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我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。
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同样基于图像识别技术，文博系学生李元瑾制作的程序demo是“利用AI技术识别纸质文物上的霉菌”。她介绍，古籍、字画等纸质文物容易受到霉菌和虫害侵袭，霉菌一旦感染纸质文物，就会形成难以去除的霉斑，损害纸张的物理性能。传统文物修复主要依赖修复者的经验去肉眼鉴别，再选择相应的修复方法，耗时耗力，且难以保证准确率。这款模型可以通过图像鉴别健康纸张、墨迹或霉菌，帮助人们保护书籍和字画，为文物工作者提供更高效的修复辅助。
香港金鹰伦坛该课题组为空穴传输层设计了一种具有全碳基共轭骨架的新分子结构，命名为Py3。这种分子的共轭骨架结构没有掺杂原子，而是由稠环芳烃结构构成的纯碳骨架，在提高器件光电转换效率的同时，还显著增强了器件的运行稳定性。
