智慧检务业务系统建设方案

第第10页共42页【才智检务业务系统建设方案】才智检务业务系统建设方案2023年11月 名目第一章工程概述3其次章总体设计52.1建设原则52.2设计依据6第三章检察大数据平台建设方案73.173.2构83.3143.3.1实时数据采集平台143.3.2置爬虫平台153.3.3分布式数据仓库173.3.4高可用图数据库18204.1204.2214.2.1J2EE技术214.2.2J2EE势API234.3系统功能264.3.1案件流程监控264.3.2关心阅卷264.3.3274.3.4文书生成284.3.528305.1305.2305.3别引擎315.4325.532336.1336.2统特点346.2.1敏捷配置、随需应变346.2.2应用为先、有用易用346.2.3系统维护简洁346.2.4356.3356.3.1356.3.2366.3.3流程监控376.3.4查询统计386.3.5396.3.6系统治理40417.1417.2417.3分析427.3.1437.3.2467.3.3队伍治理分析487.3.4检务保障分析497.4案件数据分析507.5517.6自主拖拽分析52案548.1548.2检法多媒体协同会商系统548.3558.4司法办案区智能人像平台57589.1“六大应用平台”的应用效果589.2589.3检察工作中的深度运用状况589.4设计586010.16010.2组成616211.16211.2象6311.36411.4646512.16512.1.1日常监控6512.1.2理6612.1.36612.1.46612.1.5估20238数据进展行动纲要》的公布成为推动中国大数据进展的重要顶层设计和战略部署。党的十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”标志着大数据战略正式上升为国家战略。国家规划纲要明确提出要把大数据作为国家的根底性战略资源。2023929正式印发《“”时期科技强检规划纲要》。这是高检院在深化司法体制改革的关键时期,高检院党组做出的重要战略部署,是检察机关顺应技术变革,以科学技术推动检察工作创进展的出构建“感、传、知、用、管”五维一体的才智检务应用体系,从建设与治理两个方面,从信息采集至应用的四个层次,剖析了科技强检工作如何从数字化向才智化跃升、解构了“”时期科技强检工作的重点任务。4”。可以说这是检察机关把握数据化、信息化机遇的有效举措。其次章总体设计2.1建设原则系统建设遵循如下根本原则：Ø 全面性系统总体设计应遵循科学的设计理念各个组成局部均符合当代信息技术进展形势满足将来对信息化进展的要求供给针对各种数据源的接口支持。Ø限度实现各类资源共享支持各地业务工作的开展。源和效劳对其他业务手段和使用人员的共享。Ø 和自定义有较强的可扩展性。Ø 安全性系统必需有高牢靠性能够长时间运行而不宕机要统使用的连续性。建立全局的数据安全机制建立统一的访机制实现统一的身份认证、访问掌握、审计等安全机制。Ø 易维护性系统需要具备可解决问题并易于治理的系统。、直观、敏捷易于学习和把握。2.2法规、政策和技术标准涉及到的主要技术标准和标准性文件有：l〔BMZ1-2023〕l《信息安全技术信息系统安全等级保护根本要求》〔GB/T2223920 〕l《信息安全等级保护治理方法》公通字[20 ]43号l《信息系统安全等级保护定级指南》GBT22240-20 系统安全保护等级划分标准》〔GB17859-1999〕

ll〔GB/T12504-1990〕l〔GB/T12505-1990〕l3.1数据根底平台以“整合资源、共享数据、供给效劳”为指导思想构建满足检察行业的信息化建设需求。检务大数据库根底平台主要实现以下几个功能：建设检务大数据库中心、打造检务大数据标准体系、创检务大数据应用、构建检察大数据治理体系。l化、非构造化数据。基于互联网的公开数据。建。l立健全内容完整、工程科学、协调统一的检务大数据标准体系建立检务大数据根底数据采集、应用、安全等技术标准体系推动物理环境、网络根底设施、数据采集、数据质量、分类名目等关键共性标准的制定和实施推动大数据业务系统操作标准等流程标准制定制定检务大数据治理标准。l设依托大数据为深化司法体制改革和检察改革供给全面的数据效劳。乐观推动大数据在司法办案、检察办公、队伍治理、检务保察应用。l分发挥业务部门的主导作用和技术部门的统筹作用搭建检察大数据运维治理模式。目前我们已经探究出一套适合检察业务的大数据运维保障体系。系统架构系统总体架构数据采集组件基于FlumeClouderaFlume并进展自主开发支持在日志系统中定制各类数据发送方用于收集数据；同事供给对数据进展初步处理并写到各种数据承受方Flume分布式文本数据流采集力量。StormStorm算供给一组通用原语用于流处理之中实时处理消息并更数据RPC据并进展相关统计指标计算。kafaka开发基于kafka数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解Hadoop线上和离线的消息处理通过集群机制来供给实时的信息处理。发的消息队列用于提升大数据应用平台消息通讯处理消息积存等。数据存储组件基于HBASE的开发基于HBASE也适合非构造化数据列存储、适用于数据分析。OLAPELK的开发基于Luceneweb稳定、牢靠、快速搜寻。将ELS与语义分析引擎结合开发为大数据平台供给半构造化、非构造化数据处理力量增加统一检索效劳力量。SparkSparkHadoopMapReduceJobHDFSSparkMapReduce优化迭代工作负载。NEO4J基于Neo4Jjava轻量级的图形引擎具有成熟数据库的全部特性将数据存放于图上而非二维表中。像、当事人画像、企事业单位画像的关系描述。通过BI实现海量数据实时在线分析效劳支持拖拽式操作、供给丰富的可视化效果可以帮助轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。架构主要由数据建模层、数据分析层和数据展现层组成分别1、数据建模层数据建模层包括数据源、SQL嵌查询、组合查询、MongoETLMPP、二次表以及各种简单的计算模型系统即可基于细节数据在前端完成各种维度可视化组合计算无论数据大小全部的计算都在刺眼间完成。设置即可生成自己想要的数据模型整个建模过程直观明白。2ITintra/inter用主流扫瞄器来访问数据分析层用户还可通过移动终端来访问系统。数据分析层供给系统监控权限多级治理多维数据分析等等功能还支持自效劳式报表设计和数据分析。供给简洁便利的数据可视化操作界面用户能够以简洁的拖拉拽操作即可实现自助数据分析。3ETL作业的监控治理。Oracle、MySQL、SQLSever供给数据集表构造预览功能；支持字段名称重定义、层次扩展、字段类型格式化、日期数据格式化、字段扩展等功能；支持在线配置数据集关联包括左关联、右关联、全关联等操作；支持表构造同步刷和刷预览数据等功能。(3〕仪表盘：支持拖拽式进展组件选择和布局自动调整和适PC、移动、大屏等多终端的配置并且能做到一次配置自动适配多终端；支持主流的图表组件例如柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图等；支持图表组件的样式掌握支持标题重定义及显示掌握、颜色自定义、_Y制等操作；多组件关联查询支持跨库、跨数据集的关联查询控功能；支持筛选器、文本、iframe、TAB、图片等多种控件。(4〕ExcelExcel进展边框、字体、背景等各种样式掌握并支持类Excel的拖拉拽式填充。支持文本函数、数字函数、汇总函数、查找和引用函数ExcelExcel(5〕数据门户：支持门户信息自定义配置。〔7〕在支持电子表格或仪表盘移动端查看、邮件发送以及导出。关键技术3.3.13.3.1.1平台介绍实时数据采集是高实时、高吞吐的的根底数据效劳实现动态数据的实时收集实时处理。支持多种数据传输协议、Logstash；以及多种数据存储方HBase、ELastiSearch、MySql、HDFSjavaAPI次开发可以敏捷的组合数据的生产、消费和存储为业务数据的实时消费、实时统计供给技术支持。平台特点Ø 高实时、高吞吐量Ø 拓展性高容错力量强随时宕机重启Ø 依据参数变化实时更数据处理规章Ø敏捷支持多种数据落地方案比方分布式文件系统、关系型数据库、非关系型数据库Ø 敏捷可定制的告警规章、支持多重告警比方邮件、短信、实时WEB页面提示Ø 分布式架构通过横向扩展实现高性能实时处理集群Ø 可实现滑动窗口统计实时热点统计实时ETL等任务Ø 自带WEB监控平台展现消息处理效率集群负载状况3.3.2可配置爬虫平台3.3.2.1平台架构 3.3.2.2品拥有完全自主产品；承受先进高效爬虫技术和信息提取技术实现对数据源数据的可配置化数据采集；通过实施翻译引擎技术满足多国语言的转换与分析支持全站配置文件等方式配置抓取任务IP3.3.2.3平台特点Ø 支持全站配置文件爬虫代码等多种抓取方式适应各种抓取任务Ø 无需代码设计快速帮助用户搭建爬虫集群Ø 支持概念爬虫削减数据冗余Ø 全站爬虫可支持抓取深度可定制抓取规章Ø 供给配置任务在线编辑Ø 承受高稳定性分布式消息队列崩溃后可恢复现场Ø 支持分布式抓取可扩展爬虫性能Ø 交互的网页Ø 可以实时查看全站爬虫和配置任务爬虫的抓取速度Ø支持云租用和独立部署3.3.33.3.3.1构分布式数据仓库架构图3.3.3.2和决策分析等。3.3.3.3平台特点Ø 据是依据数据仓库的模式进展存储便于后期数据的利用。Ø 据仓库是构建在分布式文件系统之上的可以通过添加集群机器来增加存储量。Ø 半构造化数据和非构造化数据。3.3.43.3.4.1平台架构图形数据库平台架构3.3.4.2的业务数据比方人际关系、资金链关系、学问图谱效率远高于传统的关系型数据库。ACID(原子性〔Atomicity〕、全都性〔Consistency〕、隔离性〔Isolation〕、长久性〔Durability〕)数据库事务属性承受JAVA语音编写由于其良好的图数据模型设计Neo4j的速度格外Neo4j群部署。3.3.4.3平台特点Ø CQLØ 它遵循属性图数据模型Ø 它通过使用ApacheLucence支持索引Ø 它支持UNIQUE约束Ø 它包含一个UI执行CQL指令：Neo4j的数据扫瞄器Ø 整的ACID〔原子性全都性隔离性和长久性〕规章Ø 图形处理引擎〕Ø 它支持查询的数据导出到JSON和_LS格式Ø 它供给了RESTAPI由如Java春天斯卡拉等任何编程语言进展访问Ø 了JavaScript支持以任何UIMVC框架如NodeJS进展访问。Ø APIJavaAPIJava4.1据平台的关心办案系统是以案件流程监控、关心阅卷、文书生平。关心办案系统功能构造图如下所示：关心办案系统功能构造图4.24.2.1承受J2EEJ2EE技术将基于统一的应用支撑平台供给的组件进展开发即承受Browser/WebServer/DataBaseServer三层构造进展应用系统的开发摆脱系统对客户端的依靠。J2EE是一种利用Java2平台来简化企业解决方案的开发、部署和治理相关的简单问题的体系构造。J2EE技术的根底就是核心JavaJava2J2EE优点例如“编写一次、随处运行”的特性、便利存取数据库的Inter式等等同时还供给了对EJB〔EnterpriseJavaBeans〕、JavaServers〕以及_ML持。J2EE体系构造供给中间层集成框架用来满足高可用性、高牢靠性以及可扩展性的应用的需求。通过供给统一的开发平台J2EE降低了开发多层应用的简单性同时供给对现有应用程序集成强有JavaBeans部署应用添加名目支持增加了安全机制提高了性能。易维护性的商务系统供给了良好的机制。1、保存现存的IT资产:由于企业必需适应的商业需求利得很重要。这样一个以渐进的〔而不是激进的全盘否认的〕方式建立在已有系统之上的效劳器端平台机制是客户所需求的。J2EE架构可以充分利用用户原有的投资如一些公司使用的BEATuxedo、IBMCICS,IBMEncina,、InpriseVisiBrokerServerJ2EE广泛的业界支持和一些重要的'企业计算'领域供给商的参与。每一个供给商都对现有的客户供给了不用废弃已有投资J2EEJ2EE几乎能够在任何操作系统和硬件配置上运行现有的操作系统和硬件也能被保存使用。2、高效的开发:J2EE允许公司把一些通用的、很繁琐的效劳端任务交给中间件供给商去完成。这样开发人员可以集中精力在如何创立商业规律上相应地缩短了开发时间。高级中间件供给商写更少的代码不用关心如何治理状态这样能够更快地完成程序开发。程序更易于开发与维护。CACHE效劳--让开发人员编制高性能的系统极大提高整体部署的伸缩性。3、支持异构环境:J2EE能够开发部署在异构环境中的可移植J2EE硬件。因此设计合理的基于J2EE的程序只需开发一次就可部署到各种平台。这在典型的异构企业计算环境中是格外关键的。J2EE标准也允许客户订购与J2EE兼容的第三方的现成的组件把他们部署到异构环境中节约了由自己制订整个方案所需的费用。4能供给极佳的可伸缩性去满足那些在他们系统上进展商业运作的大批客户。基于J2EE平台的应用程序可被部署到各种操作系统UNI_与大型机系统这种系统单机可支持64至256个处理器。J2EE领域的供给商供给了更为广泛的负载平衡策略。能消退系统中的瓶颈允很多台效劳器集成部署。这种部署可达数千个处理器实现可高度伸缩的系统满足将来商业应用的需要。5、稳定的可用性:一个效劳器端平台必需能全天候运转以满足INTER即使在夜间按打算停机也可能造成严峻损失。假设是意外停机那会有灾难性后果。J2EE部署到牢靠的操作环境中他们支持长期的可用J2EEWINDOWS、IBMOS/39099.9995J2EEAPI与组件J2EE〔Services〕、应用程序接口〔APIS〕和协议构成它对开发基于Web的多层应用供给了功能支持下面对J2EE中的13种技术标准进展简洁的描述:JDBC(JavaDatabaseConnectivity):JDBCAPIODBCJDBCJDCB无关性。DirectoryInterface):JNDIAPI于执行名字和名目效劳。它供给了全都的模型来存取和操作企业DNSLDAPEJB(EnterpriseJavaBean):J2EE式商务规律由此很显著地简化了具有可伸缩性和高度简单的企业级应用的开发。EJB标准定义了EJB组件在何时如何与它们的容器进展交互作用。容器负责供给公用的效劳例如名目效劳、事务治理、安全性、资源缓冲池以及容错性。但这里值得留意的是EJBJ2EEJ2EEEJBRMI协议调用远程对象上方法。它使用了序列化方式在客户端和效劳器端传递数据。RMIEJBJavaIDL/CORBA:在JavaIDLJavaCORBAJavaCORBAORB中开放,或者ORBCORBA的客户。后一种方法供给了另外一种途径通过它Java可以被用于将你的的应用和旧的系统相集成。JSP(JavaServers):JSPJava代码所组成。效劳器在页面被客户端所恳求以后对这些Java代码进展处理然后将生成的页面返回给客户端的扫瞄器。JavaServlet:ServletJavaWeb效劳器的功能。作为一种效劳器端的应用当被恳求时开头执行CGIPerlServletJSP不过实现的方式不同。JSP通常是大多数代码中嵌入少量的JavaservletsJava_ML(ExtensibleMarkupLanguage):_ML义其它标记语言的语言。它被用来在不同的商务过程中共享数据。_ML的进展和Java是相互独立的但是它和Java具有的一样目标正是平立性。通过将Java和_ML的组合您可以得到一个完善的具有平立性的解决方案。MS相互通信的应用程序接口(API)。它既支持点对点的域有支持公布/订阅(publish/subscribe)类型的域并且供给对以下类型的支持：经认可的消息传递,事务型消息的传递全都性消息和具有长久性的订阅者支持。JMS还供给了另一种方式来对您的应用与旧的后台系统相集成。Architecture):JTAAPIJTS(JavaTransactionService):JTS是CORBAOTS控的根本的实现。JTS规定了事务治理器的实现方式。该事务治理JavaTransactionAPI(JTA)标准并且在较底层OMGOTSspecificationJavaJTS用效劳器、资源治理器、独立的应用以及通信资源治理器供给了事务效劳。JavaMail:JavaMail是用于存取邮件效劳器的API它供给了SMTPIMAP器。Framework):JavaMailJAF来处理MIMEMIME的字节流可以被转换成Java对象或者转换自Java对象。大多数应用都可以不需要直接使用JAF。4.3系统功能4.3.1不断强化案件流程监控有力促进了司法标准化建设。4.3.2事实、量刑情节等要素并进展分类关心公诉人完成阅卷工作。4.3.3件智能提出量刑建议关心提升量刑建议和法律监视的精准度。4.3.4诉书等各类文书关心公诉人提高文书编制效率。4.3.5听群众对公诉过程进展同步监视。5.1系统优势深度定制效劳：为行业客户供给深度定制效劳依据业务背景深度定制具有行业特点的声学及语言层模型让行业专知名词SDKAPI语音中的业务价值。语音数据拥有海量的语言层数据具备有竞争力的识别准确率。中英混合充分满足不同人群的需求。续优化识别结果。识别率高：具备业内领先语音识别建模方法包括LSTMBLSTMDeepCNNLFMMICTC能理解语义智能断句从而供给极高的语音识别率。效劳牢靠：经过内外部各大业务线的充分验证珍爱网、知乎、北京学问产权法院、广州学问产权法院、微信、QQ业广泛日效劳亿级用户丰富的业务应用场景。规定检察院包括涉密网、办公网、外网、协同网等网络类型各类型网络之间实现物理隔离不同的网络类型运行不同的业务应用本工程语音识别系统部署模式为本地部署语音识别后台引擎分布部署在涉密网、办公网以及便携式设备上。在保证跨网数据安全前提下不同网络类型的语音识别后台引擎承受定期人工同步升级方式。检察院的检委会会议、党组会议及日常会议的会议纪要、讯可自动同步最终实现两级检院语音识别引擎识别力量的同步。深度定制具有检察院特点的声学及语言层模型让检察院专知名词识别得更精准更高效。1)于日常使用的常用对话有着很高的识别准确率。不同环境中的应用。化。言、识别用户的意图并执行用户操作的一项技术力量。立或与原有系统进展对接进展智能语音的识别包括拾音设备角色设置、预学习、语音识别的结果单独呈现或与原有应用系统对接统一呈现、语音识别的笔录修正、导出打印等功能通过二次开发实现客户端与现有的业务系统关联具体依据业务场景定制。备注112113语音接入转换器81台依据会议室麦克风接入配置4便携式语音识别设备离线式语音识别一体机1台 5便携式麦克风舒尔MV52个 6语音识别客户端软件实现麦克风角色设置通过二次开发将识别文字对接到原有业务系统1套定制开发 第六章案件流程监控系统建设方案6.1系统架构其中应用运维体系和安全防护体系、网络及硬件平台、操作系无需重建设。案留意事项发送给办案人。系统特点1.2.3.4.6.2.1件流程监控系统的推广实施要充分考虑到检察机关业务本身是一个不断改进不断创的业务。检察机关必定处于不断的变革之中为此我们的产品设计是要建设敏捷配置型系统。使得从权限、用户、机构到流程、表单等都可以由用户自己敏捷定制。本产品的一个重要特点就是建设平台型系统。使得从权限、用户、机构到流程、表单等都可以由用户自己敏捷定制。息化所可能的改进趋势。要作到有用性强。一个应用工程的成功式治理；四、图表展现。系统维护简洁系统由效劳器和客户端两局部组成承受B\S架构部署方式敏捷不会转变用户现有的网络拓扑构造以及用户C/S施维护工作简单升级系统时系统治理员四处奔波的状况。级保密技术操作系统级〔协作防火墙软件〕、数据级〔数据加〔安全权限的划分限制〕为单位信息的安全畅通供给有力保障。控申、未检等业务类型案件共计三百余条规章针对办案的各个环节实现系统自动监控。依据不同的规章系统会提前两到五天通过即时通讯发消息给办案人点击可自动登录流程监控系统提示办案人有哪些需要留意的地方例如公诉案件退回公安补充侦查在一个5期。假设超过了一个月还是没有重报此案件会自动进入案管的监控监控人员可以跟进询问相关状况。假设口头提示后还是没有解决情节严峻的可申请发送流程监控通知书。2.3.4.5.6.3.1户关注的主要监控信息。如【今日监控要点】图表、【监控问题统计】图表、【监控进度跟踪】图表、【检察官办案活动监控】图表等可依据客户需求实现定制化图表。1.2.3.4.5.5.1.6.3.2公诉案件退回公安补充侦查在一个月的期限到期前5天系统自动提示办案人该案件退查重报马上到期。、涉案财物、文书制作/使用、办案期限、诉讼权利保障、移送/退回、风险评估、系统使用、信息公开、诉讼监视、其它。检、民行、控告、申诉、案管、未检。报此案件会自动进入案管的监控监控人员可以跟进询问相关情况。、涉案财物、文书制作/使用、办案期限、诉讼权利保障、移送/退回、风险评估、系统使用、信息公开、诉讼监视、其它。检、民行、控告、申诉、案管、未检。型、监控类别等多维度进展查询统计。止日期自动生成某一时间段内的监控报告。构、用户权限等进展治理操作。第七章司法案件社情及行政执法监测分析建设方案7.1语聚类组件提取各类文书中的关键信息对案件信息进展深度的分析和挖掘使用机器学习和分布式挖掘算法组件得出分析结论包含构造化、非构造化、半构造化等各类数据资源涵盖侦监、公诉、控申、执检、民行等各类业务条线的司法办案数据以及检察办动态数据的调研、分析和研判。分析依据关键要素动态匹配数据资源池按需对数据源进展抽取数据到达快速高效并依据各类需求特点敏捷的生成各种智能分析维度包括柱状图、折线图、热力图、关系图、各类不同图表等。息通过语义分析系统抽取出来然后进展数据转换和模型分析建立起各种类型司法统计分析需要的数学统计模型。更大的数据范围。自助式的数据可视化分析工具该系统供给强大的数据分析功能包括：图形化数据建模、SQL数据建模、自助智能分析、多维数据分析、丰富的图表展现、一键式数据视角切换、自由拖拽布自助式优化调整变换业务模型。析、检察办公分析、队伍治理分析、检务保障分析四大功能模控申、执检、未检条线数据分析；检查办公分析包括收发文分廉政风险分析等；检务保障分析包括预决算分析、用款数据分析、办公用品分析、办公设备分析等。7.3.1侧为可向下钻取表格右侧为跟随表格动态变化的地图。将各业务深待表数值越大。图态势分析通过综合分析可以将各部门整体数据状况同比状况以直观的形式显示出来。图核心数据展现侦监、公诉、民行、控申、执检、未检条线数据分析——受理监视立、撤案状况分析。图受理监视立、撤案状况侦监、公诉、民行、控申、执检、未检条线数据分析——逮捕状况分析图逮捕状况7.3.2检状况、收文密级分布、收文缓急分布等具体指标项数据分析息公布状况、信息访问状况分析。一段时间为统计区间分别统计归档类型分布、归档密级分析、归档时间分析等具体指标项数据。图归档数据分析会务数据功能以各地区为统计维度以一段时间为统计区间分别统计会务主题分析、会务纪要分析等具体指标项数据。图会务分析7.3.3具体指标项数据。图人员编制分布分析奖惩状况分析图奖惩分析检查人员教育培训状况分析图教育培训状况分析7.3.4决算数据、用款数据、办公用品、办公设备等具体指标项数据图预算分析三公经费总体状况分析图三公经费分析7.4案件罪名梳理出的各类罪名的案件要素建立案件要素库初始化至系统中。后期随着案件情形的丰富可对案件要素库进展维护。基期系统自动识别匹配。在案件办理过程中的业务规章库有大量的应用场景。如在通OCR手段、作案特点等信息。在卷宗检索过程中可以自动为卷宗生成文书名目同时通过对案件的画像实现类案推送。在定罪量刑的过程中依据法律规定结合每个案件的具体情节参考以往类似案件判例快速准确的给出量刑区间建议。有效提升办案质量切实提高办案效率常用罪名量刑分析图量刑分析7.5析工作从检察业务、司法争论和司法实践动身效劳于工作指导、治理创、司法改革等决策活动侧重于问题导向。结合案件数据、文书数据以及外部数据针对重点法律问题、事实问题、司法争论课题及检察院业务关心问题从海量司法办案信息资源中进展嫌疑人分析、罪名分析等。等状况进展分析。可以查看具体信息。7.6过图形化数据建模、多维数据分析、自由拖拽布局对案件状况不同维度方式进展建模最终将这建模些信息生成结果通过所见即所得的方式进展呈现分析。拖拽式分析——数据源信息配置图数据源配置拖拽式分析——数据结果呈现图拖拽结果呈现第八章其他系统建设方案8.1的战略重点之一。案卷信息化治理工作作为司法系统的治理用。案件卷宗智能收发系统建设就是统筹规划、统一标准、互联案卷信息化根底设施为保障推动案卷工作治理手段和效劳手段的经济建设和社会进展效劳。目前司法系统的案卷信息化建设总体上还处于起步阶段这一现状与当前信息化进展的要求不相适应面对形势案卷工作如何运用现代化技术加快案卷信息建设的步伐全面推动案卷信息化、数字化和网络化最大限度地发挥其经济效益、社会效益有效地为司法审判、社会公众供给效劳为案件侦破工作供给科学决策依据为社会公众供给高效、优质的公共效劳。系统结合RFID技术对各类卷宗进展电子化标示通过智能化和自动化治理提高了卷宗治理的效率并防止卷宗的错乱和丧失实现案件卷宗的智能收发。学问治理为核心协同运作为进化手段使企业的资源融会贯穿吐故纳始终以崭的形象生气勃勃地面对多变的外界环境的治理软件平台。平台至少包括公文治理、事务治理、会议中心、闻中心、资料中心、互动中心、查询中心、系统治理和网站治理等九个主要子系统和二次开发平台的协同办公正台。式文件如向上级请示报告、状况反映领导对下级的任务分工及工作安排不同业务部门往来沟通等。主要分请示汇报、工作安排、部门沟通三类。钟等信息于一个界面允许个人对任意日期、时间段设置个人日程安排、工作日志、去向及提示内容。。上级岗位可以通过此模块随时了解下属人员的工作状况进展工作检查。供给全部机关的通讯地址、各类办公、电子邮件、手机、家庭地址、论坛呢称等信息供查询使用。统筹安排发送会议通知自动通知及定时提示与会人员并可实现网上开会及录像等。技术、音频技术、视频技术、软件技术通过文件的电子交换实现会议的无纸化。其特征是：文件传输网络化文件显示电子化文件编辑智能化文件输入输出可控化。无纸化会议系统的一个根本特征是：会议室设有公共视频显示的大屏幕和每个席位单独掌握和使用的席位显示器选择席位显示或称异步显示时由与会者自行操作该智能终端此时该智能终端如同一立使用的标准计算机每个参会者可以自主地在显示公共信号的同步显示或异步显示之间一键切换。无纸化会议系统涵盖的设备包括音响系统、视频系统、云朵需要配置的设备。供给智能工具和效劳更重要的是要能够实现会议过程、使用方的增长而提出的智能决策。〔液晶触摸显示屏、会议平板等〕为中能〔视频签到、呼叫效劳、投标表决、短信收发、文档异步查会议发言等〕并以模拟仿真的UI形式供给应用户最自然的人机交互界面〔支持电容屏多点双指缩放、划屏翻页阅读批注、发送及保存等操作〕同时还实现了手机、平板电脑、笔记本电脑等移动8.4利用智能腕带/手环、收发基站、专用前端采集器等硬件设备实现场所内人员全程轨迹监管像随人走轨迹自生。办案区流程全程支持语音播报依据流程约束完本钱环节操作才能进展下个环节操作如违反流程将会发出报警或预警提示。满足办案区“事前预警、事后倒查”的治理要求。实现全流程自动化、标准性治理。脸识别效劳。领先。种训练手段来优化模型；针对不同场景业务的特点定制化fiuningdistilling简洁易用：供给了丰富多样的API接口和离线SDK应用和硬件设备全面满足云和端的需求。时使用需求。9.1“六大应用平台”的应用效察办公正台、队伍治理平台、检务保障平台、检察决策支持平台、检务公开和效劳平台〕六大应用平台业务系统数据横向打形式从宏观到微观展现司法改革成效分析依据及结论。检察院检察业务开展、检察队伍治理、检察科学治理、检务保障展等系统开进展全方位的评估与指导通过汇总、分析办案质量、办案效率、领导干部办案状况、司法办案有意违反法律法规等数据全方位的展现廉政风险状况呈现的特征及特别状况。方案基于数据采集、数据治理、数据挖掘及大数据可视化等技术建立丰富的统计、分析、挖掘模型从而供给全流程、全周期的生产运营活动供给智能支持实现数据所潜藏的价值。化、非构造化、半构造化等各类数据；就数据内容而言涵盖了侦监、公诉、控告、申诉、执检、民行等各类业务条线的司法办案数据以及检察办公、队伍治理、检务保障等治理数据通过人工智能技术实现关心检察官完成卷宗自动阅读、统一业务系统自动填报、检务文书自动生成、执检卷宗自动组建档等根本检务办案7_24措施等。实施打算整个工程分以下几个阶段： 需求调研和初步设计阶段阶段目标：细化工程范围和需求细化实施方案和工程章程。的指导。阶段工作内容：双方专家组及工程团队正式成立和工程启和确定；工程章程。Ø与深化设计阶段。Ø 为系统上线做好支撑。阶段工作内容：试用版本开发阶段完成后确定。Ø 义：在试用版本开发阶段完成后在其试运行的同时完成需求规约中的功能开发和测试到达可验收的水平和状态。阶段工作内容：试运行阶段完成后确定。Ø 行。阶段工作内容：正式版本开发阶段完成后确定。需求分析师、视觉设计师、软件开发人员、测试人员、配置治理员、质量保证员、用户培训讲师、部署实施人员、运营人员等。11.11〕计算机应用根底培训计算机应用根底培训：了解计算机的组成和网络根本学问；把握计算机操作系统的根本学问和使用技巧；把握扫瞄器使用和在网上搜寻信息的方法；把握常用软件的安装和卸载；把握计算机病毒的根本学问和常用的检测杀毒方法；把握网络安全的根本概念；学习信息系统的治理规定。技术人员的技术力量要求较高为了工程的顺当实施和今后日常维护工作的正常进展相关技术人员需具备较全面的学问。为此需制定一个循序渐进、由浅入深、全面的培训打算为工程培育雄厚的员了解把握网络的硬件及软件的构成；局域网、广域网介绍；TCP/IP协议详解；子网划分；路由器的使用及常用命令；交换机的产品介绍；网络设计及维护。安全模型；身份认证技术；访问掌握与防火墙；网络与通信安全；操作系统安全；应用系统安全；