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　　　　为了更好地理解人类与其他物种之间的异同，团队采用了深度RNA测序技术，对单个神经细胞的基因使用情况进行了详尽分析。这种方法能够根据相似的基因表达模式，将感觉神经细胞分类，最终确认了人体内存在16种不同类型的神经细胞。随着研究的深入，未来还可能会发现更多种类的感觉神经细胞。

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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