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  另一篇名为《护理干预在羊水栓塞高危产妇预防中的意义分析》的文章中称:“选取2014年9月至2017年9月我院治疗出现羊水栓塞的高危产妇140例,根据随机数字法分为两组,其中实验组的患者使用精心的护理干预,在对照组中使用常规的护理。其中,实验组有31例女性患者,有34例男性患者,最小的患者有29岁,最大的患者有49岁,平均年龄为(35.51±3.7)岁。对照组中有32例女性患儿,有33例男性患儿,最小的患者有28岁,最大的患者有48岁,平均年龄为 (36.52±4.1)岁。”该部分“高危产妇”病例中不仅出现了“男性患者”,部分患者还被称之为“患儿”。

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  值得注意的是,由于大模型研发投入大而收益不确定性高,目前行业应用多停留在试点阶段,形成商业闭环仍面临挑战。例如,工业生产场景对精度、可靠性的严苛要求,与现有生成式人工智能的专业理解短板形成错位;技术迭代速度与企业消化能力脱节,导致适配难度加大;企业盈利模式不确定,主流的API调用、订阅制、项目制尚未实现可持续盈利。以OpenAI为例,预计2029年有望盈利,2026年亏损或达140亿美元,是2024年预期亏损的3倍。头部企业通过免费模式抢占市场,但数据资产转化、技术迭代降本、垂直场景价值挖掘的闭环尚未打通,持续投入与收益平衡成为破局关键。

  三是完善产业体系形成发展合力。首先,将人工智能作为战略性新兴产业,加大技术研发、模型训练、应用推广等各环节产业主体和平台建设力度。鼓励科技领军企业发挥技术引领带动作用,构建开放包容的开源生态,支持中小企业深耕垂直细分领域,打造“独门绝技”,在新赛道脱颖而出。其次,聚焦工业制造、医疗健康、能源、金融等垂直领域,引导行业主体深度参与人工智能产业布局。加快专有服务平台建设,为企业提供专业技术支持、解决方案和咨询服务,支持第三方机构搭建开源模型适配平台。再次,加强算力等基础设施建设,加快公共数据开放和企业数据流通,支持模型应用、数据服务等相关企业组建联合体,开发高质量数据集,发展“数据即服务”“模型即服务”等新业态,同时完善人工智能监管制度以及应用标准,为企业开展数据合规认证、隐私保护、模型安全评估等提供依据。

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