态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发 展趋势。立足于政府的社会治理，大数据云平台工程对“块数据”进行 分析和挖掘所产生的态势感知的能力将有助于政府部门感知和预测 社会风险，做到提前部署、防患于未然。例如对于社会敏感人员， 通过大数据云平台工程的数据分析发现其在某一特殊时期的交通行 动轨迹、通信联络范围存在异常，则相关部门管理人员可以提前部 署，将社会风险扼杀在摇篮中。 2.2.2.4 系统和权限管理 据的上传效率，可采用压缩算法对数据文件进行压缩，提供数据传 输的效率。并且由于 hadoop 平台在数据处理时，可以对压缩文件进 行自动解压，因此可以提供数据处理的效率，减少 IO 传输时间。  整合层 整合层对于业务数据的存储，采用第三范式关系表的形式，这 样可以方便后续数据分析时直接采用 SQL 方式进行表的关联处理。 因此在整合层，历史数据存储一般采用 HIVE 存储方式，并结合分区 方案进行处理 口径汇总生成所需的各种结果。在整合层模型中，不对详细数据按 特定需求进行筛选或者加工。  满足历史数据存储要求 为了满足存储历史数据，又尽量考虑减少数据存储空间。对于 非事件的数据，采用历史拉链表的存储方式；对于事件数据，采用 只保留最新数据的存储方式。 3.4.4.2 主题划分 此数据区按主题存放数据，主题划分如下： 表 3 整合模型的十大主题 主题中文名称 主题英文名称

月后新的技术成果）， 后续发展阻力增大。 （三）申威 申威处理器采用 Alpha 架构，核心数较多、主频较高，单核计算性能较低，不支持 虚拟化，整体操作系统、数据库、中间件的生态支持能力较差。对于政务信息化 行业而言，采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系统，承 担的风险较高。 （四）飞腾 飞腾处理器采用 ARM v8 架构，单核计算性能较低，并且在虚拟化的支持上，硬件 与申威相似，难以采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系 统。 （五）海思 海思鲲鹏系列处理器采用的是 ARM 架构，核心数较多、主频较高，但是，由于采 用的 RISC 架构的指令集，所以对于原有 X86 生态的系统软件、数据库、中间件等 都具有较差的兼容性。目前支持鲲鹏 CPU 的主要是华为自身的软件生态及国产主 流系统软件厂商（如中标麒麟、达梦、东方通等）。 （六）海光 海光处理器采用 应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备份来确保数据的安全性，系统达到高可用性；  应支持镜像备份；  应支持灾难恢复和裸机恢复；  应支持备份负载与应用程序分离；  应支持源端重复数据消重；

月后新的技术成果）， 后续发展阻力增大。 （三）申威 申威处理器采用 Alpha 架构，核心数较多、主频较高，单核计算性能较低，不支持 虚拟化，整体操作系统、数据库、中间件的生态支持能力较差。对于政务信息化 行业而言，采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系统，承 担的风险较高。 （四）飞腾 飞腾处理器采用 ARM v8 架构，单核计算性能较低，并且在虚拟化的支持上，硬件 与申威相似，难以采用兼容性差且架构与 X86 架构完全不同的服务器运行业务系 统。 （五）海思 海思鲲鹏系列处理器采用的是 ARM 架构，核心数较多、主频较高，但是，由于采 用的 RISC 架构的指令集，所以对于原有 X86 生态的系统软件、数据库、中间件等 都具有较差的兼容性。目前支持鲲鹏 CPU 的主要是华为自身的软件生态及国产主 流系统软件厂商（如中标麒麟、达梦、东方通等）。 （六）海光 海光处理器采用 应支持实例运行的容错机制。支持多实例并行运行，任一实例宕机不会 影响应用可用性，系统自动完成运行实例与数据的恢复；  应支持集中控制的数据备份，应对不同数据实例制定具体的数据备份策 略；  应支持系统提供错误监控机制，对于故障采取自动迁移，采用多份冗余 备份来确保数据的安全性，系统达到高可用性；  应支持镜像备份；  应支持灾难恢复和裸机恢复；  应支持备份负载与应用程序分离；  应支持源端重复数据消重；

3.1.2.2.1.2个人服务页面布局 将个人办事的事项按照主题和部门进行分类展示，根据办理量 推荐热点办事服务，每个事项均提供办事指南查看，查看评价，提 出咨询、查看办件公告和添加收藏操作，对于可网上办理的事项提 供在线办理功能。个人服务页面具有具备事项筛选功能。具备类似 电商多维度主题筛选功能，筛选维度包括服务主题、特定对象、生 命周期分类、事项类型分类、服务部门分类、服务形式分类、行政 3.1.2.2.1.3法人服务页面布局 将法人办事的事项按照主题和部门进行分类展示，根据办理量 推荐热点办事服务，每个事项均提供办事指南查看，查看评价，提 出咨询、查看办件公告和添加收藏操作，对于可网上办理的事项提 供在线办理功能。 面向企业提供“一页式”、“个性化”的网上办事服务。法人服务页 面具有具备事项筛选功能。具备类似电商多维度主题筛选功能，筛 选维度包括服务主题、特定对象、生命周期分类、事项类型分类、 主要有各部门业务办理结果情况表格设计、各部门事项进驻结 果情况表格设计。统计数据只包含行政审批事项，不含社会事务服 务事项和国家垂直系统事项。各部门未在“承诺期限”内办结的业务， 将视为办结超期，计入时限异常数。 2. 公众对于所办事项的反馈信息 按照“以用户为中心”的原则，从“公众体验”的角度，基于互联网 政务服务门户（网站、网上审批大厅、网上办事大厅）的数据，结 合对网上政务服务的内容、管理和运维等多方考察，围绕服务方式

参考模型为核心理念。主要分为数据层、服务层以及展示层。 本项目技术架构如图所示： 9 图：数字档案管理系统总体框架 2.3 档案信息化之系统接口规划 对于档案信息化来说，档案系统与企业其他业务系统的数据集成、归档至 关重要。而对于业务系统集成归档接口方案，我公司根据多年的项目经验，研 发和创新了完整、实用的接口解决方案。 针对本项目需要中的业务系统（OA、财务、CRM、项目管理等）数据归档 息资源（所属行业情报、新闻，政府主管部门对外网站公告、新闻等）。对于 不同情况我公司主要通过三种接口工具或标准完成：中间件抓取工具、Web services 标准通用接口、资源定题采集工具等。 按照我公司的方案，对于系统接口，档案系统上线后对于存在的业务系统， 对于支持 Web services 标准的业务系统，直接利用 Web services 标准通用接 口实现数据的集成归档；对于不支持 Web services services 标准和不支持将数据完整导 入的业务系统，采用中间件抓取工具实现数据的自动化集成归档；对于企业内 外的网站资源，采用资源定题采集工具实现自动采集。对于档案系统上线后再 上线的业务系统，统一要求支持 Web services 标准，以便利用 Web services 标准通用接口完成数据集成归档。  中间件抓取工具 中间件抓取工具处于档案管理系统与其他业务系统之间，采用只读的权限，

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 待，包括智能问答、智能推荐等功能。 3. 系统集成与兼容性：新的 AI 技术需要与现有系统无缝集成， 确保数据安全和系统的稳定运行。 4. 成本效益分析：在引入 page：当前页码； - page_size：每页数据量； - total：数据总量。 为应对高并发场景，接口需实现限流机制，通过令牌桶算法控 制请求频率，防止系统过载。同时，提供异步接口支持，对于耗时 操作（如 AI 模型推理），返回任务 ID，后续通过轮询或回调获取 结果。 为确保接口的可扩展性，设计如下版本管理机制： - 接口 URL 中嵌入版本号（如/v1/ai_service）； 在数据采集过程中，可能会遇到数据缺失、格式不统一、重复 记录等问题，因此数据清洗显得尤为重要。数据清洗的主要步骤包 括： 1. 数据去重：通过唯一标识符或特定字段，识别并删除重复数 据，确保数据源的唯一性。 2. 数据补全：对于缺失数据，采用插值法、平均值填充或关联字 段推断等方式进行补全，尽量减少数据缺失对分析结果的影 响。 3. 数据格式化：将不同来源的数据统一转换为标准格式，如日 期、时间、数值等，便于后续处理和分析。

库中（如 MySQL、PostgreSQL），以满足事务处理和复杂查询的 需求；半结构化数据则更适合存储于 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）中，以提高灵活性和扩展性；对于大 规模的非结构化数据，建议使用分布式文件系统（如 HDFS）或对 象存储（如 MinIO、AWS S3），以支持海量数据的高效存储和访 问。 为提升数据存储的效率和安全性，需引入数据压缩、数据分 不一致性等问题，以确保数据的完整性和准确性。针对政务数据的 特点，常见的清洗操作包括去除重复记录、填补缺失值、纠正错误 数据以及处理异常值。例如，对于缺失值的处理，可以根据数据类 型采用均值填充、众数填充或基于模型的预测填充等方法。对于异 常值，可以采用统计学方法（如 Z-score 或 IQR）进行识别和处 理。 其次，数据预处理是为了将原始数据转化为适合模型训练的格 式。预处 程等。在政务场景中，数据往往具有多种类型（如文本、数值、时 间序列等），因此需要针对不同类型的数据采取不同的处理策略。 例如，对于文本数据，可以进行分词、去停用词、词干提取等操 作，并采用 TF-IDF 或词嵌入（如 Word2Vec、BERT）进行向量化 表示。对于数值数据，可以采用 Min-Max 归一化或 Z-score 标准 化，以消除不同量纲的影响。 在处理过程中，还需要考虑数据的隐私和安全问题，尤其是在

技 术，实现对法律文件、政策解读及案例检索的自动化处理。这一系 统将能够高效地分析当前的法律法规及政策动态，极大提升政府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增 强公众对于政府工作的信任与认可，使政务服务更具人性化和便捷 性。 目标明确，项目不仅要满足当前的政务需求，还需具备一定的 前瞻性和扩展性。通过建立政务 AI 法制员大模型，我们期望能 够：  提升法律法规的检索效率与准确性 场景中，可以用来自然生成法律条文或解读，通过简单的提示或问 题输入，模型可以生成高质量的法律文书。 变分自编码器则使用生成对抗网络的结构，推动了生成模型的 发展。其主要优点在于能够生成多样化的样本，同时保持一定的真 实性。这对于生成复杂的法律文件尤为重要，因为法律文件常常需 要有多样的表现形式，比如合同、判决书、政策文件等。利用变分 自编码器，模型可以在学习基本法律框架之后，生成不同类型的法 律内容。 生成模型在训 型训练 和推理。在数据收集阶段，我们需要从历史法律案例、政策文件和 公众咨询记录中获取足够的信息，确保训练数据的多样性和代表 性。特征提取则是将原始数据转化为模型可以处理的数值特征，例 如，对于法律文本，可能会提取关键词、句子长度和文本复杂度等 特征。 在模型训练阶段，可以采用如支持向量机(SVM)、决策树、随 机森林、神经网络等多种算法，这些算法各具优势。支持向量机在 处理线性可

够确保在 应用系统数据库发生宕机的情况下，能够快速恢复数据。为了确保数据的安全， 需要考虑异地容灾备份措施，以保证在最难以接受的灾难发生之后，能够快速的 恢复数据。 2.数据加密存储：对于数据库中存储的重要数据，要求采用数据加密的方式 2 智 慧 档 案 馆 平 台 建 设 方 案 进行存储。 2 比如：对于数码 照片，可以自动提取拍照日期、色彩空间、像素、高度、宽度等技术性元数据， 及标题，作者等的文件摘要内容。 对于音频文件，可以自动提取比特率，采样精度，采样率，声道数，时长等 技术性元数据。 对于视频文件，可以自动提取编码标准，色彩空间，帧速率，比特率，帧大 小，采样精度，画面长宽比，音频编码标准，音频比特率，音频采样率，声道数， 时长等元数据。 对于扫描文件 建 设 方 案 归档撤销：对已经完成归档的数据如果有问题或者发生误归档等情况，可在 线撤销归档，重新执行线上归档流程。 档案鉴定：系统提供保管期限鉴定、密级鉴定、销毁鉴定等多种鉴定方式， 对于已经过了保管期限的档案数据系统会自动识别并告知是否需要续存或者销 毁，支持对鉴定完成后的档案进行处置、修改密级以及销毁等操作。 5.档案查询 系统支持对档案的条目数据以及电子文件进行检索，支持多种检索模式满足

为电子档案。电子档案 是档案信息资源的重要组成部分，是档案数字资源的重要来源。档案部门在履行好传统档案 资源管理职责的同时，也必须履行好以电子档案为核心的档案数字资源管理职责。然而，相 对于传统档案管理工作已经形成了比较成熟的工作模式，目前，我们对档案数字资源的管理 还处在起步发展阶段，还没有建立起满足档案数字资源管理要求的工作模式，无法实现对电 子档案的齐全收集、高效管理、长期 信息化规划》将省数字档案馆项目纳入“十三五”信息化重点项目，为贵州档案信息化建设 提供重要政策支撑和资金安排依据。 3.3.项目建设的必要性 根据档案馆的职能定位和工作需要，建设贵州省数字档案馆，对于高效履行政府职能， 全面推动职能转变和政务公开，提高服务意识和服务水平十分必要。 现代政府已经由传统的管理型政府转变为服务型政府，政府职能部门的服务水平尤为重 要；智能化、信息化系统工程是顺 度上取决于其存储、使用的保护措施上。对于数据信息的安全威胁，除应用系统对其存取控 制外，主要还在于其存储的安全保护。数据面临的安全威胁主要表现在两个方面： 1. 异常情况，如自然灾害、存储介质损坏、攻击行为等都有可能导致数据被破坏，如 果没有必要的备份措施，将使重要数据完全遗失，这直接影响到相关工作的开展，对系统的 危害是相当大的。 2. 数据存储的安全性。对于重要数据信息，特别是涉密信息或工作敏感信息，如果在