态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发 展趋势。立足于政府的社会治理，大数据云平台工程对“块数据”进行 分析和挖掘所产生的态势感知的能力将有助于政府部门感知和预测 社会风险，做到提前部署、防患于未然。例如对于社会敏感人员， 通过大数据云平台工程的数据分析发现其在某一特殊时期的交通行 动轨迹、通信联络范围存在异常，则相关部门管理人员可以提前部 署，将社会风险扼杀在摇篮中。 2.2.2.4 系统和权限管理 据的上传效率，可采用压缩算法对数据文件进行压缩，提供数据传 输的效率。并且由于 hadoop 平台在数据处理时，可以对压缩文件进 行自动解压，因此可以提供数据处理的效率，减少 IO 传输时间。  整合层 整合层对于业务数据的存储，采用第三范式关系表的形式，这 样可以方便后续数据分析时直接采用 SQL 方式进行表的关联处理。 因此在整合层，历史数据存储一般采用 HIVE 存储方式，并结合分区 方案进行处理 口径汇总生成所需的各种结果。在整合层模型中，不对详细数据按 特定需求进行筛选或者加工。  满足历史数据存储要求 为了满足存储历史数据，又尽量考虑减少数据存储空间。对于 非事件的数据，采用历史拉链表的存储方式；对于事件数据，采用 只保留最新数据的存储方式。 3.4.4.2 主题划分 此数据区按主题存放数据，主题划分如下： 表 3 整合模型的十大主题 主题中文名称 主题英文名称

月后新的技术成果）， 后续发展阻力增大。 （三）申威 申威处理器采用 Alpha 架构，核心数较多、主频较高，单核计算性能较低，不支持 虚拟化，整体操作系统、数据库、中间件的生态支持能力较差。对于政务信息化 行业而言，采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系统，承 担的风险较高。 （四）飞腾 飞腾处理器采用 ARM v8 架构，单核计算性能较低，并且在虚拟化的支持上，硬件 与申威相似，难以采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系 统。 （五）海思 海思鲲鹏系列处理器采用的是 ARM 架构，核心数较多、主频较高，但是，由于采 用的 RISC 架构的指令集，所以对于原有 X86 生态的系统软件、数据库、中间件等 都具有较差的兼容性。目前支持鲲鹏 CPU 的主要是华为自身的软件生态及国产主 流系统软件厂商（如中标麒麟、达梦、东方通等）。 （六）海光 海光处理器采用 应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备份来确保数据的安全性，系统达到高可用性；  应支持镜像备份；  应支持灾难恢复和裸机恢复；  应支持备份负载与应用程序分离；  应支持源端重复数据消重；

月后新的技术成果）， 后续发展阻力增大。 （三）申威 申威处理器采用 Alpha 架构，核心数较多、主频较高，单核计算性能较低，不支持 虚拟化，整体操作系统、数据库、中间件的生态支持能力较差。对于政务信息化 行业而言，采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系统，承 担的风险较高。 （四）飞腾 飞腾处理器采用 ARM v8 架构，单核计算性能较低，并且在虚拟化的支持上，硬件 与申威相似，难以采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系 统。 （五）海思 海思鲲鹏系列处理器采用的是 ARM 架构，核心数较多、主频较高，但是，由于采 用的 RISC 架构的指令集，所以对于原有 X86 生态的系统软件、数据库、中间件等 都具有较差的兼容性。目前支持鲲鹏 CPU 的主要是华为自身的软件生态及国产主 流系统软件厂商（如中标麒麟、达梦、东方通等）。 （六）海光 海光处理器采用 应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备份来确保数据的安全性，系统达到高可用性；  应支持镜像备份；  应支持灾难恢复和裸机恢复；  应支持备份负载与应用程序分离；  应支持源端重复数据消重；

3.1.2.2.1.2个人服务页面布局 将个人办事的事项按照主题和部门进行分类展示，根据办理量 推荐热点办事服务，每个事项均提供办事指南查看，查看评价，提 出咨询、查看办件公告和添加收藏操作，对于可网上办理的事项提 供在线办理功能。个人服务页面具有具备事项筛选功能。具备类似 电商多维度主题筛选功能，筛选维度包括服务主题、特定对象、生 命周期分类、事项类型分类、服务部门分类、服务形式分类、行政 3.1.2.2.1.3法人服务页面布局 将法人办事的事项按照主题和部门进行分类展示，根据办理量 推荐热点办事服务，每个事项均提供办事指南查看，查看评价，提 出咨询、查看办件公告和添加收藏操作，对于可网上办理的事项提 供在线办理功能。 面向企业提供“一页式”、“个性化”的网上办事服务。法人服务页 面具有具备事项筛选功能。具备类似电商多维度主题筛选功能，筛 选维度包括服务主题、特定对象、生命周期分类、事项类型分类、 主要有各部门业务办理结果情况表格设计、各部门事项进驻结 果情况表格设计。统计数据只包含行政审批事项，不含社会事务服 务事项和国家垂直系统事项。各部门未在“承诺期限”内办结的业务， 将视为办结超期，计入时限异常数。 2. 公众对于所办事项的反馈信息 按照“以用户为中心”的原则，从“公众体验”的角度，基于互联网 政务服务门户（网站、网上审批大厅、网上办事大厅）的数据，结 合对网上政务服务的内容、管理和运维等多方考察，围绕服务方式

出 几个关键需求点： 1. 数据处理能力提升：现有平台在处理大量复杂数据时表现出一 定的局限性，需要引入更为先进的 AI 大模型技术以提高数据 处理速度和准确性。 2. 用户体验优化：用户对于更快捷、更智能的服务响应有较高期 待，包括智能问答、智能推荐等功能。 3. 系统集成与兼容性：新的 AI 技术需要与现有系统无缝集成， 确保数据安全和系统的稳定运行。 4. 成本效益分析：在引入 page：当前页码； - page_size：每页数据量； - total：数据总量。 为应对高并发场景，接口需实现限流机制，通过令牌桶算法控 制请求频率，防止系统过载。同时，提供异步接口支持，对于耗时 操作（如 AI 模型推理），返回任务 ID，后续通过轮询或回调获取 结果。 为确保接口的可扩展性，设计如下版本管理机制： - 接口 URL 中嵌入版本号（如/v1/ai_service）； 在数据采集过程中，可能会遇到数据缺失、格式不统一、重复 记录等问题，因此数据清洗显得尤为重要。数据清洗的主要步骤包 括： 1. 数据去重：通过唯一标识符或特定字段，识别并删除重复数 据，确保数据源的唯一性。 2. 数据补全：对于缺失数据，采用插值法、平均值填充或关联字 段推断等方式进行补全，尽量减少数据缺失对分析结果的影 响。 3. 数据格式化：将不同来源的数据统一转换为标准格式，如日 期、时间、数值等，便于后续处理和分析。

库中（如 MySQL、PostgreSQL），以满足事务处理和复杂查询的 需求；半结构化数据则更适合存储于 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）中，以提高灵活性和扩展性；对于大 规模的非结构化数据，建议使用分布式文件系统（如 HDFS）或对 象存储（如 MinIO、AWS S3），以支持海量数据的高效存储和访 问。 为提升数据存储的效率和安全性，需引入数据压缩、数据分 不一致性等问题，以确保数据的完整性和准确性。针对政务数据的 特点，常见的清洗操作包括去除重复记录、填补缺失值、纠正错误 数据以及处理异常值。例如，对于缺失值的处理，可以根据数据类 型采用均值填充、众数填充或基于模型的预测填充等方法。对于异 常值，可以采用统计学方法（如 Z-score 或 IQR）进行识别和处 理。 其次，数据预处理是为了将原始数据转化为适合模型训练的格 式。预处 程等。在政务场景中，数据往往具有多种类型（如文本、数值、时 间序列等），因此需要针对不同类型的数据采取不同的处理策略。 例如，对于文本数据，可以进行分词、去停用词、词干提取等操 作，并采用 TF-IDF 或词嵌入（如 Word2Vec、BERT）进行向量化 表示。对于数值数据，可以采用 Min-Max 归一化或 Z-score 标准 化，以消除不同量纲的影响。 在处理过程中，还需要考虑数据的隐私和安全问题，尤其是在

技 术，实现对法律文件、政策解读及案例检索的自动化处理。这一系 统将能够高效地分析当前的法律法规及政策动态，极大提升政府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增 强公众对于政府工作的信任与认可，使政务服务更具人性化和便捷 性。 目标明确，项目不仅要满足当前的政务需求，还需具备一定的 前瞻性和扩展性。通过建立政务 AI 法制员大模型，我们期望能 够：  提升法律法规的检索效率与准确性 场景中，可以用来自然生成法律条文或解读，通过简单的提示或问 题输入，模型可以生成高质量的法律文书。 变分自编码器则使用生成对抗网络的结构，推动了生成模型的 发展。其主要优点在于能够生成多样化的样本，同时保持一定的真 实性。这对于生成复杂的法律文件尤为重要，因为法律文件常常需 要有多样的表现形式，比如合同、判决书、政策文件等。利用变分 自编码器，模型可以在学习基本法律框架之后，生成不同类型的法 律内容。 生成模型在训 型训练 和推理。在数据收集阶段，我们需要从历史法律案例、政策文件和 公众咨询记录中获取足够的信息，确保训练数据的多样性和代表 性。特征提取则是将原始数据转化为模型可以处理的数值特征，例 如，对于法律文本，可能会提取关键词、句子长度和文本复杂度等 特征。 在模型训练阶段，可以采用如支持向量机(SVM)、决策树、随 机森林、神经网络等多种算法，这些算法各具优势。支持向量机在 处理线性可

本标准适用于： a）政务大模型服务提供方评估自身技术与应用能力； b）政务大模型应用方或管理方对政务大模型服务提供方的服务能力要求； c）第三方评估政务大模型服务提供方的能力。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。 凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 41867—2022 信息技术 人工智能 应支持自定义评估指标和评估流程，满足不同场景下的需求。 6.3.2 可信评估 a) 应具备在不同环境和条件下通过调试信息展示推理过程，获得稳定且可持续的高准确率的能力， 如政务大模型对输入样本扰动具有一定的容忍程度； b) 应具备对于推理和决策过程的解释能力； c) 应留存完整审计日志，记录模型推理请求来源、数据调用路径、异常行为捕获等信息，支持动 态监测与追溯分析； d) 应支持代码安全审计，发现潜在安全缺陷及敏感操作代码，实现对算法逻辑和数据处理模块的 入的范围，例如限制用户只能输入特 定类型的问题或查询关键词。 T/ISC 0079—2025 8 6.4.2.4 会话日志组件 会话日志组件记录了用户与AI系统的对话历史和交互信息。这些信息对于系统开发者和管理员来说 非常重要，因为它们可以帮助了解用户的需求和行为，从而优化AI系统的性能和用户体验。 会话日志组件应包括以下内容： a) 应包括对话历史记录，会话日志记录了用户与AI系统中被允许收集的对话历史，包括文本输入、

模型在治理中的应用还体现在其强大的可扩 展性和适应性。模型可以根据不同城市的特点和需求，进行定制化 开发和部署，确保其在不同治理场景下的有效性和实用性。例如， 针对特大型城市，模型可以重点优化交通管理和公共安全；而对于 中小型城市，模型则可以侧重环境保护和公共服务优化。 综上所述，DeepSeek 模型在政务城市治理中具有广泛的应用 潜力，能够显著提升城市治理的智能化水平和事件处置效率，为构 建智慧城市提供强有力的技术支撑。 标准，地理坐标统一为 WGS84 坐标系，文本数据统一为 UTF-8 编码。这些措施可以有效减少数据在后续处理中的歧义和错 误。 另外，针对缺失数据的处理，可以采用插值、均值填充或基于 模型预测的方法进行补充。对于异常数据，则通过统计分析或机器 学习算法进行识别和修正。例如，使用 Z-score 或 IQR 方法检测异 常值，并根据业务规则进行修正或剔除。 在数据预处理过程中，还需对数据进行归一化或标准化处理， 数据的预处理和后处理环节也需要在部署与集成过程中得到充 分重视。DeepSeek 模型的输入数据通常来自政务系统的各类传感 器、数据库或外部数据源，因此需要建立标准化的数据清洗和转换 流程，确保输入数据的质量和一致性。对于模型的输出结果，可以 通过规则引擎或后处理模块进行二次加工，生成符合政务业务需求 的最终决策建议。 在集成过程中，安全性是不容忽视的方面。需要为模型和数据 流配置多层次的安全防护措施，包括数据传输加密、数据存储加

审投入实战的单位。通过远程音视频传输等技术，公诉人、法官、 被告人分处检察院、法院、看守所三地。按照新刑事诉讼法第 121 条规定，“侦查人员在讯问犯罪嫌疑人的时候，可以对讯问过程进行 录音或者录像；对于可能判处无期徒刑、死刑的案件或者其他重大 犯罪案件，应当对讯问过程进行录音或者录像；录音或者录像应当 全程进行，保持完整性”。该法条的出台和实施，对进一步完善我国 刑事证据制度、有效地惩罚犯罪和保障人权，将发挥重大作用，同 强大引擎。 加快智能语音和“三远一网”建设，是提高办案效率、提升检察工作现 代化水平、深度融入全区智慧城市建设的重要举措。确保项目建设 的先进性、前瞻性、迭代性。结合当前互联网产业的发展趋势,对于 互联网检察新坐标的路径选择,笔者认为应当定位于依托互联网云技 术,以检察数据为核心,实现刑事、民事行政、公益诉讼、控申等各类 案件的网上办理,打造功能完备的互联网检察工作云平台,不断深化 “打击、研判、治理、宣传”的办案模式。 息的保护和隔离，即安全性和保密性。庭审平台采用多种授权模式， 可以通过 IP 授权访问、用户登陆权限限制、视频通道授权等多种方 式控制人员访问权限，保证庭审的安全性；在庭审时向外发送信息 时，本公司的技术对于信息都是经过加密处理，确保庭审内容的不 泄漏  实用性 能够最大限度的满足实际工作的要求，把满足用户的业务管理 作为第一要素进行考虑，采用集中管理控制的模式。在庭审过程中 产生的音视频信