫《国家网络安全战略》 • 2023.08 CISA、NSA、NIST《量子准备：向后量子 密码学的迁移》 • 2023.08 美国国家科学基金会《量子信息科学与工 程能力扩展 (ExpandQISE) 计划》 • 2024.04 国会、参议院《国防量子加速法案》 • 2024.04 联邦调查局《保护量子科技》 • 2019.09 政府《国 家量子技 术议程》 • 2021.01 政府《量 子三角洲》 • 2022.05 联邦 委员会《瑞 士量子倡议》 • 2023.04 联邦 政府《量子 技术行动计 划》 02 第一章 2024产业发展概览 9 量子计算重要进展 • IBM推出Heron_R2处理器，能够运行包含高达5000个双量子比特门操作的量子线路。 • Google发布Will