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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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虽然两束光都会受到散粒噪声的影响,但这种噪声在两束光中的表现是相同的。因此,将一束光的测量结果从另一束光的测量结果中减去时,原本在传统光测量中被散粒噪声掩盖的信号就会显现出来,从而使测量变得更加灵敏。新方法产生的噪声大约是传统光的一半,因此灵敏度可提高一倍。
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