我想以此介绍为内容参考，扩写每个特点和功能描述。请帮忙补充： 本作品依托全市综合感知平台，通过建立端到端的感知决策综合执法应用模型，依靠人工智能深度学习算法与大数据挖掘技术，能够对前端感知平台获取的原始数据直接进行分析研判，而不需要其他预处理，降低对数据源、数据质量和数据格式等的要求。该模型具有以下主要特点： 1、支持主流多类型感知设施原始数据的平台化接入和数据自处理。 2、支持传统感知设施的场景化边缘端模块化部署与智能感知服务。 3、支持多种典型综合执法场景的服务模型参数配置与定制化输出。 4、支持基于标准化接口的跨系统跨平台结果导出与数据资源共享。 当前系统已实现的主要服务 1、基于端到端应用模型的全域感知可视化一张图 2、典型道路水路违法行为智能研判预警分析服务 3、基于执法业务数据的执法评议评估分析服务 4、基于执法案件数据的道路运输主体信用评估服务
本作品依托全市综合感知平台，通过建立端到端的感知决策综合执法应用模型，依靠人工智能深度学习算法与大数据挖掘技术，能够对前端感知平台获取的原始数据直接进行分析研判，而不需要其他预处理，降低对数据源、数据质量和数据格式等的要求。该模型具有以下主要特点：
支持主流多类型感知设施原始数据的平台化接入和数据自处理： 该模型能够无缝接入各种主流感知设施，包括但不限于摄像头、传感器、无人机等设备，直接获取其原始数据。通过内置的数据自处理功能，系统可以自动进行数据清洗、格式转换和初步分析，确保数据的完整性和一致性。这种平台化接入方式不仅简化了数据处理流程，还提高了数据处理的效率和准确性。
支持传统感知设施的场景化边缘端模块化部署与智能感知服务： 该模型支持在传统感知设施上进行场景化的边缘端部署，通过模块化设计，可以根据不同的应用场景灵活配置感知模块。这种部署方式不仅能够实时处理和分析数据，还能在数据源头进行智能感知服务，减少数据传输的延迟和带宽占用，提高系统的响应速度和可靠性。
支持多种典型综合执法场景的服务模型参数配置与定制化输出： 该模型内置了多种典型综合执法场景的服务模型，用户可以根据实际需求进行参数配置和定制化输出。例如，在交通执法中，可以配置不同的违法行为检测参数；在环境执法中，可以定制污染源监测模型。通过灵活的参数配置和定制化输出，系统能够更好地适应不同的执法需求，提高执法效率和准确性。
支持基于标准化接口的跨系统跨平台结果导出与数据资源共享： 该模型支持基于标准化接口的结果导出和数据资源共享，能够与其他系统和平台进行无缝对接。通过标准化接口，系统可以将分析结果导出到其他执法系统、数据分析平台或业务管理系统，实现数据的互联互通和资源共享。这种跨系统跨平台的能力不仅提高了数据的利用率，还促进了不同部门和系统之间的协同工作。
当前系统已实现的主要服务：
基于端到端应用模型的全域感知可视化一张图： 系统通过端到端的应用模型，将全市范围内的感知数据进行整合和可视化展示，形成一张全域感知图。用户可以通过这张图实时查看各类感知数据的分布和状态，直观了解全市的感知情况。这种可视化方式不仅提高了数据的可读性，还为决策提供了有力的支持。
典型道路水路违法行为智能研判预警分析服务： 系统利用深度学习算法和大数据挖掘技术，对道路和水路上的违法行为进行智能研判和预警分析。通过对感知数据的实时分析，系统能够自动识别和预警各种违法行为，如超速、逆行、非法停泊等，帮助执法人员及时发现和处理违法行为，提高执法效率和准确性。
基于执法业务数据的执法评议评估分析服务： 系统对执法业务数据进行深入分析，提供执法评议和评估服务。通过对执法过程和结果的全面分析，系统能够评估执法的效果和效率，发现执法中的问题和不足，提供改进建议。这种评议评估服务不仅有助于提升执法质量，还为执法管理提供了科学依据。
基于执法案件数据的道路运输主体信用评估服务： 系统对执法案件数据进行分析，提供道路运输主体的信用评估服务。通过对运输企业和个人的违法记录、执法结果等数据的综合分析，系统能够评估其信用状况，形成信用评分和信用报告。这种信用评估服务不仅有助于规范运输市场，还为相关部门的监管和管理提供了重要参考。