XX市市域社会智治中枢系统迭代升级（数智枫桥经验综合应用）—实战化升级项目采购需求.docx

XX市市域社会智治中枢系统迭代升级（数智枫桥经验综合应用）一实战化升级项目采购需求一、项目背景略。二、服务要求（一）数智“枫桥经验”实战指挥。按照矛盾风险化解在基层、防控在萌芽状态等基本要求，构建平安风险预测预警、重点场所管控、综合集成应用。（1）平安风险预测预警。聚焦影响我市社会平安稳定的突出风险隐患，找准关键薄弱环节和改进方向，完善“监测-预警-处置-反馈”风险闭环管控机制。（2）重点场所管控。进一步细化深化安全生产隐患大排查大整治工作，严格落实安全生产责任制。依照平安考核标准，面向市、县（市、区）、乡镇（街道）及企业事业单位，满足督查暗访、企业自检、整改落实、考核评估等各项需求，深入推进“平安XX”建设工作。（3）综合集成应用。对优秀的市域社会治理应用进行晾晒，以图片形式链接到相关应用的主页面，展现基层社会治理应用的实战内容。（二）数智“枫桥经验”驾驶舱。基于平安、矛调等已建应用搭建具有“枫桥经验”特征的数智枫桥经验驾驶舱，打造枫桥纠纷治理、应用基座、数据基座、能力基座和应用综合集成，实现社会治理数据的多维展示。（三）数智“枫桥经验”能力组件。构建基于机器学习的重点人群体上访识别算法、重点人扬言进京上访算法、重点人扬言极端算法、事件智能分类模型、涉重大矛盾纠纷人员风险模型、涉债务纠纷风险评估模型、涉劳资纠纷企业风险评估模型、矛盾纠纷事件预警模型，Al引擎平台。（四）数智“枫桥经验”数据基座。以基层治理平安法治平台人口、事件、物资、地址数据为基础，以服务基层治理为目标，融合公安、统计局、民政等人口数据，矛调、信访、除险保安、行政执法、诉讼、警情、舆情等事件与相关处置过程数据，应急、公安等部门的设备设施数据，市场监管、住建等部门的组织数据，构建基层治理人口主题库、事件主题库、组织主题库、地理部件库，重点人员专题库、重点场所专题库、重点事件专题库。三、服务清单序号一级模块二级模块三级模块功能描述一、数智“枫桥经验”实战指挥1平安风险预测预警重点人员异常预警人员异动预警【人员异动列表展示】基于重点人算法模型计算出管控等级内的人员数据，形成人员异动列表进行展示，可查看本辖区内预警人数，根据分值高低进行排序，对每行数据支持人工审核操作。2【人员异常列表】(1)人员异常列表展示以列表的形式展示当前人员异常行为记录，可查看当前人员涉及行政处罚、行政强制措施、走访查询、异常行为等方面的异常记录。(2)人员异常详情查看可查看当前人员关联的涉及行政处罚、失信人员、走访查询等方面的具体异常详情信息。3【人员详情信息展示】除显示当前人员的基本信息之外，将该人员的重点属性、家庭成员、走访/事件记录、财产信息、失信信息、处罚信息等其他信息同时一并展示。4【人工等级审核】对于人员异动列表展示的异动人员，经过人工核实，发现系统预测与实际情况有偏差，则可进行人工干预，人工审核人员信息详情时，可以对人员进行管控等级的再次确认，可以该人员管控等级、当前分值进行调整，并进行审核说明的补充。5【人员画像】人员画像主要展示人员的基本信息，姓名、身份证等信息，并整合行政处罚信息、异常行为、走访数据等信息，直观清晰展示人员整体信息。6【人员画像绘制】通过人员涉行政处罚、行政强制措施、走访查询、异常行为等数据聚合进行分析，可绘制出人员画像，将以上各类数据更直观的进行展示展示。7【人员详情】展示人员姓名、所属管控级别、当前人员关联的涉及行政处罚、失信人员、走访查询等方面的详情信息。8异常人员关联信息【平安检查列表】平安检查列表主要展示平安检查场所的相关信息，并支持场所信息穿透查看详细信息。9【暗访记录列表】暗访记录列表主要展示暗访场所的相关信息，并支持暗访信息穿透查看记录详细信息。10【行政强制信息列表】主要展示人员行政强制相关信息，并支持行政强制信息穿透查看详情。11【民事强制信息列表】主要展示人员民事强制相关信息，并支持民事强制信息穿透查看详情。12【走访信息列表】主要展示人员被走访相关信息，并支持走访信息穿透查看详情。13【异常行为信息列表】主要展示人员异常行为的相关信息，并支持人员异常行为穿透，查看详情，可直观展示人员异常行为频次等内容。14【处罚信息列表】主要展示人员处罚相关信息，并支持处罚信息穿透查看详情，可直观展示人员处罚频次，数量等内容。15【失信信息列表】主要展示人员失信相关信息，并支持失信信息穿透查看详情，可直观展示人员失信原因等内容。16规则库【规则分析】通过对各类人员以及人员涉及事件分析，建立了一套可标准化，配置化的计算规则因子，并形成了规则因子库。17【人员类型规则人系列表】对各类重点人员进行分析，通过危险评估类型规则、管控等级规则、肇事肇祸行为等规则进行计算因子配置，建立标准化因子库。18【事件类型规则分析列表】对各类重点人员关联的不同重点事项进行分析，通过一系列规则进行计算因子规则制定及配置。19【重点人员等级规则分析列表】通过对重点人员分数分析，建立可标准化配置的分数等级界定因子20【因子管理】列表查看：可对不同类型的规则库因子进行列表展示，可直观看到各类因子情况。详情查看：通过对不同因子的选择，可查看因子详情，展示因子详细信息。搜索：通过不同因子类型及规则标准，可对列表内因子进行筛选，检索条件内因子。启停用：可对不同类型因子进行启用停用设置。21模型计算【定时任务管理】可管理各类风险模型算法任务，对模型任务计算时间进行配置、执行节点修改以及任务执行情况进行查看。22【定时任务计算】计算模型任务按规定时间启用后，对各类风险模型任务数据进行计算，生成各类风险模型算法结果。23预警管理【预警阈值设置】对通过重点人员风险模型算法计算出的重点人员分值进行预警阈值的设置。24【预警列表】对达到各类重点人员预警阈值的人员进行预警，形成预警信息，以列表形式展示。25【预警高级检索】可通过对预警信息主要属性的筛选，对预警信息进行高级检索。26【预警详情查看】对重点人员预警信息详情进行查看，可直观看到预警详情主要内容，包括预警人员的分值、管控等级等27重点人员统计【人员区域分布】通过对重点人员区域的分析，形成统计表格，可直观看到各个区域对应重点人总量。28【重点人员异动列表】通过重点人员模型算法的计算分析，得到重点人员异动信息列表，可直观展示重点人员异动情况、并可进行主要属性的筛选。29【非重点人员异动列表】通过重点人员模型算法的计算分析，可对非重点人进行分析计算，识别非重点人管控等级，对分重点人风险进行预警，并可对重点属性进行筛选。30【异常榜单列表】通过各类人员风险模型算法计算出人员等级分数，可对人员分数进行排序，各类人员异常榜单生成。31【异常风险数量统计】可对重点人员各类分数计算因子影响事件或行政处罚等信息进行统计，直观展示各类重点人员异常风险数量32【重点人员类别统计】以环状图形式展示各类重点人员统计，可直观了解各类重点人员占比。以柱状图形式展示各类重点人员统计，可直观了解各类重点人员排名33重点人员预警报告【报告模板配置】可对生成的报告进行模板配置，不同的模板配置可以生成不同的报告，用户可根据报告不同需求进行配置34【报告编制】报告模板选择：通过对不同模板的选择，可以动态生成不同的报告，用户可根据不同需求选择模板，进行报告的编制。报告编制：根据模板进行后台任务的统计计算，编制生成以模板为基础的报告35【报告查看】用户可以选择通过模板生成的报告，对报告分析内容进行查看36【报告导出】在导出报告时选择想要导出的报告。通过文档合成技术，对模板生成的报告进行技术合成WOrd导出，方便用户存档或通知的下发37【报告发送】选择报告：通过报告的列表选择，选择想要发送的报告。人员配置：通过系统组织架构选择报告接收人员，可对报告接收人员进行配置。报告发送：通过消息发送机制，将报告发送给配置人员。38风险预警处置预警任务列表（1）任务列表：预警下发之后，会自动形成预警任务，展示预警任务的编码、任务对象、接收部门、事件描述、事件等级等内容。（2）任务详情查看：在预警任务列表中，可以对每个任务详情进行查看，查看任务的重点人员名称、联系方式、身份证号、事件等级、事件描述等内容。（3）任务关联事件列表：预警任务下发之后，会关联预警出来的个人风险预警情况，展示求人员姓名、身份证号、联系方式、人员等级、所属区县等内容。（4）任务关联事件详情查看：预警任务下发之后，会关联预警出来的重点人员情况，展示预警任务所涉及的事件等39预警任务卜发(1)预警任务编制：进行综合研判分析之后，将预警以任务的形式下发，可以编辑预警任务下发的街道、部门、人员、地址等内容。(2)预警任务下派：相应的部门接收到预警任务之后，可以对任务进行下派子部门或者其他部门。(3)预警任务列表：对个人风险预警数据进行综合研判分析之后，研判出预警信息，并以列表的形式展示出来。(4)任务关联事项选择：相应的部门接收到预警任务之后，可以对任务的事项进行选择。(5)任务关联事件列表：预警任务下发之后，会关联预警出来的个人预警情况，任务接收者可以实时观察异动人员的具体行程信息等重要活动。(6)事件详情：在预警详情列表中，可以展示每个预警的具体的内容在预警详情中，在预警任务中可以查看任务详情。40任务反馈(1)任务反馈表单查看预警任务完成之后，将各项检查指标进行上传之后，可以查看任务反馈表单。(2)任务反馈表单填写预警任务完成之后，将各项检查指标进行上传之后，可以填写任务反馈表单。(3)任务反馈报告编制预警任务完成之后，将各项检查指标进行上传之后，可以编写任务反馈表单。41任务评价（1）任务反馈报告查看预警任务完成之后，将各项检查指标进行上传之后，将任务进行提交，可以查看任务反馈表单。（2）任务反馈报告查看预警任务完成之后，将各项检查指标进行上传之后，将任务进行提交，可以将本次任务处置进行评价。42任务催办（1）超期任务识别预警任务下发之后，若预警任务办结时间超出制定的期限，系统根据制定相应的算法，将超期任务进行识别。（2）催办信息编制预警的超期任务，会自动通过X政钉、短信等方式发送到相应部门的任务接收者中，支持催办信息的编辑。（3）催办信息发送预警的超期任务，会自动通过X政钉、短信等方式发送到相应部门的任务接收者中43反馈报告（1）反馈报告规则配置将任务结果制定相应的规则，生成反馈报告，规则支持实时编辑。（2）反馈报告生成将预警任务结果制定相应的规则，生产反馈报告。（3）反馈报告查看将预警任务结果反馈出的报告进行具体的详情查看44重点场所排查管控排查管控PC端场所信息维护单位信息、责任人员、单位联系人等基础信息的增删改查、导入导出、添加检查、状态设置、批量修改、标签设置等功能；45检查项管理重点场所日常检查、专项检查、暗访检查的检查项增删改查、启用/停用等功能；46检查信息重点场所日常检查、专项检查、暗访检查的事项列表展示，单个检查事项的详情查看（包括检查单位、检查类别、检查项目、隐患等级、整改时间、检查说明、检查部门、检查人、同行检查人、附件信息、是否转隐患事件等）等功能；47隐患事件隐患待核查事件、已核查事件的列表展示；隐患事件核查提交，包括核查的基本信息（事件单号、发生时间、发生网格、结案时间、事件类型、创建时间、发生地点、事件描述）、办理过程全流程跟踪（新增、办理、已办结、已核查四个环节的办理部门、办理人、联系方式、办理意见、附件等）、核查意见、附件上传等功能；48统计分析通过多种维度对检查情况进行统计展示，如类别统计、检查类型分类统计、检查次数环比统计、按地区统计、按人员统计等多种方式。49排查管控移动Ui场功能页从平安检查入口进入功能页，展示：日常检查、专项检查、暗访检查、检查单位、我的检查、隐患事件功能入口50日常检查功能页-日常检查，进入日常检查模块，根据日常检查模板对单位进行添加检查51专项检查功能页-专项检查，进入专项检查模块，根据专项检查模板对单位进行添加检查52暗访功能页-暗访检查，进入暗访检查模块，根据暗检查访检查模板对单位进行添加检查53检查单位1、排序：列表展示当前登录账号层级及下辖所有单位信息，支持按更新时间、检查时间升降序排序2、新增：添加新的单位信息（安全责任人添加多条，主管部门模块，此次迭代暂不实现）3、修改：编辑己有单位信息4、删除：删除已有单位5、查询：支持按单位名称、地址查询6、检查记录：列表展示某单位下的所有检查记录7、添加检查：对某单位进行添加检查8、查看：点击查看单位详情54我的检查1、列表展示当前登录账号的检查信息，按检查时间倒叙2、列表字段：单位名称、隐患项名称、检查时间；如果有多个隐患项，默认只展示第一个隐患项名称3、点击列表查看检查详情4、按单位名称、检查类型、隐患等级、检查时间查询55隐患事件列表展示本级及下辖的隐患事件信息（有隐患的检查记录转事件）1、列表：事件名称、事件描述、发生时间、剩余时间2、排序：默认按发生时间降序排列3、搜索：按事件名称搜索4、查看：点击查看事件详情56综合集成应用应用集成/集成X里兴村治社、重大决策社会风险评估、智汇民情、矛调“枫桥经验”（乡镇矛盾纠纷调处化解）、“枫桥式”协同治理、民情智访、“枫桥经验平安共富”应用、实有人口管理、重点场所网格管理平台、严重精神障碍患者管理服务应用、预防青少年新型违法犯罪应用、企业破产一件事、执行一件事、助企帮民一件事等全市优秀社会治理应用的落地推广。二、数智“枫桥经验”驾驶舱57数智“枫桥经验”驾驶舱纠纷治理万人成诉率本级及下辖万人成讼率；58平安指数本级及下辖平安指数59应用基座应用集成集成链接防汛防台、社区矫正、e行在线60数据基座数据基座展示线上数据库、标准地址库、矛盾纠纷全量库、矛盾纠纷优秀调解案例库数61能力基座能力基座展示风险预警模型、人员管控模型、矛盾纠纷预警模型数62应用跳转社会治理一张图跳转至社会治理一张图63矛盾风险治理跳转至矛盾风险治理三、数智“枫桥经验”算法模型组件64基层智能组件重点人群体上访识别算法/1.采用BM25算法，计算待比较样本中每个分词占比较样本的权重，所有分词权重求和，得到待比较样本与比较样本相似权重。该权重和待比较样本自身权重的百分比即为比较样本与待比较样本的相似程度，当相似度大于阈值N%（N可自定义）时，认为两个样本为同一事件。通过该算法，可以识别出一些涉及人数较多突发事件，而个体相互之间并未知道其他受害人，都以独立的形式上访（已具备群体上访的客观条件但并未真正发生群体上访）。该算法用于识别事件之间的相似性，在具备发生群体上访的条件但仍未发生时，提前通过算法发现这类事件防患于未燃。2.对句子进行分词，通过条件随机场CRF模型识别每个分词的词性，对每个分词标注所属类型，对文本中的风险因子进行抽取，提取事件中的涉事人姓名、涉事人数等。3.通过统计分析等多种途径获取到涉事人数。结合以上所有途径得到的涉事人数取最大值。从而可以预警出群体上访的潜在风险。65重点人扬言进京上访算法/根据模型分类原则将事件分为O非扬言进京上访事件、1扬言进京上访事件。然后对数据进行预处理，包括采用隐马尔可夫模型对句子分词，采用Word2vec的词向量训练的方法通过训练得到词语之间的联系，从而形成一定的向量表示；采用去停用词的方法去除一定的噪音，并对部分样本进行数据增强和样本均衡化。采用自然语言深度学习循环神经网络技术对样本建模，提取样本的特征，机器通过大量的样本学习，就可以掌握到两个分类之间的本质特征，从而达到能识别“扬言进京上访”事件的效果。66重点人扬言极端算法/根据模型分类原则将事件分为0非扬极端事件、1扬言事件事件。然后对数据进行预处理，包括采用隐马尔可夫模型对句子分词,采用Word2vec的词向量训练的方法通过训练得到词语之间的联系，从而形成一定的向量表示；采用去停用词的方法去除一定的噪音，并对部分样本进行数据增强和样本均衡化。采用自然语言深度学习循环神经网络技术对样本建模，提取样本的特征，机器通过大量的样本学习，就可以掌握到两个分类之间的本质特征，从而达到能识别“扬言极端”事件的效果。67通用模型集成/开发通用模型集成基于数智“枫桥经验”综合应用的应用集成需求，将待集成的“枫桥经验”相关应用的典型业务模型进行集成。68脱敏模块开发开发集数据抽取、敏感信息自动发现、脱敏、装载于一体的系统数据脱敏算法，通过内置大量的数据模型，并采用分布式样本采集技术，对各类业务数据进行深度扫描，从而能够准确的识别常见的敏感数据，帮助用户提高完善信息安全管理体系。69基于机器学习的事件智能分类模型业务模型构建通过分析历史事件中关于当事人信息、事件简述、事件类型等数据，结合调解业务中中的那关注的事件类型，建立事件分类业务模型。70数据模型构建从数智“枫桥经验”数据基座获取输入数据，将所述输入数据的数据结构转换为统一的样本结构，然后利用系统加工能力，根据业务需求形成不同的数据专题，为数据应用服务和业务模型的建立提供数据及技术支撑。71数据标注主要根据文本中案件所属分类、办理部门、案件主要内容等作为业务的主要标注对象。72特征提取采用关键词典对文本数据特征进行提取。73模型训练调优根据统一的案件信息维度表，对于最新同步到系统中的案例基于机器学习分类算法，自动进行主题分类标注训练和算法优化训练。74定期优化根据系统分类结果、用户意见反馈意见等，定期对模型智能分类精准度进行优化提升。75涉重大矛盾纠纷人员风险模型业务模型业务模型：涉重大矛盾纠纷人员的风险特征主要包括：寻衅滋事行为、情绪倾向、危险程度、动态信息掌握程度、风险行为、行为不可控性、个体情况、家庭情况、社会状况、健康状况、就业状况、经济状况、涉案状况、纠纷状态、诉讼案件情况、突发状况、是否犯罪、其他状况等。通过对涉重大矛盾纠纷人员一级业务指标的梳理，初步形成模型特征工程。76数据模型数据建模：从大数据中心获取的相关数据，基于各类基础数据对其进行标签化和指标清洗等加工处理工作，对数据仓库进行建设及对数据资产进行管理，利用系统加工能力，组装数据专题在业务系统间进行共享使用，并为大数据应用服务和风险模型的建立提供数据及技术支撑。77样本筛选样本筛选：通过已有的特征数据，风险值对应关系不断学习，发掘潜在关系，生成预警模型，才能对新的特征数据进行风险判断。78模型训I练模型训练：采用多种算法训练，例如：卷积神经网络、循环神经网络、决策树、朴素贝叶斯，最终根据训练效果，择优使用。79风险定级风险定级：根据风险值阈值的不同，确定涉重大矛盾纠纷人员风险等级从高到低划分为高风险、中风险、低风险、无风险，分别用红、黄、蓝、黑（或其他根据整体风格设计的基础色）四种颜色标示。80提供服务提供服务：接口开发：通过将模型打包上传到服务平台，进行发布，自动生成对应接口；数据开放：通过将风险数据写入约定好的地方，提供访问方式给业务方提供服务。81使用服务业务系统使用服务：可通过两种方式使用服务：接口访问：通过为业务系统注册账号，对账号进行接口授权，实现模型接口的访问；数据访问：通过给定好的访问方式直接读取表中数据，实现风险数据的获取。82模型反馈模型反馈结果：获取涉重大矛盾纠纷人员的风险信息后，会将风险信息转派给第三方平台（如指挥调度平台）进行分析。落实责任人后，会通过巡查走访、风险调解、落实专班等处置动作进行风险处置。83应用结果应用结果：业务系统处置结束后，反馈风险处置结果。84回流结果回流结果：业务系统处置完成后，反馈回流结果。85定期优化定期优化：根据回流结果的异同，进行定期优化。86涉债务纠纷风险评估/对债务纠纷预警，避免出现因财产纠纷引起的极端事件或刑事案件。事件涉及债务纠纷，包括但不限于民间借贷、套路贷、合同纠纷、遗产纠纷。模型87涉劳资纠纷企业风险评估模型/对欠薪讨薪事件预警，避免出现舆情事件、极端事件或非法上访等情形。事件涉及欠薪讨薪，且数额较大或涉及人数较多。包括但不限于企业/房地产商/建筑工地拖欠工资、农民工/白领讨薪等。88矛盾纠纷事件预警单人多次事件针对于当事人在一段时间内多次上报/反馈/投诉/举报/信访同一事件的场景：通过当事人分析及事件主题提取与相似度分析，对在一段时间内同一人员多次反馈的相同事件进行预警89多人多次事件针对于多个人员在一段时间内多次上报/反馈/投诉/举报/信访同一事件的场景：通过当事人分析及事件主题提取与相似度分析，对在一段时间内不同人员多次反馈的相同事件进行预警90.事多人事件针对于可能存在涉众或群体性的事件：通过事件主题提取，结合事件上报时反馈的要素，对事件涉及的人数进行分析，当达到一定人数时即认定为风险事件进行预警91涉重点人员事件针对于重点人员涉重点事件的情况：在单人多次事件、多人多次事件、一事多人事件中出现重点人员时，进行预警（重点人员包括：信访人员、社区矫正人员、刑满释放人员、精神病人、吸毒人员）92算法训练算法对接在通过深度学习算法对海量样本数据集进行学习和训练之后，将会形成算法分类的逻辑，这套风险判断逻辑就是事件分类模型。其用复杂深度神经网络模拟人脑进行海量信息处理，分析事件样本内容中的特征进行智能化识别和分级，极大提升事件上报处置效率和提高分类的准确性和稳定性。将基于不同种类算法理论训练出来的算法模型用同样的样本集测试一遍，对比效果，选出最优的模型，与业务系统对接。93算法评估【抽取数据】以每月评估每个模型一次为例，每月初，随机抽取上月的部分数据。原则上每个模型取100条左右线上数据。94【实施人工标注】针对每个模型的数据进行专业实施打标，打标过程中存在争议的数据，参考线上用户标注结果，由三或三个以上实施人员投票决定。95【算法标注】针对每个算法的数据，通过最新的算法进行批量打标。96【线上效果标注】针对每个算法，以实施人工标注为标准，算法标注为实际表现，计算算法模型的准确率、精确率、查全率、稳定性等指标，衡量该算法的线上效果。97算法优化算法将根据上一步模型评估的验证情况、实时动态变化的线上数据以及分类情况，在一定时间周期内反馈更新样本数据和分类标准反哺给算法模型，提高分类判断逻辑的准确性，从而不断优化算法。98AI引擎f?画像标签标签配置获取已配置的维度表，对维表中的标签进行定义。99标签搜索系统根据选择的维表及相应的标签条件，对该维表内符合条件的用户画像进行搜索。100标签视图系统根据系统的标签体系及数据情况，分析标签分布情况、目前热门标签、标签与标签之间关联等情况。IOl标签专题根据业务需要，组合标签并设置条件，形成标签专题为订阅者通过接口调用专题服务，获取专题标签数据，申请订阅部门需要提出调用申请，由管理人员通过审批后方可有权限调用此标签专题。102自助中心样本标注用于深度学习算法所需样本数据的标注，新样本标填写算法名称，英文的标识符，导入数据，可以对数据进行分类设置。103自助训练根据自然语言的场景化需要，提供自助训练的入口。用户可进行“自助训练”，自助训练是提供机器学习的服务能力。算法库中包含两类算法，分别是“自助算法“、”自定义算法”。104算法库算法库管理，对已发布的算法，如算法有错误或者需要重新优化，可以对算法进行下架处置，后序如还要继续使用此算法需要重新在算法发布项下进行算法发布，提供训练后固化的算法模型文件，并以接口形式提供给第三方系统进行服务调用。105应用案例/利用长文本的计算能力提供应用案例模型。可随意输入一段文本，提交分析获取文本关键词、文本高维标签、以及系统前1000条事件中匹配到的相似事件。106数据服务订阅服务对第三方访问的账号定义，以及访问授权，可提供用户画像、关系图谱、算法模型、全息档服务订阅功能进行订阅。107运行报告根据系统数据清洗情况，统计分析系统运行结果，查看用户画像、关系图谱、算法模型、全息档案运行信息。108任务管理策略列表展示策略列表情况。提供系统策略的增、册k改、查功能，页面列表展示策略中文权限名、英文权限名、策略描述、策略代码、策略方法，支持按关键字进行搜索。109任务列表展示任务列表情况。提供任务列表的增、删、改、查功能，页面列表展示任务名、所在组、所属策略、cron.状态及描述等内容，支持按关键字进行搜索。110任务监控展示任务执行日志情况，列表展示任务名、开始时间、结束时间、状态及描述，支持按任务名称进行搜索。111算法管理/支持多种算法：分类算法，LSTM,NLP等112模型管理模型算法包管理算法模型的jar包管理。支持按模型唯一标识进行搜索，提供新增、修改、删除、批量删除、停止构建等功能按钮，页面列表显示唯一标识、jar包存储路径、class路径、实例化数量、构建状态、描述等内容。113机器管理展示机器信息。页面列表展示机器ip、端口、内存、剩余内存、实例数。提供实例分布展示按钮，列表展示模型编号、模型标识符、模型标识。114主机管理对系统所需要的主机资源进行管理，包括主机信息的增、删、改、查。115算法中心对标注完，导入的样本进行自动算法模型训练，自动调参，自动发布。四、数智“枫桥经验”数据基座116主题数据人口主题库/人口主题库数据主要有二个来源，其一是对各部门数据（包括网关下发的贯通应用数据）通过IRS库建设平台进行归集、治理沉淀为共享数据，其二是通过网格采集等人工上报方式形成采集数据，以上数据归集到基层数据仓，包括个人基本信息、个人身份信息、个人健康生理信息、个人教育工作信息、个人财产信息、个人户籍信息、个人家庭属性、行为轨迹、个人流动信息、重点人员、教育工作轨迹等，形成人口基础数据库，然后建立知识库和规则库，并根据规则形成业务标签及根据标签的统计，形成人口对象主题库，再根据区县、镇街、村社、部门等维度形成各种专题库。117事件主题库/事件基础库数据主要有二个来源，其一是对各部门数据（包括网关下发的贯通应用数据）进行归集、治理沉淀为共享数据，其二是通过网格采集等人工上报方式形成采集数据，以上数据归集到基层数据仓，将每一个事件定义成一个对象，记录事件发生的六要素（时间、地点、人物、发生、经过、结果），形成事件基础数据库，然后建立知识库和规则库，并根据规则形成业务标签及根据标签的统计，形成事件主题库，再根据区县、镇街、村社、部门等维度形成各种专题库。118组织主题库/组织基础库数据主要有二个来源，其一是对各部门数据（包括网关下发的贯通应用数据）进行归集、治理沉淀为共享数据，其二是通过网格采集等人工上报方式形成采集数据，以上数据归集到基层数据仓，包括组织基本信息、组织规模信息、组织分类信息、组织法人股东信息、组织注册信息、组织行政处罚信息、组织纳税信息、组织诉讼信息、组织环保信息、组织安全生产信息、组织关系信息、行业代码整理等，形成事件基础数据库，然后建立知识库和规则库，并根据规则形成业务标签及根据标签的统计，形成事件主题库，再根据区县、镇街、村社、部门等维度形成各种专题库。119地理部件库/建设地理部件库，对地点信息进行归集、分类、治理。地理部件库内包括建筑物和房屋两项分类，内容包括标准地址库全称、标准地址永久唯一码、户室标准地址等。通过获取地理部件信息，使地理部件与人员、企业、事件等形成关联，在相关场景中帮助定位、统计、区域内资源调配处置等。120专题数据库建设重点人员专题库/针对社会治理、风险防控所关注的重点人员建立数据库。基于人口信息基础库、根据规则形成业务标签；根据标签的统计，形成重点人员数据库。重点人员主要包括：管控对象（刑释解矫人员、易肇精患人员、涉毒涉邪人员、矫正人员、重点信访人员、重点失信人员、重点青少年等）；服务对象（优抚对象、低保困难对象、孤寡空巢老人、残疾人、重病卧床老人等）；骨干对象（两代表一委员、侨台联工作对象、党员干部、村民代表、组长、法人代表、社会组织骨干等）；特别关注对象（反邪教关注对象、极端倾向人员、涉稳重点人员、出租车群体、村镇、银行受损群体、涉访退役重点人员、涉访退役群体等）。121重点场所专题库/根据社会治理、风险防控所关注的重点场所，建设重点场所信息库，对相关信息进行归集、分类、治理。重点场所主要分为消防、公安、安全生产；具体场所包括：医院、学校、娱乐场所、宾旅馆等。122重点事件专题库/根据社会治理、风险防控所关注的重点事件，建设重点事件信息库，对重点事件进行归集、分类、治理。重点事件主要在五大风险领域（政治安全、社会治安、社会矛盾、公共安全、网络安全）产生影响；有十二类重点来源（警情、安全生产事故、火灾事故、交通事故、基层治理事件、基层治理隐患、网络舆情、自然灾害和极端天气事件、群体类事件、信访事件、非正常死亡、疫情防控）四、其他要求质保期内的售后服务内容：服务响应及维护：提供7X24X365服务，及时解决故障。电话半小时内必须响应，现场排除故障响应时间小于8小时，24小时内恢复系统正常运行。重大技术问题，技术专家1小时内抵达现场，4小时内给予解决；若短期无法解决的，应及时提供应急措施，并提出书面解决方案报采购人批准。投标人必须保证解决项目所涉及的技术问题，如因技术原因无法满足用户需求，由此产生的风险由投标人承担。五、服务期限合同签订后90天内完成安装调试，组织项目初验，项目整体系统试运行60天后，组织项目终验。六、质保期终验合格之日起二年。