手机投屏 ① 进入首屏页面选择“多屏互动” ② 手机微信扫屏幕中间二维码，进入投屏互动 页面 ③ 可投送手机文档、图 片、视频、把手机用 作机顶盒遥控器 ⑤ 手机文档投屏示例 ⑥ 手机图片投屏示例 ⑥ 手机视频投屏示例 ④ 手机遥控机 顶盒界面 定时计划推送信息 定时计划策略 可自定义条件和触发结果，支持图片、文 字、点播、轮播、实时监控、卫星直播等 流媒体的信息推送服务，也将支持与平台

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为提供产品化套餐服务，支撑办件自动分发，根据服务主题梳理套餐内各事项相互依赖关系，形成环节清 晰、部门协作的套餐式服务流程，并结合政务服务事项所涉及运行系统，理清事项数据流向。 流程梳理 15 “ ” 一件事 服务示例 人才认定申报 部门审批 办结 部门为中心 • 缺少线上办理系统 • 串联办理 人才落户申报 租房补贴申请 部门审批 部门审批 部门审批 办结 银行发放 办结 办事咨询 务 智能 审批 引擎 OCR 识别对比 材料形式核验 审批要素抽取 材料实质核验 OCR 形式审查规则库 审批要素元数据 实质审查规则库 证照识别和公章对比 ① 形式审查规则示例 ② 实质审查规则示例 1. 材料提供完整 3. 表单必填字段无缺漏 4. … 1. 印章无误 3. 审核字段满足要求 4. 申请人身份无误 5. … 2. 必要材料有无印章 2. 证照要素与表单对应要 通过服务管理生成 提醒办 服务 ④ 匹配结果数据根据业务需要，灵活精准推送 服务管理引擎 服 务 构 建 政策 办理 提醒 服务开发 策略配置 服务发布 服务监控 31 “ ” 提醒办 服务示例 疫情稳岗返还政策主动推送场景 “ 通过大数据比对，让稳岗返还政策兑现有 企业找 ” “ ” 政策 变为 政策找企业 ，企业全程 0 跑腿，资 金直接兑付，为 1.5 万 + 企业提供便利 企业

审计人 才管理 审计计 划管理 审计项 目台账 审计项 目管理 审计方 案管理 审计档 案管理 审计评 价管理 审计监 控平台 Part 5-1 审计管理综合门户 业务门户示例 综合门户示例 审计管理平台 登记外部合作业务单位档案，包括基本信息、银行、资质、擅长领域等信息，以便后续业务的引用； 唯一标识：社会信用代码 外部合作单位 审计计划管理 审计项目台账 填写业 步完成与被审计单位协作沟通事项 企业征信 被审计单位主要责任人可参与到我们项目中，保持良好的沟通及人际关系。 第 1 步：新建事项，编辑正文 第 2 步：编辑流程； 第 3 步：发送 正式沟通示例 和谐沟通示例 1 2 3 审计支持平台 法律法规库 审计问题库 沟通与交流 审计问题库 审计协同工作 审计协同工作— 3 步完成与审计组良好的沟通与反馈 企业征信 第 1 步：加签相关责任人； 监控对象 形成项目疑点 监控过程沟通 监控指标设置 • 支持自定义监控对象； • 支持自定义监控指标； • 支持自定义监控预警规则； • 支持按不同风险级别预警。 运营决策中心 指标示例： • 账户金额监控 主要监控被审计单位的账户金额在一定时间期内发生的变化。 • 异常对应凭证监控 用于检测被审单位是否存在不正常对应关系的凭证。 • 重要凭证监控 主要监控被审计单位的

据库实时校验。对于缺失或无效材料，系统即时生成补正通知，平 均处理耗时从原人工 2 小时缩短至 5 分钟。 2. 多维度规则验证 系统内置动态规则引擎，支持超过 200 项审批规则的并行校 验。以下为典型审批规则的执行逻辑示例： 规则类型 校验维度 执行方式 异常处理机制 基础合规性 材料完整性/格式有 正则表达式匹配+文件哈 自动生成标准化补正清 规则类型 校验维度 执行方式 异常处理机制 效性 希校验 单 业务逻辑 文本（如群众留言、政策文件）进行实体识别、情感分析和主题聚 类，同时通过计算机视觉技术解析表格、图表等图像数据。关键数 据经过 ETL 流程清洗后，存入分布式数据仓库，形成可追溯的数据 资产。 数据类型 处理技术 输出成果示例 行政审批日志 流程挖掘算法 审批环节耗时分布热力图 舆情文本 BERT 情感分析模型 民生问题情绪趋势曲线 卫星遥感图像 ResNet50 特征提取 违建区域变化监测报告 经济统计报表 时间序列预测 非结构化数据（如 PDF/扫描件）采用 OCR+NLP 联合解 析，错误率控制在 0.5%以下 o 知识图谱引擎基于动态本体建模技术，支持跨部门数据 关联分析，典型关系类型包括： 关系类型 示例 更新频率 法人-股东 企业 A→控股股东 B 实时 项目-审批流程 工程 X→住建局备案节点 按需 政策-适用对象 税收优惠 Y→小微企业 每日 3. 智能体服务层： DeepSeek

率先发布全球首份适用于公共部门的生成式 AI 临时政策，对政府机 构获得、使用 AIGC 技术及责任归属做了初步要求。5 月 18 日，波士 顿市发布了首份临时指南，详细阐述了公共部门应用 AIGC 的目的、 原则、示例及每个场景的详细操作规范。6 月，美国总务管理局、英 国、澳大利亚集中发布相关政策规范，适用层级由地方上升至中央部 门，内容上进一步明确了软件采购、安全测试、禁止使用场景等要求， 同时细化各部门监管职责。7 两大维度将应用场景分为中风险、高风险、不可接受风险三类（见图 6）。加拿大将场景归纳为谨慎使用、可以使用、不适用 AIGC 技术 三类。英国内阁将场景分为一般示例、专业示例、不当示例三类，一 般示例指使用生成式 AI 进行研究、总结信息等，专业示例指开发代 码、文本数据分析等复杂场景。澳大利亚简单分为低风险情形、不可 接受风险情形两类，后者主要包括：需输入大量政府数据或机密、敏 感信息，提供服

元数据是描述数据的数据，其内容主要包括数据的格式、结构、约束、加工过程、部署情况等。 元数据管理包括元数据采集与关联、元数据信息维护、标准代码及术语信息维护等内容。 对元数据 的分析包括血缘分析、影响分析、差异分析等。 示例 税种的的定义 入库金额的定义 入库率的口径 入库期 税款 所属 期 db2 、 sybase 、 oracle TaxRegisterTab taxpayername ETL 过程 T L 采 集 数 据 模 型 采 集 数 据 库 采 集 元 数 据 管 理 元 数 据 分 析 元 数 据 访 问 与 检 索 数 据 仓 库 采 集 数 据 质 量 管 理 • 示例：证件类型代码落地 • 改造方案 ：数据标准落地 • 历史数据转换 ：系统与标准对应不上的证件 号码增加特殊前缀，类型改为其他 • 数据质量持续改进方式 • 数据质量监控标准落地情况 数据质量暴露的问题形成标准驱动力 数据 质量 数据 标准 数据标准与数据质量的关系 15 年的厚积薄 发 32 • 示例 ：纳税人主题信息项——人口轮廓 婚姻状 况代 码与源系统映射 数据标准定义 源系统映射

以一个居民的视角，查看到与其相关的所有信息。包括：其基 本的属性信息、其居住的房屋的信息、其投诉的事件、其工作的单 位、其居住地区的周围设施等信息。 35 大数据云平台实施方案 图 4 主题关系示例图 数据使用主题划分的方式存放后，数据与数据之间的关系更为 清晰，对进一步的分析决策提供了数据基础。由上面的例子数据， 我们可以进一步进行数据分析。通过对居住房屋的数据和户籍数据 的分析，得 人口编号 开始日期 结束日期 死亡时间 殡仪馆名称 陵园名称 图 5 人口主题模型 以一个人口信息为例，看数据是如何存放的。 37 大数据云平台实施方案 图 6 人口主题关系数据示例 人口与其他主题的关系模型示例如下： 人口关系历史 (FK) 人口编号 关系种类代码 (FK) 关联人口编号 开始日期 关系描述 结束日期 人口基础信息 人口编号 公民身份证号码 姓名 性别 别名 大数据云平台实施方案 图 11 事件主题数据存储关系示例图  SERVICE(服务) 服务（SERVICE）：包括是政府机关、社会群体、企事业单位提 供的各类服务于广大居民的服务，包括公益活动、证件办理等的相 关数据。公益活动的数据主要来源于社工委社会组织工作处、各类 枢纽型社会组织等，其他部门的服务数据来源于相应的部门的业务 系统。 图 12 服务信息关系示例图  CONDITION(民情)

本地大模型构建的技术方案选 择 模型微调还是本地知识库？ 在监督微调阶段 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ） 数据集 ， 该数据集包含大 量人 类编写的任务示例 ，例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案 通过这种方式 ， 模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答 。 指令 - 响应 （ Instruction - Response ） 数据集 果 使用肯定性指令 分解复杂任务 自然语言回答 简洁明确 考虑受众 遵守规则 明确角色 示例驱动 通用模型 n 需显式引导推理步骤（如通过“思 维链” 提示） ，否则可能跳过关键 逻辑 n 依赖提示语补偿能力短板（如要求 分步思考、提供示例） n 提示语更简洁 ，只需明确任务目标 和需求（因其已内化推理逻辑） n 无需逐步指导 ，通过给自己一个身份设定 ，进而提升回答专业性。 模板：假设你是 [ 专业身份 ] ，使用 [ 表达形式 ] 向 [ 人群 ] 解释 [ 主 题 ] ， 需包含 [ 数量 ] 个 [ 案例 / 比喻 ] 示例：假设你是人力资源和社会保障局局长 ，参加市政府的会议， 需要向领导汇报关于人力资源改革工作的汇报 ，包含就业创业、 养老保险和农民工保障等工作 ，字数不要超过 2000 字。同时 ，

仍能保持高效运行。  轻量化部署：模型支持边缘计算部署，能够在本地设备上运 行，减少数据传输延迟。  安全性与隐私保护：采用先进的加密技术和数据脱敏方法，确 保敏感信息的安全性。 以下是一个示例表，展示了 DeepSeek 模型在不同场景下的性 能对比： 场景 数据处理时间（秒） 准确率（%） 资源占用率（%） 交通拥堵监测 3.2 95.7 45 公共卫生事件预测 4.8 92.3 题，如医疗资源分配不均、教育资源不足等，并提供优化建议。例 如，模型可以预测医疗服务需求高峰，建议增加医疗资源投入，提 高服务效率。 为了更直观地展示 DeepSeek 模型在治理中的应用潜力，以下 是一个简化的应用场景示例： 通过上述流程，DeepSeek 模型能够实现从数据采集到事件处 置的全程自动化，极大提高了城市治理的效率和精准度。 最后，DeepSeek 模型在治理中的应用还体现在其强大的可扩 展性和 分布，使其更加均衡。 最后，为了便于后续的模型训练和优化，可以将处理后的数据 存储为标准的格式，如 CSV、JSON、HDF5 等。同时，建议对数据 进行版本控制，以便于追踪数据的变更和管理。 以下是一个示例表格，展示了训练数据的组成和比例： 数据类型 数据来源 数据量 占比 历史事件记 录 城市管理部门数据库 50000 50% 传感器数据 城市物联网设备 30000 30% 市民反馈 市民热线、社交媒体