试论医院信息管理及网络化建设的路径

当今世界是网络化、信息化时代,网络已进入了各行各业,医院作为社会的重要部门,医院的信息化、网络化尤其重要.随着先进设备的引进、信息的增多,设备共享和信息规范化管理越来越重要,医院建立一个先进的信息化管理和网络系统已经刻不容缓.     

医院网络信息系统的需求研究

随着网络信息技术的日益发展,医院办公的信息化、网络化显得越来越重要,本文从不同的方面,分析了医院对网络信息系统的需求。     

虚拟局域网在现代医院的应用

虚拟局域网,全称是Virtual Local Area Network,随着医院信息化的不断发展,网络作为医院信息化的基石越来越被重视。医院网络的安全直接关系到医院正常运转,一旦网络发生故障,医院的正常就医秩序无法维持,医院的形象会大打折扣。运用虚拟局域网技术,将医院按工作职能分为多个VLAN,将医院局域网进行虚拟化的隔离,极大的提高了医院信息系统的稳定性。     

医院信息系统网络安全维护

随着信息化,数字化在医院的广泛应用,网络安全问题也越来越突出的显现,并一起广大网络工程人员的重视。网络安全涉及到软件,硬件,使用,管理等诸多方面。本人在医院信息化网络维护、管理工作实践中,总结归纳容易影响网络安全的常见问题及应对预防措施与大家共同探讨。     

计算机网络技术在医院信息建设管理中的应用

随着计算机技术的普及以及各种网络基础设施的完善,信息化建设已经成为医院管理工作的一个重要内容。在整个医院的管理系统中,实现资源的共享和数据的快速传输,能够大大的提升医院整体的工作效率。计算机网络技术,在实现医院信息化建设的工作中发挥着重要的作用,本文的主要内容,就是对网络技术在医院信息化建设中的应用进行分析和探讨。     

医院计算机信息管理及网络建设

文章总结了医院信息化及网络建设的经验,谈了几点可作借鉴的体会,认为医院信息化及网络建设是一个系统工程,是社会发展和进步的必然趋势,可以大幅度提高医院管理水平和员工工作效率,是医院实现现代化的必经之路。     

医院信息化网络设计与实现

通过应用网络技术可以增进医院科室之间的沟通、协调,提高工作效率,更好地服务病人,获得良好的社会效益和经济效益。由于医院承担着医疗、科研、预防和教学等各项任务,这就要求建立一个高速的园区网。本文介绍了医院信息化网络设计的总体要求,探讨了医院信息化网络设计架构及其功能的实现途径。     

医院信息网络管理的作用及其质量评价与控制

医院信息网络管理是网络系统的重要组成部分,医院信息化建设的重要基础是提高网络服务质量.保障医院信息化发展的根本是实现系统性和先进性的网络管理,实现信息服务全面质量管理的重要措施是网络管理的严谨、科学和有效,医院网络系统正常运行的关键因素是确保网络安全.要满足医院日益发展的需要,必须以网络服务质量为中心,提倡全员参与,提高网络运行效率,全面实施质量评价和质量控制,实现网络管理的作用和意义.     

医院网络划分Vlan的实践

网络是医院信息化建设的基础,本文介绍了在不影响医院正常业务开展的前提下,对医院信息化网络进行Vlan划分的一次实践经验。采用的主要方法是通过第二条物理线路分步切换,最终完成全院网络的vlan划分。     

计算机技术在医院信息化建设中应用

文章首先阐述了计算机网络技术对医院信息化建设的重大作用,在此基础上介绍了医院信息化建设中计算机技术的具体应用途径,最后对医院的信息化建设进行了未来展望,这对于医院的信息化管理来说具有一定的现实意义。     

校园网络安全现状与安全策略构建

校园网的普及，对加快信息处理，充分利用优质教育资源，提高工作效率，实现资源共享都起到无法估量的作用。但同时校园网的网络安全问题也变得越来越突出。本文通过对校园网安全现状的分析，提出了相应的网络安全控制策略。     

交通网络与通信网络中的路径策略

 交通网络和通信网络在现代生活中扮演着越来越重要的角色,人们几乎每天都会接触到这两种网络,世界各国政府都在加强相关基础设施建设。然而单纯地增加基础设施,例如拓宽道路、增加带宽,并不能满足人们日益增长的需求;更重要的是优化管理,充分利用现有的资源提高这两种网络的运行效率,而提高它们运行效率的关键就是设计合理有效的路径策略。本文介绍了交通网络和通信网络的相同和不同之处,回顾了交通网络中用于指导车辆行驶的路径选择策略和用于指导行人通行的行走策略,以及通信网络的路由策略及算法。通过比较交通网络和通信网络,发现基于全局信息的策略均好于基于局部信息的策略。然而由于受到网络规模的限制,基于局部信息的路由策略更适合应用在通信网络上。基于全局信息的路径选择策略更适合应用在交通网络上。     

GSM安全通信管理中心系统设计

随着移动通信技术的飞速发展,信息的安全变得越来越重要．为了确保商业信息的安全,时通信的安全尤为童要．随着手机应用的普及,手机存在的安全隐患及面临的威胁日益突出（如主动窃听、假冒机站、蓝牙连接和手机病毒等）,手机安全问题已成为当前急需解决的重要问题．本GSM管理中心研制方案主要解决基于对称密钥密码体制的虚拟专网的应用方案,该管理中心可以管理一个或多个虚拟专网,并对虚拟专网内的专用终端实现密钥的产生、存储、分配、更换和销毁等功能,并为专用手机提供安全管理服务．     

网络安全新思路

从计算机网络体系结构出发，阐述了常规网络安全体系，分析了网络中存在的安全威胁因素，针对计算机网络体系结构OSI参考模型给出了4～7层网络安全新技术，介绍了利用专用硬件，使两个网络在不连通的情况下实现数据安全传输和资源共享的安全隔离产品GAP信息安全新技术，在此基础上探讨了网络安全的发展趋势。     

计算机网络的安全隐患与对策

随着计算机网络的迅速发展,安全问题受到人们越来越多的关注.计算机网络的脆弱及其潜在的威胁,使计算机用户深受其害,因此采取强有力的安全策略,保障网络主机安全是非常必要的.在网络日益复杂化、多样化的今天,如何保护网络和应用及及信息的安全,已成了各级网络管理人员最重视的事.     

PBNA： An Improved Probabilistic Biological Network Alignment Method

Biological network alignment is an important research topic in the field of bioinformatics. Nowadays almost every existing alignment method is designed to solve the deterministic biological network alignment problem.However, it is worth noting that interactions in biological networks, like many other processes in the biological realm,are probabilistic events. Therefore, more accurate and better results can be obtained if biological networks are characterized by probabilistic graphs. This probabilistic information, however, increases difficulties in analyzing networks and only few methods can handle the probabilistic information. Therefore, in this paper, an improved Probabilistic Biological Network Alignment（PBNA） is proposed. Based on Iso Rank, PBNA is able to use the probabilistic information. Furthermore, PBNA takes advantages of Contributor and Probability Generating Function（PGF） to improve the accuracy of node similarity value and reduce the computational complexity of random variables in similarity matrix. Experimental results on dataset of the Protein-Protein Interaction（PPI） networks provided by Todor demonstrate that PBNA can produce some alignment results that ignored by the deterministic methods, and produce more biologically meaningful alignment results than Iso Rank does in most of the cases based on the Gene Ontology Consistency（GOC） measure. Compared with Prob method, which is designed exactly to solve the probabilistic alignment problem, PBNA can obtain more biologically meaningful mappings in less time.     

异质网络社区发现方法研究综述

社区结构是复杂网络研究中的重要领域,也是复杂网络的重要特征之一,发现网络中的社区结构在理解网络功能方面起着重要作用。通过对国内外异质网络社区发现文献进行深入研究,较为全面地对现有异质网络社区发现算法进行了归纳总结。首先,通过对国内外异质网络社区发现文献进行归纳,给出异质网络社区发现的基本概述,明确异质网络社区发现领域相关问题的基本定义。其次,介绍了异质网络社区发现算法及主要评价指标,利用不同网络结构以及算法对现有方法进行分类概述。最后,对异质网络社区发现算法的发展趋势进行了总结与展望,提出未来可以将研究重点集中在以下几个方面:1)探索基于异质网络的社区发现评价标准,以推动该领域的快速发展;2)设计更加通用的算法模型,解决由先验知识引起的未知社区数量问题;3)开展更多关于动态网络的研究。     

异构网络表示学习方法综述

现实生活中存在的网络大多是包含多种类型节点和边的异构网络,比同构网络融合了更多信息且包含更丰富的语义信息。异构网络表示学习拥有强大的建模能力,可以有效解决异构网络的异质性,并将异构网络中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中,以便于下游任务应用。通过对当前国内外异构网络表示学习方法进行归纳分析,综述了异构网络表示学习方法的研究现状,对比了各类别模型之间的特点,介绍了异构网络表示学习的相关应用,并对异构网络表示学习方法的发展趋势进行了总结与展望,提出今后可在以下方面进行深入探讨:1)避免预先定义元路径,应充分释放模型的自动学习能力;2)设计适用于动态和大规模网络的异构网络表示学习方法。     

计算机网络安全的防范策略

计算机网络的发展速度日新月异,但是最能满足信息共享要求的最开放的网络系统恰恰是最不安全的系统,事实上信息共享与信息安全是网络上最大的矛盾。网络安全问题日益严重,其保护措施也呈现出新的形式和特点。如何保护计算机信息的内容,也即信息内容的保密问题显得越来越重要。网络不仅在人们学习、工作和生活中承担着重要的角色,而且使有关社会心态和个人心理发生相应的变化。应当指出的是,在很大程度上网络对社会的发展具有相当积极的作用。     

Bow-tie topological features of metabolic networks and the functional significance

Exploring the structural topology of genome-based large-scale metabolic network is essential for in- vestigating possible relations between structure and functionality.Visualization would be helpful for obtaining immediate information about structural organization.In this work,metabolic networks of 75 organisms were investigated from a topological point of view.A spread bow-tie model was proposed to give a clear visualization of the bow-tie structure for metabolic networks.The revealed topological pattern helps to design more efficient algorithm specifically for metabolic networks.This coarse- grained graph also visualizes the vulnerable connections in the network,and thus could have important implication for disease studies and drug target identifications.In addition,analysis on the reciprocal links and main cores in the GSC part of bow-tie also reveals that the bow-tie structure of metabolic networks has its own intrinsic and significant features which are significantly different from those of random networks.