飞天政务开放体系:数据为中心的云上政务平台与创新生态

简介: 本文的整理自2017云栖大会-南京峰会上阿里云政府业务架构总监史大治的分享讲义,讲义从政务工作的机遇与挑战谈起,介绍了电子政务与政务云建设的一些变化。并分享了如何理解“政务云”以及“政务云”的部署架构设计,并对于飞天产品体系和政务智能服务的实现方式进行了介绍,最后结合一些实际的案例对于飞天政务开放体系与智能服务进行了分享。

摘要:本文的整理自2017云栖大会-南京峰会上阿里云政府业务架构总监史大治的分享讲义,讲义从政务工作的机遇与挑战谈起,介绍了电子政务与政务云建设的一些变化。并分享了如何理解“政务云”以及“政务云”的部署架构设计,并对于飞天产品体系和政务智能服务的实现方式进行了介绍,最后结合一些实际的案例对于飞天政务开放体系与智能服务进行了分享。


在2017云栖大会-南京峰会上,阿里云政府业务架构总监史大治做了题为《飞天政务开放体系与智能服务》的分享。对于政务工作而言,面临着政务服务与政务数据的深度、广度不断上升,丰富的技术和应用不断涌现,业务不断融合,行政能力亟待提升的挑战。而互联网服务渠道的开通,让电子政务的建设,从对内(政府机关)的流程、管理建设,转向对外(人民群众)的服务建设。那么如何理解“政务云”呢?其实可以看做是以数据为中心的,云上政务平台与创新生态。在政务云上,结合阿里云飞天产品的应用,政务智能服务的“四化”建设不断深入,落地的实践也不断涌现。

be000e1333ad58aa65bd7b32c0104cc58fadc5bd
8d6a6eaf438d36a97c37bec320589012e8754bad
25b271e593e6c4b725fd147968ced8128cc99458
411512ed720ade8511e2e2c400a4e2e7fcb29e38
9709ce38d85e384c2d16e22b21326e1a57c08390
e486fdcbc12443c7e20f88e65a8290b77ed94690
98d6b39b9282a0f1d9acb25bc9641f55ab6ae1b3
cae15d4e1ea48ae8e975b1ea273a856df4c27d48
7f9c33b60dcdcb00e9b50d32de3909a91efe1c7e
20f90e6f0f0e065d5b83011caf388419b4286213
b7300656c814e2221ae61cc17cec7a43a90ada34
ce48160f5e224b3c2df0e4c1eade86c33984376d
4a59ccf90bcaec7141b3ef6a183d6110ed7f723c
4595082f94e8cca89462176e014f53b03e184339
afaa0e9dcf6fe76d1f0818e5cc756498b250c11f
c923f52739e0536921b228ca1c4822c219ecb37e
1f45b5655c3264a4d3377f26456de47553e59a34
2236054c06ec31b0fefff03fa421f9092f5d35fe
8851b879883bc45f9e5e40c3507f0890cec7ec1f
4c18bd3f11d2bb5dc6a5cc99d8e4a8f5cb7fc8b5
4daedb1a7ac8462f3b061e4cd280ff967cc8705c
b80cb134634aafa4506c65f80b990721f52783b3
478338c0e1bfbae7b121aa67dd453abdd68e5019
c63801f39780c0bff5f1e5fe953dfe4d9ea8289f
22881eba25ae5fac21c4cc22dd7a607a1c6d83d7
相关文章
|
域名解析 缓存 网络协议
|
10月前
|
人工智能 网络协议 数据中心
阿里云基础设施网络2024年创新总结
本文将盘点阿里云基础设施网络团队2024年在AI时代可预期网络的技术突破、学术成果、开源生态共建与重要会议技术布道等,与业界同仁一同探讨和展望AI时代的网络技术发展热点和趋势。
阿里云基础设施网络2024年创新总结
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
一文读懂deepSpeed:深度学习训练的并行化
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成,提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用,还通过自动混合精度训练提高了计算效率,降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步,使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术,推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
王坚、龚克、孙茂松……AI赋能科研,大咖们怎么看
王坚、龚克、孙茂松……AI赋能科研,大咖们怎么看
|
存储 人工智能 搜索推荐
RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南
大型语言模型(LLMs)在生成式AI领域备受关注,但其知识局限性和幻觉问题仍具挑战。检索增强生成(RAG)通过引入外部知识和上下文,有效解决了这些问题,并成为2024年最具影响力的AI技术之一。RAG评估需超越简单的实现方式,建立有效的性能度量标准。本文重点讨论了七个核心检索指标,包括准确率、精确率、召回率、F1分数、平均倒数排名(MRR)、平均精确率均值(MAP)和归一化折损累积增益(nDCG),为评估和优化RAG系统提供了重要依据。这些指标不仅在RAG中发挥作用,还广泛应用于搜索引擎、电子商务、推荐系统等领域。
6245 2
RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
权重、代码、数据集全开源,性能超越Mistral-7B,苹果小模型来了
【8月更文挑战第12天】DCLM是由多家机构联合推出的全新测试平台,旨在通过优化数据集增强语言模型性能。其核心贡献包括一个含240万亿token的标准化语料库及有效的预训练方案。DCLM-BASELINE数据集成功训练出7B参数模型,在MMLU上5-shot准确率达64%,超越Mistral-7B,且计算成本降低40%。尽管存在局限,但该项目已全开源,为社区提供宝贵资源,推动语言模型发展。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2406.11794)
351 60
|
弹性计算 自然语言处理 Linux
开发者评测|OS Copilot:智能助手带来的高效开发体验
OS Copilot是阿里云的智能操作系统助手,支持自然语言问答、命令执行和系统运维。用户可通过在线实验或本地安装体验,尤其适合Alibaba Cloud Linux 3环境。在线体验免费,但可能产生少量费用。安装过程简单,通过Yum安装组件并配置环境变量即可使用。OS Copilot的对话模式允许用户通过"co"命令进行问答,如解释编程概念或执行系统任务。其自然语言处理能力强,适合开发者进行系统管理和问题解决。产品上手容易,文档清晰,但更多案例和教程会更利于新手。用户评价中,OS Copilot获得高分,有助于提高工作效率,期望未来能支持更多操作系统和提供更全面的功能。
|
域名解析 网络协议 网络安全
阿里云DDoS高防(中国内地)计费说明
阿里云DDoS高防(中国内地)计费说明
vuepress打包报错【已解决】
vuepress打包报错【已解决】
415 4
|
存储 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】Transformers大模型库(五):AutoModel、Model Head及查看模型结构
【AI大模型】Transformers大模型库(五):AutoModel、Model Head及查看模型结构
1015 0