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洞察变化环境中户外青铜器和大理石文物中的细菌群落
Andrea Timoncini、Federica Costantini、Elena Bernardi、Carla Martini、Francesco Mugnai、Francesco Paolo Mancuso、Enrico Sassoni、Francesca Ospitali、Cristina Chiavari，《对变化环境中户外青铜和大理石制品中细菌群落的洞察》，《整体环境科学》850 (2022) 157804，第 1-14 页。
通过人工智能观看历史电影：对文物藏品图像检索的思考
第二次世界大战后，世界各地开始开设大量电影资料馆，国际电影档案联合会 (FIAF) 的活动也恢复了活力，促进了展览巡回，公众通过展览重新接触档案电影 (Tadeo Fuica 2019: 28–32)。这促使人们质疑当时之前电影史的书写方式，并引发了一场深刻的史学辩论。为了回应莫里斯·巴代什 (Maurice Bardèche) 和罗伯特·布拉西拉赫 (Robert Brasillach) (1935) 等人撰写的历史，这些历史大多基于电影爱好者的记忆，乔治·萨杜尔 (George Sadoul) (1946, 1947, 1948, 1949) 和让·米特里 (Jean Mitry) (1968) 等作家发展了更为严格的方法论，强调了观看电影和情境化的重要性 (Louis 2020: 117–30)。几十年后，档案保管员需要保存其资料，而学术界又愿意重新接触历史方法，这两者相结合，为该领域的新转折做好了准备（Elsaesser 2012：592-93）。1978 年布莱顿 FIAF 大会被广泛认为是实现这一变化的事件，因为它为学者们提供了观看早期电影档案片段的机会（Gaudreault 等人 2012：3）。与档案珍宝的接触使研究人员能够重新审视当时一直沿用的目的论方法，这种方法将早期电影边缘化并低估了其价值（Gaudreault 和 Gunning 1989）。这次大会还强调了档案保管员和历史学家之间合作的必要性，以推动该学科的发展（Gaudreault 2006，Gunning 2006）。
使用生成式人工智能重建文化文物
在 ChatGPT 等创新的推动下，生成式人工智能已获得广泛认可。在考古学领域，生成式人工智能具有巨大潜力，特别是通过引入源自受损或退化物体的 2D 或 3D 渲染来重建文化文物的外观。在本研究中，我们展示并评估了生成对抗网络 (GAN) 的实际应用，利用深度学习的力量，对古罗马硬币进行 2D 图像重建，旨在帮助改善其可视化效果。罗马硬币被选为我们的焦点，因为它们相对丰富，并且可以通过在线存储库和数据集获得。我们的结果表明，增强受损或退化硬币的能力有所提高，使它们更类似于保存更完好的硬币。在某些情况下，生成的硬币与原件几乎没有区别。这项工作的贡献展示了 GAN 在协助文化遗产专家和考古学家重现受损物体外观方面的潜力，从而有助于改善保存不佳的硬币的可视化效果。但是，我们还讨论了在重建中使用 GAN 的局限性。虽然这项工作是针对古钱币量身定制的，但只要有足够的训练数据，GAN 在其他文物中的应用前景广阔。我们讨论了如何应用 GAN 并改善文物重建的外观，我们还提供了本研究中使用的相关数据。
针对微生物损坏的一些最新有机和无机考古文物保护技术的新前沿回顾
记录了一些近期（2020-2023 年）保护有机和无机考古文物免受微生物腐蚀的方法的进展和技术信息。研究了用于保护植物来源的有机文物（纤维（手稿、纺织品）和木材）、动物来源的有机文物（绘画、羊皮纸和木乃伊）和无机石制品的比较新的保护方法的概述。这项工作不仅有助于开发安全的革命性方法，以更有效地保护具有历史和文化价值的物品，而且还可以作为检测古董中微生物鉴定和事件类型的重要诊断特征。生物技术（环保型绿色杀生物剂）是最常用的近期、有效和安全的策略，可以作为阻止微生物腐蚀和防止生物制剂与文物之间任何潜在相互作用的替代方案。此外，还提出了将天然杀生物剂与机械清洁或化学处理相结合的协同作用。建议的探索技术应考虑用于未来的应用。
内战海战箱/冷战海战包旅行箱申请表 汉普顿路海军博物馆提供两个旅行箱，可在学年期间送到您的学校一周。内战海战箱包含各种内战海军复制品 - 物品、照片、报纸、制服等 - 教师可以使用它们向学生讲授内战。冷战海战包包含与冷战海军相关的文物，重点介绍越南战争。此外，海战包还包括当地越南退伍军人的口述历史。两个旅行箱都包含在课堂环境中使用文物和材料的详细指南。
内战海战箱/冷战海战包旅行箱申请表 汉普顿路海军博物馆提供两个旅行箱，可在学年期间送到您的学校一周。内战海战箱包含各种内战海军复制品 - 物品、照片、报纸、制服等 - 教师可以使用它们向学生讲授内战。冷战海战包包含与冷战海军相关的文物，重点介绍越南战争。此外，海战包还包括当地越南退伍军人的口述历史。两个旅行箱都包含在课堂环境中使用文物和材料的详细指南。
一种用于受损文物修复的组合人工智能算法
经过众多研究者的研究，人工智能可以很好地模仿人类的语言和视觉表达，并在声音和图片中模仿人类的风格。这种能力虽然依赖于学习数据，但人工智能比人类更客观，更基于数字数据。我们将其应用于过去通过人工智能神经网络制作的文化资产的修复，并将通用 CNN 稍微不同地应用于修复目的。文化财产包含从它们被创造的时代开始的各种背景，因此修复存在许多复杂性和困难。如果简单地将其视为噪音并恢复，结果取决于学习的数据。为了解决这个问题，将 CNN 分为完整和详细，并一起学习关联，并通过基于该神经网络的生成竞争网络 (GAN) 修复受损部分。我们训练了一个神经网络，该神经网络提取韩国“宝塔”（主要在佛教的影响下制作）的视觉特征，并进行了一项基于训练后的神经网络修复受损部分的研究。通过基于CNN的神经网络提取塔的特征，并基于提取的特征通过生成对抗网络（GAN）修复受损部分。我们认为我们的研究将来会积极用于文化遗产的修复以及考古记录的修复 关键词
通过人工智能观看历史电影：对从文物藏品中检索图像的思考
第二次世界大战后，世界各地开始开设众多电影资料馆，国际电影档案联合会 (FIAF) 的活动也重新兴起，促成了展览巡回，公众通过展览重新接触档案电影 (Tadeo Fuica 2019: 28–32)。这促使人们质疑当时之前电影史的书写方式，并引发了一场深刻的史学辩论。针对莫里斯·巴代什 (Maurice Bardèche) 和罗伯特·布拉西拉赫 (Robert Brasillach) (1935) 等人撰写的历史，这些历史大多基于电影爱好者的记忆，乔治·萨杜尔 (George Sadoul) (1946、1947、1948、1949) 和让·米特里 (Jean Mitry) (1968) 等作者开发了更为严格的方法论，强调了观看电影和情境化的重要性 (Louis 2020: 117–30)。几十年后，档案管理员保存材料的需求和学术界重新接触历史方法的意愿相结合，为该领域的新转折做好了准备 (Elsaesser 2012: 592–93)。1978 年布莱顿 FIAF 大会被广泛认为是实现这一变化的事件，因为它为学者们提供了观看早期电影档案片段的机会（Gaudreault 等人2012: 3）。与档案珍品的接触使研究人员能够重新审视当时一直沿用的目的论方法，这种方法将早期电影边缘化并低估了早期电影（Gaudreault 和 Gunning 1989）。这次大会还强调了档案保管员和历史学家之间合作的必要性，以推动该学科的发展（Gaudreault 2006，Gunning 2006）。
大型和工作历史文物的保养指南
由于业内许多人主张修订这些原始标准，2014 年 ABTEM 委托顾问 Rob Shorland-Ball 进行一项由英国艺术委员会资助的范围界定研究，以确定对任何新出版物和潜在内容的需求。在咨询了业内许多人之后，ABTEM 在英格兰艺术委员会的进一步慷慨资助下，与国际铁路遗产咨询公司 (IRHC) 合作完成了这些新指南。IRHC 团队包括 Helen Ashby、Efstathios (Stathis) Tsolis 和 Steve Davies。这项工作得到了由 Andrea Bishop、Andy King、Lis Chard-Cooper、Peter Ovenstone、Richard Sykes、Robert Excell、Ron Palmer 和 Tim Bryan 组成的指导小组的支持。Steph Gillett 是项目管理员，校对工作由 Drakon Consulting 的 Jenni Butterworth 负责。
文物有政治吗？
美国也采用了类似的概念作为其论点的核心。因此，环保主义者丹尼斯·海耶斯得出结论：“核电设施的增加必然导致社会走向独裁主义。事实上，只有在极权主义国家，才有可能安全地依赖核电作为主要能源。”海耶斯呼应了许多适当技术和软能源路线支持者的观点，他认为“分散的太阳能比集中式技术更符合社会公平、自由和文化多元化。”3 热衷于用政治语言解释技术产物绝不是大型高科技系统的批评者的专利。长期以来，支持者一直坚持认为，科学和工业提供的“最大和最好”是民主、自由和社会正义的最佳保障。工厂制度、汽车、电话、广播、电视、太空计划，当然还有核能本身，都曾被描述为民主化、解放的力量。例如，大卫·利林塔尔 (David Lilienthal) 在 TVA：民主在前进 (Democracy on the March) 一书中，在 phos 121 中发现了这一承诺