[由S Hento Studio制作]写作：我们报纸计划的记者Yang Xue：刘su li kung于1919年，在《新青年》杂志中推出了著名的“古代”杂志的“著名的“古代”杂志的收藏”，旨在“研究问题，进口理论，审查古代国家，并重新研究该国”。一个世纪过去了，古代书籍的分类仍然很困难。书籍对人才的广泛和高门槛，这使专家sting：“完成所有古老书籍的整合可能需要300年。”当古老的文化载体与最年轻的技术形式相遇时，可能会出现一个巨大的奇迹。在机器研究和成千上万的志愿者的帮助下，一个尘土飞扬的古代书籍是由一个人打开的。最近，“我使用AI学校古书籍 - 我是'追逐书籍'官方'古代书籍公共智能排序计划（2025）”（因此，从武汉宇宙发射了“我是“我是'我是'Chasing Book官方'项目））性。该项目吸引了成千上万的志愿者，并有望修复十亿古代书籍一年，结果是公共的古代书籍”。曾经被怀疑是AI.BI。但是，在2024年9月，他听说“我是一个追逐书籍官员”的项目，使用了“经典的古代书籍”平台，每月都会组织超过5000万个单词，他感到震惊，他震惊了：大学。CIENT书籍分为许多链接，主要包括文本识别，文本校对，校对结构，标点符号校对等。这些链接在AI的帮助下高度节省了强度-TAO。打开“经典的古代书籍”平台并上传古代书籍的图片，光学特征识别（OCR）技术将自动标记图片中的ta name taor taor，place Name，Book Name，时间和官方位置。对于不确定OCR的单词，它们具有不同的颜色，以促进这些单词的定位，然后参考基础版本更改它们。在校对文本的过程中，可以匹配两组不同的文本。在校对文本的过程中，差异是可比较的，并且可以编写数字校对说明...北京大学数字人文中心副主任杨Hao进行了测试。 AI自动标点符号的准确性超过90％，翻译古代文本达到了专家的水平。 “古代书的标点符号是一个很大的困难。” Liu Shuai说，当他遇到问题时，他将比较“认识MGA古典古代书”的自动标点符号 - 就像一个喜欢Alphago的国际象棋学习的GO一样。杨霍说，传统的古代书籍已被固定供出版，具有很高的准确性要求和高度相应的阈值。即使是古代书籍专业的学生，​​也经常犯错，并且很难做项目。负责一本从头到尾完成的书，因此非常好。 Liu Shuai说：“ AI改变了工作流程，分包系统降低了阈值，传统的手工艺车间已成为装配线工厂。” AI应用程序提供给对古代书籍有兴趣的任何人参加。 “我是一个追逐书籍官方”的项目取决于“经典古代书籍”平台和我S通过全国22所大学举行。成千上万的学生已经签约，许多专业可能与古代书籍无关。在去年的“我是'程序员'”项目中，志愿者根据他们的水平分为大众组和高级群体。前者负责粗略的证明，后者负责伟大的证据。公共集团几乎累积了1,643本古书籍，而高级群体则仔细地积累了2451万个单词。 2024年9月，Liu Shuai还参加了“我是一个'Chasing Clerk'的项目，最初在第一个月遵循了200万个古书籍，这是过去速度的20倍。接下来，他每天花了两三个小时来组织一本古老的书，每月有490,000个单词，组织的质量很高。在该项目的三个月内，Liu Shuai已被置，标记，打字和审查了191个嘘声KS，单词总数超过500万。识别“ lu山的真实面孔”，准确度持续上升。将古老的书籍从图书馆仓库转移到电子资源平台，以分类速度实现几何改进，这主要是由于AI的智慧“了解MGAN远古” - 它读出血腥而有缺陷的古代书籍，或者解释淫秽且难以识别符号。过去，古老的书籍很难划定。传统的文本识别软件是为印刷材料而设计的。在识别古代书籍时，机器通常被“卡住”：字体也不同，书中也没有中风。 “阅读和学习机器的工匠，可以通过AI。内部装饰来完成一些困难的工作认识，AI在恢复庞贝卷轴上的成就使人们减轻了其潜力。赫尔库拉尼·莎奇卷轴，被火山灰埋在79中的火山灰埋葬AD被盐碳化和不可撤销。通过CT图像，人们获得了滚动的墨水痕迹的微弱图像，但它仍然无法识别。通过机器学习技术，三个年轻人从图像中提供了2,000多个字符，并与与伊壁鸠鲁哲学有关的文本段落联系起来。新闻于2024年发布后，这使国际学术界感到兴奋。 AI认识到破旧的古老书籍，上面覆盖着灰尘，就像AI组织了旧图片。在2024年，“我是一个'追逐官员'”项目使用AI技术来恢复邓豪（Dunhuang）的古代卷轴'han shu han shu·刑事法。”数千年前。 AI了解了原始古代书籍的文字，中风风格和质感，以根据原始字体，颜色和背景恢复文本的缺陷，以确保其在最大程度上与原始的古代卷轴一致。另一个AI项目完成了不完整的“ lanting prEface”，中风的细节遵循Wang Xizhi的技能和风格。“我们已经建立了'Tracement Original'功能。如果您有任何疑问，您可以单击以进行Manu的比较和校准找到原始文本。国家收集和研究大学的全国委员会说，改善AI水平需要更好的培训数据。“目前，中国有AI的AI项目：通过阅读大量现有的甲骨文图像，AI具有数千个甲骨文角色，并在不同的甲骨文材料之间找到了联系，为解释的基础提供了基础。实际上，与AI更罕见的符号更适合AI更适合AI更适合AI的更古老的人，以展示其六十多个远古的属性。国务院出版的书籍包括1,133本古代少数民族的古代书籍。国家图书馆收集了18个古老的民族文件，总共超过34,000册。这些古代书籍的数字化和组织缺乏专业人才，并且需要更多的支持，这些材料的数字化和组织完全依赖于AI的数字化。G，让古老的书籍从“先驱”中出来。国家古书保护中心调查的结果表明，我国有超过200,000本古代书籍，有500,000个版本，而古书籍的数量达到了超过3200万。自1980年代以来，我的国家一直在努力摆脱古代书籍，但由于技术，资本和版权等因素的局限性，不超过80,000种对大量文件的称赞，许多书籍刚刚完成了最初的图像唱歌，不到40,000种类型的插图。吴瓜告诉记者，只有大约10,000人专门研究全国古书籍的分类。面对大量古书籍，现有的分类方法是移动山的鹰的塔拉德（Tulad）。在古代书籍分类中缺乏专业才能和生产力降低一直是一个世纪的问题，可以防止“解决民族过去”。胡什（Hu Shi）一百年前感到生病，缺乏系统的古代书籍，导致“一般年轻人对中国文化和学院的研究没有兴趣”。到目前为止，该问题尚未得到正确解决。研究古书籍仍然是一门淫秽的科学，许多古老的书籍尚未在公共场合开放。 2022年，CPC中央委员会总部和总州议会办公室发表的“建立古代新书工作的意见”清楚地建议促进古代书籍的数字化。由国家古代书籍组织和出版计划领先小组发布的国家古代书籍工作计划2021-2035将包括“国家古书籍编号”，化学工程被列为四个主要项目之一，并详细计划了相关任务。 “使用AI来完成对古代书籍进行分类的初始基本工作，结果很棒。”武瓜正在守护AI作为合作社，而不是简单的工具。他认为，AI专营权使整个人能​​够理解并参与古书籍的分类，据说这是“修复民族过去”的肥沃土地。例如，“经典的古代书籍”平台免费推出了16,000多本古代书籍，吸引了数十亿人来理解和阅读古代书籍，从而为超过1,300个户外团队提供了帮助。近年来，这是文学界最引人注目的事件。到2024年底，流行的古代书籍分类项目“儒家Zang”与“经典古代书籍”平台合作。自成立新中国以来，“儒家Zang”就一直在工作。最大的儒家经典汇编项目旨在将所有儒家文学从Qin前到清朝，总数估计为10亿个单词。它不采用相对简单的影印技术，但旨在组织易于现代人阅读的文本，从而使参与该项目的学者造成难以想象的工作量。引入AI后，将大大加速影印文件的收集和标签，相关的重新复杂化也将在“经典和古代书籍”平台上发布，以实现整个人的共享。 “ AI可以帮助学者迅速找到所需的材料，并支持一次比较少于10本书的书籍，使专家们花费宝贵的时间从事高科技工作。” Wang Yu介绍了。同时，高级项目小组“我是一个追逐官员”的志愿者也有机会与“孔子Cang”项目专家团队进行交谈。该项目主要集中在学生上，可以使其中一些项目从未来的“组织民族过去”的专业道路开始。 AI专营权ALSo改变了古代书籍分类的人才训练模型。吴圭乌（Wu Guowu）介绍，学院和大学中的karamclassical文学目前正在提供与数字人文科学有关的耕种课程。 7大学申请数字人文学科的本科专业，而古老的书籍分类也是一个重要的方向。 “预计受跨融合专业训练的才华有望通过未来专业的古老书籍的巨大榜样来填补才华的才能。”自去年以来，中国许多受欢迎的图书馆和博物馆都积极引入了AI技术，以保护和探索自己的经典资源。最早的现有版本的Yuan Dade Sanshan县雕刻了国家图书馆的版本，首都图书馆的“帝国文学船只”以及Wenlange的“ Siku Quuanshu”回到了AI。面对这一浪潮，刘·舒伊（Liu Shuai）感到兴奋。他希望AI能吸引更多的恋人尝试org吞噬古代书籍。 “公众的关注，爱和参与古代书籍决定了古代书籍的天花板的高度。我觉得我站在时代的前夕。”他说。人工智能速度无法触及，而刘舒伊（Liu Shuai）也记得他是否失业。但是现在他认为，手动汇编了“对古代人民的AI认可”的基础。无论技术如何发展，人们仍然需要理解古代书籍的秘密，并世代相传地传递了文化遗产。 “减少古代书籍的阅读和分类门槛始终是书目的主要目的。”