用国密 SM4 加密，存储阶段实施字段级脱敏，审计日志覆盖全部 AI 操作轨迹。 在等保 2.0 三级要求测试中，用户隐私数据识别准确率 99.6%，非 法请求拦截率 100%。特别开发的政策术语过滤模块，可自动检测 并修正 96.2%的不规范表述。 性能优化指标实测数据： | 测试场景 | 传统方案 | DeepSeek 方案 | 提升幅度 | |——————-|—————-|—————-|— 95% 异常处置 人工分拨耗时长 事由分类模型+优先级排序算法 处置响应速度提升 40% 对于复杂业务场景，采用分层处理机制： 实施过程中需特别注意三个关键点：一是建立政务术语标准化 词库（首批需纳入 5000+专业术语），二是设计容错机制确保敏感 业务 100%人工复核，三是构建动态学习闭环，每周更新政策知识 库版本。通过上述设计，可使智能体在确保合规性的前提下，将窗 口人员事务性工作量减少 工具进行数据清洗与归一化处理，确保输入 质量。 智能处理层部署 DeepSeek 核心模型，针对政务场景进行垂直 优化： - 模型微调：基于政务语料（政策文件、办事指南等）进行领域适 配训练，提升专业术语理解能力 - 多任务处理：同步集成意图识别（准确率≥92%）、实体抽取 （F1 值≥0.89）和语义匹配模块 - 知识增强：绑定政务知识图谱（平均节点规模 50 万+），实现法 规条款精准关联

.......... 1 2 规范性引用文件 ....................................................................... 1 3 术语和定义 ........................................................................... 1 3.1 模型优化 model optimization 修改单）适用于本文件。 GB/T 41867—2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T42018—2022 信息技术 人工智能 平台计算资源规范 GB/T 45288.1—2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求 GB/T 45288.3—2025 人工智能 大模型 第3部分：服务能力成熟度评估 3 术语和定义 3.1 模型优化 model optimization 提升模型执 ； g) 应具备对问题边界识别的能力，能自动识别用户提问是否超出当前大模型的能力覆盖范围，对 于超出能力边界的问题，能够以适当的方式拒绝回答，如可选择用兜底拒绝话术进行回答，或 拒绝答复，并用标准术语答复，避免大模型在能力边界外产生不合理的回复； h) 宜支持对用户问题进行相似问题推荐的能力。 8.4 数据定期更新能力 a) 应支持通过外挂知识库进行数据的人工或定期更新。 8.5 文案生成

....................................................................................... - 6 - 1.4 术语定义................................................................................................. 在原有互联网报税平台的基础上，构建一个从端到后台，包含多层安全措 施的多维立体移动安全接入体系，达到国家信息系统安全等级保护三级标准要 求，确保移动税务应用即使在“带病带菌”情况下，也能够安全可靠运行。 1.4 术语定义 术语、缩略语 解释 ATFS 安通+服务，提供基础安全通信服务，含加密电话、加密邮件、加密 短信、第三方通信加密等。 ECSS (Enterprise Customer self-service

政策名称 发布时间 政务行业大模型的核心价值 发挥在自然语言理解和生成方面的优势，促进服务型、创新型政府建设 政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识 ，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中 ，都可以利用政务行业大模型进行快速的知识检索和内容的自动生成 ，在一定程度上缓解 了 政府知识管理和运用的痛点、难点。不仅实现了对内的降本增效 www.iresearch.com.cn 17 政策性 文件 规范性 文件 政府 公文 专业 术语 领域 知识 政务场景的准确性和严肃性 知识体系的广泛性与复杂性 知识检索 公文写作 公文审核 摘要总结 大模型在政务办公场景的典型应用 面向政务办公场景的语料库 政务办公需求痛点 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

政策名称 发布时间 政务行业大模型的核心价值 发挥在自然语言理解和生成方面的优势，促进服务型、创新型政府建设 政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识 ，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中 ，都可以利用政务行业大模型进行快速的知识检索和内容的自动生成 ，在一定程度上缓解 了 政府知识管理和运用的痛点、难点。不仅实现了对内的降本增效 www.iresearch.com.cn 17 政策性 文件 规范性 文件 政府 公文 专业 术语 领域 知识 政务场景的准确性和严肃性 知识体系的广泛性与复杂性 知识检索 公文写作 公文审核 摘要总结 大模型在政务办公场景的典型应用 面向政务办公场景的语料库 政务办公需求痛点 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

.......................................................................................138 11.1 技术术语解释................................................................................................. 据同步，确保数据一致性。 通过以上技术方案与实施细节，DeepSeek 模型在政务城市治 理中的高效事件处置具备了切实可行的基础，能够显著提升城市治 理的智能化水平与响应效率。 11.1 技术术语解释 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的智能分析工具，能够通 过对大规模数据的快速处理和分析，识别出潜在的事件模式和异常 行为。在政务城市治理中，DeepSeek 模型可以通过接入城市各系 理和特征提取；然后，通过训练好的模型对数据进行分类和预测， 识别出可能的事件或异常；最后，模型将分析结果推送给相关部 门，辅助决策者进行快速响应和处置。 为了确保模型的高效性和准确性，以下关键技术和术语需要特 别关注：  数据预处理：包括数据清洗、归一化和特征选择，确保输入数 据的质量和一致性。  卷积神经网络（CNN）：主要用于处理图像和空间数据，能 够自动提取数据中的特征。 

数据质量监控 数据质量监控 不定期数据质量检查 不定期数据质量检查 数据质量 分析报告 数据质量 分析报告 Page 36 大数据分析平台总体架构——元数据管理 业务元数据：面向业务人员，从业务术语、业务描述、业务指标和业务规则等几个方面对数 据进行描述 管理元数据：面向数据管理人员，从运维管理的角度描述数据处理、数据质量和数据安全的 状态信息 技术元数据：面向技术人员，从数据结构和数据处理细节方面对数据进行技术化描述 第二阶段 随着更多数据源的引入，进一步增强数据质量管理系统 随着更多数据源的引入、更多平台的建立，梳理并整合更多技术元数据 梳理智慧税务大数据大数据平台包含的业务和管理类元数据，如业务术语、 业务指标、业务定义等，制定相应的管控流程并落地实施元数据管理系统 开展基础类数据标准建设，基础数据标准、管控流程、评价指标、落地策略 完善了数据质量管理体系，实 现了问题及时发现、及时解决

电工电子产品环境试验概述和指南 26.GB/T2422-2012 电工电子产品环境试验术语 27.GB/T2423.1-2008 电工电子产品环境试验第 2 部分 28.GB/T4208-2017 外壳防护等级(IP 代码) 29.GB/4943.1-2011 信息技术设备安全第 1 部分通用要求 30.GB/T12905-2000 条码术语 31.GB/T14258-2003 信息技术自动识别与数据采集技术条码符号印制质

年的厚积薄 发 e-HR 主数据清理 标准 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

司法案例：收集各级法院的判决书、裁定书和案例分析； 4. 智能问答系统的历史数据：从现有的政务 AI 问答系统中提取 用户提问及回答数据； 5. 学术论文与研究报告：关于法律和政策的研究文献，以获取专 业术语的理解和应用。 在数据收集过程中，需要明确数据的合法性和隐私保护。所有 数据源均需遵循相关法律法规，确保所收集数据的合规性。尤其是 在处理个人信息及敏感数据时，必须采取相应措施以保护数据主体 其次，适用性方面主要考虑模型在特定法律领域的专业性。法 律领域知识的多样性使得模型需具备针对特定法律问题的定制能 力。一些通用的自然语言处理模型在此方面可能并不理想，因此需 要评估模型对法律专业术语的理解与应用能力。 可扩展性同样是重要评估项。随着法律法规的变化、法律文本 数量的增加，模型需具备良好的扩展能力，以适应新数据的快速融 入。这要求模型在设计时应支持增量学习或在线学习，方便后续的 续 处理的准确性和效率。以下是用户提问解析的主要工作流程： 1. 文本预处理： o 统一格式，例如将所有问句转换为小写。 o 去除多余的空格、标点符号等无效字符。 o 识别并替换常用的法律术语和同义词。 2. 意图识别 ： 在经过文本预处理后，系统需要识别用户提问的 主要意图。这可以通过构建意图分类模型来实现。模型将被训 练以识别不同法律咨询场景下的意图，如合同纠纷、刑事案 件、行政法律等。