通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 照据生命周期规 划，统一将过期数 据归档 到历史 数据 归档 区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page 18 大数据分析平台总体架构——流程调度层批量处理流程  批量数据处理由流程调度层部署的自 定义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 据，并进行结构化处理，存入 / 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page 19 大数据分析平台总体架构——流程调度层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程由流程调度层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作：

的治理模式在处理突发事件、优化资源配置、提升服务质量等方面 逐渐显露出局限性。信息技术的迅猛发展，尤其是人工智能和大数 据技术的成熟，为城市治理提供了新的解决方案。DeepSeek 模型 作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 不仅可以提升事件处置的效率和准确性，还能够为决策者提供更为 科学、实时的数据支持。 在实际应用中，DeepSeek 而且在面对大量突发事件时往往显得力不从心。为了提升城市治理 的智能化水平，近年来，人工智能技术在城市管理中的应用逐渐成 为研究热点。DeepSeek 模型作为一种先进的人工智能算法，具有 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。 首先，DeepSeek 模型能够通过实时数据流分析，快速识别城 市中的异常事件。例如，交通拥堵、环境污染、公共设施损坏等问 程中的瓶颈与痛点，重点突出技术手段在提升治理效率中的重要作 用。通过对现有技术解决方案的梳理，明确 DeepSeek 模型的应用 背景与价值。 其次，详细阐述 DeepSeek 模型的技术架构与核心优势。通过 对模型的多模态数据处理能力、实时决策支持机制以及自适应学习 功能的深入分析，展示其在政务场景中的适用性。同时，结合具体 案例，说明模型如何通过数据驱动的方式优化事件识别与处理流 程。 接下来，文章将重点探讨 DeepSeek

技术架构设计......................................................................................37 3.2.1 数据处理层设计.........................................................................40 3.2.2 大模型训练层设计.... 能够有效优化内部协作流程，提高团队工作效率。例如，AI 可以自动识别和分类会议纪要中的任务项，并分配给相关人员，确 保每个任务得到及时处理和反馈。 在政务办公大模型 AI 的应用中，以下关键需求尤为突出：  数据处理与分析：支持多源异构数据的整合与清洗，提供高效 的数据挖掘和可视化分析工具。  智能决策支持：基于大模型的预测分析能力，为政策制定和资 源配置提供精准建议。  网络安全与隐私保护：确保 在通过整合 大数据、人工智能、云计算等先进技术，构建一个能够覆盖政务服 务全流程的智能化生态系统，实现政务办公的数字化转型和智能化 升级。具体目标包括以下几个方面： 首先，平台应具备强大的数据处理能力，能够对海量政务数据 进行高效采集、存储、分析和挖掘，为政府决策提供精准的数据支 持。通过大数据分析技术，平台能够实时监控政务运行状态，识别 潜在问题，并提出优化建议，从而提高政府决策的科学性和时效

..........................................................................................53 4.2 数据处理.................................................................................................. 提供智能化的法律咨询，满足公众对政务信息的需求  加强对法治宣传、法律风险预警的能力 在项目实施过程中，我们将关注以下几个方面的要素，以确保 政务 AI 法制员的成功落地： 1. 数据安全性：确保所有涉及的数据处理和存储都符合国家法律 法规，保障人民隐私与信息安全。 2. 用户友好性：系统需具备易于使用的界面和操作流程，以便于 不同层级的政务工作人员和公众用户进行高效的交互。 3. 技术可实施性：评估和选择合适的技术框架和大模型，提供可 行均衡处 理，确保模型训练的公平性和准确性。 表 1：数据处理步骤表 步骤 描述 数据清洗 去除重复、修正错误和填补缺失 数据标注 对数据进行结构化标注 数据格式化 转换为适合模型处理的格式 数据平衡 确保各类别数据样本均衡 经过预处理和清洗的数据将作为训练、验证和测试模型的基 础。目前，我们计划采用以下数据处理工具与技术来支持数据收集 与处理的各项任务：  使用 Python

.........................................................................................106 3.7 数据处理和存储系统设计...........................................................................................147 各类报表 针对目前尚未进行结构化数据梳理的业务数据，如 Word、Excel 等形式存储的业务数据； 6 大数据云平台实施方案  图像和音频/视频信息 针对视频监控、人口信息的照片等信息的数据处理。 3、支撑能力建设 支撑内容的建设为应用系统建设提供组件式服务，主要建设： 地理信息平台、数据分析平台、流程管理平台、安全平台等。  地理信息平台 立足市现有城市地理空间信息建设应用基础，从大数据云平台 GIS 等技术，实现对市分散的空 间信息资源整合、共享和充分利用，为大数据云平台工程提供地理 信息与业务数据的在线共享与交换支撑。  数据分析平台 数据分析平台是集数据的目录管理、数据交换、数据处理的分 析与挖掘、数据的可视化展现为一体的综合支撑平台。  流程管理平台 通过对网格化服务管理的梳理，再造社会治理工作流程，将信 任服务、授权服务和工作流等业务流程有机融合紧密结合在一起，

核 操作和配置  针对异常问题，自动生成工 单，实现稽核问题的流程化管 理  建立数据质量考评制度，综合 评估数据稽核及问题处理结 果，定期生成数据质量评估报 告 数据处理全过程的质量稽核，有效保证数据质量 数据治理 汇聚存储 数据分析 数据服务 应用场景 数据地图是元数据信息的全景视图，描述所有元数据对象的血缘关系，所处层级覆盖范围由归集库 -> 中心库 - 主数据管理 数据安全管理 数据运营 数据资产管理 DATA 大数据探索稽查 大数据标准制定 一站式工具  数据标准，标准和数据实时对比、分析和稽查，达到高度统一；  元数据，完整记录数据处理链路血缘关系，形成全局数据地图；  数据质量，自动化稽核任务执行、质量监控，完整质量报告；  数据建模，可视化的模型设计、模型管理和模型监控； 全流程服务  治理筹备，目标筹划、业务调研、数据摸底； 成熟算法模型，无需关注模型开发过程，直接使用 预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。 3 、第三方算法统一纳管 实现第三方算法统一管理维护，同时实现算力资源统一复 用； 方案价值 1 、一站式的数据模型开发 通过数据处理、模型训练、模型管理以及模型部署一站式模型开发平 台，简化数据开发门槛 2 、通用 API 服务 提供视频、语音、证照、图像等多种成熟算法服务，税务各单部门 业 务需要灵活申请所需服务；支撑端边云多种部署方式；

，简化稽 核 操作和配置 针对异常问题，自动生成工 单，实现稽核问题的流程化管 理 建立数据质量考评制度，综 合 评估数据稽核及问题处理 结 果，定期生成数据质量评估报 告 数据处理全过程的质量稽核，有效保证数据质量 加工 加工 DW 层 治理过程，数据汇聚、数据标准化、数据稽核、质量评估； 治理服务，标准设计、稽核规则设计、模型设计、资源库设计； 一站式工具 数据标准，标准和数据实时对比、分析和稽查，达到高度统一； 元数据，完整记录数据处理链路血缘关系，形成全局数据地图； 数据质量， 自动化稽核任务执行、质量监控，完整质量报告； 数据建模，可视化的模型设计、模型管理和模型监控； 数据安全管理 数据运营 成熟算法模型，无需关注模型开发过程，直接使用 预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。 3 、第三方算法统一纳管 实现第三方算法统一管理维护，同时实现算力资源统一复 用； 1 、一站式的数据模型开发 通过数据处理、模型训练、模型管理以及模型部署一站式模型开发平 台，简化数据开发门槛 2 、通用 API 服务 提供视频、语音、证照、图像等多种成熟算法服务，税务各单部门业

本项目旨在通过将 AI 大模型技术集成到全省一体化政务平台 中，实现政务服务智能化、高效化和个性化。项目范围涵盖以下方 面：首先，整合现有政务系统数据资源，构建统一的 AI 大模型基 础平台，支持多模态数据处理，包括文本、语音、图像等类型。其 次，开发基于 AI 大模型的核心应用模块，如智能问答、文档自动 生成、数据分析和预测等功能，全面提升政务服务效率和用户体 验。再次，搭建完整的 AI 模型训练、部署和运维体系，确保模型 在当前政务服务的数字化转型中，全省一体化政务平台的应用 需求日益增加，特别是引入 AI 大模型技术以提升服务效率和用户 体验。首先，通过对现有平台功能和用户反馈的分析，我们识别出 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 包括但不限于行 政审批、政策咨询、投诉处理等，以缩短办事时间、提高服务质 量。此外，平台还需具备智能推荐功能，能够根据用户的历史行为 和偏好，主动推送个性化的服务内容，提升用户满意度。 在数据处理方面，政务平台需要高效处理海量的政务数据，包 括结构化和非结构化数据。通过引入 AI 大模型，平台可以实现对 数据的深度分析和挖掘，辅助决策制定，提供预测性分析，帮助政 府机构更好地进行资源调配和政策优化。例如，通过对历史审批数

网络系统的参考设备说明.......................................................................................127 5.5 党建数据处理和存储系统设计（过渡方案）...................................................................128 5.5.1 党建云系统三个部分的关系 5.5.2 党建云互联网部分的数据处理和存储系统...........................................................129 5.5.3 党建云电子政务外网部分的数据处理和存储系统...............................................130 5.5.4 党建云内网部分的数据处理和存储系统.......... .......................................................................................131 5.5.6 数据处理和存储系统的参考设备说明...................................................................132 5.6 党建安全系统设计（过渡方案）

网络系统的参考设备说明.......................................................................................127 5.5 党建数据处理和存储系统设计（过渡方案）...................................................................128 5.5.1 党建云系统三个部分的关系 5.5.2 党建云互联网部分的数据处理和存储系统...........................................................129 5.5.3 党建云电子政务外网部分的数据处理和存储系统...............................................130 5.5.4 党建云内网部分的数据处理和存储系统.......... .......................................................................................131 5.5.6 数据处理和存储系统的参考设备说明...................................................................132 5.6 党建安全系统设计（过渡方案）