先说准确率，最容易踩坑的是只看一个总指标。灵敏度高，意味着不容易漏掉可疑病灶；特异性高，意味着不容易把正常当异常。两者要平衡，且要结合科室目标：急诊更怕
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查看详情进入2026年，推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力，模型覆盖广、框架支持成熟，适合多模型并行和快速上线；NPU
查看详情从成本结构看，自研、云服务、混合方案差异很大。自研的优势是可控和可深度定制，尤其适合业务复杂、渠道多、需要强差异化推荐逻辑的平台；但它的隐性成本也最高，
查看详情过去“从0到1搭建视觉智能平台：数据标注、模型训练与上线流程”常被拆成三个独立采购动作，结果是工具各自可用，但协同效率低：标注规范无法直接约束训练输入，
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