在社区服务、乡镇治理、街道办公等基层场景中,“数据多、口径乱、用不上”是长期痛点——工作人员要反复填报多套表格,数据重复录入还易出错;零散数据难整合,导致政策制定缺依据、民生服务难精准。 基层数据治理和AI应用系统的出现,用“数据规范+智能赋能”的技术逻辑,打通基层数据流转全链路,让基层工作从“被动填表”转向“主动服务”。 这套系统的核心技术落地,聚焦“数据治理”“AI赋能”“场景适配”三大核心,每一项都直击基层工作难点。首先是标准化数据治理技术,给基层数据“定规矩”。 无论是社区治理、乡村振兴,还是基层政务服务,都能通过这套系统实现精细化管理。本质上,基层数据治理和AI应用系统是用技术破解基层“数据梗阻”,让数据治理从“负担”变成“助力”。 它不用复杂的技术术语,只聚焦基层实际需求,用简单易用的功能、智能高效的算法,让基层工作更轻松、服务更精准,为基层治理现代化注入科技动能。
政法委领导参观天井湖社区建设 12月15日,由铜陵市民政局与腾讯云未来社区共同打造的“We社区”基层治理平台已上线一个月,设有We资源、We网格、We协商、We服务、We平安五个板块内容。 基于天井湖社区的优秀实践,“We社区”基层治理平台下一步将稳定支撑全市85个社区、363个村的基层治理业务,供近5000名基层社区工作人员开展日常工作。 “社区作为社会治理的最小单元格,是城市数字化发展的关键一环。通过“We社区”基层治理平台打通社区治理信息数据,整合居民生活服务、商业服务与政府治理服务,让居民感受到不出门就能办事的便利。 同时,建设和谐有序、绿色文明、共建共享的幸福社区,让智慧化成果服务居民的“最后一公里”,让群众少跑腿又能轻松办成事,搭建社区与居民间的沟通桥梁成为社区践行基层治理的重要方向。 未来,腾讯云未来社区将深耕基层治理方向,持续以科技助力,协助打通城市治理和基层治理的全域治理闭环,为基层治理提供数字化场景和工具。 - End - 腾讯和白银,战略合作定了!
传统警务模式难以实现跨层级、跨地域的实时数据共享与指令传达,导致警情响应速度慢、反诈宣传覆盖率低、基层治理成本高。 2023年实现: 全年总警情下降10.3%,日接警量从90起降至70起 电信诈骗警情同比下降26.04% 纠纷类警情下降22.15% 妥善处置5700余起警情(数据来源:某市派出所案例统计) 微枫模式重构基层治理工作流程 腾讯微枫基层治理方案通过8款工具实现“标、扫、送、考、交”五步法: 有温度沟通工具:企业微信+腾讯会议实现警民实时连接 有精度实战工具:反诈预警系统覆盖9类诈骗类型,风险洞察模型识别潜在受骗人群 有深度效率工具 :腾讯问卷年承载180万次调研,腾讯乐享支持500G培训资料存储 有力度管理工具:数据可视化平台实现警力资源实时上图 人群热力分析平台提供分钟级人流监测,定位精度达5-18米,支持0.02-9平方公里自定义区域分析 技术能力支撑多场景实战验证 语音识别ASR:日均处理上亿次请求,方言大模型支持23种方言混合识别 反诈预警系统:诈骗类型覆盖度超80%,预警准确率超90%,预警比中警情率超20% 安全重保服务:云防火墙支持5万
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,基层政府治理体系建设作为其中重要的一环,越来越需要智能技术加持。 如何助力基层政府,更好推进各项政策和政府治理体系建设,让人民群众切实感受实惠与便利,成为一大重点。 基于此,腾讯云携手了了科技,针对基层政府(街镇、村社)的业务痛点,推出了「基层治理一体化」方案: 利用移动互联、大数据、AI等技术,助力降低辖区居民及企业的办事成本,提高基层政府工作效率、减轻基层人员工作压力 目前,自“基层治理一体化”平台在成都高新区上线以来,已实现共计1000+项以上的业务线上化,服务人群近百万,成为成都市在街镇一级智慧化的标杆。 基层工作更高效 同时,「基层治理一体化」方案也为社区工作人员带来巨大的效益。 在成都高新区芳草街街道,如果按照传统的模式排查疫情工作,全社区网格员出动也要至少1-2星期才能完成工作。
npm run build 的原理是利用 Vue CLI 的构建工具,根据项目中配置的各种规则,将源代码转换成可在浏览器中运行的静态文件。 npm run build 主要做了以下几个操作:
包装袋、果核等小体积的垃圾暴露; 3)垃圾堆放:支持识别地面上垃圾袋、破损纸箱、废旧家具等中大体积的垃圾堆放; 4)沿街晾晒:支持识别公共道路、小区公共场所的地面、低空是否有衣物、被褥、肉类的晾晒情况; 5)
【导读】近年来,随着无人机技术的快速发展,越来越多地方将其纳入基层治理体系,构建起“空地一体、立体联动”的治理新格局。 越来越多基层治理场景正在发生一个显著变化:无人机不再只是“拍一拍”,而是在空中“识人”“辨物”“指挥”。 但现在,通过Coovally,基层治理单位也可以拥有“训练一套自己的模型”的能力。 三、空地一体:让治理更主动、更联动“空中发现、地面处置、系统联动”的模式,正在成为基层治理的重要趋势。 四、基层治理,正借助无人机“飞”入智能化新阶段从治安防控到生态巡护,从交通疏导到应急救援,无人机正在以其高效、智能、灵活的特性,加速嵌入基层治理的方方面面。
一、村级治理的三大“不可承受之重”不谈虚的,先看三组真实痛点:1. 监管真空化:一个2000人的行政村,平均只有3-5名村干部。秸秆焚烧、河道偷排、危房预警,靠“人盯人”完全是概率游戏。 同样一户家庭的人口信息,村干部要在5个APP里重复录入,容错率零,但容错空间为零。数据不通,决策就是“盲人摸象”。3. 决策经验化:土地流转给谁?产业扶贫上什么项目? 三、产品落地的“三铁律”技术方案再完美,村级落地必须遵循铁律:铁律一:成本铁律:单村部署成本控制在5万元以内(含硬件),年运维费<3000元。 结语:让基层干部从“被动应付”转向“主动治理”数字乡村AI综合治理大数据平台交付的不仅是软件,更是一种治理范式的升级。当数据成为“铁脚板”、AI成为“千里眼”,村干部才能真正回归“服务群众”的本色。 但更大的价值在于,它让基层治理从“人海战术”走向“精准滴灌”,从“亡羊补牢”转向“未雨绸缪”。技术不是万能的,但用好技术,能让基层治理的“万能钥匙”插得更准、转得更顺。
洞察基层医疗供需失衡与质控瓶颈 基层医疗机构正面临国家战略要求提升与底层承载能力薄弱的显著冲突。 政策明确提出到2035年家庭医生签约服务覆盖率需达到75%,但实际执行中暴露三大核心瓶颈: 服务触达与履约断层: 基层医患比例悬殊,部分社康调研显示日常沟通仍高度依赖电话与上门,仅有少部分已签约人群可被快速触达 临床诊疗与质控能力薄弱: 基层医师学历分布呈倒金字塔,社区卫生中心执业医师本科及以上学历仅占23%,村医仅为6%。因专业门槛限制,基层常面临误诊漏诊及不规范用药风险。 数据治理运维成本(Ops Cost)骤降: 术语标准化引擎在进行字典自动映射时准确率达到95%以上;在药品对码与标品管理环节,系统自动匹配标准SPU,成功节约90%的人工投入。 依托底层大模型与微信生态构建核心壁垒 在助力基层医疗高质量发展中,该方案展现出不可替代的技术领先性: 原生C2B连接力: 方案无缝衔接微信与企业微信生态,这是触达基层海量居民阻力最小的数字通道,极大提升了家医签约率与履约互动频次
在县乡村的医疗诊室里,AI 智能体正在悄悄改变基层诊疗的模样。这个听起来高深的技术产品,其实就像给基层医生配了个 “超级大脑 + 得力助手”,用实实在在的技术手段破解人才短缺、资源不均的难题。 基层 AI 智能体的核心魔力,首先来自 “海量医学知识的数字化”。 它还能通过边缘计算技术,在乡镇卫生院这样算力有限的地方高效运行,不用依赖昂贵设备,降低基层使用门槛。更贴心的是,AI 智能体还能 “适配基层场景”。 这些技术细节,都是为了让 AI 真正融入基层工作流程,而不是增加额外负担。说到底,医共体基层 AI 智能体不是要取代医生,而是用数据和算法做支撑,让基层医生的诊疗更精准、更高效、更安全。 随着技术不断优化,这个 “超级大脑” 会越来越懂基层需求,让优质医疗资源通过数字技术真正下沉到千家万户。
第一章:行业瓶颈与战略困境 基层治理与公共安全领域正面临“人口流动高频化”与“治安要素复杂化”的双重压力,传统警务模式在连接效率与数据应用上存在显著断层: 警情负荷与警力资源的矛盾:以某派出所为例,其下辖区域在册人口超 第二章:三端协同与数据智能解决方案 腾讯云依托“连接+数据+智能”能力,构建了覆盖公共安全与基层治理的立体化产品矩阵。 1. 新一代移动警务与微枫基层治理 基于 政务微信 与 企业微信 构建三端协同生态(微信+企业微信+政务微信),实现从内部办公到群防群治的全链路覆盖。 新型网络犯罪综合治理 构建集“风险洞察、精准预警、智能劝阻、群防群治”于一体的反诈体系。 技术性能参数 人群热力定位:定位误差 5-18米,数据更新周期 1-5分钟。 ASR识别:方言大模型提升 23个 方言语种平均识别准确率;模型训练速度是业界主流框架的 2倍以上。
2014年赶集网继续将镜头对准中基层岗位的这群人,与北京大学市场与媒介研究中心联合发布《2014中基层岗位职场薪酬研究报告》。 报告显示,目前中基层人群平均月薪为3033元,仅一成人在工作中能感受到足够的尊重。长三角地区成打工者天堂;美容美发成高收入代表。
本章是作为服务治理的番外篇讲述,对注册中心的另一种实现方案探讨。也为接下来讲述SPI做好铺垫。 那么本章是基于redis作为存储中间件,实现服务治理,也就是图片中的第1,2,3步,思路跟zookeeper实现方式一致,存储结构也大致相同。使用redis的list类型。 本节涉及博客中代码的module,farpc-registry(服务治理),这章对IRegistrar进行了修改,将init()沉在AbstractRegistrar,在AbstractRegistrar
2年前,网上有一篇很有名的文章《任正非的用人之道:砍掉高层手脚,中层的屁股,基层的脑袋》,当时以为是标题党,就没仔细看,时至今日,开始研究组织架构,思考企业这个组织中的高效运转问题,才反过来去好好读了几遍
通过什么方式进行流量治理 一、Istio服务模型 服务(Service)与版本(Version):Istio中的服务在kubernetes中以service形式存在,可定义不同的服务版本。 二、Istio流量治理 治理原理 通过Isito中VirtualService、DestinationRule、ServiceEntry等配置实现流量治理,即Istio将流量配置通过xDS下发给Enovy ,通过拦截Inbound和Outbound流量,在流量经过时执行规则,实现流量治理。 通常流量治理有:动态变更负载均衡策略、不同版本灰度发布、服务治理限流熔断和故障注入演练等。 概念说明 1.VirtualService 含义:形式上为虚拟服务,将流量转发到对应的后端服务。
可识别英语、俄语、中文等语言,感兴趣的可以看下--[Translumo](https://github.com/Danily07/Translumo) 微服务和容器治理 微服务治理和容器治理都是与分布式应用程序和容器化部署相关的领域 微服务治理(Microservices Governance): 微服务治理是管理和维护微服务架构中的各个微服务组件的一系列策略、实践和工具。 自动化: 自动化是微服务治理的核心,包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理(Container Orchestration): 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理: 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密,以确保数据的保密性和完整性。
几十年来,数据治理一直是企业关注的焦点,并随着企业数据量的急剧增长,数据治理的重要性日益凸显。然而,大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标,因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟,如果给用户的交付物不一致,或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据,那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢? 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景:独立的BI治理平台,或与数据目录协同工作。 什么是数据治理? 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策,来促进数据的正确使用。 应用这些工具进行数据治理需要大量的持续投资,因此许多组织希望从这些投资中获得可观的投资回报。 什么是BI治理?
第一章:识别公共安全与基层治理的核心掣肘 当前,公共安全与基层治理正面临从“信息化建设”向“数据深度赋能”转型的战略拐点,各级公安机关与治理实体在实际业务中遭遇显著的效能瓶颈: 超大规模数据算力匮乏与孤岛效应 基层治理触达存在“最后一米”断层: 传统派出所主防工作依赖人力,缺乏轻量化、高覆盖的数字化沟通“管道”,警民联动与群防群治队伍(辅警、网格员、保安员)的组织和调度效率低下。 “微枫”基层治理与新一代移动警务: 建立“政务微信(内)+企业微信(网格)+个人微信(群众)”三端协同架构。 融合5-18米高精度、1-5分钟级更新周期的大数据热力图,支撑大型客流的分钟级网格告警与实时管控。 (数据来源:某市某派出所基层治理标杆项目,依托互联互通应用平台实现辖区30万人口的高效运转) 交管警务处置指标:超60%的交通事故纳入远程处理范围,实现“1分钟接警,5分钟挪车”。
向上管理 中层也是基层,在执行决议时,经常遇到七类问题:量化问题、积累问题、有限问题、计划问题、过程和结果问题、控制问题、创新问题,基层管理者的作用就是形成合力解决以上问题然后对结果汇报负责。 5.有什么时间上和后果上的风险?6.下一步怎么做需要什么配合。 基层管理者要很好的分析员工的性格特性,合理分配工作。 GE的杰克韦尔奇总结得好:“基层管理者不应当是传声筒,应当是拉拉队长。 回想wannacry病毒爆发是2017年5月12日周五,在周末期间需要协同IT部门完成对大量系统、云环境进行风险防范,补丁管理,领导者要指挥调度多个团队、业务达成“公司保卫战”的气氛。