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不可忽视的是，3月3日，上海交通大学等单位在《自然·生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）发表论文An ophthalmic video foundation model for surgical recognition and navigation with wet-lab porcine eye validation，报告他们研发了一款专为眼科显微手术的识别和导航而设计的视频基础模型（OVFM）。其采用自监督视觉变换器架构，在包含144种手术类型、110万段视频片段的眼科视频数据集上完成训练，习得眼科手术的时空运动特征。研究团队采用知识蒸馏技术，在保持模型精度的同时缩减模型规模，使其可部署于手术显微镜设备。在十位外科医生开展的猪眼白内障手术中，使用OVFM能有效缩小医师间的技术差距。
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从实际案例来看，按照大众的计划，这一系列措施是其每年节省150亿欧元成本计划的一部分。在市场增长放缓、电动化转型又需要大量烧钱的当下，控制成本成了活下去的关键。
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