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　　　　布朗表示：“我们对航天器的理解远超阿波罗时代的工程师。”然而，意外情况仍然会发生。比如，尽管经过了先进的计算机模拟，“猎户座”飞船的隔热罩在首次重返大气层时，还是出现了部分脱落的情况。这表明，即便拥有如今超强的算力，依然无法保证万无一失。阿波罗时期显然没有这样的分析工具。然而，一旦具备了这些预测能力，工程师几乎就承担了一种道德义务，他们必须使用这些工具来精确掌握宇航员将面临的种种风险。

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。

　　　　在此情形下，电池行业的前景日益光明。拉扎德国际咨询公司将电池储能技术与其他备用技术置于同一基准进行比较，强调了电池在能源和储能成本方面的竞争力。目前，多家创业公司涌入电池领域，并成功筹集了数十亿美元的资金。