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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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据最新一期《美国化学学会杂志》报道，美国西北大学团队利用快速移动的“跳舞分子”修复受损的人类软骨细胞。该疗法可在短短4小时内激活再生软骨所需的基因表达。而且，仅仅3天后，人类细胞就产生了软骨再生所需的蛋白质成分。研究人员还发现，随着分子运动的增加，治疗的有效性也随之增加。换言之，分子的“跳舞”对于触发软骨生长至关重要。
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