全隐患或突发事件，如交通事故、自然灾害等，并根据事件类 型自动进行分类处理。  资源调度优化：基于历史数据和实时动态，模型能够预测事件 发展的趋势，并智能调配应急资源，如警力、医疗救援队等， 以实现资源的最优配置。  舆情分析与预警：通过对社交媒体和新闻数据的深度挖 掘，DeepSeek 模型可以实时监测公众情绪与舆论动向，为政 府部门提供舆情预警，辅助决策制定。 为了更直观地展示 DeepSeek 其适应政务城市治理的特殊需求，从而减少训练时间和计算资源消 耗。 最后，在模型优化阶段，可以采用自动化机器学习 （AutoML）工具（如 Google 的 AutoML 或微软的 NNI）来自动 搜索最优的模型结构和超参数配置。优化后的模型需进行全面的性 能评估，包括精确率、召回率、F1 分数等指标，并结合实际场景 中的响应速度和资源占用情况进行综合考量。通过持续的模型迭代 与优化，逐步提升 DeepSeek 迭代次数决定了模型的训练时长和最终性能。过多的迭代可能 导致过拟合，而过少则可能欠拟合。建议通过交叉验证确定最佳的 迭代次数。例如，可以设置初始迭代次数为 50，观察验证集的性 能，逐步调整至最优。 正则化系数用于控制模型的复杂度，防止过拟合。L2 正则化 是常用的方法，可以通过调整正则化系数，平衡模型的偏差和方 差。通常，正则化系数的初始值可以设置为 0.01，并通过网格搜索 或随机搜索进行优化。

立足长效，打造支持开放和灵活的、协同的、具有韧性的技术支撑平 台，可以支撑业务演化、简便实用、符合当前业界标准规范的技术体系。 引入优秀的成熟化产品，把这些成熟产品按照最优化配置部署的原则 进行无缝集成，为上层各种应用提供最优的应用支撑效果。 3、 服务一体化 系统整合提供统一标准的接口，包括统一的信息发布接口，统一的信 息访问接口，实现信息互访、数据共享，为业务协同提供支撑。 第 1

可扩展性：政务场景涉及的业务范围广泛，模型需具备良好的 扩展性，能够灵活适配不同领域的垂直应用，如税务、社保、 教育等。 5. 成本效益：在满足性能需求的前提下，需评估模型的部署和维 护成本，选择性价比最优的方案。 基于上述因素，推荐如下选型方案： 模型名称 核心优势 适用场景 部署方式 GPT-4 高精度自然语言生成与理解 智能问答、文档生成 本地化部署 文心 ERNIE 中文语义理解精准 中文政务文本处理 足大规模政务数据处理需求。 为保障系统的高可用性和容灾能力，集成方案采用多区域部署 架构，结合 Kubernetes 和 Docker 实现容器化部署和动态扩缩 容。通过 GSLB（全局负载均衡）技术，确保用户访问的最优路径 选择，降低延迟。同时，建立异地多活数据中心，实现数据的实时 同步和故障快速切换，确保政务平台 7×24 小时不间断服务。 系统集成的安全设计贯穿始终，采用零信任安全模型，结合身 份与访 为提高用户满意度，建立用户反馈机制，定期收集用户意见并 进行迭代优化。通过用户行为数据分析，识别潜在问题和改进点， 例如针对用户流失率较高的功能模块进行重新设计。同时，结合 A/B 测试方法，对比不同设计方案的效果，选择最优方案实施。 用户界面响应速度和性能是用户体验的重要影响因素，因此将 通过以下措施进行优化：  优化前端资源加载，采用异步加载和资源压缩技术，减少页面 加载时间。  引入缓存机制，减少重复请求，提升数据获取效率。

状况、公众意见、法律法规等。大模型 AI 可以通过模拟分析和预 测模型，为决策者提供科学、全面的决策建议。例如，某省级政府 在制定环保政策时，利用 AI 模拟了不同政策方案的环境效益和经 济成本，最终在短时间内确定了最优方案。 综上所述，政务办公大模型 AI 的应用在提升工作效率方面具 有显著优势。通过自动化的文书处理、高效的数据分析和智能的决 策支持，政府部门可以大幅缩短办公时间、减少人力成本，并提高 决策的科学性和准确性。 AI 技 术，系统能够基于历史数据和实时动态，对政策实施效果进行预 测，模拟不同决策路径的影响，为决策者提供科学参考。例如，在 应急管理中，系统可模拟不同应急预案的执行效果，帮助决策者选 择最优方案，提升应急处置效率。 此外，智能化决策还需支持动态优化与反馈机制。政务决策往 往面临动态变化的环境，系统需能够实时监测政策执行情况，基于 反馈数据进行调整和优化。例如，在社会保障政策实施中，系统可 层采用了模块化的模型管理框架，支持多种主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和预训练模型（如 BERT、GPT 系列）。 模型层还提供了自动化机器学习（AutoML）功能，可根据任务需 求自动选择最优模型结构和超参数。为了提高模型的实时性能，平 台引入了模型压缩和加速技术（如量化、剪枝），并支持模型的热 更新和版本管理，确保模型能够快速响应业务需求的变化。 服务层是平台与外部系统的桥梁，提供了丰富的

统一管理 AI 算力设备，利用服务资源调度中台完成资源全局调配利 用 B 人脸算法模型 人体识别模型 语音模型 模型仓库统一管理所有模型，根据业务申请共同支撑上层所有业务 测试对比，根据特点选择最优搭配 解耦已建算力设 备和算法模型， 纳入政务大脑统 一部署，调度管 理 城市大脑新业务应用 根据业务申请择优无条件支撑 不指定应用服务，统一对接城市 AI 中台 老年人服务场景

开放标准。 2.2.4. 可靠性 视频监控系统的建设，直接影响着使用效果、外部形象及投资回报，因此 系统设计必须安全、可靠，本方案已充分考虑采用成熟的技术和产品，在设备 选型和系统的设计中采用最优化的方案。并从线路敷设、设备安装、系统调试 服务等方面，充分满足可靠性的要求。 2.2.5. 应用的广泛性 为了提供使用者(在过程监视中，一般指管理人员及各级领导者)的监视区域 以外场所的远程

份，支持从备份点文件恢复；  数据库与帐号管理，对数据库及数据库帐号进行增删改查等 操作；  数据库参数配置，用户可灵活自定义数据库参数，使数据库 52 大数据云平台实施方案 性能最优化；  运行监控，直观呈现实例的资源使用情况，以及数据库引擎 的各项参数指标运行状况；  日志管理，对错误日志和慢日志进行统计分析，为用户优化 数据库性能提供参考信息。 3.5 应用支撑系统设计 除了考虑作业之间的依赖关系,还需 要考虑对数据库资源如何更合理的使用。作业一般分为磁盘 I/O 密集 型、 CPU/内存运算密集型两种，依据这两种运算类型，要考虑作业 的互斥和依赖关系，以确保作业能在适当的时机，系统以最优资源 执行任务。 3.5.3.1 调度平台总体架构 3.5.3.1.1 CONTROL-M 调度平台介绍 CONTROL-M 是一款可以在所有主流平台上运行的全功能调度管 理软件。通过与客 型的错误率。对于非监督式模型，例如聚类模型，度量方法可以包 括易于解释、部署或所需处理时间等标准。 构建模型，此步骤开始进行训练模型，通常会对预判出的最好 的前三种模型分别进行建模，从三种模型中分别训练出最优的模型。 为了跟踪处理多个模型的过程，需要记录下每个模型所使用的设置 和数据。在模型构建过程的最后阶段，将获得三类将在数据挖掘决 策时使用的信息： 生成的实际模型：模型结果说明，包括在执行模型并探索其结

理水平；探索建立智能检查服务模式，拓宽公开渠道，优化检察公共关系，全面提升检察为民服务质效。 自 2018 年开始，一方面最高人民检察院对于全国各级检察机关信息化工作提出了以办案为中心的要求，也就是要求，任何办案相关的信息化系统，最优先考 虑的要解决一线检察官在办案过程中遇到的问题与不便，以先进的信息化技术，优化办案模式；另一方面，最高人民检察院提出高效、智能、全要素管理的需 求，通过应用多种智能化技术，对场所区域、人员进出

教育 平台 管理 平台 资源 平台 1 2 3 5 服务 平台 4 互联网 + 党建 党员、党组织数据库 行为数据库 建设原则 安 全 设计适度 快速见效 成熟稳定 总体最优 智慧党建 以移动互联的理念和技术提升党建考核 工作 党建学习 平台 从集中性教育向经常性教育延伸 运用身边事例、现身说法，强化互动 交流 宣传“两学一做、三严三实”学习教育 的做法和成效

教育 平台 管理 平台 资源 平台 1 2 3 5 服务 平台 4 互联网 + 党建 党员、党组织数据库 行为数据库 建设原则 安 全 设计适度 快速见效 成熟稳定 总体最优 智慧党建 以移动互联的理念和技术提升党建考核 工作 党建学习 平台 从集中性教育向经常性教育延伸 运用身边事例、现身说法，强化互动 交流 宣传“两学一做、三严三实”学习教育 的做法和成效