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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。

和其他绘画一样，贝壳画在构思之初，首先要确定并勾勒好大致的图像。研究人员利用三维视频显微镜观察到，古人使用了一种被称为“减地”的浅浮雕技法，即制作者需要沿着图像的轮廓线，小心翼翼地刮削或磨平背景，使得图像的线条逐渐凸显，呈现出立体且层次分明的视觉效果。这一手法虽并不少见，但要想在小巧且脆弱的贝壳上施展，无疑是对制作者技艺和耐心的双重考验。

　　　　以9号院的锁具为例，修缮之前出现丢失、损坏的情况，为更好地还原协和风采，项目团队联络了美国耶鲁公司，但经多方咨询得知，耶鲁公司已被其他锁具公司收购，且机械锁已基本停产，锁具模具也无法找到，只能专门订制相应的模具……最终在参建各方的努力下，锁具抵达施工现场。