高级合伙人 - 波士顿 / 柏林 +49 160 744-8497 morris.hosseini@rolandberger.com 作者 Dr. Michael Baur 合伙人 - 布鲁塞尔 +32 476 44-6318 michael.baur@rolandberger.com Stephan Fath 副合伙人 - 杜塞尔多夫 +49 211 4389-2165 stephan Bösch 合伙人 - 汉堡 +49 40 37631-4242 lennart.boesch@rolandberger.com Dr. Thilo Kaltenbach 高级合伙人 - 慕尼黑 +49 160 744-8651 thilo.kaltenbach@rolandberger.com Sophia Weerth 高级咨询顾问 - 慕尼黑 +49 89 9230-8433 sophia

3. 等待期： 已过等待期，所以这一条件不影响理赔。 结论： 根据您提供的条件，这位 49 岁的男性因突发脑梗摔倒造成的外伤，不符合意外险和意外医疗险的理赔条件，因此可能不会得到任何赔付。 但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 额不会超过保险合同约定的保额。 总之，对于这种情况，意外险可能无法进行理赔，而意外医疗险可能会对摔倒和外伤部分进行理赔。具体的理赔金额需要根据保险合同条款和客户提交的医 疗费用发票来计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 其次，等待期出险的情况，根据您提供的信息，该保险已经过了等待期，因此可以进行理赔。 综上所述，该场景可以进行意外医疗险的理赔。具体的可理赔金额需要根据保险合同中的条款 和具体的医疗费用进行计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断，

5.1.2 ෗Վڳޥۤԙ଼ֺ൛॓ඹ ............................................. 49 5.1.3 ෗଼ࠩ൛٫ߙ٫ဈ٫຺ ................................................. 49 5.2 ෗Վ଼൛“೴ᄦܤ”ಖމ ............................................ ݘࡪc ٗ໭ปܙc٫ဈ٫຺ݯᄥdݮဟහྡྷԅ࿫ဈࢗ֟ࣟޯēᅟЈٗ໭ ᅥྜܤඋౄܤٝ࡮ᆦߑc࿫ဈЦ࠿c੦໸cᄉಭcസ֥ԉ࡮ပ෗ ڜޮᄔԅᆇၗdඟԙ෍cԙᄩၩcᆑ௶ᆇၗฯ໲ྊثၩ׻๠଼൛c — 49 — ¤ ¤ ᄦݐьೇನࣂӖ೴࡬଼൛ԉྸߙ଼൛ē̟ზහྡྷࣟޯcහྡྷγᅹē ࠄదڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛ēѩד݈֟ᅥྜ໿ۤಀݖ׻๠໿ēੋ ຿ْމᆑ௶ᆇၗᅖڕϦਪۤୣ൐ჿ؉Ϧਪēྦྷ෡ڳිࣂ޷ݮ҄໰

RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling TokenLearner (a) RT-1 系统架构[53] (a) System architecture of RT-1[53] (b) TidyBot 系统架构[49] (b) System architecture of TidyBot[49] Transformer · + Category:can Receptacle:recyclingbin Primitive:toss Object 通过结合冻结参数的大模型和基础模型, 在不牺牲 模型泛化能力的前提下, 针对特定任务进行灵活的 优化和调整, 不仅可以利用大模型在海量数据上学 习到丰富的知识, 还可以通过基础模型的调整来适 应特定的任务需求. TidyBot[49] 探讨了如何使机器人在执行家庭清 理任务时能根据用户的个人偏好进行有效且个性化 的辅助. TidyBot 的工作流程包含几个关键步骤: 首先, 通过与机器人的初步交互收集用户偏好; 接 着, 将这些偏好输入到大语言模型中进行总结

税金及附加 8 8 10 13 17 存货 478 458 567 567 525 销售费用 75 65 80 101 122 其他流动资产 72 36 49 60 75 管理费用 77 72 89 113 135 流动资产合计 1,198 1,192 1,285 1,455 1,756 研发费用 68 46 52 0 公允价值变动收益 0 0 0 0 0 无形资产及商誉 45 44 45 45 45 投资收益 1 -2 2 2 3 其他非流动资产 64 50 49 52 53 财务费用 14 12 12 11 11 非流动资产合计 160 141 140 144 147 减值损失 3 -3 -3 -1 -1 总资产

函数、数据结构和调用关系等,使得攻击者无法预测程序的行 为. Crane等使用了新的基于编译器的代码转换和基于硬件 的执行机制实现防御策略,有效抵御直接和间接的内存泄露 及静态和动态的 ROP攻击[４９].Pappas等基于第三方应用程 序一部分代码段的随机转化,可以直接应用在可执行文件上 而不引入额外开销[５０]. (３)指令集随机化指对程序的指令集信息进行随机化处 理,防止恶意代码的执行 移 [４５Ｇ４６] 数据随机化 将重要数据信息进行随机化处理,如加密、哈希等操作 [４７Ｇ４８] 代码随机化 将程序中的代码进行随机 化 处 理,包 括 函 数、数 据 结 构 和调用关系等 [４９Ｇ５０] 指令集随机化 对程序的指令集信息进行随机化处理,防止恶意代码的 执行 [５１Ｇ５２] 地址空间布局随机化 随机化内存中不同区域的地址空间布局,如堆、栈、进程 地址、线程地址等 [５３Ｇ５４] techniquebasedonfieldＧsensitivepointeranalysis[J]．Journalof ComputerApplications,２０１６,３６(６):１５６７Ｇ１５７２． [４９]CRANE S,LIEBCHEN C,HOMESCU A,et al．Readactor: PracticalCodeRandomization Resilientto Memory Disclosure

服语音 复核人 员 意 询 2018-07-30 18:01:27 2018-07-30 1757-59 2018-07-30 18:54:24 2018-07-30 18:49:17 2018-07-30 15:58:58 服务结束时 间 wang x iaoli43 复 核 结 果 照检时间： 2018-05- 29193604 jrtweil

2022 北京火山引擎科技有限公司 A:: rights reserved. 应用前端载体移动化 截至 2021 年 12 月 , 我国使用手机上网的网民比例达 99.7% ——CNNIC 第 49 次《 中国互联网络发展状况统计报 告 》 2021 年我国移动互联网接入流量达 2216 亿 GB, 比上年增长 33.9% —— 工信数据《 2021 年通信业统计公报》 应用后端载体分布式化

.........................................49 4.1.1 从判别式 AI 到生成式 AI......................................................................................... 49 4.1.2 基于大模型的应用.......................... .............47 图表 38 医疗领域判别式 AI 与生成式 AI 对维度对比....................................................49 图表 39 2024 年新发布的部分医疗大模型（上）.......................................................... 50 图表 40 2024 完成落地。因此，有条件的 AI 企业可以寻求设备厂商的合作，按照类似国内的逻辑强 化“一带一路”沿线国家的医疗供给。 图表 37 2022 年“一带一路”高贡献医疗设备出口结果 资料来源：蛋壳研究院 48 49 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？ 一如当年深度学习的火热，新兴的大模型正以肉眼可见的速度席卷医疗行业。不到两年 时间，市面上的医疗垂直模型数量已逾百个，甚至有不少头部医院要求主动上线相关平

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