医院的HIS、LIS、CIS,PACS等主要应用系统的可靠性、可用性要求非常高,包含了整个医院里的从挂号管理到门诊等等重要业务。从HIS系统来看,是在线要求持续运行的高可用系统,其系统的安全稳定运行,数据的安全快速恢复至关重要,影响着整个医院的业务正常运转。数据和应用的可靠性与安全性以及不间断、快速恢复已经成为非常关键的因素。即如何提高"在线数据的高可用性"和"在线应用的高可用性",成为医院HIS系统首要解决的问题!数据可以说是每个系统的血脉,支撑着整个系统的正常运行。
眉山中医院自建立以来,医院始终坚持信息化建设,经过多年的发展,已经拥有完善的IT基础设施及一批专业的技术支持队伍。随着业务系统的增加,为了更加有效的管理IT基础设施,医院在之前便采用了服务器虚拟化平台,通过虚拟化技术将服务器资源、存储资源、网络资源全面池化,实现对所有资源的统一化、集中化、智能化调度和管理。
存储设备需要保证两个存储设备上的数据能够时刻保持一致,即服务器端的写操作I/O要能够同时送到两个存储设备,通常情况下,在操作系统层面是无法实现的。同时还要确保在一台磁盘阵列出现故障时,另外一个磁盘阵列能够迅速的提供数据传输,保证业务连续性。
通常会使用两台光纤交换机搭建整个本地存储网络的SAN架构,形成冗余架构,提高系统的稳定性;同时应用服务器配置光纤HBA卡与交换机通过光纤链路连接,提高数据的整体传输速度。
Infortrend DS 1012R通过FC-SAN存储网络提供高质量的数据存储服务。HIS系统的主要数据类型是结构化的数据库文件,数据量一般在500GB以内,数据IO的块大小为4K-8K,属于典型的并发小I/O应用,需要存储性能提供较高的IOPS性能,DS 1012R系列FC存储在高并发数据库应用下IOPS高达550K,数据吞吐量可达到5.5GB/s的顺序读和1.9GB/s的顺序写,如此卓越的数据处理效率既可以满足当下数据的存取需求,可在线动态扩充容量及性能,为客户提供富于弹性的数据存储架构,又能不断满足HIS系统规模扩展或多业务融合时严苛的存储性能及可靠性要求,DS 1012R的快照及数据复制功能则进一步强化了数据安全。
针对医疗行业日后非结构化数据的大量增加,如电影、图片和视频,对存储空间需求很大,因此成本较低、灵活性高、又能无限扩展的云存储将成为用户下一阶段的需求。Infortrend推出的EonStor GS/GSe/GSe Pro系列为统一存储解决方案,将SAN、NAS和云整合到一个系统,获得强大存储功能。内嵌Infortrend自主研发的虚拟化平台,更稳定更高效,可以独立支持SAN和NAS两套系统,可将数据存储性能发挥到极致。SAN架构下全闪存端对端实测45万IOPS,11GB/s数据吞吐量,以及NAS架构下实测3GB/s带宽,再配合丰富的企业级数据服务,让EonStor GS系列在支持大数据存储容量,数据分析和数据安全中,成为真正的核心。其中最大亮点整合支持云存储,支持私有云和公有云服务,协助打造各种医疗云、政府云、广电云等,为客户的大数据保驾护航。
Infortrend始终秉承"技术创新"的理念,专注于专业磁盘阵列系统的研发与制造,掌握所有最尖端的专业存储技术,所生产的盘阵可分别支持SCSI、Fibre、SATA及SAS等多种不同的磁盘接口,从研发设计,到售后服务,"用户至上"的理念始终贯穿于Infortrend的整个生产销售流程. Infortrend EonStor,是您绝对值得信赖的存储伙伴。
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这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。