.......................................................................................160 10.2.1 响应时间测试............................................................................................... 多模态数据融合：支持对接 DICOM 影像系统、LIS 检验系统 和生命体征监测设备，自动提取关键数值并生成描述性文本。 技术架构采用分层设计模式，数据流处理流程如下： 关键性能指标包括： 1. 响应时间：从数据输入到初稿生成平均耗时<8 秒（测试环 境：Intel Xeon 8 核/32GB 内存）； 2. 术语标准化率：诊断名称与 ICD-10 编码的自动匹配率达 95.3%； 3. 标准，可实现与医院 HIS、LIS、PACS 系统的无缝对接。测试数据显示，在千兆网络环 境下，完成检验结果自动插入病历的平均耗时仅 1.2 秒。以下为系 统处理效率测试数据： 操作类型 并发请求数 平均响应时间 (ms) 成功率 病历生成 50 420 99.3% 质控检查 100 380 98.7% 数据检索 200 210 99.8% 系统采用动态加载技术，可根据科室特点加载专用模板。例如

流程操作 3 ≤ 秒 界面响应时间 3 ≤ 秒 实时调用接口响应时间 3 ≤ 秒 统计报表操作 ≤10 秒  并发处理 并发处理用户≥1000 人； 系统峰值响应速度，并发处理用户≥1000 人；  流程操作处理 流程提交后，系统处理时间≤3 秒；  响应时间  当数据录入操作时无等待时间。  页面响应时间：日常操作用的页面显示响应时间（从敲执行键至完全显示画面、 含相关数据）≤ 3 秒；  复杂图表的显示响应时间≤ 10 秒；  统计报表操作：峰值状态时，日常查询、统计和分析的响应时间≤10 秒；  实时调用接口响应时间  调用本系统内部应用响应时间≤ 1 秒；  实时调用接口响应时间≤3 秒；  CPU 和 LAN 负荷率  CPU 平均负荷率 系统稳定状态：应用服务器<30% 系统繁忙状态：应用服务器<45%  内存 质保期：整套系统硬件设备提供自验收合格起壹年的免费保修. 2. 保修期内提供 7×24 小时电话热线服务，通过热线电话向使用方提供技术支持及远 程维护；并提供 7×24 小时远程调试支持。 3. 硬件故障 1 小时响应，12 小时到场，短期内若无法修复，提供备品备件并提交解决 方案及应急措施以保证使用方的日常工作不受影响。 4. 提供硬件设备长期维修及定期巡访服务。

诊病历的整理与记录所消耗的时间占医生工作时间的 30%以上，这 直接影响了医生对患者的诊疗效率。此外，缺乏标准化的病历记录 流程，也导致了病历质量的参差不齐，影响了后续的医疗决策。 另一方面，患者对中医院门诊的服务质量和响应速度要求越来 越高。随着数字化医疗的发展，患者希望在就医过程中能够体验到 更便捷的信息服务和更高效的就医流程。调研数据显示，超过 70% 的患者希望能够通过线上平台进行初步问诊和病历记录，从而节省 其次，在选择具体模型时，需要考虑以下几个关键因素：  模型的训练数据量： o 需要确保所选模型在医学领域有足够的高质量训练数 据，以保证生成的病历具备临床应用价值。  模型的推理速度： o 针对门诊场景，AI 模型的响应时间需在可接受的范围 内，以不影响医生的工作流程。  可解释性： o 临床医生对 AI 生成的病历需要有一定的理解和信任，因 此，模型的可解释性也很重要。  易用性和集成性： o 模 要。根据目前的研究结果，GPT 系列模型在自然语言生成任 务中表现突出，准确率高达 87%以上。而 BERT 在文本理解方 面表现优异，适合用于信息抽取任务。 2. 实用性：在实际应用中，模型的实时响应能力同样重要。经过 评估，GPT-3 模型在处理速度和资源需求上相对较高，但其生 成的内容质量通常优于其他模型。相较之下，BERT 虽然速度 较快，但生成的文本流畅性和上下文的连贯性稍逊一筹。

Redis，减少数据库的访问压力，提升系统 的响应速度。 安全性是系统设计的重点之一。我们采用多层次安全防护措 施，包括 HTTPS 加密传输、用户密码加密存储、访问控制列表 （ACL）和防 SQL 注入攻击机制。此外，系统还支持定期数据备份 和灾难恢复功能，确保数据的安全性和完整性。 系统接口设计遵循 RESTful API 规范，提供标准化接口，方便 后续与其他系统的集成和扩展。前端采用响应式设计，支持 PC 服务注册与发 现：采用 Consul 或 Eureka 实现服务的动态注册与发现，支持高 可用部署。 - 消息队列：使用 Kafka 或 RabbitMQ 实现异步通信和 解耦，提高系统的响应速度和可靠性。 - 分布式存储：采用对象存 储（如 MinIO）和关系型数据库（如 PostgreSQL）结合的方式， 满足不同数据类型的存储需求。 - 日志与监控：通过 ELK（Elasticsearch 整体架构分为以下几个核心模块：用户界面层、业务逻辑层和数据 交互层。 用户界面层主要负责页面的渲染和用户交互。我们将基于 React 的高效虚拟 DOM 机制，确保页面的流畅渲染。页面布局采 用响应式设计，适配多端设备，包括 PC 端、平板和移动端。页面 组件将根据功能划分为通用组件和业务组件，通用组件如按钮、表 单、表格等进行封装，便于复用；业务组件则根据教学场景的具体 需求进行定制开发。

针对信息部门小而精特点： 角色互补 岗位互补 技能互补 路线：从保障到创新 方法：以研究的状态推进 运维工作，将伴随成果产 出作为刚性任务。 牢固树立服务思维 建立实时 响应 理念 让技术服务有温情 3.6 运维要素 - 文 化 CHIMA 创新文化 服务文化 协同文化 智能化运维平台建设 1 研究基础 2 研究目标 3 运维要素体系构建 将新的解决经验形成标准文档纳入知识库管理。 4.2 运维质量管理 CHIMA 事件和问题处置流程 当一个服务请求被发起时，响应流程如下： ①P ：由服务台进行记录，按照服务目录进行分类分级， 由服务负责人委派服务工程师； ②D ：由服务工程师进行响应，直至完成； ③C ：服务负责人进行需求验证：反馈（ feedback ）到 D 环节进行完善，或完成交付； ④A ：服务团队进行定期总结， 0 ）事件和问题的处 置效率 重点保障了第一象限（ E ＞ 0,I ＞ 0 ）、第四 象限（ E ＜ 0,I ＞ 0 ）事件和 问题的处置质量 服务请求运维域 标准化响应流程 提升响应率和交付效率 将服务请求响应率提升到 100% “ 一次交付率”提升到 90% 以上 变更和发布运维域 完成了涵盖计划、审批、测试、实施、 验证、优化、总结和持续改进的闭环 改造

网络预警能力 提升 应急处置与恢复能力 完善 管理机制和工作能力 业务稳定与数据安全 校园等保 2.0 方案设计目标 经济 符合校园特性 达到最佳性价比 可视 “ 主动防御” +“ 持续响应” 合规 产品 + 服务 符合网络安全法和等保 2.0 的要求 校园等保 2.0 方案设计原则 教育城域网 数据中心交换机 数据中心区 运维管理区 路由器 安全防御管理区 多业务 一个中心、三重防护”的安全架构设计，帮助用户满足了等保 2.0 和《网络安全法》的合规要求  方案基于人工智能、大数据、终端检测响应等前沿安全技术，能够实现对未知攻击、潜伏威胁的 检测与防御  从“被动防御” +“ 应急响应”向“主动防御” +“ 持续响应”的切换  建立集“预测、防御、检测、响应”于一体的安全闭环。 方案价值 校园等级保护 2.0 解决方 案 帮助教育行业用户从容应对新形势、威胁，为校园实现“持续保护、不止合规”的等保

评价方式 数据采集 人工记录，数据分散且不完整 自动化采集，数据全面且集中 评价指标 单一，依赖考试成绩 多维，覆盖知识、态度、参与等方面 反馈速度 周期长，通常需一学期或更长 实时反馈，快速响应 主观性 受人为因素影响较大 基于算法，客观性更强 通过上述分析可以看出，DeepSeek 的引入不仅能够解决传统 教学评价中的诸多痛点，还能够为学校构建更加科学、精准的教学 评价体系提供有 为教学改进提供科学依据。 · 传统评价方法的反馈周期较长，通常需要数周甚至数月才能 得到完整的评价结果，不利于及时调整教学策略。DeepSeek 的实 时分析功能使得教师能够在教学过程中及时获取反馈，快速响应学 生的需求，提升教学效果。 以下表格对比了传统评价方法与 DeepSeek 技术的主要差异： 评价维度 传统评价方法 DeepSeek 技术 数据采集 手动填写问卷、课堂观察 自动化采集多维数据 的数据交互。此外，我们将使用 OAuth 2.0 协议进行身份验证，保 障系统访问的安全性。 在数据存储方面，选择使用 MySQL 作为关系型数据库，同时 配合 Redis 进行缓存处理，以提高系统的响应速度。对于大规模的 非结构化数据，如学生作业和评价报告，将使用 MongoDB 进行存 储，以满足高效读写和灵活数据模型的需求。在数据备份与恢复策 略上，采用每日全量备份加每小时的增量备份方式，确保数据的安

应用提供负载均衡服务，支持 web 服务、web 压缩功能，缩短下载和更短响应时间；支持通过 卸载服务器的 TCP 连接处理以及服务器内容的重复性获取，降低响应时间；支持通过从本地缓 存中获取内容，从而降低服务器负载；支持中间件、数据库以及其它各种网络服务，满足不同 业务场景的要求，可用性达到 99.99%，故障响应时间小于 30 分钟。 2.2.4 安全资源服务设计 2.2.4.1 安全通信网络设计 容灾备份服务设计 2.2.6.1 灾备中心的设计 灾备中心的处理能力受到几方面的制约： ●运行与灾备中心的关键应用系统的数量 ●灾备中心运行时的联机系统用户的数量 ●灾备中心运行时能够提供的应用系统响应速度 所以灾备中心的容量必须等到业务影响分析完成后才能明确。 灾备中心的设备要与数据中心的设备兼容，具体配置通过下述述手段获得： 1.根据对处理性能的要求并参照数据中心的配置给出初步建议 2 -1)台节点出现故障，数据依旧安全且可访问。多数 据中心的不同云存储集群间支持数据互备互援，确保发生人力不可控的灾难时，数据依旧安全。 支持大规模非结构化数据存储，如文档、音频、视频等对象，故障响应时间小于10分钟。 高性能存储服务 云平台的高性能存储服务将根据客户对存储的IOPS需求，采用传统的SAN存储或者云平台 的块存储来满足客户对于存储的需求。 高性能存储一般采用FC存储，通过

完成问卷设计后，可选择适合的平台如 Google Forms、SurveyMonkey 等进行发布。通过社交媒体、教育论坛、 学校邮件列表等渠道进行推广，能够有效扩大问卷的覆盖人群，从 而提高响应率。同时，考虑适当的激励措施，如抽奖或提供小礼 品，以鼓励更多参与。 在数据收集完成后，需对问卷结果进行系统分析。利用统计工 具，对数据进行清洗、分析和可视化，提取出关键的用户需求和趋 势。 服务层提供对外部系统的接口，允许第三方应用程序与教育 AI 大模型进行交互。服务层的设计遵循 RESTful API 的原则，确保不 同系统之间的无缝连接。同时，服务层还包括负载均衡和缓存机 制，以提高系统的响应速度和并发处理能力。 用户交互层是系统的前端，直接与用户（学生、教师和管理人 员）进行交流。此层使用现代化的门户网站和移动应用程序，为用 户提供友好的界面和便捷的操作。用户可以通过该层对教育 AI AI 大模型的设计中，前端设计是系统整体架构的重要 组成部分。前端不仅需要提供良好的用户体验，还要确保与后端的 高效交互以及数据的安全传输。以下是针对前端设计的详细方案。 首先，前端系统将采用响应式设计，以适配不同的设备（如 PC、平板、手机等），确保用户在各种环境下都能获得一致的体 验。技术上，我们将使用 React 或 Vue.js 等现代 JavaScript 框架来 构建用户界

提高护理工作的自动化、数字化和人性化水平，实现医院 护理信息管理系统向病房的延伸。 p 概述 IP医护对讲系统 p 应用场景 IP医护对讲系统 IP医护对讲系统 p 护士站主机功能 在护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者呼 叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下 功能： Ø患者信息查询 Ø话务管理台 Ø分机状态监控 Ø未处理事件 Ø广播（实时、定时、喊话） Ø内部通讯录 Ø托管 Ø通话转移（分段、分级、关机） 可以给医患双方带来极大的方便。 同时减少护士人员的工作量以及医用耗材，开放式病 区减少对其它患者的影响。 ICU探视对讲系统 p 探视流程 p 护士站主机 在ICU护士站桌面部署医护管理中心机，用于响应患者/家属呼 叫，也可主动向患者发起呼叫并通话，同时具备以下功能： Ø患者信息查询 Ø话务管理台 Ø呼叫转接 Ø探视时长设置 Ø监视监听探视双方的视频画面和通话内容 Ø未处理事件 Ø插话、切断 移动推车（移动式）上，主要用于患者与家 属之间进行视频通话，同时支持以下功能： Ø电子床头卡 Ø呼叫对讲(增援、求救) Ø视频通话 Ø换药呼叫（语音反馈） ICU探视对讲系统 视讯系统服务平台 • 响应国家“互联网+医疗健康”政策导向，依托互联网视讯服务平台，打造医疗 行业新业态。 • 电视终端的深化应用提升，从可视化信息传播途径提升医院综合化形象。 • 多通道信息发布，增加患者就诊获知面，减少医患矛盾。