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　　　　上海交通大学安泰经济与管理学院教授、养老行业研究团队负责人兼首席专家罗守贵多年前就把研究的关注点放在“候鸟式养老”上。“前几年我去广西北海调研，遇到一位来自吉林的老人，他退休后每年从10月到来年2月左右，都想办法在南方过冬避寒，春节也在租的房子里过。”罗守贵受到启发，此后每年，他寒假在华南、西南地区调研，暑期在东北、华北地区调研，跑了30多座城市，“所到之处，只见‘候鸟老人’云集，银发旅游兴旺”。他说，老人的这种“候鸟式生活”短则几周，多则好几个月。

“这款车发布之后，我们先是回到车厂做了严苛环境的耐久性测试，然后接连服务了高温下的雨林和沙漠两个不同环境拍摄的剧组，为他们提供了很大的帮助。”优酷演播技术总监曾伟说。优酷影视制作车服务的第一个剧组是《暗河传》，进组时正好赶上梅雨季节。连日雨水对于剧组外景来说是个严峻考验，搬运硬件设备需要更加小心做好防水，对剧组工作效率和拍摄素材的安全都有较大影响。得益于影视制作车提供的一站式解决方案和车辆前舱的数据中心，《暗河传》剧组高效平稳地度过了这段时期。

　　　　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。