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

传至调度台，调度台可 分发他人 基于网络的即时传送文 字、多媒体、语音 通过对讲组列表，自由 选择单呼成员对象 指挥调度 层级管理 对群组成员进行对 讲 / 视频 / 信息等实时 通话，还可定位 72 小时 轨迹回放 基于用户、群组、部门 的管理：创建、查看、 编辑等 可视化对讲调度 云调度台： 可视化调度管理软件  可视化图形调度界面，使调度用户的状态一目了然  快捷的语音呼

46亿元。 u 供配电设备集成化、模块化要求持续提升，技术迭代仍有较大空间 算力芯片功耗提升带动机架功率密度持续提升，2023年全球数据中心单机柜平均功率为20.5kW，英伟达GB200 NVL72机柜功率已超120kW；根据维谛预测，2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求，过去五年全球主要企业纷纷推出集成 33亿元，其中2025-2026年英伟达GB200/300服务器电源市场规模约393/589亿元。无源铜缆连接（DAC）适用于服务器内部信息互联，具有损耗低、成本低的优势；英伟达GB200 NVL72中NVLink全部通过DAC实现，总长度约3200米。我们预计，仅考虑英伟达GB200/300应用，2027年铜连接铜缆市场空间可达41亿元。BBU（Battery Backup Unit）是数据中 H100服务器为例，服务器整体功耗约10.1kW，其中算力核心GPU功耗约为5.6kW，占服务器整体功耗约为55%；安装4台DGX H100服务器 的风冷机柜总功耗约为42kW。以英伟达最新的GB200 NVL72机柜为例，包括18个Compute tray和9个NVSwitch tray，根据SemiAnalysis测算，实际总功耗约为124kW，其中算力核心 GB200超级芯片功耗约为97kW，占服务器

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

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