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此外，研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处，在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上，团队成员利用电流对微小磁体进行了编程，用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进，从而使得复杂运算，如矩阵向量乘法得以实施，这是所有神经网络架构的关键组成部分。
香港开特马现场直播直播香港期末提交作业时，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。
