3. 等待期： 已过等待期，所以这一条件不影响理赔。 结论： 根据您提供的条件，这位 49 岁的男性因突发脑梗摔倒造成的外伤，不符合意外险和意外医疗险的理赔条件，因此可能不会得到任何赔付。 但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 额不会超过保险合同约定的保额。 总之，对于这种情况，意外险可能无法进行理赔，而意外医疗险可能会对摔倒和外伤部分进行理赔。具体的理赔金额需要根据保险合同条款和客户提交的医 疗费用发票来计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 其次，等待期出险的情况，根据您提供的信息，该保险已经过了等待期，因此可以进行理赔。 综上所述，该场景可以进行意外医疗险的理赔。具体的可理赔金额需要根据保险合同中的条款 和具体的医疗费用进行计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断，

RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling TokenLearner (a) RT-1 系统架构[53] (a) System architecture of RT-1[53] (b) TidyBot 系统架构[49] (b) System architecture of TidyBot[49] Transformer · + Category:can Receptacle:recyclingbin Primitive:toss Object 通过结合冻结参数的大模型和基础模型, 在不牺牲 模型泛化能力的前提下, 针对特定任务进行灵活的 优化和调整, 不仅可以利用大模型在海量数据上学 习到丰富的知识, 还可以通过基础模型的调整来适 应特定的任务需求. TidyBot[49] 探讨了如何使机器人在执行家庭清 理任务时能根据用户的个人偏好进行有效且个性化 的辅助. TidyBot 的工作流程包含几个关键步骤: 首先, 通过与机器人的初步交互收集用户偏好; 接 着, 将这些偏好输入到大语言模型中进行总结

型在建筑能源系统中的大数据分析、故障检测诊断、负荷预测等场景的应用与能力评估。 博士生 硕士生 浙 大 EnergyX 团队相关作者 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例

Character.ai 2024 年 7 月每日访问量 资料来源：similarweb 访问量板块，海通证券研究所 网站吸引年轻男生和女生，活跃用户粘性较大。网站受众人口的男女比率约为 51% 和 49%，其中 18-24 岁的用户占比超过 56%。前五地区的用户分别是美国、印度尼西 亚、墨西哥、菲律宾和印度。其中活跃用户每天约进行 240 轮对话，平均时长在 2 个小 时。目前网页端的 DAU/MAU

48 5.4 智能决策模块......................................................................................49 5.5 结果展示模块......................................................................................52 Multi-agent Systems: An Overview[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2019, 49(6): 1109-1125. DOI: 10.1109/TSMC.2019.2901234. 5. Smith, J., Brown, R. Advanced Techniques in Multi-agent

...................................................................................................49 4. 智能体功能模块....................................................................................... 设置五级风险标签，根据企业风险偏好动态调整阈值区间： o 紧急（红色）：分值≥85，需 24 小时内响应 o 高危（橙色）：70-84，72 小时响应 o 中危（黄色）：50-69，周报跟踪 o 关注（蓝色）：30-49，月度审计覆盖 o 正常（绿色）：＜30，常规监控 4. 智能报告生成流程 报告内容通过模块化模板自动组装，包含三个核心部分： o 风险溯源：通过知识图谱展示关联交易方、流程节点与 系统漏洞的拓扑关系

...................................................................................................49 6.1 数据收集与存储......................................................................................

......47 3.3.1 深度学习模型.............................................................................49 3.3.2 迁移学习策略.............................................................................53 4. AI

2 影像分析.............................................................................................49 4.2.1 医学图像处理.............................................................................51 4.2.2

3 模型优化.............................................................................................49 5.4 模型部署.........................................................................................