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。 实现警务效率与治理效能量化提升 某省新一代移动警务平台服务超18万民警,接入600个移动应用,日活用户达8万,实现全省警种全覆盖。 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 大模型的完整栈服务 国产适配:与主流硬件厂商完成兼容性验证 安全体系:云防火墙+天幕PLUS构建三道防线 运营经验:多地多中心架构保障业务连续性 生态共建:开放API支持第三方应用快速集成 (数据来源:腾讯云公共安全治理解决方案技术手册及客户实践案例
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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:
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)撑伞经营:支持识别长时间占据公共区域和道路的大型遮阳伞、帐篷; 6)物料堆积:支持识别生产物料、包装物料、快递包裹等物体在指定区域大面积堆积的场景; 7)
【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。
当下乡村治理面临的矛盾,是海量治理需求与有限人力之间不可调和的鸿沟。我们打造的数字乡村AI综合治理大数据平台,核心目标只有一个:让数据成为村干部的“铁脚板”,让AI成为永不疲倦的“网格员”。 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。 二、平台三大核心技术“武器库”针对以上痛点,我们拒绝“大屏秀”,专注“真智能”:武器一:边缘智能体,打造7×24小时在岗的“数字网格员”传统监控是“事后查录像”,我们是“事前会阻止”。 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。 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。 通过居民端7*24小时AI分诊与咨询,结合医疗大模型自动生成个性化医学回复,并利用意图实体引擎自动抽取信息生成结构化随访记录与健康教育材料。 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
内部数据治理:第 3 部分 |数据治理的 7 个步骤 在本系列的第一部分中,我们定义了数据治理并研究了导致大规模清理项目的失误。 在第二部分中,我们检查了常见的数据治理模型,并回顾了哪些模型最适合不同类型的组织。在这篇文章中,我们将介绍数据治理的七个关键步骤。 即使您了解数据治理的主题,知道从哪里开始仍然是一个挑战。 这些步骤将帮助您走上通往有效数据治理框架的正确道路: 1. 建立数据治理组织 第一步是评估各种数据治理模型并选择最适合您组织的模型。数据治理组织的角色因一种模式而异。 识别战略主数据对象 数据治理无疑有助于提高数据的一致性,并使其与系统设计保持同步。但是,管理所维护的每条数据并不是一个好主意。必须识别需要治理的数据对象。 SAP MDG、Itelligence it.mds 和 SAP Information Steward,所有这些都内置了自动化各种治理流程和确保合规性的功能。 7.
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。 某省公安大数据平台在2023年7月公安部组织的测试中名列前茅。
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。
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
导读:本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然,与数据治理相关的概念非常多,以下仅罗列几个常见的。 作者:用友平台与数据智能团队 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 01 数据元 1. 应用举例 元数据是业界公认的数据治理中的核心要素,做好元数据管理,能够更容易地对数据进行检索、定位、管理和评估。 为了提升数据仓库的数据质量,确保数据分析的准确性,数据仓库的建设需要实施数据治理的策略。很多企业的数据治理项目实施的动因都是解决数据仓库中的数据质量问题,以便获得更准确的分析决策。 数据湖的出现给数据治理带来了一定的挑战。数据湖将数据全部集中存储,那数据治理是在“湖中”治理还是在“湖外”治理,这是个需要企业研究和探索的问题。 石秀峰,用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库(DQPro)受聘专家。深耕数据领域十余年,曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地。
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?
信“笔”而至,笔者思考了结合日常安全运营管理工作,安全团队的基层管理者需要具备的素质。 基层管理者要在奔跑中思路,用鹰一样视野,带领团队不断设立门槛让后来者来超越。 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。 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。
白盒下基层从此开启全新的篇章