急诊抢救中心 ( 抢救室 ) 急诊危重症中心 张帅 男 55 压疮报告单 2018-01-30 九病房 九病房 心外科 王璐 女 72 岁 压疮报告单 2018-01-30 四十病房 四十病房 心内科 黄春鹤 男 45 岁 压疮报告单 2018-01-30 急诊抢救中心 ( 抢救室 ) 急诊抢救中心 ( 抢救室 ) 急诊危重症中心 李范滢 女 62 压疮报告单 2018-01-26 十一病房心外 十一病房心外 心外科 许梦楠 男 72 岁 压疮报告单 2018-01-25 急诊抢救中心 ( 抢救室 ) 急诊抢救中心 ( 抢救室 ) 急诊危重症中心 崔亚楠 女 86 岁 压疮报告单 2018-01-23 急诊抢救中心 ( 抢救室 600 ☑ 无自付 刘 海 雁 妇产科 02147954 刘淑琴 妇产科 子宫肉瘤 子宫内膜癌 35055.12 48349.92 女 41 女 72 FYB50015001 氧气吸入 ( 加压给氧 / 医保每手全自 付 2 7 14 ☑ 无自付 02753741 00429974 金秀梅 妇产科 杨红飞

位列全球开源模型第一名，依靠创新结构，将推理成本降低近百倍。 l 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。该模型在多项评测集上超越了阿里 Qwen2.5-72B 、 Meta 的 Llama-3.1-405B 等其他开源 模型，并 逼近 GPT-4o 、 Claude-3.5-Sonnet 等顶尖闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本为 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，共有 671B 参数，每个 token 激活 37B ，在 14.8T token 上进行 预训练。 DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。 l DeepSeek-V3 模型生成速度提升至 21 未开源 Claude 3-Opus 未公布 86.8 Anthrop ic 2024.3.4 未开源 GPT-4 未公布 86.4 OpenAI 2023.3.14 未开源 Qwen2.5-72B 727 86.1 阿里 2024.9.18 开源 Llama3.1-405B 4050 85.2 Meta 2024.7.23 开源 Gemini-Ultra 未公布 83.7 谷歌 2023

...................................................................................................72 4.3.3 系统集成与部署.................................................................................... 达 21%。 现行流程中标注的痛点环节平均消耗 72%的处理时长。更严峻 的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 其次，模型内置的风险评估模块通过分析历史理赔数据与实时 ” 信息的关联性，可自动标记高风险案件特征。例如当检测到 夜间 事故+三者车损超 5 万+驾驶员驾龄<1 ” 年 组合特征时，系统会立即 触发欺诈调查流程，将平均调查周期从 72 小时压缩至 8 小时。最 后，其持续学习机制支持每周增量更新理赔知识库，确保对新型欺 诈手段（如虚拟修理厂骗保）的识别时效性控制在 48 小时内。实 际部署数据显示，某大型财险公司采用该模型后，车险理赔自动化

个标准问句，对患者个性化咨询的覆盖度不足 20%。 通过深度调研华东地区 6 家三甲医院的工作流，我们梳理出以 下关键需求矩阵： 需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率 72% ≥90% 多模态数据融合推理 文书自动化 病历生成耗时 18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 34%。 解决上述痛点需突破三项技术瓶颈： 1. 多模态数据融合：建立统一特征工程框架，支持实验室指标、影 像报告、基因检测数据的联合建模 2. 动态知识库构建：通过增量学习技术实现指南更新 72 小时内触 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% 结 果和用药记录，每 5 分钟更新预测模型 o 治疗方案优化：对比当前患者特征与历史相似病例的治 疗效果数据，生成疗效概率矩阵 典型应用案例显示，对于脓毒症患者的早期识别，系统通过分 析 72 维临床参数，将预警时间平均提前 4.2 小时，误报率降低至 3%以下。 3. 科研数据挖掘加速 针对临床研究中的队列分析需求，智能体提供： o ” 自动化患者筛选：通过组合条件（如 EGFR

75% 72% 72% 69% 69% 69% 63% 61% 59% 55% 51% 1000 3000 5000 7000 9000 11000 13000 15000 5% 15% 25% 35% 45% 55% 65% 75% 85% 95% 92% 86% 86% 84% 80% 80% 80% 79% 79% 77% 75% 72% 72% 69%

。 第 12 页, 共 63 页 图1-2 （互联网行业）整机柜服务器开山之作“Corkboard Server”以及其2024年最炙手可热的传承者GB200 NVL72 Google临时CEO Larry Page参与了“软木板服务器”的设计，每机柜80台单路服务器，21个机柜共1680台， 使得Google的服务器规模在一两个月内暴涨15倍，甩开了包括Inktomi在内的一众搜索竞争对手。 其通过高速的NVSwitch互连多个GPU，在服务器节点级（目前不超过10U）的DGX/HGX方案中，这个互连的范围是8 个GPU；而在机柜级的GH200/GB200方案中，这个互连的范围可达32～72个GPU。 2023年5月底发布的NVIDIA DGX GH200，最初版本是基于Open Rack的风冷方案：每个机柜上有2个宽度538mm （21英寸）、15 OU高的机箱，各有8个GH200计算节点和3个NVLink GPU和32个Grace CPU。两个电源框分别位于节点区的上方和下方，宽度略宽，就像21英寸与19英寸之间的 差别。 2024年3月发布的NVIDIA DGX GB200 NVL72芯片数量和功率暴涨，18个（1U高的）双GB200节点共有72个B200 GPU和36个Grace CPU，整机柜功率随之来到132kW（千瓦）。大规模AI集群不断增长的性能需求，要求机柜内有 更多的GPU/加速器且互连为有