社会热点问题智能法治督察应用项目建设要求.docx
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1、社会热点问题智能法治督察应用项目建设要求一、建设目标本项目依据省委构建严密法治监督体系意见的精神、以及省市法治督察工作的相关制度要求,围绕人民群众关心的热点难点问题,研发建设社会热点问题智能法治督察项Fk项目的总体建设内容包括IRS民呼我为系统群众投诉数据的对接分析处理及机器学习训练,研发A1.智能模型及研判功能,开发问题线索呈现及线索仔察管理功能,并实现与上级应用的对接贯通、与舆情平台的对接和X政钉集成等任务。二、建设原则符合规范标准:以国家省市各级政府颁布的制度、以及行业规范明确的电子政务建设相关标准为项目建设原则,并严格遵循全省数字化应用建设规范,以X政钉用户体系为底座,严格按照全省要求
2、政务信息化系统“两端发布”的规范进行开发建设。先进性、成熟性和可扩展性原则:应用系统设计上,采用先进技术和科学的工程方法,并要充分注意设计的合理性、技术的可行性,在实现当前功能需求的同时,还将尽可能进行良好的系统架构和结构设计预留,使得应用系统具有良好的可扩展性,满足今后的需求扩展。安全性和保密性原则:在本应用系统的设计中,方面需充分考虑数据信息的共享,同时也要注意信息的保护和安全性措施,系统将按照安全等级保护二级的标准进行开发建设。三、项目建设需求项目将聚焦数据耍索,体现数据要素价值化,借力IRS政务数据资源,运用大数据分析、人工智能技术构建智能分析和研判,形成对热点难点问题的监督,探索数字
3、化智能化法治督察体系。根据核心业务目标,本项F1.的功能需求可以分解为社会热点问题的数据获取及分析处理、机涔学习A1.模型研发、问题线索智能识别、线索督察WCb应用系统开发,以及外部对接集成等多方面内容.1 .社会热点问题数据分析处理本项目的主要分析数据来源来白I2345群众信访投诉热线和12348法律援助咨询热线的信息数据。通过IRS申请回流的数据,聘对接到市级数据仓库,经过必要的数据清洗和转换后,进行进步的数据预处理,为机器学习提供数据保障,数据分析处理的任务包括:通过IRS申请对接我取网流宁波市及其各区县的群众投诉数据,进行数据清洗和转换,完成一致性、缺失值处理、异常值处理、数据验证等技
4、术处理任务,分析数据分布情况。除此,根据数据要素结合业务需要,进行必要的转换,对原始数据进行标准化、离散化等转换,以提高模型的训练效率。2 .AI智能分析模型研发机器学习是本项目的核心关键任务,目标是运用AI技术形成解决现实何题的AI模型。通过机器学习训练以及反史迭代优化算法,最终画立最优匹配模型.群众信访数据呈现数据量庞大、内容纷杂、分布很广,文本数据非结构化特征明显等的特点,本项目需基于大数据分析处理基础,进步采用AI技术,研发具有智能分析研判能力的AI模型“其主要任务包括机器学习数据预处理、选择机器学习算法、迭代训练,并对模皇进行评估和部署发布,并迭代调优至实现业务目标和收效。构建智能分
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- 关 键 词:
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