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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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值得注意的是,小鹏表示,结合底盘太极液压衬套,车辆在经过颠簸路面时的滤震表现,以及高速过弯时的车身支撑度,都得到了相应的优化。不仅如此,这套底盘系统还具备 AI 自学习能力,可以根据路况提前进行阻尼调节。
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