福建医科大学附属第一医院是福建省目前规模最大的集医疗、教学、科研于一体的专业技术人才高度密集的大型综合性三级甲等医院之一。福建医科附属一院现有开放床位2500张,年门急诊量240万人次。作为闽南区域优质医疗资源,面临医疗卫生服务需求日益增长的问题,提升医护人员查房效率的移动医疗系统建设迫在眉睫。
医护人在早上高峰期“三查七对”操作无延迟是移动医护系统好用的关键;同时医护人员在不同的病房移动作业需要保证业务不中断,对无线WiFi的信号覆盖质量要求高;无线网络运营维护也带来了安全挑战,在便利医护人员同时,等保安全也必须保证。
全场景Wi-Fi:无缝覆盖,无业务中断体验
医护人员在开展移动查房的过程中经常遇到应用反应慢或直接中断的情况,PACS图片调阅往往需要数十秒,主要原因是无线信号覆盖差或存在覆盖盲点。信号覆盖差一类是信号规划设计没有考虑到病房,办公室,护士站不同房间对无线信号的差异化要求,造成信号功率弱,另外一类是单个AP信号覆盖范围用户过多,造成接入拥塞,带宽性能满足不了PACS图片调阅。覆盖盲点在医院最常见的就是卫生间死角问题,以及多个AP的中间位置,无法选择最优的信号,导致同时几个信号,但是却无法接入网络。全场景Wi-Fi华为无线覆盖方案,无论是针对普通室内,高密门诊楼,室外场景以及密集病房等多种场景,华为均能实现高密度无死角的WLAN覆盖以及用户接入的体验保障。
在门诊楼,密集病房场景华为通过业界第一款3D网规工具、丰富的高密部署手段等彻底解决了大量患者集中在小区域内接入问题。复杂的室内结构场景医院病房、办公区会议室等场景,华为推出了全新的敏捷分布式Wi-Fi方案,包含AD9430DN-24中心AP和 R240D远端接入单元两个部分;一个中心AP可直连24个远端接入单元,双频双空间流带来了大的接入能力满足多个终端业务并发,并同时提供POE供电;远端接入单元内置天线,美观大方,支持吸顶、挂墙、面板式多种安装方式。华为敏捷分布式方案,可靠性高,管理便捷,维护费用低,非常适用于房间密度大、墙体环境复杂的医院园区无线场景。
,当医护人员从一个病房移动到另一个病房时,网络突然要求重新接入认证,费时费力。
华为的AP则具备主动漫游能力,能够自动判断终端与AP之间的通信质量是否是最好的,如果不是,它将主动对终端发起信号进行切换,进行无缝漫游,带来最佳的无线应用体验。
融合安全方案,保障网络访问安全可靠
患者的电子病例,个人信息一旦泄露,或被其他机构获得,都会侵犯患者隐私,造成严重后果,医院本身的医疗信息保密性也非常重要,这就要求患者的个人隐私信息以及重要的医疗数据在链路传输时得到加密保护,无线信号的开放性对无线网络的安全性也提出了挑战。 华为融合性无线安全方案,可识别并反制各类无线网络攻击以及网络中的非法AP,ad-hoc网络等,通过实时数据加密确保无线报文安全传输。提供基于情景感知的精细化管控能力。可以根据不同的使用人员提供不同的权限、带宽和QoS等,实现无线网络的精细化管控,有效保障医院网络安全。
福建医科大学附属一院携手华为敏捷无线网络园区建设全联接医疗,满足移动医疗,视频教学等丰富应用场需求,有效提高了医疗服务质量和服务效率,同时简化全网运维管理,使医院聚焦业务创新与未来发展,为福建省人民提供更加坚实的健康保障。
好文章,需要你的鼓励
随着AI在各行业深度应用,传统的"学会编程"建议已不再适用。UCLA等机构的CIO表示,现在更看重候选人的批判性思维、问题解决能力和适应技术变化的敏捷性。新毕业生需要展现AI素养、数据理解能力、云技术expertise和安全意识。编程岗位演变为更具战略性的角色,类似指挥家协调AI工具。入门级职位因自动化而减少,求职者需具备更高技能水平,能够与AI协作而非被其取代。
加州大学伯克利分校研究团队成功让Transformer AI直接从原子三维坐标学习分子结构,无需传统的分子图谱。10亿参数模型在OMol25数据集上的表现可媲美先进图神经网络,且运行更快。AI自发学会了距离-相互作用关系,并能根据分子环境自适应调整关注范围。研究验证了分子AI的规模定律,暗示更大模型将带来更好性能。这项工作为分子建模提供了全新范式,有望推动药物设计和材料科学发展。
9月份LockBit勒索软件新版本的幕后操作者大幅扩大了攻击目标,整体勒索软件攻击激增超过四分之一。NCC集团报告显示攻击量六个月来首次上升28%至421起事件。尽管LockBit曾在Operation Cronos行动中被重创,但其管理员LockBitSupp持续活动。LockBit 5.0新增多平台支持、增强反分析功能、更快加密速度等特性,9月份至少造成十几个受害者,标志着该组织运营恢复。
MediaTek Research团队提出颠覆性"沙漏"MLP架构,将传统"窄-宽-窄"设计反转为"宽-窄-宽",在高维空间进行渐进改进。通过固定随机投影技术,新架构在多项生成任务中显著优于传统设计,用更少参数实现更好性能。研究验证了高维空间增量学习的优越性,为神经网络设计开辟新思路,并展示了向变换器等架构扩展的潜力。