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期末提交作业时，文博系学生张馨予完成了“基于深度学习的青铜器年代判定”程序demo。她先把青铜器分为黄河上游、长江中游、长江下游等5个类别，建立图片训练集和测试集，然后搭建大模型框架，让大模型对训练集中的青铜鼎图片进行学习，以达到高精度的辨识归类效果。在测试中，这个程序demo正确识别了21张青铜鼎图片中的16张，准确率约为76%。如果通过建立图片数量更多的数据训练集，并对模型框架进行微调，还可以进一步提高识别准确率。

　　　　这还意味着我国对世界繁荣发展继续做出积极的贡献。康义谈到，这些年来，我国对世界经济增长的年贡献率基本在30%左右，是全球经济增长的最大动力源。我国坚定不移的推进高水平对外开放，出台更多自主开放和单边开放政策，扩大面向全球的高标准自贸区网络，连续多年保持世界第二大进口市场。2024年货物进口规模达到了2.6万亿美元，中国大市场为各国开放合作提供了新的机遇。