鸿蒙5已深入政务数字化核心领域，成为推动“数字政府”建设的关🌟键技术支撑。除了全国近400款政务民生服务应用完成鸿蒙化适配❤️上架之外，北京、上海、广东、山东等15个省份的政务协同办公应😆用也完成了鸿蒙化适配。此举标志着鸿蒙生态在政务领域的落地从“🔥面向公众的民生服务”深入至“政府内部的协同办公”，实现了政务😜应用体系化、双轨化的全面升级，为构建安全、高效的数智化政府奠😎定了坚实基础。 此次完成适配的应用，是保障各省市政务系😉统高效运转的“核心枢纽”，既有服务首都北京公务人员的“京办”👏和直辖市上海的“随申办政务云”；也有东部、南部经济大省广东的😘“粤政易”、山东的“山东通”、福建的“闽政务”；涵盖中部省份🤔湖北的“政务微信”、湖南的“湘易办政务版”、河北的“党政办公🤗”；更有东北地区辽宁的“辽政通”、吉林的“吉政通”；以及西部⭐省份陕西的“秦政通”、广西的“政桂通”、贵州的“贵政通”、甘😘肃的“甘快办”和青海的“青松办”。这些应用与此前已完成适配的😆民生服务应用（如“粤省事”、“随申办市民云”等）共同构建出政👍务信息化的“双引擎”：政务办公应用专注于政府内部办公场景，涵👍盖公文流转、行政审批、即时通讯、视频会议等流程，民生应用聚焦😂便民服务，真正实现“对外服务”与“对内办公”全链路鸿蒙化覆盖💯。 从“一网通办”到“一网协同”，鸿蒙化赋能政务双线提😎速 • 民生服务应用（全国近400款）： 主打“一网通🌟办”，服务广大企业和群众。适配鸿蒙后，依托其分布式能力，用户🤗可通过手机、平板等多种设备，享受更便捷、智能的“一件事一次办😂”服务，实现了“数据多跑路，群众少跑腿”。 • 政务协😎同应用（本次统计已适配15省）： 主打“一网协同”，服务各级😂公务人员。适配鸿蒙后，为跨层级、跨地域、跨部门的协同办公提供🤔了统一、安全、高效的基础。设备的无缝协同能力让移动办公、远程😴会议、文件处理更加流畅，显著提升了政府内部运行效率和决策水平😅。 “双引擎”驱动，筑牢政务数字化安全底座 两大🚀体系的鸿蒙化转型，共同构成了数字政府的“双引擎”。这不仅带来🤗了体验上的提升，更重要的是其底层安全能力的全面增强。鸿蒙系统🚀具备的自主可控内核和高级别安全特性，为处理敏感政务数据和公民😊个人信息的应用提供了从底层系统到上层应用的全链路安全防护，有😂效筑牢了政务数字化的安全底座。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😂研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队😘主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😢推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😴学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😍，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方👏案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🥳域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干🤗预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek💯-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会❤️获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😉eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我❤️验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🤗的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行🚀评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。👏Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤩ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😊尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在🚀论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模🤔型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😊同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 🤩划重点:返回搜狐，查看更多