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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。
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“还要大力研发反作弊技术,精准识别应聘者是否使用AI外挂等作弊工具。通过分析面试者语言表达模式、回答速度与逻辑等特征,构建智能作弊识别模型。运用自然语言处理技术剖析应聘者回答的语义语法结构,判断是否符合人类思维表达习惯。结合大数据分析与机器学习算法,对大量正常与疑似作弊数据进行学习训练,提升反作弊模型的准确性与灵敏度。”岳震说。
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