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在战术使用设想上，消防部门计划让这些机器人在消防员前方率先进入燃烧建筑，一方面利用水炮参与初期火势控制，另一方面通过传感器与摄像设备采集建筑内部的火势发展、结构稳定性以及被困人员位置等关键信息。这些实时数据有助于指挥员在外部制定更为精准的灭火与救援方案，并减少人员在随时可能坍塌的危险区域内逗留的时间。
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进一步分析发现，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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