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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。
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然后,他们将Hi-C分析的物理信息与DNA测序相结合,以识别相互作用的DNA片段,并使用当今大象的基因组作为模板,创建猛犸象基因组的有序图谱。分析显示,猛犸象有28条染色体,与今天的亚洲和非洲大象相同。
内部资料和公开资料蓝月亮为此,团队利用AI结合化学信息学,将分子结构和性质数字化,通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质,构建数据库,利用非监督机器学习,进行分子推荐和预测,成功获得了锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂(CF3SO2Li)。