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同样基于图像识别技术，文博系学生李元瑾制作的程序demo是“利用AI技术识别纸质文物上的霉菌”。她介绍，古籍、字画等纸质文物容易受到霉菌和虫害侵袭，霉菌一旦感染纸质文物，就会形成难以去除的霉斑，损害纸张的物理性能。传统文物修复主要依赖修复者的经验去肉眼鉴别，再选择相应的修复方法，耗时耗力，且难以保证准确率。这款模型可以通过图像鉴别健康纸张、墨迹或霉菌，帮助人们保护书籍和字画，为文物工作者提供更高效的修复辅助。
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分数量子反常霍尔效应备受学术界关注，处于分数量子反常霍尔态的物质具有重要的观测研究价值。团队此次实现光子的分数量子反常霍尔态，为开展量子领域相关研究提供了优质的研究平台，无需极强外磁场等严苛的实验条件，且能实现对高集成度量子系统微观性质的全面测量和可控利用。
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