...................................................................23 第一章 工程概况 1.1. 项目建设要求 一 、克拉玛依市公安局信息中心在 2015 年 5 月 14 日出具的《居住区项目 视频监控系统方案建议》中的相关要求。 二、GB/T 28181-2011 《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、 控 电视墙，视频监控图像实时上墙。 六、对用户进行分级授权管理，各级管理人员可以在权限范围内通过监控 专网进行方便地调用、查询、控制。 七、整个监控系统的 IP 地址规划由克拉玛依市公安局统一分配管理，以便 于后期整个监控系统接入克拉玛依市公安局监控专网。 1.2. 建设目标 对于一个业务用房而言，人民的安全是最为重要的。由于进出人员多，为 保证人身及财产安全，应配备相应的安全防范系统，包括电视监控、可视对讲、

高红、苏志伟、苑辰、谷颖慧、王岭钢、任俊龙、刘增志、赵少博、颜峻、苏洋、张璟、肖敏、肖霖、 陈利明、马俊国、周建华、钟明康、王鹏、崔昊、冯晓蒙、吴至婧、徐天适、王梓瑄、张文静、肖思琪、 刘刚、樊丁丁、孟于杰、汤良、王伟印、祁超、王鲁、苗子聪、何煦、何宁宁、李存冰、李照川、石园、 王珂琛、郭真、马金龙、吴辉扬、徐志坚、顾阳、唐紫浩、罗彬彬、原超、王永霞、高新珉、吴江。 T/ISC 0079—2025 II

机器学 习 预测算 法 文本挖 掘算法 TF-IDF, VSM, CRF 条件随机 场 , Text Rant, Topic Model, LDA … KNN, 贝叶斯网络， 神经网 络， SVN 支持向量机 … 欧式距离， 皮尔逊相似度， Jaccard 相似度， LSH 局部敏感哈 希， 余弦相似度… Slop One, Apriori 分解… 特征提取建模， 特征选择建模， 预测优化模型， EM ， Bagging, AdaBoost … 时间序列， SVR ， 逻辑回归， 产品扩散模型， 分层贝叶斯， 定价模型， 动态模型， CLV 模型， 流失预警模型， RFM 模型… 环保 食药监 民政 电力 人社 交通 工商 建筑 民政 法院 公安 统计 地税 卫生 外部数 据

报告委员会发起组织， 2004 年 9 月正式颁布了 《企业风险管理整合框架》（ COSO-ERM ）， 2017 年修订； • 《 2002 年公众公司会计改革和投资者保护法案》又称“美国萨班斯—奥克斯利法案（ Sarbanes-Oxley Act ）》（简 称 SOX ）”：要求上市公司，无论大的还是小的，每年对财务报表内部控制的有效性进行评估和报告。 政府审计、独立审计、内部审计的三者对比

） 智能引导机器人 DeepSeek 驱动的机器人可以在 政务大厅提供咨询引导服务 ，解 答 常见问题 ，指引办事窗口 ，减 轻人 工咨询压力。 （ 1 ） 多语种智能客服 在新疆霍尔果斯市政务平台部署 ，支持俄 语、 哈萨克语、 维吾尔语等多语种实时 对 话 ， 实现政策解答 “一键智达”和审批 申 报 “秒 级 响 应 ” 5. 1 DeepSeek 大模型在政务服务中的应用形

套餐三，包含可接收 2MB 的免费国际漫游 GPRS 流量，国 家和地区共 37 个，其中包括：美国、英国、法国、芬兰、荷兰、奥地利、比利 时、冰岛、波多黎各、德国、乌克兰、葡萄牙、西班牙、瑞士、立陶宛、斯洛 文尼亚、马耳他、挪威、台湾、香港、澳门、新加坡、印度尼西亚、澳大利 亚、斯里兰卡、南非、加拿大、智利、希腊、爱尔兰、卢森堡、马来西亚、菲 律宾、波兰、俄罗斯、瑞典、多米尼加。  BlackBerry

的数据中提取隐含的、未曾发现的、有价值的知识。挖掘分析 需要根据不同挖掘目标及应用场景，选择合适的挖掘算法和模 型。通过对项目的需求分析，本项目涉及到的挖掘算法包括贝 叶斯分类、支持向量机、人工神经网络等 在对目的地旅游服务评价分析挖掘时，我们使用朴素贝叶 斯分类、支持向量机(SVM)两种分类技术分别进行模型验证，通 132 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 过样本 过样本数据来训练分类模型，通过测试数据来验证模型的误差 率，根据模型的准确度和误差率来确定其中一种分类技术应用 到实际挖掘处理中。 基于朴素贝叶斯分类技术的实现方案如下：首先确定评价 指标分类类别，选取样本数据，计算样本数据的出现概率，确 定各类别的特征词集合。从测试数据中提取特征词，根据这些 特征词在各类别特征词集合中出现的概率，确定每条数据的所 属分类。根据测试数据的分类准确率，调整样本数据的特征词 Foundation（ASF）旗下的 一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实 现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序 Mahout 包含许多数据挖掘算法的实现，包括贝叶斯分类、支 持向量机、人工神经网络、逻辑回归、聚类、推荐过滤、频繁 135 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 子项挖掘等。Mahout 可以部署在 Hadoop

和优先级标注，形成带标签数据集。 - 数据分割：将数据集分为训 练集、验证集和测试集，比例通常为 7:2:1。 模型调优策略主要从以下几个方面进行： 1. 超参数优化：通 过网格搜索或贝叶斯优化确定最佳学习率、批量大小、层数等参 数。 2. 正则化方法：引入 L2 正则化、Dropout 等技术防止模型过 拟合。 3. 迁移学习：利用预训练模型（如 BERT、GPT）进行微

见的超参 数包括学习率、批量大小、正则化系数、网络层数及节点数 等。可以通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行超 参数调优。例如，学习率的选择可以采用余弦退火策略，逐步 调整学习率以获得更稳定的训练过程。 超参数优化步骤： - 确定超参数搜索范围 - 选择优化算法（如贝叶斯优化） - 评估不同超参数组合的性能 - 选择最佳超参数组合 2. 正则化技术：为防止模型过拟合，可以采用

RGB BNC ×5，1 个数字 RGB DVI- D(TMDS) 远程 I/F RS232：9 芯 其他： （1）动态细节增强技术（DDE)。 （2）RGB 增强器。 （3）3D 伽玛校正、3D 数字过滤器、数字梯形校正。 （4）电动变焦/聚焦电动镜头位移（垂直）。 （5）具备自动输入信号搜索，APA 自动像素调整功能。 （6）叠加功能。 （7）中央开关控制功能。 （8）网络功能