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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。

　　　　值得关注的是，上交所在问题解答中回应了多个市场关注热点问题，如“对于非全时研发人员在进行研发人员认定时，应当如何把握？”“中介机构有哪些核查要求部分科创板拟上市企业存在技术成果来自产学研合作的情况，中介机构应当重点关注哪些问题？”“再融资项目相关中介机构及其签字人员受到证监会行政处罚或证券交易所纪律处分的，有哪些核查要求？”“股份支付授予日的认定”等。