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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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另一方面,还要探寻生命起源的分子密码。厦门大学等高校院所的科研团队利用空间站长期微重力环境,开展“蛋白与核酸共起源及密码子起源的分子进化研究”项目,从分子水平上探究基本生化反应对微重力环境的响应特点,将为生命的化学起源中蛋白核酸共起源理论体系提供重要的科学依据。
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