AI政务政策3D动态问答与市民互动系统

部署运行你感兴趣的模型镜像

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI政务政策3D动态问答与市民互动系统,集成AI的能力,让政务服务人员能够快速生成政策解读和市民问答内容。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:政务服务人员在系统中输入政策文件或关键词,选择目标市民群体(如老年人、企业主等)
    2. 文本生成:系统使用LLM文本生成能力,将复杂政策条款转化为适合目标群体的简明易懂解释
    3. 问答生成:根据政策内容,自动生成市民可能提出的10个常见问题及权威解答
    4. 3D可视化:将关键政策要点通过3D动态图表展示,增强市民理解效果
    5. 输出整合:系统将生成的文本内容和3D可视化图表整合为可分享的HTML5页面,支持PC和移动端查看
    
    注意事项:系统需支持多语言政策解读,并提供市民反馈收集功能以便持续优化内容。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近参与了一个政务服务领域的AI项目,目标是帮助工作人员快速生成政策解读和市民问答内容。这个系统结合了AI文本生成和3D可视化技术,大幅提升了政策传达的效率。下面分享一下开发过程中的关键点和经验总结。

  1. 系统核心功能架构 系统主要分为五个功能模块:政策输入、AI解读、问答生成、可视化展示和输出整合。政务服务人员上传政策文件后,系统会根据选择的市民群体类型自动调整输出内容的表达方式。

  2. AI文本生成实现要点 采用大语言模型进行政策条款的"翻译"是关键。我们发现,针对不同群体需要预设不同的提示词模板。比如给老年人的解释要更口语化,而对企业主的解读则需要突出政策对经营的实际影响。

  3. 智能问答生成机制 系统会自动分析政策中的重点条款,预测市民可能提出的问题。通过设置问题优先级算法,确保前10个生成的问题都是最核心、最具代表性的。每个回答都经过事实核查模块验证准确性。

  4. 3D可视化设计方案 选用WebGL技术实现动态图表展示。将枯燥的政策数据转化为直观的3D效果图,比如用立体柱状图展示补贴金额变化,用动画流程图解释审批步骤。这部分需要特别注意移动端的适配问题。

  5. 多语言支持方案 为满足不同地区需求,系统内置了翻译API接口。生成内容会先保持专业术语的一致性,再根据目标语言进行本地化调整。测试中发现粤语等方言区的表达习惯需要特别处理。

  6. 反馈收集优化循环 在输出的HTML5页面底部嵌入评价组件,市民可以就内容清晰度、实用性打分。这些数据会反馈到AI模型进行持续优化,形成"生成-反馈-改进"的闭环。

  7. 性能优化经验 初期遇到大文件处理速度慢的问题,通过引入文档分块处理技术和缓存机制,将平均响应时间从15秒降至3秒内。同时采用懒加载策略优化3D资源的加载效率。

在实际使用中,这个系统帮助政务人员将政策解答的制作时间从原来的2-3天缩短到1小时内。特别值得一提的是,通过InsCode(快马)平台的一键部署功能,我们快速上线了服务原型,省去了繁琐的环境配置工作。

示例图片

平台提供的实时预览和多人协作功能,让跨部门的政务团队能够高效地共同完善内容。对于不擅长技术的政务人员来说,这种开箱即用的体验确实很友好。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI政务政策3D动态问答与市民互动系统,集成AI的能力,让政务服务人员能够快速生成政策解读和市民问答内容。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:政务服务人员在系统中输入政策文件或关键词,选择目标市民群体(如老年人、企业主等)
    2. 文本生成:系统使用LLM文本生成能力,将复杂政策条款转化为适合目标群体的简明易懂解释
    3. 问答生成:根据政策内容,自动生成市民可能提出的10个常见问题及权威解答
    4. 3D可视化:将关键政策要点通过3D动态图表展示,增强市民理解效果
    5. 输出整合:系统将生成的文本内容和3D可视化图表整合为可分享的HTML5页面,支持PC和移动端查看
    
    注意事项:系统需支持多语言政策解读,并提供市民反馈收集功能以便持续优化内容。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Qwen3-8B

Qwen3-8B

文本生成
Qwen3

Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型语言模型,提供了一整套密集型和专家混合(MoE)模型。基于广泛的训练,Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

RubyLion56

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值