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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。

　　　　记者走访发现，早期的车位价值随着城市化曾有过明显的普涨行情，但在市场不断成熟的过程中，其升值空间收窄。从投资收益的角度看，当前持有车位的性价比并不高。但若结合其使用价值，广州核心区的优质车位不失为既便利、又长期保值的资产。