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　　　　近年来，液体活检技术因其较小的侵入性而在疾病检测领域备受关注。但目前临床上广泛采用的液体活检方法大多只能针对癌症DNA的一两个特征进行检测，无法识别出多种癌症。在最新研究中，牛津大学科学家将一种名为TAPS的尖端DNA分析技术与机器学习算法相结合，对癌症DNA的多个关键特征进行全面分析，显著提升了癌症检测的精确度，准确检测出了6种癌症。

为了确保灾区群众随时能吃上热面，马忠明让团队成员轮流休息，保证有队员在岗位上；为了保证下面的水清洁卫生，团队驱车在100公里之外的镇上采购足够的瓶装矿泉水；专门采购适合高原煮面的厨具……各种困难都难不倒这个年轻的团队，在大家的齐心努力下，很多问题都得到及时解决。

　　　　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。