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进，领导力与员工竞争力的发展，持续和开放的创新，使公司成为全球优秀的ｌ决方案和Ｔ解服务提供者。
ＡｂｕｔＮｅｏｔＣｏｐｏａｉｎｏｕｓｆｒｒｔｏ
ＮｅｓｆｉｅｄｎＴｓｌｉｎｕｏｔｓａｌａｉｇＩｏｕｔｓ＆ｓｒｉｅｏｉｅｉａｏｅｖｃｓｐｒｖｄｒｉＣｈｎ．ｎ
ｄｖｌｐｅｅｏｍｅｔｔｃｎｃｌｕｐｒｅｅｓ５ｓｆｗａｅＲ＆Ｄａｅｎｏｎ＆ｅｈｉａｐｏｔｃｎｔｒ．ｏｔｒｓｂｓｓａｄａｃｍｐｅｅｓｖｅｍａｋｔｇ＆ｒｈｎｉｒｅｉｎｓｒｉｅｎｔｏｋｉｖｒ４ｉｉｓａｒｓｉａｓｗｅ１ａｕｓｄａｉｓｉ，ｒｓｅｔｅｙＵＳ，ａａ，ｅｖｃｅｗｒｎｏｅ０ｃｔｅｃｏｓＣｈｎ，ａｌｓｓｂｉｉｒｅｎｅｐｃｉｌ，ｖＡＪｐｎＨｏｇＫｏｇｈｎｔｄＡｒｂＥｍｉｔｓＨｕｇｒｎｎｉ，ｍａｎａｎｎｏａｆｍｏｒｈｎｌ，０ｎｎ，ｔｅＵｉａｅｒｅ，ａｎａｙａｄＩｄａｉｔｉｉｇａｔｔｌｏｅｔａ００３ｅｍｐｌｙｅ．ＩｄｉｉｎｔｈｓｅｐｎｏｍａｉｎｉｓｉｔｓａｄａＢｉｍｅｉａ＆Ｉｆｒａｉｎｏｅｓｎａｄｔ，ｉａｓｔｕ３ｉｆｒｔｎｔｔｅｎｏｏｏｕｄｃｌｎｍｔｏｏ

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东软eHIS系统数字化医院解决方案HIS解决方案

系统将以多媒体导诊系统让病人了解医院和就诊过程;采用就诊卡技术，简化病人就医流程，方便医生和患者;病人各项费用查询功能，让病人知道费用的明细;其PACS系统和LIS系统将影像和化验结果与病人的基本信息相结合，在医生工作站上可以及时、准确地得到病人的各种生命指标。
eHIS系统的设计思想是:通过临床信息的记录将各种医疗信息串起来，并在此基础上生成费用的信息积累，直至在医疗方面形成以医、教、研为核心的临床信息系统，作为副产品，形成一套费用的主线，实现真正意义的经济核算。
第二章系统概述
2.1 东软数字化医院全面解决方案
eHIS系统是东软于2000年初推出的面向医院的全面解决方案，是在东软原有的医院信息系统(eHIS-HIS)、医学影像存储与传输系统(eHIS-PACS/RIS)、医院实验室系统(eHIS-LIS)、医院后勤管理系统、医院办公自动化系统、远程医疗系统等系统的基础上，结合东软多年从事MIS系统开发的技术，推出的面向医院信息化建设的大型综合应用系统。
9. 系统在C/S结构成熟、高效的运行特点基础上，充分考虑易维护、数据安全性高的要求。业务系统安装在文件服务器上，客户端可下载程序，程序具备版本识别功能，当新版本安装后，客户端在启动系统时可自动更新程序，解决安装、维护问题;
10. 对于数据的安全性，采取多级的权限管理机制，确保了数据的安全性。
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系统以严格的权限控制机制，使信息和数据安全可靠，以工作角色确定每个人的工作权限;采用统一的药品管理方式，药品的采购、入库、出库、调价、盘点控制在药库和药房的管理中;处方、医嘱一体化，医生工作站开立处方和医嘱，采用统一的价格体系;院长查询系统，动态查询为院长提供决策依据;各种工作量的精确统计为医院定量考核提供准确依据。

东软集团(600718)

东软集团研究简报公司简介1991年，东软创立于中国东北大学。

公司主营业务包括：行业解决方案、产品工程解决方案及相关软件产品、平台及服务等。

目前，公司拥有员工18000余名，在中国建立了6个软件研发基地，8个区域总部，在40多个城市建立营销与服务网络，在大连、南海、成都和沈阳分别建立3所东软信息学院和1所生物医学与信息工程学院；在美国、日本、欧洲、中东设有子公司。

行业资讯面向行业客户，我们提供安全、可靠、高质量、易扩展的行业解决方案，帮助客户实现信息化管理最佳实践，以满足客户需求。

行业解决方案涵盖的领域包括：电信、电力、金融、政府（社会保障、财政、税务、公共安全、国土资源、海洋、质量监督检验检疫、工商、知识产权等）以及制造业与商贸流通业、医疗卫生、教育、交通等行业。

在产品工程解决方案领域，东软的嵌入式软件系统在世界著名的数字家庭产品、移动终端、车载信息产品、IT产品等众多产品中运行。

我们的客户遍布世界各地。

在自有品牌的产品工程方面，在医疗领域，我们开发并提供具有中国自主知识产权的CT、磁共振、数字X线机、彩超、全自动生化分析仪、多参数监护仪、放射治疗设备、核医学成像设备等10大系列50余种医疗产品，其中CT机填补了中国在该领域的空白，使得中国成为全球第四个能够生产CT的国家。

产品销往国内32个省、市、自治区，同时在美国、意大利、俄罗斯、巴西、沙特阿拉伯、巴基斯坦以及非洲等全球60个国家和地区实现设备安装，拥有客户5000余家，构建了覆盖中国、辐射全球的销售服务网络。

在服务领域，东软提供包括IT咨询服务、应用开发和维护、第三方ERP咨询与实施、专业测试及性能工程服务、本地化服务、IT基础设施服务、业务流程外包（BPO）、IT教育与培训等服务业务。

其中，在业务流程外包（BPO）方面，东软面向日本、韩国、欧美等国际市场和国内市场提供多语言、多类别的一站式BPO服务，包括：客户服务、技术支持、应用系统支持、Help Desk等Front Office外包服务，以及HR 外包、网站内容服务等Back Office外包服务。

2 (东软集团有限公司商用软件事业部,辽宁沈阳 110179) A Deep Web Entity Identification Me

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software, Vol.19, No.2, February 2008, pp.194−208 DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.00194 Tel/Fax: +86-10-62562563© 2008 by Journal of Software. All rights reserved.∗一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制寇月1+, 申德荣1, 李冬2, 聂铁铮11(东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110004)2(东软集团有限公司商用软件事业部,辽宁沈阳 110179)A Deep Web Entity Identification Mechanism Based on Semantics and Statistical AnalysisKOU Yue1+, SHEN De-Rong1, LI Dong2, NIE Tie-Zheng11(College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China)2(Business Software Division, Neusoft Group Ltd., Shenyang 110179, China)+ Corresponding author: Phn: +86-24-83691218, Fax: +86-24-23895654, E-mail: kouyue@, Kou Y, Shen DR, Li D, Nie TZ. A deep Web entity identification mechanism based on semantics andstatistical analysis. Journal of Software, 2008,19(2):194−208. /1000-9825/19/194.htmAbstract: According to analyzing the traditional entity identification methods, a deep Web entity identificationmechanism based on semantics and statistical analysis (SS-EIM) is presented in this paper, which includes textmatching model, semantics analysis model and group statistics model. Also a three-phase gradual refining strategyis adopted, which includes text initial matching, representation relationship abstraction and group statistics analysis.Based on the text characteristics, semantic information and constraints, the identification result is revisedcontinuously to improve the accuracy. By performing the self-adaptive knowledge maintenance strategy, the contentof representation relationship knowledge database can be more complete and effective. The experimentsdemonstrate the feasibility and effectiveness of the key techniques of SS-EIM.Key words: deep Web; data integration; entity identification; data deduplication; representation consolidation摘要: 分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entityidentification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性.关键词: deep Web;数据集成;实体识别;数据消重;表象整合中图法分类号: TP393文献标识码: A随着信息技术的不断发展,Web上的信息量呈爆炸性增长.按照所蕴含信息深度的不同,可以将Web划分为∗Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60673139 (国家自然科学基金)Received 2007-08-31; Accepted 2007-12-05寇月等:一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制195Surface Web和Deep Web两大类.统计数据表明:Deep Web蕴含的信息量及数据访问量等都远远高于Surface Web[1].因此,随着Web数据库的不断增长,能够自动获取蕴含在Deep Web中的数据资源并对其进行大规模集成显得尤为重要.然而,数据源内部及数据源之间的数据往往存在数据不一致及数据重复等问题,如果不对这些低质量的数据进行预处理而直接作为查询结果返回,将严重影响Deep Web的查询效率.利用实体识别技术可以对数据集成中产生的重复记录进行检测并整合,有效地消除数据源内部以及数据源之间的数据不一致性.以论文检索网站ACM和DBLP为例,若要查询John Allen发表的论文信息,两个网站上的结果数据如图1所示.从图1中可以看出,由于拼写方式或定义格式的不同,无论是数据源内部还是数据源之间都具有不同表现形式但对应于同一事物的结果数据.我们将与现实世界一一对应的事物或事件称为实体,例如姓名为John Allen的某个具体的人;将实体的不同表现形式定义为实体的表象,例如可以将这个人表示成John Allen,J. Allen等.如果直接将这些表象作为结果返回,则无疑将增加用户对其进一步分类、筛选的负担.因此,为了提高结果数据的质量,需要事先通过实体识别技术将这些表象按照实体类别聚类,并将聚类结果以知识的形式存储,以指导实际查询中的资源整合.针对此例,就是要判断:DBLP网站中的表象r2,r3与r4是否代表同一个人;ACM中r1对应于DBLP中r2,r3与r4的哪个人的信息.因此,通过实体识别技术为用户提供高质量的集成结果是Deep Web数据集成中必不可少的一个过程.: John AllenACMr4: John G. AllenDBLPFig.1 Demonstration of data inconsistency existing in a single data source or among multiple data sources 图1 存在于一个数据源内部或多数据源之间的数据不一致性示例然而,目前针对Web数据实体识别的研究与开发还处于起步阶段,大多数工作都是围绕静态环境来构建实体识别系统(如数据挖掘领域中数据清理问题的研究[2]),与这些实体识别系统相比,Deep Web实体识别的研究更具挑战性,主要体现在以下几个方面:当前大多数实体识别系统仅单一地考虑文本属性特征或上下文语义信息来衡量数据间的相似性,没有对聚类结果进行逐步求精处理,识别的准确性难以保证,因此,已有的识别策略有待改进;蕴含在Deep Web中的数据资源具有较强的动态性,如果按照传统的数据挖掘等方法将获取的所有表象关联信息保存在数据仓库中,则具有相对静态特性的数据仓库的内容不能实时地反映数据的动态变化,因此,传统的数据清理方法对于动态性强的数据资源并不适用;由于Deep Web数据量巨大,若对所有数据源进行分析识别,势必影响识别的处理效率,相反,若只分析部分信息,表象关联知识的完备性将会受到影响,因此,样本数据量的大小难以确定.综上所述,要想有效地整合Deep Web上的数据就必须解决以上问题.本文将着重解决的问题是:在表象模式已知的前提下,如何基于实例信息来分析并获取表象关联知识,如何确保这些知识具有较高的完备性与准确性,以及如何保证表象关联知识库中的内容能够适应于Deep Web环境中数据的动态性.1 相关工作目前,关于实体识别技术的研究主要集中在两方面:一方面是基于实体的属性文本特征进行实体识别(feature-based similarity,简称FBS方法),侧重于研究文本相似函数的设置(包括函数定义、选取和相关阈值的确196 Journal of Software软件学报 V ol.19, No.2, February 2008定)[3−7]、属性权重的选取[8−10]以及相关优化措施[11]等;另一方面是基于实体上下文语义信息或特定领域知识,利用数据挖掘等方法进行实体识别,侧重于研究语义关联的表示方式及计算方法[12−17].其中,基于属性特征进行实体识别的相关工作包括:Bilenko[3]通过采用机器学习方法SVM自适应地选取最佳文本相似度算法,以满足不同领域数据的特点及需求;Cohen[4]分析并比较了多种字符串匹配函数(如编辑距离、Token距离、Levenstein距离等),并从中选取最佳函数来衡量属性特征的相似性;Zhu等人[5]根据关系表的决定属性值划分记录集,并在每个记录集内应用动态优先队列聚类算法和合并逆序算法来检测数据库中的相似重复记录;Ling等人[6]将Web页面中的数据划分成记录块,基于记录块间的文本相似性来判断不同数据源上的记录是否重复,并通过迭代训练来确定相关参数的阈值.以上工作侧重于研究相似函数的定义、选取及阈值设置,除此之外,文本匹配中属性权重的选取及相关优化措施的采用也越发引起关注,例如,Wang等人[8]利用梯度递减算法为数据的描述属性赋予权值,并基于属性权重学习算法和聚类算法将相似的数据聚类;Chaudhuri[11]提出一种高效的重复记录模糊检测算法,通过采用特定索引、排序等优化措施有效地搜索出与当前元组最相似的K个关联元组.基于上下文语义信息或特定领域知识进行实体识别的相关工作包括:Chen[12]将表象间的语义关联以图形化表示,并应用图分割技术对表象集进行聚类分组,每组由对应于同一实体的表象集组成;Thor[13]建立了一个灵活的表象匹配框架MOMA,通过该框架采用不同的表象匹配算法获取表象关联集,并将其合成,从而计算表象间的关联强度;Nie等人[14]利用上下文在互联网共同出现的情况,通过计算网页的URL距离来计算不同表象的互联网关联强度.以上工作大多数是基于静态环境构建的实体识别系统,不能较好地适应Deep Web环境下数据资源的动态性并保证表象关联知识的完备性;另外,这些实体识别系统或者基于属性文本特征,或者基于上下文信息来识别数据间的相似性,缺乏对聚类结果进行逐步求精的过程,因此,单一地应用实体属性特征或上下文信息来进行实体识别将会影响识别结果的准确性.为此,本文探讨了一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制,主要贡献在于:提出了SS-EIM(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis)的模型,其中包括文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型,能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题;提出了文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,有效地提高了实体识别的准确性;基于有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,能够适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性;通过实验验证了SS-EIM 中所采用的关键技术的可行性和有效性,与其他实体识别策略相比,SS-EIM在知识准确性、知识完备性等性能上具有一定的优势.本文第2节介绍SS-EIM的模型;第3节介绍文本匹配模型;第4节提出基于上下文的语义分析模型;第5节介绍基于约束规则的分组统计模型;第6节给出三段式逐步求精算法以及性能分析;第7节讨论表象关联知识维护策略;第8节给出相关实验结果并进行分析;第9节总结全文.2 SS-EIM的模型通过预获取的有限的实例信息可以分析和推导出实例间的关联关系并构建表象关联知识库,利用表象关联知识可以有效地指导实时查询中资源选择、消重及数据整合等操作.本节首先介绍SS-EIM的模型,然后针对模型中涉及的相关概念给出定义.SS-EIM的模型如图2所示.其中,R是有限数据集D中的所有表象r i构成的集合,记为{r1,r2,…,r|R|}.将D中与现实世界一一对应的实体集记为E={e1,e2,…,e|E|},e i是由对应于同一实体的表象所组成的表象集.实体识别的任务就是给定一个表象集R,通过匹配、推理及分析等过程,将对应于同一实体的表象进行聚类,最终得到实体集E,|R|≥|E|.实际上,E是理想情况下的实体识别结果,由于Web表现形式的多样性以及数据的复杂性很难将R准确无误地转化成E.因此,可以利用SS-EIM生成的聚类集C={c1,c2,…,c|C|}来近似地表示实体集E,|C|≈|E|.SS-EIM模型首先将模式已知的表象集R作为待识别数据,基于文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型对这些实例寇月等:一种基于语义及统计分析的Deep Web 实体识别机制 197信息进行静态分析,分别生成一系列文本相似集、语义相似集和满足约束集,并形成初始的表象关联知识;然后,基于知识维护模型以及用户的实际查询结果对当前表象关联知识库中的内容进行动态协调,使其不断被扩充和完善,以保证表象关联知识的完备性和有效性.Fig.2 SS-EIM model图2 SS-EIM 模型文本匹配模型通过比较属性取值的文本相似度来检测由数据格式、拼写错误等因素造成的数据不一致性.但是,文本匹配模型只是通过字面粗略地对表象进行聚类,而文本特征相似的表象很可能代表不同的实体,因此语义分析模型通过上下文语义信息来进一步提高聚类的准确性.除了分析字符串类型的属性及其语义关联以外,分组统计模型还用来对数值型属性进行统计分析以提高实体识别的准确性.为了使表象关联知识库的内容适应Web 数据的动态性,知识维护模型通过收集实际查询过程中的动态结果数据,以此作为基准来实时检测表象关联知识库的完备性和有效性,从而对表象关联知识库中的内容不断进行调整并完善.从SS-EIM 模型中可以看出,文本相似集、语义相似集以及满足约束集的生成过程是对表象聚类集逐步求精的过程,将其分别记为S txt ,S sem 和S con ,三者的关系为S txt [r i ]⊇S sem [r i ]⊇S con [r i ],现给出具体定义.定义1(文本相似集S txt [r i ]). 基于实体的属性取值、利用文本相似函数Sim 计算表象间的相似度,文本相似集由文本相似度达到文本相似阈值σtxt 的表象以及与该表象具有异名同义或层次包含关系的表象S txt_Extend [r i ]所组成,具体定义为{}_[]|([](,))[]txt i j j k k txt i j k txt txt Extend i S r r r R r r S r Sim r r S r σ=∈∧∃∈∧>∪ (1)定义2(语义相似集S sem [r i ]). 依据语义关联进一步分析每个文本相似集,语义相似集由表象间关联强度CS 大于语义相似阈值σsem 的表象所组成,具体定义为{}[]|[]([]())sem i j j txt i k k sem i j k sem S r r r S r r r S r CS r r σ=∈∧∃∈∧→> (2) 定义3(满足约束集S con [r i ]). 基于约束规则检测语义相似集的聚类准确性,满足约束集由语义相似集内满足约束规则的表象所组成,具体定义为{}[]|[][] con i j j sem i con i S r r r S r S r =∈∧满足约束规则 (3) 其中,语义关联是指存在于表象间直接或间接的上下文联系,关联强度是对语义关联强弱的量化表示.以图1为例,若r 1与r 2有相同的合作者,则认为表象r 1与r 2之间存在语义关联.约束规则是指针对某领域中表象的属性聚集值所定义的约束条件.例如,若图1中ACM 网站的r 1与DBLP 网站的r 2,r 3对应同一个人,那么该作者在两个网站中被收录的文章总数应相差不多,可以将其作为约束规则来进一步检测聚类的准确性.3 文本匹配模型在特定的领域范围内,对应于相同实体的表象往往具有相似的属性特征.因此,本文应用文本匹配模型对实例信息进行文本粗略匹配,借鉴文本编辑距离函数[18]来衡量表象间属性级相似度,并采用多属性合成函数将多个属性级相似度进行合并,进而衡量表象级的相似程度,最终将具有相似文本特征的表象聚成一类,形成一系列文本相似集.具体步骤如下:步骤 1. 借鉴已有的属性选择算法[8−10],利用近似函数依赖关系来量化实体描述属性a 1~a n 的重要度,并赋198 Journal of Software 软件学报 V ol.19, No.2, February 2008 ))予不同的权值w 1~w n ,具体定义如公式(4)所示.其中,表示a ˆai 与其他属性的组合属性;表示为了使近似函数依赖成立,需要从关系中移除的记录占整个关系的最小比例.越小,说明关系中满 ˆ(j error a a →ˆj aa →ˆ(j error a a →足该函数依赖的记录就越多,a i 的影响力就越大,因此被赋予较高的权值. 1ˆ1(ˆ||n j i j error a a w a =−→=∑) (4) 步骤 2. 针对每个表象对(r i 与r j ) 中的各个属性a k (k =1~n ),分别基于文本编辑距离函数计算表象间属性级的相似度Sim (r i .a k ,r j .a k ),具体定义如下: (.,.)(.,.)1max{|.|,|.|}i k j k i k j k i k j k ed r a r a Sim r a r a r a r a =− (5)步骤 3. 基于多属性合成函数及属性权重将多个属性级的相似度进行合并,从而计算出表象级的文本相似度Sim (r i ,r j )(如公式(6)所示).最终将满足文本相似阈值的所有聚类进行合并,生成一系列初始文本相似集.(6) 111(,)((.,.),...,(.,.),...,(.,.))(.,.)i j i j i k j k i n j n n k i k j k k Sim r r Com Sim r a r a Sim r a r a Sim r a r a w Sim r a r a ===×∑步骤 4. 针对每个初始文本相似集,基于辅助信息库,如Wordnet,将与其存在异名同义及层次包含关系的表象S txt_Extend [r i ]扩充到其中,以保证最终生成的文本相似集具有较高的完备性和准确性.由此可见,文本粗略匹配得到的是从属性特征上具有相似性的表象聚类集,然而,表象的外在表现形式不足以作为聚类的判定依据.例如,J. Smith 既可以表示John Smith,又可以表示Jane Smith,虽然基于文本匹配,这些表象可能被聚集在同一个文本相似集内,但它们分别对应不同的实体.因此,文本匹配只是基于属性特征对表象集粗略地划分,其准确性难以保证.但是,利用文本匹配模型可以使后续的操作在较小的数据空间上进行,从而降低了实体识别的执行代价.4 语义分析模型语义分析模型用来对每个文本相似集的表象进行语义关联分析,将具有语义相似性的表象进行聚类,从而在属性文本匹配的基础上提高了实体识别的准确性.首先,基于表象的上下文信息将其语义关联用表象关联图来表示;然后,针对表象关联图中表象间的多条路径进行分析,并从中选取进行关联强度运算的最佳路径;最后,计算表象间的关联强度,将关联强度大于语义相似阈值的表象聚成一类而形成语义相似集.4.1 语义关联规则针对某一领域,对应于同一实体的表象之间往往存在着直接或间接的语义关联,利用这些关联信息可以提高实体识别的准确性.因此,需要事先挖掘出该领域表象间的语义关联规则.设待聚类表象集为R ,本文首先采取人工筛选的方式从R 中确定一系列标准聚类集c ,其中每个c 由对应同一实体的表象组成;然后,将R 与该领域内其他表象集R k 分别组合形成一系列候选关联R_R k ,借鉴数据挖掘中的Apriori 算法[19,20],针对每一种候选关联R_R k ,挖掘所有标准聚类集中的频繁2项集{r i ,r j }并计算其支持度Support (r i ⇒r j ),R_R k 的支持度由这些频繁2项集的支持度聚集而成(如公式(7)所示);最后,选取支持度较高的候选关联以及它们的有限次迭加作为实体识别的语义关联规则.,.(){,}2(_)()i j k k k i k j i j k i j r r R c r r R r r r r r Support R R Support r r ∈∧∃∈∧⇒⇒∧=⇒∑是频繁项集 (7)以论文检索领域为例,若待聚类的表象集是作者表象集合,则该领域内的关联组合包括作者_合作者、作者_会议、作者_出版日期等候选关联.若存在某合作者表象r k ,同时与标准聚类集中的两个作者表象r i ,r j 具有合作关系r i ⇒r k ⇒r j ,且该现象频繁发生,则作者_合作者关联的支持度较高,因而将该关联作为实体识别的语义关联规则.以此类推,针对该领域的特征,最终确定如下语义关联规则作为构建表象关联图的依据.• 合作者关联(作者_合作者):若两个表象的合作者集合存在交集,则认为该表象间存在合作者关联.寇月等:一种基于语义及统计分析的Deep Web 实体识别机制199• 出处关联(作者_会议):若两个表象出自同一个会议或出版机构,则认为该表象间存在出处关联.• 混合关联:表象间经过合作者关联或出处关联的有限次迭加而建立的关联. 4.2 表象关联图基于这些预先挖掘的语义关联规则,可以检测出表象间的关联关系,将这些信息以图形化表示出来的过程就是构建表象关联图(representation relationship graph,简称RRG)的过程.RRG 由节点集合V 和边集合E 组成,V 用来表示实体的不同表象,包括文本相似集内的表象以及与之具有语义关联的所有表象,如上例中的作者和会议等;E 用来表示表象间存在的语义关联,如上例中的合作者关联、出处关联等.表象关联图类似于关系数据库中的实体联系模型,不同的是,表象关联图表示的是实例(表象)间的关联信息,因此,可以将表象关联图看成是对实体联系模型的实例化表示.针对论文检索领域某一文本相似集内的两个表象John Allen 与J. Allen 构建的表象关联图如图3所示,其中,节点分为两类,分别表示作者表象和会议表象;同样,按照表象间关联类型的不同,边也分为合作者关联与出处关联.具体来说,图3(a)表示John Allen 的合作者Helen 同样也是J. Allen 的合作者,则认为John Allen 与J. Allen 存在合作者关联;图3(b)表示John Allen 发表的某篇文章与J. Allen 的来源于同一会议VLDB,则认为John Allen 与J. Allen 存在出处关联;图3(c)表示John Allen 与J. Allen 之间既存在合作者关联又存在出处关联,则认为John Allen 与J. Allen 之间存在混合关联.(a)(b)(c)Fig.3 Demonstration of representation relationship graph图3 表象关联图示例4.3 最佳路径选取表象关联图中两个表象之间如果存在多条关联路径,如何从中选取一条最佳路径作为表象间关联强度计算的依据就成为一个有待解决的问题.通常,如果两个表象间语义关联所在的上下文环境包含的表象越少,语义关联就越有针对性,表象同属于一个实体的概率也就相对越高.为此,本文定义了路径重要度来量化表象间语义关联的独特性,并选取重要度高的路径作为最佳路径来计算关联强度.定义4(路径重要度). 若两个表象间某关联路径上的所有表象节点(不包含起始表象和终止表象)为{r 1,…, r k },与节点r i 存在语义关联的表象个数为m i ,则该关联路径的路径重要度为11.k i i m =∑如图4所示,表象John Allen 与J. Allen 之间路径A 的重要度为0.01,而路径B 的重要度为0.5.这是由于VLDB 与很多作者之间都存在出处关联,表象覆盖率较高,因此削弱了该关联针对作者John Allen 与J. Allen 的表现能力;相反,Helen 只与John Allen 和J. Allen 具有合作者关联,该关联的针对性较强,突出表现了John Allen 与J. Allen 之间语义关联的独特性.因此,在本例中,优先选择表现能力较强的路径B 作为最佳路径来计算表象John Allen 与J. Allen 之间的Fig.4 Selection of the best path 图4 最佳路径的选择200Journal of Software 软件学报 V ol.19, No.2, February 2008关联强度. 4.4 关联强度的计算关联强度是基于最佳路径对表象间语义关联的量化表示,能够在一定程度上反映出表象间潜在的语义相似性.随着关联类型的不同,其语义关联程度也有所不同,因此,需要针对不同的关联类型为其赋予不同的权值.由此可见,前文中最佳路径的选取是根据表象关联图中关联的独特性来进行的,而关联强度则是基于表象间关联的语义表达能力来进行计算的.表象r 1到r n 间关联路径的关联强度如公式(8)所示. 12111121()...1()...(...)111n n m n CS r r CS r r n w n w CS r r r n n −−→++−→++→→→==−−m − (8) 1(_)1(_)i i m k k Support R R w Support R R ==−∑ (9) 可见,表象间的关联强度相当于关联路径上每条子路径r i −1→r i 关联强度的平均值.其中,n 1~n m 表示关联路径上属于各种关联类型的关联数目;w 1~w m 表示按照语义关联程度对不同的关联类型(设有m 个)所赋予的权值(如公式(9)所示).需要注意的是,语义关联的表达能力越强,被赋予的权值就越小,关联强度也就越大.例如,在论文检索领域中,合作者关联比出处关联具有更强的语义表现能力,经计算,其权值分别为0.3和0.7,则图3(a)、图3(b)和图3(c)中表象John Allen 与J. Allen 间关联强度分别为0.7,0.3和0.43.5 分组统计模型文本匹配与语义分析针对的都是字符串类型的属性,实际应用中实体的某些特征也经常用数值型属性加以描述,如报价、库存量等.对应于同一实体的不同表象在这些数值型属性上往往具有相似的聚集值,例如在不同数据源中,同一商品的平均价格基本一致、同一作者被检索的文章总数基本相同等.因此,可以基于这些数值型属性对语义相似集的表象进行统计分析,并按照属性聚集值的相似程度进一步对表象进行聚类.5.1 约束规则我们将存在于不同数据源中的同一聚类分组应该满足的统计规律定义为约束规则.约束规则所约束的目标是不同数据源内的聚类分组,而不同于文本匹配与语义分析以表象作为操作对象.因此,需要在聚类分组的层次上、针对不同的数据源对其进行统计分析.需要强调的是,只有当聚类分组所包含表象的个数大于1时,才有必要进行统计分析,因此,通常认为只包含1个表象的聚类分组均满足约束规则;另外,只有当数据源规模较大时,统计分析才能有效进行,因此,分组统计分析适合在表象覆盖率较大的数据源上进行.以论文检索领域为例,假设语义相似集S sem {John Allen,J. Allen,J. A. Allen,J. B. Allen,Jane Allen}在数据源DS 1和DS 2中的相关统计信息见表1,针对作者的被收录文章数、参与会议数可以为每个聚类分组(包含的表象数大于1)定义如下约束规则:• 文章数目约束:对应于同一实体的表象集{r 1,…,r n }在DS 1中被收录的文章总数应等于在DS 2中被收录的文章总数,记为DS 1.Sum (r 1.文章数,…,r n .文章数)=DS 2.Sum (r 1.文章数,…,r n .文章数).• 会议次数约束:对应于同一实体的表象集{r 1,…,r n }在DS 1中参与某会议的总次数应等于在DS 2中参与该会议的总次数,记为DS 1.Sum (r 1.会议数,…,r n .会议数)=DS 2.Sum (r 1.会议数,…,r n .会议数).Table 1 Statistical information of a semantic similar set in different data sources表1 不同数据源中某语义相似集的统计信息 Number of accepted papers Number of attended conferences S semDS 1DS 2DS 1DS 2John Allen20 35 6 4 J. Allen30 40 1 2 J. A. Allen40 15 1 2 J. B. Allen15 10 1 5 Jane Allen 120 50 3 11。

东软始业教育

答案详细始业教育考试（EL）始业教育考试单选1.在行业解决方案和医疗系统取得领导地位并向IT解决方案与服务供应A2001年B2000年C2002年D2003年≤10万元，须经行业)C2002年D2003年用户得分5.关于TCOE计划，下面哪一项内容是错误的。

(2.5分)A TCOE计划包括4个层次，TCOE管理委员会、技术战略与发展部、公司级组织、业务单元B TCOE组织体系中的主要角色包括：TCOE计划管理组、架构组、方法学组、知识管理组、开C公司级组织主要包括：基础软件事业部、解决方案技术中心、过程改善中心、人力资源部D技术战略与发展部是TCOE计划的最高管理机构用户得分6.NeuSA？由五个实践域和一个支持域构成，下面哪一个是支持域A产品与技术B过程方法与工具C能力发展D知识管理E组织与执行F能力中心0.0用户得分:7.请将如下步骤按沟通的过程进行排序：1、传达；2、采取行动；3、领A4-7-1-6-3-5-2B4-1-6-7-3-5-2C4-1-6-7-3-2-5D4-3-1-7-6-5-22.5用户得分:8.NUP一共有（）个最佳实践。

(2.5分)A 4B 5C 6D7用户得分9.NeuSA使用（）过程管理方法。

(2.5分)A可靠的B创造性的C专业化的D先进的用户得分10.关于软件的安全使用，下列哪项描述不正确(2.5分)A计算机终端上禁止安装游戏类、P2P类、在线播放类等与工作无关的软件员申请审核批准。

(2.5分)是东软和（）联手开发13.下面哪一项内容不属于东软员工能力发展程序。

(2.5分)A导师制B在职培训C骨干员工培养计划D知识地图用户得分14.2007年5月，东软入选IAOP公布的“2007全球软件外包100强”，并首A前15强B前20强C前25强D前30强维度。

(2.5分)们的贡献给予合理的回17.（）是财务报表和结账时间，不受理票据的报销，其他时间A每月25日至次月5日B每月5日至15日C每月20日至次月5日D每月15日至25日用户得分18.NeuSA？是于哪一年实现品牌化的（）。

东软发布“医药卫生全面解决方案”

目前，已有国内外客
销商计划，本地一线伙伴能更方便地向客户销售Ｏｒｃｅａｌ
产品，扩展Ｏａｌ产品线，ｒｃｅ而不必前期投入大量资金来创
建Ｏｒｃ应用实践。ａｌｅ该计划有利于帮助一线伙伴进行业务转型，实现从单纯的渠道商变成集销售、产品集成和咨
Ｓｓｍ总经理ＲｏｓＭａｙｔｓｅｓｕ
表示：Ｐｗｅｙｔｍ将 “ ｏｒＳｓｅｓ
阳、大连、岛、青南京、杭州、厦门、州、武汉、长沙、福重
庆、成都、西安等。
们的客户采取正确的步骤明天拥有更高的生产率。
出领先的Ｐｗｅｙｔｍ￣ｏｒＳｓｅ
东软发布 “ 医药卫生全面解决方案”
近日，东软集团股份有限公司在深
系统方面，东软是目前国内用户最多，会诊量最大的远程会诊系统之一。
东软此次推出的医药卫生全面解决
圳２００９中国国际医疗器械博览会上宣
布，公司针对国家 “ 新医改” 策的实施政成立 “ 东软医药卫生业务发展中心” ，同时发布面向“ 新医改” 的医药卫生全面解
据悉，东软也是目前国内唯一、全球
少数能够提供应以及远程医疗等全面解决方案的高科技企业。其中在医疗设备方面，国有５０多家医院全００
和机构正在使用东软的数字医疗设备。东
东软集团高级副总裁兼首席运营官、东软医药卫生业务发展中心主任卢朝霞
甲骨文重拳出击高增长城市市场
近日，甲骨文公司再度重拳出击中国高增长城市市场，联手中软和华胜天成等增值分销商，出 “ 推甲骨文中国应用分销商计划 ” 共同拓展中国高增长城市市场，，帮助本地

东软集团主要解决方案概要介绍

东软集团主要解决方案概要介绍目录东软集团主要解决方案概要介绍 (1)1. 金融风险管理系统 (2)2. 资产托管业务综合系统 (2)3. 企业资产管理系统 (2)4. 集团财务管理与控制系统（MPC） (2)1) 全面预算管理系统（MBM） (2)2) 资金管理系统（FM） (3)3) 银企互联通用接口系统（MBP） (3)4) 报账平台系统（EC） (3)5) I 商务智能系统 (3)5. 人力资源管理系统（TalentBase） (4)6. 学习管理系统（SkillBase） (4)7. 办公管理系统 (4)8. 内容管理平台（SEAS） (4)9. 呼叫中心支撑平台（UniCall） (4)10. 网络应用监控与异常流量分析（NetPatrol） (5)11. 安全运维平台（NetEye） (5)12. 数据库系统（OpenBASE） (5)东软集团主要解决方案概要介绍1.金融风险管理系统随着金融业务快速发展，风险管理业务要从孤立的风险管理模式走向全面的综合风险管理模式，从而实现风险信息的共享，支持风险的综合分析和统一的风险控制。

东软基于全面风险管理平台，形成了金融风险管理业务方面综合的解决方案。

该方案主要提高了风险预警管理、结算风险监控、市场风险分析、操作风险分析、法律风险管理等功能。

该系统主要包括以下子系统：投资交易监控系统,操作风险管理系统,法律管理系统,市场风险管理系统,结算风险管理系统,风险预警系统,工作流平台系统,知识库管理系统。

2.资产托管业务综合系统东软资产托管业务综合系统是业内首家将核算估值，资金清算，账务处理整合并构建的资产托管业务系统，帮助银行进行全方位的资产托管服务，确保业务运作安全、迅捷、高效。

系统主要包括委托人帐户管理功能、基金管理人投资状况的监督功能、银行基金托管业务功能、资金调拨功能、基金估值功能、监督稽核功能和基金估值清算功能等。

工商银行，浦东发展银行，兴业银行，上海银行等客户使用此系统。

东软 SAP ERP All-in-One 行业解决方案白皮书

东软 SAP ERP All-in-One 行业解决方案白皮书
东软股份有限公司， ERP 事业部 2008－03－31
目录
一东软SAP ERP All-in-One整体介绍 .............................................................3 1.1 主要优势与特点.........................................................Байду номын сангаас.....................3
二东软 SAP ERP 行业解决方案
2.1 东软 SAP ERP 钢铁行业解决方案
东软 SAP ERP 钢铁行业解决方案主要面向中小型钢铁、冶金企业，通过与三级 MES 系
东软股份有限公司
6
统紧密集合，提供适合于流程制造行业应用的系统和实施服务。钢铁冶金行业一般具有组织规模庞大、产值高、产品种类复杂繁多、数据量大、采购时按质论价，要与三级 MES 系统紧密集成等特点。通过对东软 SAP ERP 钢铁行业解决方案的应用，钢铁企业可以实现并优化生产计划、库存管理、销售管理、质量管理、成本管理等业务流程。可以有效管理钢铁企业业务流程、整合供应链，从而使企业达到制造高质量产品、准时交货、保持最低成本等方面的要求，最终实现企业效益的最大化。特点：
量的资金和人力，确保了软件的质量和可靠性。另一方面，系统拥有广泛的用户群，与世界一流的计算机公司和管理咨询公司结为合作伙伴，从而又保证了实施和服务的质量和水平。
1.2 主要应用模块
财务会计（FI）：总帐、应收帐、应付帐、资产管理、多帐套等。从公司的数据中采集所有与会计相关的数据进行处理，提供完整的文档凭证和完善的分析信息，并且为整个企业的管理控制和计划提供基础。

东软价值观客户信赖员工自豪东软始业教育

东软价值观客户信赖员工自豪东软始业教育东软作为一家软件服务公司，始终坚持以客户为中心，以客户信赖为价值观的核心。

与此同时，东软也高度重视员工的自豪感和成长发展。

为了实现这一目标，东软秉持着始业教育的理念，通过系统的培训和教育，为员工提供全方位的支持和指导。

东软的价值观中将客户信赖放在首位。

客户信赖是企业发展的基石，也是企业可持续发展的关键。

东软深知只有赢得客户的信任和满意，才能够获得长期合作和共同发展的机会。

因此，东软始终注重提供高质量的产品和服务，不断超越客户的期望，以赢得客户的信赖和支持。

为了实现客户信赖，东软注重员工的培养和发展。

东软相信员工是企业最宝贵的财富，只有员工的成长和进步，才能够为客户提供更好的服务。

因此，东软致力于为员工提供良好的工作环境和职业发展空间，激发员工的工作热情和创造力。

同时，东软还注重以人为本的管理理念，建立起一套科学有效的员工激励和评价体系，鼓励员工不断学习和进步，提升自身的能力和素质。

为了帮助员工成长，东软实施了始业教育计划。

始业教育是东软为新员工提供的一套系统化的培训和指导计划，旨在帮助新员工尽快适应公司文化和工作环境，掌握所需的技能和知识。

始业教育包括岗前培训、新员工导师制度、技术培训和职业规划等内容，确保新员工能够快速融入团队，为客户提供优质的服务。

岗前培训是始业教育的重要组成部分。

新员工入职后，将接受一系列的培训，包括公司文化、业务流程和工作规范等方面的内容。

通过岗前培训，新员工能够更好地了解公司的发展战略和客户需求，掌握所需的工作技能和知识。

除了岗前培训，东软还实施了新员工导师制度。

每位新员工都会被分配一位经验丰富的员工作为导师，指导和帮助新员工适应工作环境，解决工作中的问题。

导师将与新员工分享自己的经验和知识，帮助新员工更快地成长和进步。

东软还注重为员工提供技术培训和职业规划。

技术培训包括内部培训和外部培训，旨在提升员工的专业技能和知识水平。

通过技术培训，员工能够不断学习和更新自己的技术知识，为客户提供更好的解决方案。

东软信息安全管理办法-Neusoft

第二条信息安全是公司及相关方正常经营的重要保障，公司遵照“管理风险，保障信息安全，提升经营持续性”的方针，通过风险管理，采取一切可能的控制措施，加强信息安全管理体系的建设和管理。

第三条公司全体员工均有参与信息安全管理、保护公司及相关方信息安全的义务和责任。

员工应积极参加各种形式的信息安全教育和培训，遵守国家有关法律、法规、部门规章和行业规范，遵守公司信息安全管理要求。

第四条本办法适用于公司各职能部门、事业部、分公司（以下如无特殊所指，均简称“部门”）、全资子公司、控股子公司及全体员工，参股公司等其它关联单位可参照本办法执行。

第二章定义第五条本办法所称信息，是指以文字、数字、图形、符号、图像、声音等形式存在的，可以存储在介质或人脑中的，具有约定含义的事物，包括但不限于源代码、文档、系统数据等。

第六条本办法所称涉密信息，是指不为公众所知悉，并经公司及相关方采取保护措施的信息。

第七条本办法所称个人信息，是指以电子或其他方式记录的、能够单独或者与其他信息结合，识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息，如姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号、密码、照片、各类记录等。

第八条本办法所称信息安全，是指保证信息的保密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）。

第九条本办法所称相关方，是指公司的客户及与公司合作、支持公司业务运行的其它实体，通常包括客户、网络服务提供商、顾客、IT系统运维服务商、外部审核机构、供应商等。

东软网络安全向纵深发展_来自东软股份高层领导和安全事业部的信息

ｗｗｗ．ｃｉｓｍａｇ．ｃｏｍ．ｃｎ24企业・人物E n t e r p r i s e s .C h a r a c t e r s２００６超越技术２００６年是东软股份创立１５周年，上市１０周年，也是东软涉足信息安全领域１０周年。

进入２００６年３、４月以来，东软高层频频在北京亮相。

３月３１日，东软软件股份在北京召开了主题为“超越技术，尽融其中”的２００６年经营业务与策略媒体沟通会，东软股份总裁王勇峰和高级副总裁兼运营总监卢朝霞率领东软股份所有国内行业线领军人物首次整体亮相。

卢朝霞教授在总结过去１５年的发展时强调，东软为了与国家基础设施信息化建设不断融合，进行了艰苦卓绝的探索，并为中国信息化建设和行业客户做了大量投资。

过去１５年是中国软件产业与其它产业相融合的１５年，是软件技术与行业应用相融合的１５年。

没有融合就没有中国软件产业的高速发展，没有融合也不可能有中国信息化建设的成就。

如今东软在国内拥有８０００多家大型客户，在电信、社保、电力、烟草、教育、网络安全等领域的市场占有率连续多年位居前列。

卢朝霞教授在会上宣布了东软２００６年经营策略：东软股份将继续发展以软件和服务为核心的解决方案业务，继续以较高的速度扩大国际和国内市场份额，加强面向未来的研发投入和ＮＥＵＳＡ的不断完善，大幅度提高技术体系对公司业务发展的贡献度，进一步提升内部综合管理能力，加强国际化、实用型人力资源的培养建设，创造与客户、合作伙伴和谐共赢的生态环境，实现公司健康持续的发展。

东软网络安全作为公司整体战略的有机组成，在东软整体经营策略中占有重要的地位，卢朝霞高级副总裁称东软的网络安全业务在东软可以说是集“万千宠爱于一身”。

在过去几年，东软的网络安全一直保持快速发展。

２００４年，ＣＣＩＤ和ＩＤＣ发布的网络安全行业市场研究年度报告中显示，东软率先成为中国在防火墙和入侵检测两个领域双双进入三甲的企业。

２００５年３季度ＣＣＩＤ发布的网络安全行业市场研究年度报告显示，东软ＮｅｔＥｙｅ在中国网络安全市场品牌以５．６％继续排名第一，东软ＮｅｔＥｙｅ防火墙继续以１１．５％的市场占有率高居榜首，而入侵检测系统持续保持中国品牌三甲地位。

东软企业解决方案事业部

东软企业解决方案事业部篇一：题库--始业考试lh0791. 公司要求屏幕保护启动时间为不超过A 10分钟B 7分钟C 5分钟D 3分钟标准答案 C2. 设计、采购、生产、销售部门之间属于哪种客户关系？A 流程客户B 工序客户C 职能客户D 条件客户标准答案 A3. 东软品牌创建与管理目标：A 为了公司未来可持续的发展，东软品牌需要在外界心中具有社会责任感、富有内涵、可信赖、国际化、产生价值B 在品牌战略定位的指导和约束下，对影响品牌的所有接触点行为进行规范管理C 针对品牌战略管理项目和接触点管理项目制定管理运营模式、流程、制度、以及组织体系KPI工具D 管理的目的：外界对于东软的印象是统一的，区别于其(转载于: 小龙文档网:东软企业解决方案事业部)他品牌，品牌形象力很强。

以此来帮助公司业务的具有移交能力，累积品牌资产标准答案 A4. 组织级技术能力模型包括（）个维度。

A 5B 6C 8D 9标准答案 D5. 请将如下步骤按沟通的过程进行排序： 1、传达；2、采取行动；3、领悟含义；4、产生意念；5、接受内容；6、接收；7、转化为表达方式A 4-7-1-6-3-5-2B 4-1-6-7-3-5-2C 4-1-6-7-3-5-2D 4-3-1-7-6-5-2标准答案 A6. 东软在新员工中开始实施“导师制”始于A 1999-8-1B 1998-8-1C 1997-8-1D XX-8-1标准答案 A7. 《财富》杂志年度“最受推崇的公司”评语中：如果有一种特质使得这些“最受崇拜”的顶级公司脱颖而出的话，它便是（）A 公司健全的文化B 公司成熟的人力资本准备度C 公司完善的体制D 公司卓越的领导力标准答案 A8. 以下哪个东软通过的信息安全管理认证说法正确A 东软软件外包和BPO业务同时获得了ISO / IEC27001:XX认证B 东软通过ISO9001：1994认证，C 东软医疗通过ISO9001、ISO13485D 东软通过ISO9001：XX认证，标准答案 A9. 确定优先顺序的原则：A 先做熟悉的事，然后再做不熟悉的事B 先做容易做的事，然后再做难做的事C 先做经过筹划的事，然后再做未经筹划的事D 先做重要的事，然后再做次重要的事标准答案 D10. 下面哪些内容是NUP的阶段（）。

东软、天健、金仕达、杭创、中联、NECHIS、军字一号 HIS产品的比较

东软、天健、金仕达、杭创、中联、NECHIS、军字一号HIS产品的比较HIS主流厂商产品介绍1、沈阳东软医疗系统有限公司创立于1998年公司是中国目前最大的软件集团——东软集团为技术和资源依托，以研制生产大型医疗设备为主，同时为医院数字化提供全面解决方案。

但是，公司改制后，PACS事业部与HIS事业部剥离，PACS被菲利溥收购，HIS并入医保事业部，提供数字化医院解决方案时存在协作问题。

2、天健科技集团是国家高新技术企业和软件进出口企业，专业从事医疗信息化产品研发及应用。

创立于1993年，天健数字化医院系列产品有：TJ-医院信息系统（TJ-HIS）、TJ-医学影像存储与传输系统（TJ-PACS）、TJ-放射信息系统（TJ-RIS）、TJ-检验信息系统（TJ-LIS）、TJ-体检信息系统（TJ-PEIS）、TJ-超声信息系统（TJ-USIS）、TJ-病理信息系统（TJ-PIS）和TJ-MEDVISION影像诊断工作站等已经广泛应用于全国1000余家各型医院。

该公司提供全面的数字化医院解决方案，被公认为医疗信息化领域内的领导者。

3、金仕达卫宁公司最初创建于1994年，多年来公司专一致力于医院信息管理系统产品研发及应用工作，定向为各医疗机构开发适应的管理软件，目前各类医院用户遍及全国各地，是上海最大的医疗信息技术软件商，在全国的医院有800多家用户。

4、创业软件集团位于国家十大软件产业基地之一——杭州国家高新技术产业开发区内，创立于1998年，经过数年的发展，已成为中国医疗卫生行业软件研发和推广应用的龙头企业。

创业软件集团现有员工400多人，是浙江省软件业十强企业，浙江省医疗卫生应用软件技术工程研究中心依托公司成立。

围绕医疗卫生行业信息化建设，公司已成功开发了数十种系列产品。

公司已通过了ISO9001质量体系认证，累计用户数量已超过800家，遍及全国23个省、市、自治区。

5、重庆中联，主要面向中小型医院的数字化方案，系统比较全面，运行比较稳定，采用vb+oracle，特点之一，系统参数众多，由此可以实现满足不同客户需求，只有修改数据库即可实现不用修改程序。

东软集团股份有限公司、张红斌劳动争议二审民事判决书

东软集团股份有限公司、张红斌劳动争议二审民事判决书【案由】民事劳动争议、人事争议其他劳动争议、人事争议【审理法院】辽宁省大连市中级人民法院【审理法院】辽宁省大连市中级人民法院【审结日期】2020.05.14【案件字号】(2020)辽02民终1250号【审理程序】二审【审理法官】林荣峰曾国救宁宁【审理法官】林荣峰曾国救宁宁【文书类型】判决书【当事人】东软集团股份有限公司;张红斌【当事人】东软集团股份有限公司张红斌【当事人-个人】张红斌【当事人-公司】东软集团股份有限公司【代理律师/律所】王斌辽宁恒信律师事务所;于思雨辽宁恒信律师事务所;邓锐辽宁正然律师事务所;黄丽燕辽宁正然律师事务所【代理律师/律所】王斌辽宁恒信律师事务所于思雨辽宁恒信律师事务所邓锐辽宁正然律师事务所黄丽燕辽宁正然律师事务所【代理律师】王斌于思雨邓锐黄丽燕【代理律所】辽宁恒信律师事务所辽宁正然律师事务所【法院级别】中级人民法院【字号名称】民终字【原告】东软集团股份有限公司【被告】张红斌【本院观点】首先，根据一审庭审笔录记载，经审判员充分询问后，被上诉人明确将要求上诉人支付违法解除劳动合同赔偿金的诉请变更为要求上诉人支付解除劳动合同的经济补偿金，上诉人变更前后的诉请均系基于劳动合同的解除而提出，且变更后的诉请与诉争的劳动争议具有不可分性，一审法院未将变更后的诉请视为独立的劳动争议与《最高人民法院关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释》第六条“人民法院受理劳动争议案件后，当事人增加诉讼请求的，如该诉讼请求与讼争的劳动争议具有不可分性，应当合并审理；如属独立的劳动争议，应当告知当事人向劳动争议仲裁委员会申请仲裁"之规定并不矛盾，对变更后的诉请予以审理并无不当，本院予以确认。

【权责关键词】完全民事行为能力撤销实际履行合同约定证人证言证明责任（举证责任）高度盖然性罚款诉讼请求增加诉讼请求维持原判发回重审执行【指导案例标记】0【指导案例排序】0【本院查明】本院经审查，对一审查明的事实予以确认。

东软集团公安行业解决方案

竭诚为您提供优质文档/双击可除东软集团公安行业解决方案篇一：公安行业系统应用解决方案公安行业系统应用解决方案平安城市解决方案随着经济建设和各项社会事业等快速发展，外地人员流动人口不断增多，诸多因素导致各类刑事案件和治安案件呈上升态势，城市的公共安全面临着更大的挑战。

全国各地公安机关基本上完成报警与监控系统建设，实现对重点区域的全覆盖；部分先进的地市或县公安机关已完成监控报警共享平台及数据库建设，实现跨地区、跨部门、跨警种的信息共享；并有序地开展报警与监控系统应用的技战法研究与推广，创新警务工作机制，建立城市报警与监控系统的协同使用机制、绩效考核机制和运维保障机制，强化视频监控技术在公安侦查破案中的支柱性作用；不断提高系统的管、控、用整体水平。

现有的公安监控网络有以下迫切需求：公安系统从实际情况出发，针对社会治安形势的变化，根据违法犯罪活动规律、特点以及公安的实际业务需求，查找盲区，调整重点，特别是增加、调整治安重点和情况复杂地区及重要的城市制高点位置，将“点”连成“线”，进而织成“面”，形成覆盖面广、实用性强、打击防范控制有力的系统网络；在公复场所、重点要害部位和案件多发区、商业金融区、人员密集区采用高清视频，同时增加音频广播设施；大力推进边境、省际、市际、县际之间的道路、城市出入口（包含水路、陆路）等智能高清卡口系统的建设。

扩大覆盖范围普及高清视频应用建设共享平台整合社会资源接入通过共享平台的建设，整合分散在公安机关的各个部门、不同警种内的视频监控、卡口信息等资源，实现省、市、县（区）公安机关共享平台的互联互控。

指导金融、电力、医院、学校、网吧、应急等重要行业及内保单位开展系统规范建设，在网络和信息安全的前提下，逐步接入到公安共享平台中，提升了公安对社会面的管控力，同时也发挥了政府投资效益的最大化。

利用固定点的视频监控系统，以及移动视频监控系统，如车载取证系统和单兵系统，组成动态的视频监控网络，公安机关可以进行远程可视化指挥调度。

数据中心售后服务承诺-东软

数据中⼼售后服务承诺-东软售后服务承诺投标⼈名称：东软集团（北京）有限公司招标编号：CEITCL-BJ09-CZHW-1411381 售后服务及技术⽀持⽅案1.1 技术⽀持与售后服务承诺针对本项⽬技术⽀持与售后服务，东软公司郑重承诺：（1）免费维护期：质保期两年的免费运维。

（2）我⽅承诺，系统终验前，如出现采购的软件有新版本的，免费升级到新版本。

（3）在免费维护期内，提供免费升级服务，我公司将在接到招标⼈的保修要求后，在30分钟内给予答复，并在1⼩时之内派出合格的维护⼈员到⽤户现场进⾏维护服务。

（4）我公司将向招标⼈确定现场服务联系机构的电话和联系⼈姓名。

提供全天候（7×24⼩时）的热线电话响应服务，并定期为采购⼈提供巡检，培训等服务。

（5）免费维护期结束后，我公司有责任对招标⼈的系统提供良好的维护服务，在维护、升级、服务响应上给予最优惠待遇。

（6）项⽬建设完成后，我公司将提供所有相关技术⽂档。

（7）我公司在中标后，承诺在项⽬所在地已经具备公司分⽀机构，提供分⽀机构的负责⼈及主要成员名单，这些⼈员须是公司固定在职⼈员，分⽀机构主要负责⼈须是我公司⽬前已经在职⼈员。

（8）我公司将成⽴专门的维护⼩组，提供完善周到的本地化技术服务，以完善的售后服务管理体系和专业的维护队伍，保证系统的正常运⾏。

（9）我公司将针对本项⽬提供详细、明确、具体的⽇常维护和应急解决⽅案；我公司将根据⾃⾝的实际情况提供最优、最合理、详细具体的售后服务条款及保证。

1.2 东软售后服务体系1.2.1售后服务理念为⽤户提供易⽤、可靠的产品和满意的售后服务。

1.2.2售后服务体系东软公司⼗分重视对客户的服务，在过去的⼗⼏年的时间⾥，东软公司逐渐建⽴起了集中管理与分布实施相结合的⼀套完整的技术⽀持与服务体系，主要有三层结构构成：1、公司层⾯的集中管理机制为了更好地快速响应客户的服务请求，公司在整个公司层⾯建⽴有客户服务中⼼（CSC）、项⽬管理办公室（PMO）和解决⽅案技术中⼼（STC）。

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