摘要：近年,成都市以河长制为抓手,组建了河湖保护和智慧水务中心,广泛运用云计算、物联网、大数据、移动互联网等新技术上线河长制管理信息系统,强化“成都e河长”巡河APP运用,探索“智慧水务”建设,统筹推进智慧治水,开启“互联网+大数据”治水护水新模式。水质改善更加明显,河长制工作更加“有实”,跨区域协同治理更加有效,社会公众参与更加广泛,特别是成都邛崃市借力腾讯“为村”平台推动河湖共治成效显著。新形势下成都将继续完善河长制信息化顶层设计,持续提升水务信息化水平,积极构建流域、部门联动机制,推动水生态价值的转化利用,构建共建共治共享治水新格局,推进水务工作治理体系和治理能力现代化。

摘要：在国内政务大数据高速发展的背景下,充分利用大量无标注的公共安全领域政策公文文本数据,有效提取文本的关键信息,对提升城市安全治理能力有重要意义。因此,提出一种基于深度强化学习的公共安全领域文本关键词提取模型,通过无监督的方式快速实现文本内容的标签化,以提升用户对公共安全领域文件或事件的检索能力。文章以log-sum范数正则项作为该模型损失函数的稀疏约束,以引导策略网络学习到保留重要词汇、舍弃非重要词汇的策略。同时设计了一种mini-batch大小可变的模型训练方法,通过设置不同的mini-batch大小控制策略网络学习的难度,从而提高策略网络的泛化能力。性能对比结果显示,该模型在测试集的关键词提取任务上优于传统无监督关键词提取方法。