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服务器租赁在医疗保健中的应用:提高患者护理质量 (服务器租赁在哪个平台)


文章编号:35235 / 分类:行业资讯 / 更新时间:2024-12-12 19:56:45 / 浏览:

引言

随着医疗保健行业数字化转型的不断深入,服务器租赁已成为医疗机构提高患者护理质量和运营效率的重要工具。通过租用而不是购买服务器,医疗机构可以获得以下优势:

降低成本

服务器租赁通常比购买服务器要便宜得多。医疗机构无需一次性支付大笔开支,节省了大量资金。

灵活性和可扩展性

服务器租赁允许医疗机构根据业务需求灵活地调整服务器容量。当患者护理需求增加时,可以随时增加服务器容量,满足医疗机构的需要。

先进的技术

服务器租赁公司通常会提供最先进的服务器设备。医疗机构可以利用这些先进的技术,提高医疗保健服务的质量和效率。

专注于核心业务

服务器租赁可以将医疗机构从服务器维护和管理的负担中解放出来。医疗机构可以专注于其核心业务,如提供高质量的患者护理。

服务器租赁在医疗保健中的具体应用

服务器租赁在医疗保健中的应用广泛,包括: 电子病历管理: 服务器租赁在医疗保健中的应用提高患者护理质 存储和管理患者的医疗记录,提供即时访问和数据共享。 医疗影像: 存储和处理医疗图像,如 X 光片、CT 扫描和 MRI 扫描。 远程医疗: 提供虚拟问诊和远程监控等服务,提高医疗保健的可及性和便利性。 患者门户: 允许患者在线访问他们的医疗记录、预约和账单。 药物管理: 跟踪和管理患者的药物处方,确保用药的安全和有效性。

选择服务器租赁供应商

选择服务器租赁供应商时,医疗机构应考虑以下因素: 可靠性和声誉: 选择具有良好声誉

【NVIDIA GTC2022】一文说清楚NVIDIA在AI医疗方面的进展和企图心

NVIDIA在AI医疗领域的进展与企图心,在GTC2022讲座中得到了详尽阐述。 医疗保健行业正面临海量数据的挑战,这为构建预测、理解、学习和行动的人工智能模型、平台和机器人系统提供了机会。 NVIDIA Clara作为计算平台,旨在使医疗保健行业能够利用其最宝贵的数据,利用最新的计算技术。 医疗保健数据占全球数据的30%,预计到2025年将增长至36%,这将推动最先进的加速计算、人工智能模拟和高级图形技术的发展,使数据转化为机器人助手、药物设计师和早期检测系统。 NVIDIA Clara是人工智能计算平台,旨在解决医疗数据挑战。 它在成像、药物发现、自然语言处理和计算机视觉领域拥有40多个预训练模型。 NVIDIA Clara Parabricks是企业基因组学分析软件,而NVIDIA Clara Holoscan则是硬件系统到系统软件和SDK的全栈平台,推动了人工智能软件定义医疗设备的革命。 MONAI是一个特定领域的医疗保健开源培训框架,简化了人工智能开发流程,吸引了医疗保健行业专家。 它通过自动标注新数据集和不断学习用户交互来减少训练时间,提高研究人员的生产力。 MONAI还确保了最先进的方法,如自我监督训练管道的采用。 在数字生物学革命的背景下,新的仪器传感器、机器人技术和自动化正在推动医疗领域的革新。 基因组测序技术的进步,使得成本降至一千美元以下,产生超过40兆字节的基因组数据。 到2025年,数据的可用性、广度和复杂性将迅速增长。 NVIDIA与所有测序公司合作,改进和加快初级分析阶段的碱基调用。 UNAP是超快速纳米孔分析管道的容器化版本,可在单个DGX节点上端到端运行,显著减少了计算基础设施复杂性。 这使得实时测序成为可能,降低了计算成本,使基因组数据本地进行处理成为现实。 在生物医学数据量不断增加的背景下,人工智能被应用于数字生物学中,以揭示人类历史上不断发展的生物医学知识。 Transformer神经网络和大型语言模型在端到端建模疾病途径、基因和药物-靶点相互作用方面发挥着关键作用。 在AI药物发现领域,多项令人瞩目的突破正在涌现。 Alchemab、Instadeep、Peptone和Relation Therapeutics等公司使用人工智能和模拟技术,加速药物发现过程,解决蛋白质结构问题,开发新疗法,以及创建与疾病因果关系的图谱。 在医疗保健领域,特定领域语言模型的力量得到了强调。 这些模型在诊断和药物发现方面展现出了广泛的应用。 NVIDIA与Janssen等合作伙伴合作,使用最先进的语言模型和NVIDIA Nemo框架,提高了药物安全性检测的效率和精度,同时降低运营成本。 基于转换器和大型语言模型的解决方案,如Syngatortron,为生成去识别的合成临床数据提供了强大的工具,这将帮助医院系统、制药保险和合同研究组织开发临床应用程序,以提高患者护理质量。 NVIDIA Clara Holoscan是一个面向医疗保健行业的实时计算平台,提供端到端处理所需的计算基础设施。 它支持第三方一体化计算机,能够连接传感器,处理和可视化显微镜数据,提高临床护理团队的效率。 随着技术的不断进步,医疗设备行业正在采用人工智能和机器人技术,以应对人口老龄化和慢性病的挑战。 NVIDIA Clara Holoscan MGX是一个医疗级平台,为实时软件定义医疗设备提供了支持。 综合来看,NVIDIA在AI医疗领域的进展与企图心,通过技术创新和合作伙伴关系,正推动医疗保健行业的数字化转型,提高诊断准确性和治疗效果,为患者提供更高效、更个性化的医疗保健服务。

区块链智慧医院怎么样了(区块链模式下的智慧城市)

区块链智慧医疗能解决哪些问题?

医疗记录存储:医疗记录包括患者诊断信息、检查结果记录、健康档案等重要隐私数据。 以往这些数据多由医院保存,患者获取信息需到医院复印相关病历。 虽然随着互联网和云计算的发展,出现了基于云平台的区域级电子健康平台,但在安全性和隐私保护性上存在很大缺陷,造成患者信息泄露、医疗数据丢失等问题。 基于区块链技术,其去中心化的特点可保证数据保存在所有参与节点上,不会因为部分节点下线或损坏导致信息丢失,并且大大降低数据存储的成本。 同时,基于区块链技术的数据将无法被非法篡改,保证了数据来源正确;数据储存过程不会被拦截和更正,保证了数据安全。 在防止被黑客攻击的同时,也大大减少了腐败滋生的可能。

随着医疗信息化的发展,各个医疗机构都建立了电子医疗管理系统。 截止2015年,至少有10%的医疗记录实现了电子化存储,较2008年有90%的增长。 然而,各医疗机构、研究机构间数据共享一直是一个难点。 主要原因是数据格式错综复杂,且需要中心化的管理机构进行授权和管理,往往这一过程往往会耗费大量的资源和时间。 区块链技术的诞生,改变了这种数据集中存储,需通过组织结构授权和审核数据的结构。 在医疗结构和研究机构间建立联盟区块链,被授权加入区块链的节点都采用相同结构对数据存储,同时可访问节点中的数据,大大减少了数据分享过程中数据审核、数据审计的时间。 区块链的匿名性和完善的授权策略,确保数据在分享过程中泄露的风险。

医疗信息追溯主要应用在两方面,一是药品真伪鉴别:与编码防伪技术类似,运用区块链技术防伪的药品,在其包装盒表面内嵌一个特别的验证标签,应用区块链记录不可篡改、共享安全可靠的属性,可以有效确保药物合法性和真实性。 二是信息审计:审计单位利用区块链防篡改、可追溯的技术特性,可以精准定位医疗敏感数据的全程流转情况,比如在什么时间点,被哪个医疗机构授权给了谁,授权的具体范围是什么。

在医疗领域相关的行业内,区块链同样有很广泛的应用场景。 例如,电子保单的数据不可丢失,所以保险公司需要经常对数据进行容灾备份。 另外,还需要通过一些网络层面和IT管理方面的技术,确保它的隐私性。 这个过程中,企业很难完全从物理层面杜绝隐私泄露的可能。 在使用区块链之后,会在存储层面把文件按大小切成N块,然后再对这N个块进行备份,最后把它散列在区块链的节点网络里。 这样一来,单个节点就没法恢复出整个文件,必须要通过文件上传者拿到文件哈希值,才能把所有的块找到,再按照正确的顺序,把这些块重新拼装在一起,从而将文件还原。 正是由于区块链的这种特性,才让文件无法篡改。

区块链是以比特币为代表的数字加密货币体系的核心支撑技术。 区块链技术的核心优势是去中心化,能够通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段,在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作,从而为解决中心化机构普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供了解决方案。

区块链的应用领域有数字货币、通证、金融、防伪溯源、隐私保护、供应链、娱乐等等,区块链、比特币的火爆,不少相关的top域名都被注册,对域名行业产生了比较大的影响。

区块链+医疗应用?

在医疗的众多细分领域中,药品安全和医疗信息安全攸关生死,也是最为大众关注的两个领域。 其中,国内外对于区块链技术在药品管理上的探索已经取得了不少成果。

区块链的去中心化、不可篡改和可追溯性,恰好能比较便捷地解决传统药品管理体系中成本问题和信息完整性问题。 “各地每天都会产生大量的药品数据,光是记录这些数据就需要花费不少人力物力,如果要在及时记录的基础上再实现数据的实时查询访问,需要的服务器成本也是个天文数字。 中心化的数据管理一般能够实现对药品源头的把控,但往往不能控制到整个链条。

区块链技术有望解决包括健康教育、预防、保健、诊断、治疗、护理、康复、养生等卫生服务体系存在问题,覆盖相关医疗保险服务、医疗卫生服务、家庭医生签约服务、药品供应服务、医学教育和健康科普服务、人工智能应用服务、智慧养老服务等相关领域。”

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。 专业站立足为学生提供多样化成长路径,推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革,构建应用型、复合型人才培养体系。

智慧医疗:科技推动医疗的发展

近年来,5G技术、物联网、人工智能、大数据、区块链技术等新一代信息技术正蓬勃发展,曾经还处在科幻故事或者预言中的智能设备也变成了现实,同样的,由于技术的发展,智慧教育、智慧城市、智慧医疗等正从专家们的预言逐步走向现实,并日益深刻影响着人们的生产、生活、生命。

与传统医疗模式不同,智慧医疗具有数据密集型等特点,通过简单、友好的交互方式、大数据分析和人工智能,可以辅助医生进行病变检测,提高诊断准确率与效率,在提升医疗服务水平、缓解医疗资源紧张等方面发挥作用。

而现在数字化、网络化、智能化的设施和解决方案与医疗场景加快结合,使智慧医疗已经来到我们身边。

什么是智慧医疗

智慧医疗是生命科学和信息技术融合的产物,是现代医学和通信技术的重要组成部分。

智慧医疗和数字医疗、移动医疗等概念存在相似性,但智慧医疗在系统集成、信息共享和智能处理等方面优势明显,是物联网在医疗卫生领域具体应用的更高阶段。

简单来说,就是利用新一代信息技术、网络技术和物联网技术等,通过打造健康档案区域医疗信息平台,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,最终解决各方存在的信息不对称问题,实现多方共赢。

智慧医疗的核心是数字化,让医疗信息、疾病信息等数据化,用数据来记录、传输。 随着科学技术进步,在医疗健康领域已经有不少智慧医疗应用成功的案例。 手术机器人、VR、智能血糖仪、可穿戴设备、智小马等,都是智慧医疗的有机组成部分。

智慧医疗现状

1、国家政策扶持

随着我国社会老龄化趋势的加速,健康服务需求不断增长,自2014年开始,中央及地方政府就围绕智慧医疗、医药行业,密集出台了一系列深化改革的政策,为智慧医疗的建设奠定了政策基础。 根据中国行业研究报告网发布的《2017-2021年中国智慧医疗行业市场开发及投资趋势研究报告》。 在政策的助力下,国内医疗信息化解决方案市场规模达到108.5亿元,2015年至2020年的年复合增长率达到29.6%,未来这一市场规模将超500亿元。

当前,新兴技术赋能医疗业务的程度越来越高。 “互联网+医疗”、“5G+医疗”等概念被两会代表频繁提出。

2、互联网企业入局

在智慧医疗广阔前景的吸引下,以BAT为首的互联网企业纷纷对医疗行业展开布局,其中阿里巴巴创立了阿里健康和“医疗云”服务;腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形;诸多大型企业通过并购,整合医疗资源,布局智慧医疗产业链。 《2017-2021年中国?智慧医疗?市场专题研究及未来市场容量评估报告》中数据统计,截止2016年,我国智慧医疗投资规模将近500亿元,预计到2020年,投资规模将扩大到1000亿元。

智慧医疗作用

智慧医疗的作用,概括来说,就是:

1.为患者提供优质、高效、安全的医疗服务

2.降低医务工作人员的工作负荷,提升医疗效率

3.普及医疗健康知识,宣贯公共卫生政策

4.提高国民身体健康素质

5.加强医疗资源共享,降低社会医疗成本

6.更有效地防范和应对公共卫生突发事件

智慧医疗存在的问题

我国的智慧医疗现目前仍处于起步阶段,还需要需在政策、机制和技术创新等方面协同发力。

1.医疗数据难共享

我国智慧医疗建设发展,总体上呈现稳健上升的态势,但是医疗行业的智能化、信息化水平还不够高,医疗资源的整合和共享,难以得到充分的展现。

由于各地区城市发展不同,每个区域当地的医疗数据化程度也不尽相同,由于数据化程度不一,各医院之间存在着明显的信息不对称现象。 这样就易造成得各地区对医疗健康数据的采集和整理程度不一致、评判标准不一致等等情况,也就导致“数据孤岛”的产生。

由于医院间相互孤立,病人信息无法同步,病人进医院后,可能同样的检查要重复做,由此带来了巨大的人力物力的浪费,降低了行业的效率,阻碍行业快速发展。

2.数据安全成问题

例如2019年的谷歌与美国第二大医疗保健系统阿森松公司合作项目“夜莺计划”,在没有通知病人的情况下收集了数百万美国人的健康数据。

随着公众对个人数据隐私安全的警惕心越来越强,如何寻求医疗大数据的“开放”与“隐私”的平衡,将成为亟待解决的问题。除此之外,智慧医疗行业本身还面临着真实可靠、有质量的数据量远远不足的问题

3.智慧医疗水平偏低

虽然现目前我国政策和相关法律法规都在给智慧医疗发展的一定空间和资源倾斜,但现状是很多医疗健康相关企业、机构却没有和医院等形成一条完整的链条,对覆盖全生命周期,涵盖预防-诊疗-康养的智慧服务链尚未建立,如在线诊疗与智能监测“断联”,心脏监测、睡眠监测等智能设备尚未与医疗机构连接,影响救治效率。

我们需要尽快建设全民健康信息平台,打通区域数据资源通道,提升业务协同能力;实现跨部门的数据流转,构建一体化交互网络。

如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题,成为当下智慧医疗的建设难点。

智慧医疗目前问题解决方案

医疗健康行业不比其他行业,是关乎人们生命安全的重要支柱性行业,因此无论国家还是社会都对这些问题相当重视。

喜马大健康作为医疗健康行业中的一员,也在积极寻求解决上述存在问题的解决方案,于是将区块链加入到智慧医疗当中,创新性提出医疗健康数据上链,保证数据真实性和安全性的同时,打破数据孤岛,促进数据交流,并将数据产生的价值返还给数据产生者本身。

1.数据上链,保证数据真实、安全

喜马大健康智能终端智小马通过可信健康数据采集设备,将用户真实、可信的健康数据收集起来,上传至个人健康数据中心,再通过个人健康数据中心将用户数据经过数据脱敏、加密、分布式存储至区块链中,利用区块链安全、不可篡改等特点,保障数据安全。

2.打破数据孤岛,整合数据资源

医院或者医疗机构可以通过用户已经授权的相关健康数据,用作病情诊断、医疗研究等,并且用户可通过授权记录来追溯数据查看情况,以此监控数据的访问情况。 既保证数据不被滥用,也有利于医疗数据的共享和使用。

医生通过患者在个人健康数据中心中用户提供的共享数据中查看病人既往健康数据,方便了医生对用户的病况的了解,加强了就诊的精准程度同时也提高了看病效率,也让患者不用再频繁地上医院,使患者用户避免过多的重复检查,也一定程度上的减轻医疗资源的浪费。

个人健康数据中心在保障了用户对数据使用的知情权的同时,运用区块链作为点对点数据共享网络的作用,鼓励用户有选择地、匿名地分享其个人健康数据,让数据流动起来,从而打破数据孤岛。 并且为了激励用户该行为,喜马大健康还会给予相应的数字积分以作奖励。

3.定制化、精准化健康服务

AI智能根据用户个人数据中心上传数据情况进行前瞻性疾病预测,并为其精准匹配健康保险、健康管理等定制化服务方案,实现用户疾病预测,使其可以有针对性的提前预防,用户将不再是生病了才去进行治疗,而是可以全程监测、预防身体疾病。

4.普及医疗健康知识,病情交流互助

喜马大健康平台设立的健康社区,包含各种病症交流社区,并且分享各种相关小知识,帮助病友们或者健康人群有针对的预防和调理治疗,让大家不仅有朋友圈,更有健康生活圈。

结束语

智慧医疗的发展将有力的解决病患看病贵,看病难的问题,以及加强医疗健康领域各主体间的协同合作,提高我国医疗现代化,提高医疗服务水平。 而喜马大健康也将以医疗数据互通互享,有效整合医疗档案,搭建智慧医疗平台实现医疗智能化、信息化,使中国的健康事业更上一层楼为目标而努力。

区块链技术在医疗行业有哪些具体应用?

医疗健康行业是最早应用区块链技术的行业之一。 区块链技术在医疗行业有八大应用场景:1、医疗健康数据;2、基因组数据;3、医疗保险;4、医务人员身份认证;5、药品防伪;6、医疗供应链金融;7、临床试验;8、手术记录。 目前应用较多的领域是医疗健康数据和医疗保险。

目前,国内互联网巨头腾讯已进入区块链医疗健康数据领域。 4月13日,腾讯正式对外发布了微信智慧医院3.0,新版微信智慧医院把所有就医信息纳入区块链,实时链上监管,全程可追溯。

区块链技术在医疗行业中应用的好处是什么?

区块链技术应用在医疗领域的好处有多个应用

①“网络路由”区块链系统结构非常重要的

一个组成部分,是一个对等的网络,没有中心化的服务器,应用在医疗领域具体的好处就是医院不再需要建立一个中心化的病人信息管理服务平台,中心化的平的话非常不好的事,一旦出现网络“卡顿,延迟”整个医院的病人管理系统就会运行缓慢然而也就影响整个看病的一个效率了。

②利用区块链技术可以更好的处理病的的一个看病速度,解决许多病患的资金问题,其中“轻松筹”就是一个很好的例子。

区块链智慧医疗共享平台的理赔流程是怎样的?

国内的医疗互助和保险从业者们,已经将区块链落地,医疗互助平台众托帮基于区块链开发公益产品“心链”,用户的捐助金额、资金流向等信息公开透明,同时利用区块链实现自动核保和智能理赔;斑马社和布比区块链合作,从技术层面上杜绝系统组织者作弊的可能;同心互助基于比特币区块链,为产品进行增信。

如何实现自动核保、智能理赔?

一些医疗互助从业者正在利用区块链技术,解决两个棘手的行业问题:一是确保理赔信息的真实性,二是提高出险理赔的效率。

医疗互助是利用较低门槛解决大病医疗费问题,具体方法是:参与者之间经济互助、风险共担,比如用户交费成为医疗互助平台会员,在观察期后,用户如果患病,可根据具体病情获得医疗费的补贴,经过案例公示、第三方机构调查等步骤,补贴金额最高达到30万。 经过测算,在互助平台,一般用户一年的费用在60-90元。

在国外,互助保险很早就出现了,一些具有共同要求和面临同样风险的人自愿组织起来,预交风险损失补偿分摊金,一般是针对重大疾病。 这种互助保险可根据群体需求量身定做,费用比几大知名保险公司的大病险低廉很多,购买方便。

医疗互助跟保险的不同点在于,每个会员完全参与在其中,大家关心互助团体中每一个人的一举一动,包括谁生病了、谁需要理赔、钱什么时候到账等问题,这需要平台拥有足够的自证性。

医疗互助平台需要按照规则理赔,用户的确诊时间是否在观察期内,这一问题可以利用区块链技术进行自证。

传统的保险理赔,有人为的因素在其中,比如在核保的过程里,最终还是由人来做调查、判断、出报告。 同时,出险理赔需要时间,用户往往很难第一时间获得险金。 在互助领域,区块链技术可以保证信息的准确性,用户的信息一旦存储在区块链系统里,任何人都无法修改信息。

“我们做医疗互助这几年,积累了800多万用户,互助的参与者越来越多,涉及金额越来越大,我们已经落地了区块链应用,渐渐发现区块链还有更大的价值,能实现一个自动的机器医疗互助保障系统,从申请互助到获得互助,一切都可以通过人工智能来实现,整个流程可以压缩到即时赔付,这是金融AI的发展方向。 ”众托帮CTO虞家男告诉华尔街见闻。

区块链的自证功能,可以追溯到几年前,在国外,一些极客,在每一笔比特币交易的后面附加一些信息。

“在这一笔交易的后面,你可以附加上一张图片的哈希值,对图片进行算法的运算之后的一个记录。如果修改图片,这个记录就会变,我们可以用这种方式来完成自证,在平台上,每一个互助凭证包含用户本身的身份信息,以及加入计划的时间,等关键要素

大数据技术应用在医疗行业的哪些方面?

【导读】大数据技术可以说目前已经应用到了各行各业中,对于各行各业都是有很大的帮助和促进作用的,在医疗行业,能够促进医学研究,帮助改善我们的生活质量,有效促进相关疾病的治疗等等,那么大数据技术应用在医疗行业的哪些方面呢?下面我们就来一起了解一下。

1、新型冠状病毒大数据搜索报告

该数据有可能更好地预测各种情况和当前公共卫生问题引起的区域性暴发疫情的情况。 反过来,医疗服务提供者能够采取适当的预防措施,并分配必要的资源,以应对与健康有关的特定疾病的区域性升级。

2、区域医疗保健监控

可以将数据用于预测医学研究,从而有助于预防可能的疾病传播。 例如,通过跟踪他们搜索的医疗问题来了解患者人群及其医疗保健需求以及跟踪他们在医疗站点上提供的信息,这些都是促进预防保健和研究的方法。

3、打击性传播疾病

如果及时报告,则可以治疗性传播疾病(STD)和性传播感染(STI)。 但是,诸如缺乏性教育等问题通常会导致症状不受控制。 大数据可以利用本地经验,并帮助科技公司和医疗保健提供商填补信息空白并传播对性健康的认识。

4、机器人护士

如今,在医学研究和发展中使用大数据至关重要。 人工智能和机器学习正在引领医学数据的收集,新药疗法的发现以及患者预后的改善。 通过实时分析公共卫生问题,大数据可以促进多个领域的医学研究,改善患者护理并防止致命疾病的传播。

5、改善医疗保健支持系统

医疗技术的主要进步之一是医疗保健机器人技术,预计到2021年其收入将增长到28亿美元。 医疗保健机器人技术包括外科机器人培训,机器人护士,智能假肢和仿生学等专业,以及治疗,药丸,远程呈现和后勤方面的帮助。 使用大数据驱动的机器人技术有可能极大地改善医疗保健支持的质量,这已经通过少数著名的机器人护士(如Robot Dinsow)看到,它可以监控患者并提醒他们用药;Paro机器人可以提醒护理人员。

关于大数据技术在医疗行业应用,就和您分享到这里了。 如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。 如果您还想了解更多关于大数据工程师相关内容,可以点击本站的其他文章进行学习。


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