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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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日元以“V”形反转的走势，吸引市场交易者目光。有别于过去四年的持续下跌，今年日元对美元开局逞强，在不到两个月内上涨逾3%。与此同时，日元多头迅速集聚。根据美国商品期货交易委员会（CFTC）截至2月11日当周的数据，资产管理公司的日元净多头头寸已达到约四年来的最高水平。
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