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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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新模型名为ChromoGen,旨在从底层DNA序列出发,预测三维基因组结构。它包括两个组成部分,第一部分是一个深度学习模型,能够“读取”基因组,分析编码在DNA序列和染色质可访问性数据中的信息;第二部分是一个生成式AI模型,经过训练后能够预测出物理上准确的染色质构象。
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