可对支持并开启 SMI-S 协议的存储设备进行统一管理。 基本信息监控 IP 地址 设备名称 产品描述 RAID 级别 驱动器数量 厂商 制造商 第 231 页 机箱型号 设备序列号 版本 存储池/虚拟磁盘 存储池/虚拟磁盘的 ID、健康状况、可用空间、总空间 电源信息 电源的 ID、名称、健康状况 风扇信息 风扇的 ID、名称、健康状况 磁盘信息 磁盘的 率 存储卷信息 存储卷的 ID、健康状况、类型、容量、空闲空间、已用空间、利用率、是 否初始化、当前拥有者、首选控制器 第 232 页 控制器信息 控制器的名称、健康状况、制造商、模式、序列号 接口信息 接口的名称、健康状况、当前速率、最大速率、接口类型、目标 ID、网络 配置。 7.2.2.1.1.1 丰富的配置模板 IP 配置模板配置 IP 地址信息，供服务器安装 OS 时使用。可以为配置固定 自动部署计划关联服务器设备和上述的各种配置模板，当自动或者手工触 第 234 页 发部署服务器设备时，根据自动部署计划关联下发配置，初始化服务器设备。 1）适配序列号的自动部署计划将若干服务器设备序列号和配置模板进行绑 定。当这些序列号对应的服务器资产配置支持自动部署并且接入网络时，SSA 能自动识别其绑定的自动部署计划并下发配置，完成初始化服务器及其他关联 配置的下发工作。 2）适配接

可对支持并开启 SMI-S 协议的存储设备进行统一管理。 基本信息监控 IP 地址 设备名称 产品描述 RAID 级别 驱动器数量 厂商 制造商 第 231 页 机箱型号 设备序列号 版本 存储池/虚拟磁盘 存储池/虚拟磁盘的 ID、健康状况、可用空间、总空间 电源信息 电源的 ID、名称、健康状况 风扇信息 风扇的 ID、名称、健康状况 磁盘信息 磁盘的 率 存储卷信息 存储卷的 ID、健康状况、类型、容量、空闲空间、已用空间、利用率、是 否初始化、当前拥有者、首选控制器 第 232 页 控制器信息 控制器的名称、健康状况、制造商、模式、序列号 接口信息 接口的名称、健康状况、当前速率、最大速率、接口类型、目标 ID、网络 配置。 7.2.2.1.1.1 丰富的配置模板 IP 配置模板配置 IP 地址信息，供服务器安装 OS 时使用。可以为配置固定 自动部署计划关联服务器设备和上述的各种配置模板，当自动或者手工触 第 234 页 发部署服务器设备时，根据自动部署计划关联下发配置，初始化服务器设备。 1）适配序列号的自动部署计划将若干服务器设备序列号和配置模板进行绑 定。当这些序列号对应的服务器资产配置支持自动部署并且接入网络时，SSA 能自动识别其绑定的自动部署计划并下发配置，完成初始化服务器及其他关联 配置的下发工作。 2）适配接

模型通过多层卷积神经网络对结构化与非结 构化数据进行特征提取。例如，在处理城市治理中的图像数据 时，CNN 能够自动识别出特定事件的视觉特征，如交通事故、设 施损坏等。同时，RNN 模块则用于处理时间序列数据，例如传感 器采集的实时交通流量或环境监测数据，从而捕捉事件的动态变化 趋势。 其次，模型引入了自注意力机制，能够动态分配权重以聚焦于 关键信息。例如，在分析多源数据时，模型可以根据不同数据源的 决策支持系统的核心功能包括事件分类、优先级排序、资源分 配建议以及处置方案生成。在事件分类环节，系统能够自动识别事 件的类型，如交通拥堵、环境污染、突发事件等，并结合事件的严 重性和影响范围，生成优先级排序列表。这一过程可以通过以下表 格形式直观呈现： 事件类型 严重性 影响范围 优先级 交通拥堵 高 局部 高 环境污染 中 区域 中 突发事件 极高 全市 极高 在资源分配建议方面，系统会根据事件的优先级和资源配置情 操作人员评价：政务工作人员对模型使用的便利性和效 果的评价。 为了具体实施这个评估体系，将设立一个评估小组，专门负责 数据的收集、整理和分析。评估将通过定量与定性相结合的方式， 确保评估结果的客观性和全面性。例如，通过引入时间序列分析来 观测模型在不同时间段的性能变化，采用满意度调查问卷来获取具 体用户的主观评价。 在实施过程中，定期对评估体系本身进行审核和优化，确保评 估指标能够准确反映模型的实际效果和政务治理需求的变化。此

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 ARIMA 季度 GDP 增长预测区间 通过预置的 20 类政务分析模型库，系统自动执行跨维度关联 分析。例如将 12345 热线投诉数据与市政工程进度数据进行时空 匹配，识别出道路施工导致的噪音投诉聚集区域。分析结果通过动 A100×16 节点） o 分布式存储（Ceph 集群，PB 级容量） 技术实现要点包含： - 采用服务网格实现层间通信，服务发现 延迟控制在 10ms 内 - 智能体交互协议采用 Protobuf 序列化，压 缩比达 75% - 关键业务链路设置熔断机制，故障自动切换时间<1 秒 - 全链路监控覆盖 200+指标，采样频率 10 秒/次 该架构已通过压力测试验证，在模拟 200 万用户并发场景下， 音视频数据采用语音转文本（ASR）技术，配合说话人分离和时 间戳标注，确保会议记录等内容的可追溯性。 解析后的数据需进行标准化清洗，包括： - 消除乱码和特殊字符（如制表符、非法 UTF-8 序列） - 统一日期/金额等格式（如”2023-12-01”转为标准时间戳） - 实体归一化（将”我局”“本部门”等替换为法定机构名称） 最后通过知识图谱构建技术关联非结构化数据中的实体（如政

到解释处理器，服务解释处理器查询所请求的服务定义，根据服务定义产生执 行序列并控制各个交换节点实现交换服务。在数据交换压力大的时候，根据服 务的优先级高低，控制交换服务的执行顺序，确保高优先级的服务优先执行。 （3）服务定义 服务定义记录了服务的项选参数以及设置，描述了服务应该如何解释和执 行。交换服务可以定义服务优先级等信息。 （4）接口控制 接口控制负责把命令序列发送到各个交换节点，控制交换节点上的数据接 口，驱动数据交换的执行。

提升模型执行速度，泛化能力，或改善利益相关方所关心的其他特性的方法。 [来源：GB/T 41867—2022，3.2.19] 3.2 强化学习 reinforcement learning；RL 一种通过与环节交互，学习最佳行动序列，使回报最大化的机器学习方法。 [来源：GB/T 41867—2022，3.2.25] 3.3 大模型 large-scale model 大规模深度学习模型 large-scale deep

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。预处理步骤通常包括数据标准化、归一化、特征选择和特征工 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 Transform, Load）流程对数据进行清洗、转换和整 合，确保数据的一致性和可用性。在此基础上，系统提供以下核心 功能： 1. 多维度数据分析：平台支持对数据进行多维度分析，包括时间 序列分析、地域分析、人群分析等。用户可以通过简单的拖拽 操作，快速生成不同维度的数据报表。例如，分析某地区近五 年的财政支出变化趋势，或比对不同部门的预算执行情况。 2. 智能数据挖掘：通过集成机器学习算法，平台能够自动识别数 术，对政策文本、公众意见、社会舆情等非结构化数据进行分析， 提取关键信息并生成结构化数据。 平台内置的智能分析引擎将采用多种算法模型，包括回归分 析、时间序列分析、决策树、神经网络等，针对不同场景提供定制 化的决策建议。例如，在宏观经济预测中，平台通过时间序列模型 预测 GDP 增长率、通货膨胀率等关键指标；在社会治理中，通过 聚类分析与关联规则挖掘，识别潜在的社会风险与矛盾。 在具体操作中，平台将为用户提供以下功能：

二 部图， Heat Diffusion, SVD 矩阵 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

100000 次；4）运 行环境温度：-25℃到+85℃；存储环境温 度：-40℃到+125℃；5）时钟速度：>25Mhz； 6）工作电压：2.7V-3.5V；7）存储保护单元 MPU：有；8）唯一序列号：有；9）存储容 量：4G、8G、16G 可选。 2、性能指标：1）SM1 加解密：4Mb/s(数据与 测试环境有关)；2）RSA 签名/解密：23 次 /s；3）RSA 验证/加密：333 次/s；4）RSA

大模型可以用于质量控制、故障诊断等任 务 。通过学习大量的工业制造数据 ，大模 型可以辅助工程师进行产品质量控制和故 障诊断，提高生产效率和产品质量 在生物信息学领域 ，大模型可以用于基因 序列分析（识别基因中的功能元件和变 异 位点） 、蛋白质结构预测（推测蛋白 质的 二级和三级结构） 、药物研发（预 测分子 与靶点的相互作用）等 在气候研究领域 ，大模型可以处理气象 数 据 ，进行天气预测和气候模拟