中，并且这些知识能够在政务 大模型中被扩展应用到其他相关场景或功能中，以提高模型的效能和准确度。 6.1.2 政务知识资源质量控制 a) 应支持知识自动打上政务标签； b) 应支持知识库的智能摘要，确保知识的精简融合； c) 宜设立政务知识资源审核机制，确保知识的准确性和合规性； d) 宜设立政务知识的更新机制，确保知识的实时性。 6.1.3 政务知识图谱构建 a) 宜支持基于政务知 通知公告、办事指南等。它应该具备对文档进行自动化的结构化分析能力，将文档中的重要信 息提取出来，如主题、观点、论据等，帮助用户更好地掌握文档要点，以便于后续的问答处理； d) 应具备自动摘要的能力，能够自动生成文档的摘要，方便用户快速了解文档内容； e) 应具备文档分析的能力，能够分析文档的结构、语言风格、论述逻辑等，帮助用户更好地理解 文档的写作特点和优缺点； f) 宜具备内容建议的能力，通过分 应具备多语言支持能力，能够处理不同语言的输入信息并生成相应语言的文案。具备对多种语 言的处理能力和掌握多种语言的语言资源库； e) 应支持标签生成、摘要生成、文案生成等能力，支持用户自定义文案生成的要求，如数量、字 数、主题等； f) 应预置政务场景文案生成能力，如：公文生成、公文摘要、政务标签、政务新闻稿等。 8.6 计算机视觉（CV） a) 宜支持物体检测，基于CV大模型的物体检测工作流，具备自动化抽取和识别图像中特定物体（如

函数）运算，生成 信息摘要，然后使用自己的私钥对信息摘要进行“签名”加密，将信息摘要连同 签名认证证书一起随数字信息本身传输至数字信息接收者，接收者收到数字信 息本身后对其运用同样的散列函数算法生成信息摘要，与此同时使用签名者的 公钥对随数字信息本身传输而来的信息摘要进行解密，通过将以上两种信息摘 要相比较，来检验签名者身份及其传输的数字信息是否有改动。 若两种摘要相同即证明数字签名得到核实，而经过核实的数字签名能够保 6.7. 全文检索技术 系统提供类似 Google、百度的检索模式，可对各种格式的文档、数据库等 56 政府数字档案馆系统建设方案 异质海量信息实现统一检索，提供关联检索、容错检索、信息摘要、逐层检索 功能。 全文检索需要通过对档案元数据和电子文件的正文、附件的内容自动建立 索引，形成全文检索索引库，为用户提供全文检索服务。支持全文检索的格式 有 doc、htm、txt、pdf

RPA 流程机器人 智能推荐、用户空间 人脸 / 声纹识别防伪、智能评价、智能监管 办事人 政府 辅助服务  智能辅助  材料复用  暂存暂交 填表服务  智能填报  智能摘要  信息复用 建设成效 让政务服务全流程更“好办、智办” 服务门户 咨询服务  政务名片  智能客服  智能问答 事项申报 个性化服务  智能推荐  智能搜索 智能引导、智能交互、智能填报、智能摘要，更智能更方便 方 案 特 色 人脸识别，他预 约的是护照业务 请问您是 XXX 吗 已填写齐全，请到 18 号窗口办理 是的，我是 XXX 智能引导 数字人交互讲解护照 办事指南、流程等 护照怎么办 智能交互 需要填写 XX 单据 出境事由应该 怎么填 …… 我这填的行么 智能摘要 全程语音记录 智能语音分析 智能投诉分析

传输加密 日志管理 在线监控 数据加密 服 务 器 传输加密 断点续传 录 入 安全策略 安全策略包括： •是否加密、加密算法、密钥长度 •是否压缩 摘要信息存储于数据库中，对应每一 个电子文件 数据库 存储介质 计算摘要 MD5 文件 SSL 加密通道 会话建立时双向证书验证 以安全控制为保障 SEAS 集成 CA 权限控制 安全 控制 传输加密 日志管理 控制 传输加密 日志管理 在线监控 数据加密 密码 (128 、 192 或 256 位 ) 对称算法 临时密 文 加密密码 最终密文 合并 用户安全策略信息 MD5 算法 摘要签 名 原文 以安全控制为保障 SEAS 集成 CA 权限控制 安全 控制 传输加密 日志管理 在线监控 数据加密 以安全控制为保障 SEAS 集成 CA 权限控制

路况监测系统就是充分利用城市现有的视频信号，进行路况信息提取的信息化、智能化、网络化 的交通监控系统 路况监控 视频巡逻接力 轨迹查询 单兵指挥 视频会议系统 可对视频按照类 型、大小、颜色、 方向等进行筛选， 形成摘要 摘要浓缩 智能工具 分区域、分色预警 社会监控 交警系统 图像监控 图像监控 其它行业 公安系统 小区监控 商辅监控 学校监控 医院监控… 林业 综合执法 安监… 政务外网

Sebastian Raschka 博士（ Lightning AI 的首席教育学家） ： 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、 解谜、 数学、 编码难题 文本生成、 翻译、 摘要、 基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀 ，能进行深度思考和逻辑推理 一般 ，难以处理多步骤的复杂问题 运算效率 较低 ，推理时间较长 ，资源消耗大 较高 ， 响应速度快 ，资源消耗相对较小 幻觉风险 中提供 ，开发人员版本可通过 Google Cloud 的 API 获得。 Gemini 可以应用于 Bard 和 Pixel 8 Pro 智能手机。 Gemini 的应用范围广泛 ，包括问题回答、 摘要生成、 翻译、 字幕生成、 情感分析等任务。 然而 ， 由于其 复杂 性和黑箱性质 ， Gemini 的可解释性仍然是一个挑战 2.1 国外的大模型产品 n Gemini n Sora 人物、 事件、 政策要点等 ，并自 动生成公文摘要 ，方便快速阅读和检索 6.1 公文处理全流程智能 化 智能信息提取与摘要 n 应用场景 来源 ：源汇发 布 参考案例 n 温州市鹿城区 “鹿小数” 案例深化 : “ 鹿小数” 在公 文处理方面的应用已经初见成效 ，例如公 文自动核验、 AI 摘要等功能 n 深圳市福田区 “数智员工” 案例深化 : “ 数智

1****单位密码应用现状 ****单位协同办公平台已经应用了部分密码技术对系统进行了安全 防护，主要是在协同管理平台系统身份认证鉴别上使用用户名/口令 +动态密码的身份认证方式，用 SM3 数字摘要算法对用户静态密码进 行哈希加密存储，防止系统被攻破后口令被脱库，一次性动态密码 由用户安装 APP 后，由 APP 实时向业务系统获取，协同办公平台用 户在登录平台时，先输入用户名/口令,然后输入手机 切需要通过 密码算法体系来确保协同办公系统数据在传输、存储、使用过程中 的身份认证、数据保密性、完整性和不可否认性。 目前已通过国密局认可的算法体系大致分为三大类，即对称算法、 非对称算法、摘要算法，每种算法都有其优缺点，因此在实际应用 场景中一般采用这些算法的组合形式来实现身份认证、数据保密 性 、 完 整 性 和 不 可 否 认 性 等 安 全 需 求 ， 一 般 分 为 SM2/3/4 两种算法都属于分组算法，密钥长度均为 128 位，算法安全保密强 度及相关软硬件实现性能与 AES 相当，其中 SM1 算法不公开，仅以 IP 核的形式存在于芯片中，在市场上来看，SM4 比 SM1 使用更加广 泛。国产摘要算法是 SM3，SM3 主要用于数字签名及验证、消息认证码 生成及验证、随机数生成等，其算法公开。其安全性及效率与 SHA- 256 相当。 非对称算法可以用于身份认证、数字签名、安全密钥交换、数据加

（1）案例概述 黑龙江省在深化数字政府建设过程中，以 12345 政务服务便民热 线为突破口，率先开展基于 DeepSeek 大模型的智能化升级实践，打 造了集“智能转译、智能总结、智能摘要、智能归口、智能派单”于 一体的智慧热线新模式。项目以“让数据多跑、群众少跑”为核心目 标，聚焦群众诉求表达多样、人工派单压力大、信息流转不畅等问题， 通过引入深度语义理解和自主学习算法，实现了从语音到文本、从文 智能决策”的多层融合模式，实现了对群众诉求从接听、理解、 归口到派单的智能化全链条处理。 在功能建设上，一是智能转译模块实现了语音自动识别与语义分 段处理，能在多方通话环境下精准提取有效信息；二是智能摘要与总 结功能通过语义聚合算法，对通话要点进行自动提炼与结构化输出， 为后续工单生成提供高效支撑；三是智能归口模块融合政务知识图谱 与规则引擎，实现事项类型、权责部门的精准匹配；四是智能派单功 系统功能示例截图 项目实施后，热线中心实现了从“人工判定”向“智能决策”的 转型，系统基于模型自学习机制，能根据历史数据持续优化归口与派 单逻辑，保证智能化水平不断提升。依托智能总结与摘要模块，热线 数据沉淀更加结构化，为政务研判分析提供高价值的数据资产支撑。 项目有效解决了以往热线工作中存在的“语音转录不准、工单归口偏 差、派单耗时较长”等问题，形成了以智能化能力支撑政务服务高效

和编程代码知识。8 二是助力内部文书写作自动化。政府公文写作是内部事务中任务 量大、机械性高、有“模板”可循的事项之一。大模型及其衍生产品 在经过高质量语料库训练后，能胜任内容校对、资料整合、摘要总结 等任务，还能按照指定框架、指定模板输出文本信息。将大模型工具 应用于政府公文写作中，能将公务员从繁复的文案工作中解放出来， 使其更加投入到创造性的工作中。目前，大模型已被用于政府简报、 文件，ChatGPT 的引入 大幅降低了文件修订的负担。该机构还使用 ChatGPT 简化补贴申请 等在线操作指南，以帮助群众顺利完成业务申请。福岛县政府将 ChatGPT 运用于创建县计划的摘要和儿童版本。美国波士顿政府将简 化文本写作、多语种文本写作作为大模型技术的推荐使用场景，以促 进政府信息面向不同年龄、不同受教育水平、不同语言的人群的公开。 三是生成政府宣传物料。例如，日本北海道当别町、神奈川县横 就业市场数据，为政府就业政策制定提供可靠数据支撑。例如，新加 坡劳动力局利用 ChatGPT 和开源框架，打造了职业助手，不仅能实 现求职者和岗位的双向精准推荐，还能针对岗位为求职者生成个性化 简历摘要。 5. 强化国防科技实力 美国已探索大模型技术在国防安全、航空航天两类重大国家科技 创新项目中的应用。 美国国防部持续推进对大模型在国防安全领域应用的监测和探 索。2023 年 1

栏目导航是栏目在前台客户端的显示方式，根目录下显示的是一级栏目， 进入一级栏目后，显示二级栏目，有“返回”按钮返回上一级栏目。  内容列表 内容列表显示的是该栏目所有内容的标题列表。内容列表由标题图片、标 题名称、内容摘要和发布时间等显示。内容类别界面有向上向下按钮，通过按 钮可向上或向下浏览内容列表的内容。  内容详情 内容详细的显示有普通内容显示和文库内容显示两种，内容详情界面有放 大、缩小、还原、向下 有栏目都可以用该功能添加 内容。  普通内容发布 普通内容发布是一般的文字、图片等通过内容编辑后发布。普通内容的信 息有所属栏目、标题、摘要、作者、固顶级别、排序时间、内容类型、是否通 知、发布时间、指定模板、标题图片和内容等。 标题、摘要、标题图片和发布日期是前端的栏目列表显示的信息，标题图 片是上传本地图片，可预览标题图片和设置图片的宽、高数值；发布时间留空 则为提交的当前时 等。文库内容是上传附件，普通内容是编 辑文字、图片等，文库内容的其他信息是和普通内容的信息一样。  发布紧急通知 发布紧急通知的模型与发布普通内容的模型基本相同，基本的信息有所属 栏目、标题、摘要、作者、固顶级别、排序时间、内容类型、是否通知、发布 时间、指定模板、标题图片和内容等。还有可设置是否紧急通知，若选择了 “是”，并设置紧急通知的开始时间和结束时间，在该时间段则会强制显示发布