案例基本内容和执行情况
按照财政部制定的《预算管理一体化业务规范(试行)》、《预算管理一体化系统技术标准Vl.O》等文件要求,结合河南省财政预算管理的业务需求,中科江南研发了基于微服务架构的财政预算管理一体化系统,提出了多表头树形列表控件排版展现算法,设计了基于国产信创产品的微服务分布式架构,自主研发了前后台分离、公共微服务和独立业务微服务相结合的财政中台,解决了服务横向弹性扩展、数据分库分表、大数据量高并发等应用需求难题;提出了顺向可控、逆向可溯的数据流转追踪溯源技术,建立了全国各级政府预算的动态汇总、风险控制的反馈机制,实现了预算编制、预算执行、决算和报告等预算全过程管理的一体化,以及各级财政预算数据生产和对接传输的标准化;提出了面向财政预算数据的安全访问基线,设计了基于国产密码和电子签章的电子凭证库系统,建立了基于用户与实体行为分析的预警监测体系,解决了资金支付过程中涉及财政部门、人民银行和代理银行、预算单位间业务凭证数据的安全传输和交换难题。
该系统实现省级各级财政的数据集中和规范统一,以及以项目管理为核心、涵盖全部财政和单位资金的财政预算编制、执行、决算管理等核心业务的闭环管理和上下级财政间的数据共享,实现了省级财政预算管理一体化与中央财政预算系统的互联互通,建立国家财政预算指标动态监测和有效控制机制,切实规范预算管理、加强预算约束、提高财政资金使用效率。
战略规划
中科江南近些年持续加大经营管理数字化资金投入,深入推进网络基础设施建设、经营管理数字化等重点专项工作。
网络:基础设施建设日趋完善,同时加强网络安全管理体系建设,完善机房软硬件设施,为公司数据安全及系统高效稳定运行提供保障。
公司经营管理:建设实施了财务业务一体化系统,全面实现了财务管理的数字化、标准化;通过搭建私有云平台,整合公司现用的信息管理系统,形成统一入口\出口,实现业务流程数字化和办公协同,经营管理逐步由传统方式向数字化方式转变。
业务模式
该项目采用省级集中部署、全省财政预算单位云服务的应用模式,目前在河南、湖南、辽宁、广东、广西、上海、江苏、福建、江西、云南、贵州、山东等十二个省市区得到了广泛应用,全国市场占有率达到40%。
以河南预算管理一体化项目为例,其用户规模达到14万用户、覆盖全省的财政部门以及预算单位。随后预算管理一体化项目全国各地市、区县级财政系统的部署和应用以及后续的系统运行维护费用,其市场规模将达到200亿元。
技术架构
财政预算管理一体化系统建设以项目管理为主线、以绩效目标为导向库贯穿财政资金运行各环节,业务系统涵盖项目库、资产库、基础信息库、预算编制、绩效管理、预算执行、动态监控、财务管理平台、乡镇财政管理、内控监督等多个模块。
财政预算管理一体化系统建设,从业务架构上分为两层:上面一层是业务流程、业务的信息流;下面一层则是为业务提供的底层支撑,包括基础数据、标准和规范、账表等。通过分层建设模式,实现财政业务的全流程贯通,财政业务的贯通财政是真正意义的预算管理一体化。

案例主要经济成效和社会成效分析
随着财政预算管理一体化建设在全国推进和完善,将逐步构建起现代信息技术条件下 ”制度+技术”的预算管理机制,全面提升各级预算管理规范化、标准化和自动化水平,有利于支撑政府职能的转变,对规范财政资金管理,提升公共财政运行质量和效率,提高政府宏观经济管理和决策水平都具有重要意义,项目的建设也将进一步促进我国数字政府的建设,社会效益显著,获得了用户广泛的好评。
截至2022年12月,中科江南签署的合同金额达到了6亿多元,随着预算管理一体化系统在全国各地市、区县级财政系统的部署和应用以及后续的维护费用,其市场规模将达到 200亿元。
好文章,需要你的鼓励
PDF协会在欧洲会议上宣布,将在PDF规范中添加对JPEG XL图像格式的支持。尽管Chromium团队此前将该格式标记为过时,但此次纳入可能为JXL带来主流应用机会。PDF协会CTO表示,选择JPEG XL作为支持HDR内容的首选解决方案。该格式具备广色域、超高分辨率和多通道支持等优势,但目前仍缺乏广泛的浏览器支持。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
Ironclad OS项目正在开发一个新的类Unix操作系统内核,面向小型嵌入式系统,计划支持实时功能。该项目的独特之处在于采用Ada编程语言及其可形式化验证的SPARK子集进行开发,而非常见的C、C++或Rust语言。项目还包含运行在Ironclad内核上的完整操作系统Gloire,使用GNU工具构建以提供传统Unix兼容性。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。