设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 数字政府智慧政务大数据资源平台项目可 研方案 郎丰利于 2022 年 8 月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 制作时间： 2022 年 整理制作：郎丰利 职责明晰的项目建设和管 理组织体系，建立全面的 项目管理制度，确保项目 实施过程中各个环节之间 能够有条不紊的协调工作， 将项目实施风险控制在最 低程度。 在系统设计前将进行详细 的需求分析，力争做到科 学严谨的需求分析。需求 分析一旦形成就严格按照 需求进行系统设计，在实 施过程中严格执行设计方 案，避免不必要的需求变 动。即使有些需要的变更 是不可避免的，也将从实 际出发，通过管理、协调 和全面质量控制来减少由

月 29 日，国家发展改革委印发《关于进一步完善分时电价机制的通知》 ，部署各地进一步完善分时电价机制。根据高工产研， 自 2021 下半年，全国已有河南、江西、浙江、河北、山西、广东、山东等超过 20 个省市调整分时电价政策，要求适度拉大峰谷电价差 水平。 资料来源：高工产研，华西证券研究所

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 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： 数，优化实验流程和候选对象。 总之，人工智能可以有效整合不同学科 的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科 深度融合，解决学科的挑战性问题。跨学科 合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生 了计算生物学、量子机器学习、数字人文等 新兴学科。 1. P. Berens. et al. AI for science: an emerging agenda. arXiv Preprint, https://arxiv

) 的运动，首先需要在机器人中建 立相应的坐标系。机器人运动学主要研究机器人各个坐标系之间的 运动关系，是机器人进行运动控制的基础。那么，机器人运动学研 究包含哪些问题呢？我们该如何去解决呢？ 本 节 导 入 在工业机器人控制中，先根据工作任务的要求确定手部要到达的目 标位姿，然后根据逆向运动学求出关节变量，控制器以求出的关节变量 为目标值，对各关节的驱 为目标值，对各关节的驱动元件发出控制命令，驱动关节运动，使手部 到达并呈现目标位姿。 逆向运动学 工业机器人控制的基础 正向运动学 又是逆向运动学的基础 工业机器人相邻连杆之间的相对运动 旋转运动、平移运动 这种运动体现在连接两个连杆的关节上 坐标变换 物理上的旋转运动或平移运动 在数学上可以用矩阵代数来表达 旋转运动 → 旋转变换 平移运动 → 平移变换 坐标系之间的运动关系可以用矩阵之间的乘法运算来表达。用坐标 、连杆坐标系之间的齐次变换 1 、运动学方程 （ 1 ） SCARA 机器人 （ 2 ） STANFORD 机器人 正向运动学主要解决机器人运动学方程的建立及手部位姿的求解， 即已知各个关节的变量，求手部的位姿。下面给出建立机器人运动学方 程的方法及两个实例。 1 、运动学方程 （ 1 ）平面关节型机器人的运动学方程 （ a ）坐标系一 （ b ）坐标系二

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

的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 成本显著低于其他主流商业大模型及自研教育大模型成本，降低教育企业发展 AI业务的门槛。 在以上能力优势之下，DeepSeek为AI教育的突破发展带来了核心推动力。月狐分 析选取学而思、网易有道为代表，进一步分析教育企业基于DeepSeek开展的新一 轮AI教育革新。 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 同、生态化特点： 1、突破单一模型局限，将教育垂类大模型与DeepSeek深度融合，结合DeepSeek 拆解复杂问题和语言交互的强