疯狂农场：维京英雄（完整版）内购破解
疯狂农场：维京英雄（完整版）
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平台：Android
艾诺Novo7 极光疯狂农场：维京英雄（完整版）内购破解
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疯狂农场：维京英雄 Farm Frenzy: Viking Heroes》是一款模拟经营游戏，放下斧头，拿起你的务农工具，因为疯狂农场中有许多工作等着你去完成！扮演八世纪的维京人，比起掠夺和占领土地，他们更愿意去经营一座农场。在辛勤工作中挥洒汗水，放牧动物，生产货物。
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关于艾诺Novo7 极光
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扫描二维码关注我为好友扬帆思源方舟_公益频道_新浪网
思源方舟雅安防灾减灾安全教育项目，为以雅安剩余48所中小学校师生进行防灾减灾、科学逃生、自救互救培训，并配备部分应急装备。
思源方舟雅安减防灾教育公益项目2014年项目（第一期第二阶段）筹备工作于日开始进行，项目入校培训将于3月6日拉开帷幕，现将项目相关问题及项目培训计划表整理。
为进一步让这个全新的公益项目能落地生根，在雅安地震两周年之前，通过第三方专家对项目的评估，以及各界人士的回访监督。项目组特地安排一名志愿者，长期驻雅安监督项目实施。
“宜未雨而绸缪，毋临渴而掘井”，让救灾的激情化为减防灾的意识，让一时间无疆的大爱融入平日里长流的细水。
这次回访报告也许会和以往不同，我们采用纪实方式，向您呈现项目进展、实施过程中遇到各种问题与解决方案。
为学生培训防灾减灾知识，给学校规划安全撤离路线、为学生配备安全防灾头盔与高科技无线搜寻终端？
汉源这所学校的校长非常重视“扬帆计划-思源方舟”项目可以在他们学校实施
新浪扬帆公益基金是民建中央委员汪延先生(新浪网创始人)发起和管理的专注于偏远地区中小学校扶贫助学的公益项目
每所学校40000.00元 包含300顶带有源可识别电子标签卡的折叠防灾头盔，1台手持无线射频统计搜寻机。捐助说明：1、捐助学校的款项是按每所学校300人计算的平均价格，最终受助学校捐助数量按实际派发数量为准。2、认捐的学校数量是以每所学校300人捐款额计算出来的参考值，最终捐助的学校数量和认捐的数量会有差异。3、我们承诺和确保把所有的捐款全部用于捐助给在地震带上的学校。
名：中华思源工程扶贫基金会
开户行：中国银行北京幸福广场支行
请在汇款时注明“YF思源方舟”
捐赠人微博墙
应急救灾物资
4月21日思源工程、新浪扬帆公益基金工作人员一大早乘飞机到达成都，满载首批救援物资的车队从成都向雅安进发，争取把网友的爱心尽快传递出去。借助微公益为四川灾区募款，爱心网友和企业通过微公益平台为雅安地震灾区捐赠了大量善款和物资。
“思源方舟”项目介绍
08年汶川地震后，我们就萌发了做“针对学生的地震预防培训及开发出适合我国国情的防灾用品”的构想。但是在5年前，我们向身边的朋友讲述这个的构想时，大家都认为我们画蛇添足，杞人忧天！多数的意见是：刚发生这样强度的地震，我们这辈子...
雅安病患儿童医疗救助
爱佑慈善基金会是一家致力于儿童医疗救助的民间基金会。新浪扬帆公益基金向爱佑慈善基金会捐助400万元，开展“爱佑扬帆―雅安行动”，为雅安地震重灾区病患儿童提供医疗救助。地震后大量受灾的贫困家庭无法承担子女的治疗经费，这样的儿童有近350名...
全校155名学生，全员撤离时间仅用20秒！学校安全教育十分到位
罗家三九小学有6个班，学生116名，灾后重建的三层教学楼。
井岗小学有6个班级，共有学生87名。培养学生的安全意识，增强学生的自我保护能力。
学校在地震中受损严重，大多数孩子现还在板房上课
新浪网技术（中国）有限公司
上海分众德峰广告传播有限公司
天津高和股份投资基金管理有限公司
上海巨人网络科技有限公司
上海诺亚金融服务有限公司
思亲肤化妆品贸易（上海）有限公司
艾欧史密斯（中国）热水器有限公司HEALTH-CARE
医疗大数据的正确打开方式—— 什么样公司会赚钱？
& & 日 08:15
来源：复星昆仲资本
我们看好那些具有数据开放性、数据深度结构化的公司，以及具备权威可信数据应用规则的公司，和达到一定的医院覆盖率的公司。
【健康点】大多数医院已完成了配置各种辅助检查的软硬件安装和网络存储，并有超过半数的医院已配置了HMIS和CIS，医疗信息以分散和非结构化的形式存在于HMIS和CIS的各个模块中，如ERM，HIS，LIS等。对于传统的软件服务商来说，机会已经不大。待这些基础设施搭建完毕后，下一阶段医院将集中投资建立汇集各模块信息的集成平台，以及信息结构化技术上。医院智能化带来的投资机会将是如何利用医院数据实现医疗产业中的各方共赢。我们看好那些具有数据开放性、数据深度结构化的公司，以及具备权威可信数据应用规则的公司，和达到一定的医院覆盖率的公司。
76亿人次诊疗信息的价值
在医疗大数据和互联网+医疗被热烈讨论的今天，大部分移动医疗只是做一些边缘性的工作，所获取的数据也多为行走步数、锻炼频次和强度、心率血压血糖、膳食数据和药店或App购药信息，并没有能够切入医疗的核心流程。与其在这片红海里和诸多竞争者厮杀，不如把目光投向这块尚未被充分开发的处女地&&医院信息。
根据卫计委公布的数字，2014年前11个月全国医疗卫生服务机构诊疗量（门诊和住院）达到67.7亿人次，其中三级医院接收了12.1亿人次。全年全国诊疗量估计超过76亿人次。这些医院信息有极大的价值，它涵盖了患者的人口统计学信息、诊疗信息、用药信息和费用信息，而这些信息又为流行病学研究、循证医学研究、医保控费标准制定、新险种开发和药品研究及精准销售提供了数据基础。
三级医院信息化率超过60%
医院信息主要储存在HMIS和CIS两大系统中。HMIS（Hospital Management Information System，医院管理信息系统）的主要目标是支持医院的行政管理与事务处理业务，提高医院的工作效率。HMIS偏重医院管理，以医院各级管理人员为服务对象。常见模块包括门诊收费、药房药库、功能科室、住院收费、财务查询、病案管理等。CIS（Clinical Information System，临床信息系统）的主要目标是支持医院医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息，为病人提供更好的服务。CIS偏重临床服务，以病人为中心，以医护人员为服务对象。常见模块包括门急诊挂号系统、医生工作站系统、护士工作站、影像归档和通信系统（PACS）、实验室系统（LIS）、药物咨询系统等。
现阶段大多数医院已完成了配置CT、MRI和网络存储，这些基础的软硬件相当于骨骼。有超过半数的医院已配置了HMIS和CIS，医疗信息以分散和非结构化的形式存在于HMIS和CIS的各个模块中，如ERM，HIS，LIS等，这些分散的模块相当于人体的肌肉。CHIMA发布的《年度中国医院信息化状况调查》显示，在抽样调查的300余家三级医院中，一些使用频次最高的HMIS和CIS模块的整体渗透率高于60%。可以想象，在经济发达地区的三甲医院中，信息系统的覆盖率会更高。
技术、资金、政策驱动信息化迈进智能化
待这些基础设施搭建完毕后，下一阶段医院的投入会集中在建立汇集各模块的集成平台和将信息结构化为可搜索可统计的数据上。这也是最复杂最高级的一部分，相当于我们的大脑，它可以调动肌肉和骨骼，实时获取信息。最后利用大脑来产生智慧，更好的服务五个潜在的付费方：保险、医院、医生、药企和患者。
五个潜在的付费方各自有不同的需求。首先，政府和医保面临着医保资金压力和控费要求。对于医院来说，主要诉求是提高临床业务效率和保障医疗安全。医生则面临着医疗质量和科研考评的双重压力。商业保险需要大量的数据来设计面向病人和医生的新险种。药企希望能降低研发和营销成本并增加销售额。最后，患者希望得到优质医疗服务。能否研发出满足某一类或某几类付费方需求的产品是公司在医院信息智能化过程中立足的根本。
特别值得一提的是商业保险公司，作为政策驱动中的重要力量，商保的发展值得密切关注。向商业保险收费的模式虽然在中国尚不普及，但在美国已是成熟的商业模式。随着商业保险逐渐进入社保和医生多点执业的放开，未来不仅会有支付方式和覆盖范围的改变，还会有根据人群特点精准定价的可能，新的对于医生执业的险种也会应运而生，而这一切的基础都是能够对医疗过程和结果有准确及时的掌握。
数据、规则、覆盖率是三大竞争壁垒
那么是不是说在这些力量的推动下，信息系统的覆盖率上去了，医疗数据就可用了呢？并不是。医院的医疗数据必须要去掉患者姓名等敏感信息，经过标准化和结构化之后才能用于统计分析，并且只有当数据量达到一定量级之后才有统计分析的意义，而目前医院的信息孤岛问题显著，严重制约了数据的利用价值。信息孤岛产生的主要原因是医院对病人数据安全性有所顾虑，另外，医疗体制的预算和支付制度、病种编码、收费代码、以及药品和耗材数据库标准不一，也为打通数据增加了难度。加上同一家医院内HMIS和CIS各模块常由不同厂商提供，模块间的数据整合也很困难。我们认为，医疗大数据的门槛主要体现在以下三点：
1）数据的开放性、数据结构化的深度。
即是否能将医院内大量分散的信息整合，再把这些以文本形式存在的信息准确地识别并拆分，并且赋予这些词、词组和数字以逻辑关系。这种全结构化的数据库由于覆盖信息面广，数据结构程度高，可以按照病人、政府、医院、保险和药企的不同需求提供更精准的信息，做到&指哪打哪&，从而更好地帮助政策制定、市场营销和医疗服务。
2）数据应用规则的权威性和可信性。
数据本身不直接带来价值，还是要看最终的应用场景。对于医学数据的应用来说，能否促动数据专家和医学专家参与到产品的设计中来，最终的产品不管是临床决策辅助系统还是医保控费系统，能否得到临床一线工作者和医药经济学家的认可，是区分产品优劣的关键点。有志于探索人工智能在医疗诊断方面应用的诸位英雄，除了团结一批临床工作者外，还需要在团队里配备人工智能的顶级专家。
3）达到一定的医院覆盖率，打通各级医院之间的孤岛。
单一医院的数据虽然有价值，但是由于它不能反应出一个个体连续的医疗记录，且样本量小（特别是对于不特别常见的疾病来说），往往不能作为决策参考二次利用，这时如能取得一定区域内多个医院的数据，不仅有&圈地&效应 & 医院替换掉现有的数据结构化应用是有成本的，还能扩大样本量，提升医疗数据变现的可能性。
医疗信息化未来想象空间巨大，玩家也不少。目前来看最难突破的是批量地铺设医院形成规模。我们认为比较有希望完成规模化的几种方式包括：通过帮助地方医保中心和商业保险机构做控费，以此倒逼医院应用其产品服务；从提高医院的医疗质量和帮助医生搞科研这样的刚需入手，促使医院采购其产品服务；以易结构化的化验单和病种（如肝炎慢性肾炎和康复）切入，在患者和医生之间形成互动，改善医疗资源的不合理分布，提高疗效和依从性。■
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