医疗行业邮件服务器解决方案

港大深圳医院作为大型公立医院,为适应信息化发展趋势,决定自建专业、高效的邮件系统。针对需求,U-Mail工程师团队提供了包括设置网络访问权限、邮箱收发权限审核、全球收发保障及超强安全稳定性在内的完善解决方案,确保了信息数据的安全与流通。

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客户案例:

港大深圳医院2007年11月奠基,是“十一五”期间深圳市政府投资兴建的最大规模公立医 院。港大医院医疗手段不断丰富,充分应用各种精密医疗仪器,为病患者提供优质服务。为了适应信息化发展趋势,与国际接轨,港大决定规划自建一套专业、高效 的邮件系统,因为各种电子化医疗数据的保存和分析应用,以及对外的学术交流和服务患者都非常需要应用企业邮箱。

需求分析:

1.港大医院企业邮箱对外公开,征求病患者意见和承担交流重任,容易垃圾邮件泛滥;

2.避免遭受网络病毒攻击和黑客入侵窃取数据,急需安全稳定邮件系统保证信息数据安全;

3.确保畅通无阻:因院方需不定期跟香港及海外医疗机构进行联席会议和学术交流;

4.医院重要财务、药品数据和病患者资料,在传递过程中需建立监控和审核机制;

5.数据得到妥善存储和备份很重要。

解决方案

面对这种多层次、全方位的要求,U-Mail工程师们经过多次会商,提供了一份完善的解决方案,

一、设置网络访问权限

U-MAIL结合港大医院网络结构,采用邮件服务器放置内网,通过端口映射对外开放邮件服务,从网络物理上隔离保护邮件服务器安全。拓扑如下:

二、设置邮箱收发权限\签发审核邮件

涉及到病患者的医疗资料以及药品、财务等敏感信息,U-Mail邮件系统对内网用户设置关闭外网邮箱发送权限;同时对于某些需要对外的邮箱,进行外发邮件审核监控。规定要通过特定人员审核邮件内容,签发之后才能通过服务器外发,在源头就控制敏感信息流出。

三、全球收发保障邮件全球送达

U-Mail邮件系统具备独一无二的全球收发保证功能(用户服务器的IP在收件人的垃圾邮件黑名单中,邮件照发不误),有力的保障了港大医院与外界交流的“精准到达”问题,使邮件畅邮全球无阻碍。

四、超强安全性和稳定性

U-Mail邮件系统集成了全球最好的杀毒引擎Commtouch,几乎可以100%过滤所有病毒;此外U-MAIL独有的“热点”技术和第四代基于行为识别的反垃圾引擎在保守设置下能过滤98%以上的垃圾邮件,做到了万无一失。

 

除了过硬的技术、强大的功能,U-Mail邮件系统的用户体验一流,在web界面就能完成大 多数操作,简单易用,而后续的维护和不断升级更是为您设身处地着想,尽量缩减费用:一次购买终身免费使用,终身免费升级。与同行业软件相比,它对与之配套 的硬件设备要求更低,但功能更全面,售后服务更体贴周到。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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