02 A I GC 与大模型技 术 03 人工智能应用案例 01 人工智能概述 CONTENTS 人工智能基本概念与发展历程 关键技术与研究学派 01 02 人类的智能，源于人类的大脑、感觉器官 和神经网络 从自然环境中感知和解析信息，提炼知识并运用 于指挥自身行为的能力，就是“智能”。 1. 何谓智能？ 人工智能基本概念 人工智能，指由人制造出来的机器所表 现出来的智能。 （张量处理单元）等专 门 为 AI 计算优化的芯片，能够高效处理大量数据和复杂的算法。 1. 人工智能的关键技术 机器学习 深度学习 强化学习 智能芯片技术 基础算法技术 二 、关键技 术 计算机视觉 自然语言处理 语音处理 多模态分析推理技术 1. 人工智能的关键技术 感知技术 二 、关键技 术 人工智能研究的三个门派 符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派 AlphaGo ）击败围棋冠军李 世石。 3 、联结主义学派 人工智能研究的三个门派 联结主义：从生物神经网络到人工神经网络 30 智能芯片技术、基础算法技术和感知技术。 小结 1. 人工智能的关键技术包括： 2. 人工智能研究的三个门 派 联结主义 符号主义 行为主义 大模型与 AIGC 概述 DeepSeek 推理大模 型 提示词与提示工程 04 AlGC 与 GPT( 通用大模型的代

公安部推行的“扁平化指挥模式” ，就是最大限度地压缩指挥层级、减少中间 环节 ， 优化现有的情报信息管理，建立情报信息主导警务的相关机制 ，着力拉近指 挥与实 6 技术发展 云计算、大数据和物联网等关键技术的迅速发展，给警务指挥体系信息 化变革带来了契机。 n 通信速度更快 、网络频谱更宽 n 通信更加灵活、智能性能更高 n 兼容性能更平滑 、能够提供各种增 殖服务 n 实现更高质量的多媒体通信、频率

...........................................................................................26 6. 关键技术应用................................................................................................ 中的数据，将不会因各种意外而丢失或被修改，这就保证了企业对一些重要的 业务数据长期存储的需求。WORM 技术最大的特点，正是在于对数据存储法规 遵从的应对。 36 政府数字档案馆系统建设方案 6. 关键技术应用 6.1. 电子文件四性保障技术方案 电子档案在移交接收和长久保存过程中，需要确保其准确性、完整性和可 用性和安全性。电子档案的准确性即档案信息要准确地反映事实。电子档案的 完整性是指

MLflow、ModelDB），对不同版本的模型进行存储、管理和 对比，确保模型的可复用性和一致性。训练完成的模型通过统一的 API 接口发布到模型推理层，供政务应用调用。 以下是大模型训练层的关键技术参数示例： 技术参数 配置说明 硬件架构 异构计算（GPU/ TPU） 分布式训练工具 Horovod、DeepSpe ed 训练框架 TensorFlow、PyTor ch 数据存储 ，从而为政务办公大 模型 AI 公共支撑平台的建设提供坚实的技术支持。 4.3.1 分布式训练 在政务办公大模型 AI 公共支撑平台的建设中，分布式训练是 提升模型训练效率、缩短训练时间的关键技术手段。分布式训练通 过将计算任务分配到多个计算节点上并行执行，能够有效利用大规 模计算资源，加速模型收敛，同时降低单节点的计算压力。 首先，分布式训练的核心在于数据并行和模型并行的有效结 析，识别潜在风险点并提出改进建议。此外，平台应建立应急响应 机制，针对审计发现的重大安全问题，能够迅速启动应急预案，及 时隔离问题并修复漏洞。为实现审计与监控的自动化与智能化，平 台可引入以下关键技术： 通过以上措施，平台能够有效保障数据安全，提升整体安全防 护能力，同时满足政务办公场景下的合规性要求。 6.3.1 安全事件检测 安全事件检测是实现政务办公大模型 AI 公共支撑平台安全运

自然语言理解模块作为智能体的核心交互入口，需实现政务场 景下的高精度意图识别与语义解析。该模块采用多层级处理架构， 首先通过领域自适应预训练模型对用户输入进行语义编码，再结合 业务规则引擎完成结构化输出。具体实现包含以下关键技术点： 1. 语义编码层 基于 DeepSeek-V3 模型构建政务领域微调版本，通过 20 万 条政务对话数据进行增量训练。关键改进包括： o 注入政务术语知识库（覆盖 1.2 万条政策术语） 数据安全评估，根据等保 2.0 三级要求制定加密传输方案，测试 环境部署在政务专有云区域 第二阶段为功能开发与单元测试（6 周），按优先级分三个迭 代批次推进： 迭代批 次 核心模块 关键技术指标 测试覆盖率要 求 迭代 1 智能问答引擎 响应时间≤800ms，支持 10 万 级 QPS API 测试 100% 迭代 2 材料预审 OCR 模块 识别准确率≥98%，支持 26 特殊资源配置说明： - 政务业务专家采用”柔性团队”模式，由 各委办局按需派驻，预计累计投入 4 人月 - 第三方 DeepSeek 技术 顾问按 50 人天采购，重点解决多轮对话状态维护等关键技术问题 - 运维团队前期由开发人员兼任，系统上线后移交至政务云现有运维 体系 人员能力矩阵需满足： - 100%团队成员具备政务行业项目经 验 - 70%技术成员持有 DeepSeek 官方认证

党建云 - 优势 - 5G 张家口、下花园进行 5G 网络的规模验证 实现 5G 系统 互通及试商用 2022 2016- 2017 2018 2019 2020 关键技术研究 网络演进规划 参与国内外 5G 标准 研究和样机验证工作  上半年，小规模试验和验证阶段；  下半年， 5G 扩大规模试验阶段 实现 5G 的准商用 通过研究试验和试商用，保障

党建云 - 优势 - 5G 张家口、下花园进行 5G 网络的规模验证 实现 5G 系统 互通及试商用 2022 2016- 2017 2018 2019 2020 关键技术研究 网络演进规划 参与国内外 5G 标准 研究和样机验证工作  上半年，小规模试验和验证阶段；  下半年， 5G 扩大规模试验阶段 实现 5G 的准商用 通过研究试验和试商用，保障

对事件的连续监控和反馈，模型能够动态调整识别的阈值和规则， 避免误报或漏报。例如，在交通高峰期，系统可以临时调高交通事 故检测的敏感度，而在夜间则降低对行人活动的监测强度，以减少 不必要的警报。 以下是实时数据监测的关键技术要点：  多源数据整合：确保不同数据源的无缝接入和统一处理。  流式计算架构：支持低延迟、高吞吐量的实时数据处理。  自适应识别机制：根据场景动态调整监测策略。  异常检测算法：结合深度学习与规则引擎，提升事件识别的准 理和特征提取；然后，通过训练好的模型对数据进行分类和预测， 识别出可能的事件或异常；最后，模型将分析结果推送给相关部 门，辅助决策者进行快速响应和处置。 为了确保模型的高效性和准确性，以下关键技术和术语需要特 别关注：  数据预处理：包括数据清洗、归一化和特征选择，确保输入数 据的质量和一致性。  卷积神经网络（CNN）：主要用于处理图像和空间数据，能 够自动提取数据中的特征。

系，这种创新的 应用模式全国首创。 郑州信大捷安信息技术股份有限公司是一家专业从事移动信息安全产品研 究与开发、移动电子政务/商务安全接入及应用系统集成的高新技术企业。组建 有移动信息安全关键技术国家地方联合工程实验室、河南省移动信息安全工程 技术研究中心、移动信息安全河南省工程实验室和河 南省企业技术中心，以核 心成员单位参与发起成立了中国可信计算联盟，参与制订了公安信息移动接入 税务移动安全信息化解决方案

中具有相当重要的价值。 目前该技术在军事情报工作 中已经有所应用 ，据报道 ，曾迫降在我国海南机场的 美军 EP-3 侦察机中就安装了声纹识别侦听模块。 在当代高技术通信系统中 ，语音识别正逐步成为人 机接口的关键技术 ，语音识别技术与语音合成技术的结 合 ，使人们可以甩掉键盘 ，通过语音命令进行操作。 在军事行动中 ，通过电话发出命令是常用的信息 传 递方法。应用声纹识别技术 ，可以对发出命令者进行身