文件讲话 专题专栏 … … 党费缴纳 党员发展 … … 民主评议党员 系统 流动党员管理 基层党支部书 记管理系统 党务培训 以考促学 党员必读 党建百科 问卷调查 高层次人 才管理服 务系统 … … 驻村工作 队干部管 理系统 … … 书记论坛 文化讲堂 党群通道 国务院扶 贫办的互 联网 + 社 会扶贫 社管平台 功能需求 城管平台 功能需求 试，已具备全省上线功能，计划全省新增 “智慧党建” 4G 手机用户 10 万个。 党建云 - 队伍建设 党建云 - 队伍建设 高层次人才管理服务系统 选调生、大学生村官新农 村建设者培养管理系统 驻村工作队干部管理系统 志愿者项目管理系统 队伍建设 党建云 - 队伍建设 - 高层次人才管理服务系统 资讯中心 高层次人才管理 互动交流 政策法规、专题专栏、通知 公告等栏目 行业交流平台、 HR 直聘、高 新孵化器等栏目。 人才信息收集、人才识别、 申报管理、信息查询等栏目 党建云 - 队伍建设 - 高层次人才管理服务系统 互动交流 资讯中心 高层次人才管理 资讯中心功能模块主要是实现贯彻落实国家和我市相关人才管理的政策和 法规，拟定人才管理工作的规划、规定并组织实施、信息发布等功能； 互动交流功能模块中行业交流平台是通过不同的行业进行分类，通过在线交流， 实现行业技术解决、行业

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好的，祝您生活愉快，再见！ 是的，我还是单身呢。 你们这个收费吗？ 怎么联系你们啊？ （静默） 可以啊，尽快介绍吧。 服务门户 智能搜索、智能推荐，政务服务信息“一键搜、主动推” 知识图谱为搜索引擎提供更高层级的知识关联能力 面向办事人与政府服务人员，一键即搜、千人千面 方 案 特 色 复杂关联搜索：二手房过户后银行多久放款给卖家？ 图谱搜索：

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紧急情况下能够迅速响应并恢复正常运作。 首先，应急预案应明确各相关部门的职责和协调机制。包括技 术团队、安全团队、运维团队以及高层管理层的协同作战流程。例 如，技术团队负责模型的重启与修复，安全团队负责数据泄露的封 堵与调查，运维团队负责系统的监控与日志分析，高层管理层则负 责决策与外部沟通。 其次，应急预案应包含详细的故障排查与恢复步骤。这包括但 不限于：  检查模型输入输出数据是否异常； 最后，模型在降低人力成本与提升工作效率方面取得了显著成 效。据统计，引入 DeepSeek 模型后，多个试点城市的事件处理时 间平均缩短了 30%，工作人员的工作负担大幅减轻，更多的资源得 以投入到更高层次的决策与规划中。 综上所述，DeepSeek 模型在政务城市治理中的应用不仅具有 技术上的可行性，更在实践中展现出显著的社会效益与经济价值， 为未来智慧城市的建设提供了有力的技术支撑。 9

工作不再是只能在特定的远程接访室进 37 XX 市检察院检视云系统平台系统项目建设方案 行，接访民警离哪个地方近、哪套音视频设备有空闲，就可以用来进行接访，给接访工作提供 很大的便利性。 高层领导在使用一体化会议主机后，即可在办公室完成视频会议的召开，同时也可以就领 导关心的问题进行监督和监察，就接访工作一事，领导即可在办公室参与接访的全过程。 在外出勤的民警在会议召开，和工作汇报方

为满足不同用户的需求，培训计划将根据用户角色与使用场景 进行定制化设计，确保每位用户都能获得与其工作相关的内容。此 外，培训将采用分级递进的方式，从基础到高级逐步深入，确保用 户在掌握基本操作后能够逐步提升至更高层次的应用能力。 以下为不同用户群体的培训周期与内容安排： 用户群体 培训周 期 主要内容 平台管理员与技术 维护 2 周 模型部署、运维管理、性能优化、故障排查 普通政务工作人员 1 为进一步拓展应用场景，计划将 AI 大模型逐步覆盖更多政务 服务领域。例如，在智能客服基础上，进一步开发智能审批、智能 监管等功能，提升政务服务的智能化水平。同时，探索 AI 在政策 制定、数据分析等高层决策中的应用，为政府决策提供更科学的支 持。为保障新场景的顺利落地，将成立跨部门协作小组，整合各方 资源，确保技术、数据和业务的深度融合。 在技术扩展方面，将积极探索与其他新兴技术的结合，如区块

大数据分析平台总体架构——数据管控组织 数据管控组织是数据管控体系中最重要的因素，它负责定义和管理业务数据相关标准，制定遵 寻标准所必须的政策，监测正在进行的数据管控行动。 数据管控组织是否有完整与合理的角色定义、是否有高层领导的参与，是整个数据管控的成败 的关键。 典型的数据管控组织如下所示： 数据管控负责部门 岗位 角色 数据管控主导方 信息管理委员会 数据 标准 管理 员 数据 质量 管理 员

这种模型在处理多轮对话、法律问答和自动生成法律文书等方面具 有显著优势。 此外，我们还考虑了混合模型的应用。混合模型结合了规则模 型与深度学习模型的优点，通过初步的规则筛选和深度学习的模式 识别，可以实现更高层次的法律推理与逻辑判断，增强模型的适应 性和灵活性。 为了更直观地理解不同模型的比较，以下表格总结了各模型的 主要特征： 模型类型 适用场景 优点 缺点 基于规则的 模型 简单法律问题处理 过深入集成自然语言处理、机器学习和大数据分析技术，模型将能 够实时分析海量的法律文献、政策文件及社会舆情，提供更具深度 和广度的法律意见与政策建议。这种智能化的转变将令法务工作从 繁琐的传统模式中解放出来，使法制员能够更专注于高层次的法律 思维和政策制定。 其次，为了增强模型的适应性和可靠性，未来将关注模型的持 续学习与反馈机制。通过建立动态学习系统，法制员大模型可以在 实际应用中不断吸收新知识，调整其法律推理和决策逻辑。这将促