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希望本文提供的指南能够为广大设计师提供有价值的参考,助力他们在日常工作中更加得心应手,创造出更具吸引力和实用性的用户界面。为了确保色彩的一致性和专业性,设计师应遵循品牌指南中的色彩规范,并参考国家或地方的官方色彩标准。设计师应根据具体的数据特性和展示需求,选择最适合的图表形式。高效的数据可视化技术不仅能提升数据展示的专业性和权威性,还能显著改善用户的理解和操作体验。本人是10年经验的前端开发和UI
多模态数据处理、数据标注与高质量数据集构建构成递进式完整链路:数据处理是基础,通过清洗和格式统一使原始数据可用;数据标注是价值赋能,为数据添加语义标签;最终形成高质量数据集。三者环环相扣,分别解决"能用"、"有用"和"优质"问题,共同支撑AI模型训练的数据需求。
关于乡村政务系统的研究,现有研究多聚焦于城市政务系统或通用政务系统框架,专门针对乡村特殊需求和环境构建的政务系统研究较少。本选题将以乡村为研究情景,重点分析和研究基于乡村特色需求构建政务系统的问题,以期探寻适合乡村政务系统发展的有效模式,提出对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。本选题针对乡村政务系统等问题的研究具有重要的理论意义。本选题研究将对乡村政务相关理论基础进行深入剖析,有助于丰富政务系
本文介绍了LangGraph Agent的示例工作流程,通过先对文本进行分类,然后抓取重点内容,最后自动生成摘要的方式,实现文本的智能化处理。该流程清晰易懂,适合AI开发者和大模型爱好者学习参考。项目已开源,可通过提供的GitHub链接获取完整代码。
本文介绍了中国367个城市2014-2024年空气质量指数(AQI)年度数据集。该数据基于GB3095-2012国家标准,通过计算城市站点日均值得到年度AQI均值,包含PM2.5、PM10等污染物指标。数据按AQI值分为6个污染等级(优秀到重度污染),提供Excel和Shp两种格式。数据来源为ScienceDataBank,编号D223,可用于空气质量研究。
数据分析技能对政务大数据专业学生具有直接职业价值,既能满足当前岗位需求,也为未来在数字化政府建设中的长期发展奠定基础。课程设置与行业需求的匹配度较高,但需通过实践持续强化技术应用能力。
摘要:该方案提出建设XX市大数据资源平台(一期)项目,投资1200万元,计划10个月内完成。项目基于市级政策要求,针对当前数据归集能力弱、治理体系缺失等问题,构建包含数据采集、治理、共享、安全等核心子系统的一体化平台。平台采用多租户架构,支持50TB存储和200并发访问,将为75个委办和12个街镇提供数据支撑,实现"聚、管、通、用、安"全流程管理,助力"一网通办&qu
今天我们分析的数据是中国第七次人口普查乡镇级100m网格化年龄分层人口估计数据集,该数据集涵盖中国2020年分年龄的人口数据,包含人口数据0-14岁,人口数据15-59岁,人口数据60-64岁,人口数据_65岁及以上,人口数据_总人口,人口数据_总人口合计,占比0-14岁,占比15-59岁,占比60-64岁,占比65岁及以上共十种中国网格数据,并且为便于使用,我们根据中国省市行政区划将其裁剪为各省
AnKo的聚合AI工具能够在短时间内处理大量数据,响应速度快,准确率较高,多样化并行操作,节约时间,提高工作效率,多模型多模态的AI办公工具,助力效率翻倍。
随着数字化转型的加速推进,政务服务领域正面临效率提升与模式创新的双重挑战。传统政务系统在处理复杂咨询、多源数据整合及动态决策支持时存在响应滞后、人工依赖度高、跨部门协同困难等问题。以某省行政审批局为例,2023年数据显示,平均单件业务处理时长仍达48小时,其中30%耗时用于人工核对多部门数据,群众满意度仅维持在82%左右。与此同时,AI大模型技术的突破性发展为解决这些痛点提供了新的技术路径,其强大
DeepSeek政务大模型微调项目设计方案通过多维度优化提升政务智能化水平。项目涵盖数据准备、模型训练、部署应用等全流程,采用GPU集群进行分阶段微调,结合全量与部分微调策略优化性能。关键成果包括政策咨询准确率提升15%、响应时间缩短20%,集成超1000万条政务数据。项目注重安全性和隐私保护,通过严格测试评估确保模型稳定性,未来将探索多模态融合等方向,持续推动政务数字化转型。
摘要:本文介绍了一个全球2米平均温度数据集(1940-2024年),经处理转为TIF格式并裁剪为中国区域。该数据源自欧洲中期天气预报中心(ECMWF),包含月分辨率(0.25°)的温度观测,单位为开尔文(K)。该数据集为研究中国85年气候变化提供了高质量基础数据,可用于分析温度时空变化、验证气候模型、探究极端天气机制等,对气候研究和"双碳"战略具有重要价值。数据覆盖全球和中国范
昨天发布,“谷歌版 MCP”登场!谷歌推出了,即 Agent-to-Agent,这项协议使得 AI Agent 智能体能够在不同的生态系统中安全地进行协作,无需考虑框架或供应商的差异。不同平台构建的 AI Agent 智能体之间可以实现通信、发现彼此的能力、协商任务并开展合作,企业可以通过专业的智能体团队处理复杂的工作流程。。不多说,让我们。
生活中遇到问题怎么办?现如今,12345热线已经成为市民遇到问题的“第一选择”,也是企业和群众反映问题建议、推动解决政务服务问题的重要渠道。为此,国务院办公厅于1月6日印发《关于进一步优化...
大语言模型(LLM)发展火热,但存在无法处理多模态输入等局限,多模态大语言模型(MLLM)应运而生。MLLM在工业和学术界备受关注,已有众多模型涌现。其能完成传统视觉/多模态任务,如图片描述、计数、定位,也能处理复杂复合型任务,像图表推理、基于视觉感知理解任务。MLLM常用架构含编码器、连接器和大语言模型,数据与训练方法包括模态对齐训练和指令微调训练,评估方式有常规任务Benchmark和专门Be
近年,类似于ChatGPT的大语言模型(Large Language Model,LLM)在全球迅速普及,展示出巨大的应用潜力。通过海量数据的训练,这些模型能够生成连贯且语义合理的文本,并具有卓越的问答能力。在政务服务领域,公众一般通过政府官网、移动应用查询政策法规、办事流程等信息,或者前往政务服务大厅求助。传统的政务服务主要依赖人工窗口服务和电话咨询,服务效率和响应速度往往受到限制,尤其是在遇到
是指通过人工智能技术,对数字政府的数据进行分析和发掘,通常在政务大数据的基础上集合大模型技术构造数智一体化平台,提供智能决策支持和解决方案的一种技术应用。数字政府的建设需要新的技术支持,大模型在政务领域的应用成为关键。全国各地政府都在加强大模型产业顶层设计和布局,北京市率先出台正对性政策,广东、上海、安徽等地方也积极探索大模型产业,助力大模型在政务领域深度应用。最终达到促地方经济发展、增强区域竞争
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该方案涵盖数据采集、存储、处理和分析的全流程,利用多元化的数据源,包括交易数据、客户行为数据、内外部风险数据等,构建一个高维度、高效率的风险评估模型。此外,该方案还强调平台的安全性与可扩展性,确保数据的安全存储和传输,同时支持系统功能的灵活扩展和优化升级,以应对不断变化的欺诈手段。通过智慧银行反欺诈大数据管控平台的建设,银行能够大幅提升反欺诈能力,保障客户资金安全,降低金融风险,增强市场信誉,从而
智慧银行反欺诈大数据管控平台的核心理念,在于通过整合先进的大数据技术、算法模型和人工智能技术,构建一个全面、智能、动态的反欺诈管理框架,以实现对金融交易的全方位监控、欺诈行为的精准识别和高效处理。这一理念强调数据驱动决策,通过多源异构数据的实时汇聚与深度挖掘,建立科学的风险评估指标体系,运用先进的机器学习算法与预测模型,快速识别异常行为与潜在风险,实施动态预警与响应措施。该平台致力于提升银行的风控
介绍一个在github上很火的项目,其主要的想法是从头构建一个大模型,作者在这个项目中详细说明了每个步骤以及代码的处理逻辑,大家可以参考,https://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch代码结构如下:├── src/│ │ ├── mlp.py # 多层感知机(MLP)模块的定义│ │ ├── attention.py # 注意力机制
政务大数据解决方案致力于通过整合来自不同部门和领域的海量数据,采用先进的数据分析技术与人工智能算法,建立一个全面、高效的数据管理平台,从而优化政府决策过程,提高政策制定的科学性与精准性。该方案涵盖数据采集、存储、处理与分析等核心环节,确保数据的全面性和准确性,同时注重数据安全与隐私保护,通过可视化工具与实时数据监测,提升政府对社会动态的响应能力和服务质量,最终实现公共服务的智能化、透明化和高效化,
智慧银行反欺诈大数据管控平台的核心内容,是通过系统集成先进的大数据分析技术、机器学习与人工智能算法,构筑一个全面、智能化的反欺诈风险管理体系,旨在实现从交易数据、客户行为到外部环境和历史欺诈模式的多维度信息整合与实时监控,综合运用数据挖掘、动态风险评估与自动化预警策略,实现对欺诈行为的精准识别与高效阻截。该平台不仅具备高度自动化的信息处理与分析能力,还能够通过模型迭代与实时反馈机制,不断优化反欺诈
政务服务大数据可视化监控平台(源码+html+css+js)
智慧银行反欺诈大数据管控平台的核心内容,是通过全面整合先进的大数据技术、机器学习算法及人工智能手段,打造一个系统性、实时性和智能化的高度集成反欺诈管控体系。平台不仅具备高效的数据处理能力,还可通过深度学习模型和行为分析手段,精准捕获并识别复杂且多变的欺诈行为模式,实现从数据采集、分析、决策、预警到干预的全程自动化流程。通过如此多元智能的风险管理,该平台显著提升了银行的反欺诈效果,降低了欺诈风险,优
技术栈:Python语言、Django框架、MySQL数据库、echarts可视化、房价预测、HTML。
截止目前,全国各地已初步完成一体化政务服务平台的建立,数据共享交换平台作为一体化政务服务平台的数据资源层,基于政务服务资源目录和数据交换,汇聚政务服务事项库、办件信息库、监管信息共享库、信用信息库等政务服务业务信息库,共享利用人口、法人、地理空间信息、电子证照等基础信息资源库,实现数据资源共建共享,共同构成政务服务数据共享平台,为政务服务提供统一的数据支撑。数据目录系统的工作核心是数据编目,数据编
900页38万字的数字政府智慧政务大数据云平台建设方案(WORD)
政务大数据解决方案旨在通过整合各类政府部门数据,运用先进的数据分析技术,提升公共服务的效率和精准度,实现数据驱动的决策支持,优化资源配置和政策制定,同时保障数据安全与隐私,以实现政府治理的智能化和现代化。该方案包括数据采集、清洗、存储、分析和可视化等环节,通过建立统一的数据平台,打破信息孤岛,促进数据共享,提升政府响应速度和服务水平,为民众提供更优质、更高效的公共服务。通过大数据的深度应用,政府能
智慧银行反欺诈大数据管控平台建设方案,通过系统性整合多元化数据源,融合先进的大数据处理与机器学习技术,构建一个具备实时性、智能性和高度集成能力的反欺诈系统框架。在此基础上,通过大数据分析技术进行全方位风险评估与预测,利用深度学习模型挖掘潜在欺诈模式,并结合行为分析与历史数据,设置动态风险阈值,实现自动风险预警与即时干预。最终,该平台建设方案旨在通过技术与业务的高度融合,强化银行欺诈防范能力,为客户
全套htmli+css+js+echarts前端数据可视化展示,自适应各种浏览器和分辨率。
报告聚焦生成式AI大模型这一技术变革最前沿,梳理了大模型技术在政务领域应用的范围、场景、模式、潜在风险及各国规制举措,并在调研基础上,对我国政务领域大模型的应用和布局进行了讨论,提出未来推动技术深化应用的四方面建议。这也是中国信通院继2021年首次发布“数字时代治理现代化”系列报告后,形成的第三篇系列专题报告。关注公众号:【互联互通社区】,回复【AI244】获取全部报告内容。人工智能关注互联互通社
北软大模型可应用于统战知识智能问答、统战人物智能画像、统战信息智能检索、统战事务智能办理、统战工作智能报告、统战数据智能分析等,实现数字统战向数智统战的转变,全面赋能统战工作高质量发展。:北软大模型可辅助司法行政工作,实现立法智能审查、相似法条推荐、相似案件推荐、涉刑案件智能预警、复议结果预判、公共法律服务智能问答等服务,通过打造易用、高效的智能化平台,服务依法治国战略。:北软大模型贯穿人力资源全
大模型+政务智能问答”是指利用大型人工智能模型来增强政务服务的智能化水平,通过自然语言处理和机器学习技术,提供自动化的问答服务。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。随着大模型的持续爆火,各行各业都在