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　　　　赵梓合本科毕业于沈阳航空航天大学的飞行器动力工程专业，他在大学时参加的机器人竞赛中逐步学习了机器感知算法。后来，赵梓合把研究方向缩小在心理诊疗上。他笑称，最初调研时，他曾伪装成患者，观察医生与病人之间的每一次对话和诊疗全过程。他发现，传统心理治疗受限于工作强度、经验差异等问题，每天接待大量患者，有的患者情绪起伏大时，还会影响医生的诊疗过程。于是，他想打造一款心理治疗量化辅助工具——辅助医生作出更加准确、快捷的临床治疗方案的“情绪智能体”。

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。

　　　　研究人员此次采用了一种先前用于量化胎盘等器官中微塑料数量的新方法。他们分析了受捐赠的脑组织样本，这些样本大多可追溯至2016年，并与2024年的样本进行了对比。所有样本均取自额叶皮层，通过化学溶解组织并使用离心机分离出含有未溶解塑料的小颗粒，再将这些颗粒加热到600摄氏度以捕获燃烧时释放的气体，最后利用色谱和质谱仪鉴定离子。该技术成功检测并量化了12种不同的聚合物，其中最常见的为聚乙烯。