1.需求分析与业务理解1.1临床诊断流程根据临床经验，眩晕的临床诊断是有固定流程的，如下图所示：参考来源：吉林大学中日联谊医院耳鼻咽喉头颈外科郑军眩晕概述1.2临床痛点根据临床经验，对于眩晕的诊断和问诊已经形成了比较明确的诊断流程，但医生需要询问的问题比较多，对于每位患者，大部分问诊都是重复的，而且还需要书写问诊记录，所以需要耗费较长的时间。在医生比较繁忙和疲惫时，或者对于没有经验的医生，往往可能会漏掉某些问题，导致漏诊或误诊。从技术上来说，语音问诊最大的难点和痛点就是通话质量差、有回声、噪声感染、在网络差的时候会表现出更差的通话等，这些问题都是技术上需要克服的难点，如果进行自研，会消耗很大的

        医疗保健生产设施的质量和校准面临的一个令人沮丧的问题是，在校准时发现仪器超出公差或损坏。这需要耗时且成本高昂的调查，这可能会影响到产品。由于空气中颗粒物计数器是世界各地制药、生物制药和医疗保健设施环境监测中使用的重要工具，因此在解决最终产品空气中污染风险方面，公差校准至关重要。        除了作为设施鉴定的一部分确定空气质量外，颗粒物计数器也是确认进行高风险作业的关键区域空气清洁度所需的工具。空气中颗粒物计数器通过在制造操作之前和期间监测并提供关键环境处于受控状态的证据来解决空气中环境污染的风险。        当重新校准空气中的粒子计数器时，“收到”数据确定粒子计数器自上

1、大模型技术的盛行对智能驾驶域控器领域的技术要求与挑战？大模型技术确实给智能驾驶域控器领域带来了新的要求和挑战。例如Tesla的感知算法架构等先进技术的出现催生了中高阶纵向式算法，转变了许多人对自动驾驶的看法。然而，考虑到把这些先进算法实现在产品中，通常需要更多的计算资源，且对于硬件架构也有较高的要求。因此，一套成熟的自动驾驶系统，如果要实现在市场上广泛应用，我们还需要在市面上有一些性价比更高的硬件平台支持。2、相对传统的驾驶辅助系统（ADAS）技术，大模型技术的推动有何影响？（1）大模型技术需要更强的计算能力，这可能会引导芯片制造商向更高性能的方向发展。（2）大模型技术通常对视觉系统有更高

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