小程序在政务服务平台建设中如何发挥价值

本文概述了国家政务服务平台的发展历程,重点介绍了如何通过数字化转型和一体化建设,解决业务系统分散、代码维护难、安全合规等问题,以及小程序容器技术如FinClip在其中的作用,推动政务服务从线下到线上,实现更多服务的网上办、掌上办。

2019年5月31日国家政务服务平台上线试运行,各地区各部门政务服务事项不断汇聚,为企业和群众提供“一站式”线上“办事大厅”。2021年,全国一体化政务服务平台基本建成。三年来, “全国核酸检测机构查询”“医保电子凭证”“跨省异地就医备案”等各地区各部门的政务服务事项不管汇聚至国家政务服务平台,政务服务“一张网”成为企业和群众办事的重要渠道。

同时,2021年“数字政府建设”被写入政府工作报告,国务院办公厅印发了《全国一体化政务服务平台移动端建设指南》,全国一体化政务服务平台有了新目标——实现更多政务服务事项网上办、掌上办、一次办。
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在《建设指南》指引下,一体化政务服务平台建设在全国示点区域开花。

  • 天津正努力打造一个功能强大的移动端政务服务平台。2022年底前,天津市“政务一网通”平台、“津心办”平台深度融合,天津市各区、各部门政务服务平台与全市一体化政务服务平台充分对接,全市移动政务服务能力显著提升。
  • 北京市整合了企业、户籍、职业技能、教育等数据,为雄安新区企业开办、积分落户、智慧房管提供跨区域数据共享,方便两地企业群众办事。
  • 在川渝两地,住房公积金实现了“互认互贷”,养老保险转移接续“无缝衔接”,两地部分图书馆还实现了跨省借书、还书。
  • 在长三角地区,户口迁移实现迁入地“一站式”办理,群众只需在迁入地派出所申请就能办,10多万人已经享受到这项改革带来的便利。

在这“汇聚”的背后,是各类政务服务平台从分头建设向集中管理、从信息孤岛向协同共享的不断转变。全国一体化政务服务平台坚持在解决群众办事的难点、堵点上下功夫,推动越来越多的服务实现从“线下跑”变成“网上办”。
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近年来,各地区通过在线政务服务打造利企便民的“新名片”,擦亮了“粤省事”“苏服办”“渝快办”等一批政务服务品牌。这些富有成效的探索为“互联网+政务服务”顶层设计提供了鲜活的样本,但不可否认的是省级、市级一体化在线政务服务平台建设还处于前期筹备阶段,距离完成全国一体化政务服务平台移动端建设的目标还有一段距离。

在政务服务平台的一体化建设中往往面临以下难题:

1、业务系统分散,形成多个信息孤岛

移动互联网背景下,政企内部流程、业务办理都逐步“掌上”化。但在“掌上化”、“电子化”的同时,各个业务系统分散在不同入口,系统间业务逻辑不连贯、业务分散,各类数据难以打通。一旦涉及跨部门或跨系统协作,更是难以快速推动。

2、代码可维护性低,敏捷迭代难落地

伴随信息化、数字化浪潮,大量业务均已实现线上化。但各个系统在多个不同时期开发,IT架构零散、陈旧,历史代码可维护性极低。在此背景下,IT部门极难快速响应需求、实现敏捷迭代。

3、数字化需满足互联安全合规要求

信息安全等级保护准则对一体化政务服务建设提出了可信身份认证、数据交换、安全保障等领域的要求,需要整体解决移动端设备、应用和数据,以及通信网络、移动接入、后台服务等安全问题,为移动政务转型构建合规环境。

针对以上问题,小程序容器技术FinClip 从技术角度提出了:

1、政务小程序无需重复建设,实现一端开发多端上架

政务App通过集成FinClip SDK,从而获得小程序运行能力,同时FinClip支持主流小程序语法,已经开发好的政务小程序无需二次开发即可快速复用,有效降低系统建设成本,辅助政务平台实现信息集中、管理集中、业务集中的一体化平台建设。

2、规则引擎配置,实现多角色服务

小程序轻量、便捷,灵活的“上下架”发布,便于应对不断新增的业务需求。同时,针对不同的群体用户(企业、民生等不同群体),通过规则引擎配置,实现个性化的服务应用展示。基于灰度发布能力服务灵活配置及推荐,使政企服务轻松实现地域性服务特色,针对不同用户轻松实现个性化投放。

3、优化一体化平台开发模式,实现敏捷迭代

基于FinClip 实现“Native+小程序”混合开发架构,摒弃紧耦合式的业务应用,结合小程序轻量、便捷的特性,以组件化、松散耦合的架构重构业务应用。同时小程序可独立开发测试、支持热更新,满足政企App高频发版需要。

4、支持国产操作系统与私有化,助力系统安全

FinClip 支持私有化部署,确保网络通信安全可靠,采取加壳保护、代码混淆、反调试等安全加固措施,以提高加密协议等级。同时,FinClip全套服务均已完成信创对接,支持统信UOS、麒麟等国产操作系统;在加密方面也已经全面对接国密,保证系统整体安全可用。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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