文物科技分析.docx
- 文档编号:23461661
- 上传时间:2023-05-17
- 格式:DOCX
- 页数:47
- 大小:80.40KB
文物科技分析.docx
《文物科技分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《文物科技分析.docx(47页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
文物科技分析
第二章文物形态结构与组成分析研究
第一节文物的形态分析
一、文物的形态分析手段
考古工作是通过研究文物来研究古代社会历史的,必须借助于古物才能见古人。
要研究文物这个古代社会的物质载体,必须先对它有外形上的认识。
面对杂乱无章的各种器物,首先要对之进行分类,然后找出它们的联系与区别,这就需要类型学的分析,类型学的研究一般是从器物的外形入手,即所谓的形态分析。
传统的考古学对器物类型的分析基本上靠器物外形上的一些特点,这些特点的区分主要是依靠眼力与简单的测量与统计,这种直观的类型学分析不可避免地带有较强的经验性、一定的主观性和片面性,尤其是当面对那些残缺不全或样品参数较多的文物时。
随着科学技术的发展,对事物的描述和分析要求越来越精确,数学方法和计算机技术可以满足科学研究的要求。
现在,数学已成为自然科学、社会科学的强有力的工具,电子计算机的普及及其迅速发展则强烈地渗透并服务各个学科,数学方法与计算机的应用使得科技考古趋于迅捷、精确、全面。
“利用考古学内在的数学规律,将研究课题做数字化处理,借助计算机快速、高效可靠的特点,迅速求出考古学家期望得到的结论,这将是考古学家研究工作中的强有力的工具和手段。
”在国外,已有这方面的论著,如《考古学中的数学和电子计算机》、《考古学中的数学》。
(一)数学方法的作用
现代科学技术发展的一个重要趋势之一,是各门科学的数学化。
数学是一门逻辑推理极强的学科,它处理各种量及其关系,而所有的量都是从现实中抽象出来的。
所以,“数学是特别适合于处理任何种类的抽象概念的工具,在这个领域内,它的力量是没有限制的”。
数学概念及其理论的特征决定了数学方法具有高度的抽象性、精确性和逻辑性。
“数学方法是定量地发现、论证和描述客观规律的方法”,数学方法引入考古学中给考古学带来了新的生机。
考古资料实际上也存在着质和量的关系,各种遗存以多种形式与周围其他遗存之间保持着数量的特征和联系。
如长期以来人们重视的考古学文化及各个考古学文化之间的关系就是考古学文化的内涵和质量的变化。
目前,世界各地的文化框架、谱系序列已基本完成;当对考古学文化的性质有了相当的研究后,单凭人们的经验和简单的比较、归纳就难以对考古遗迹、遗物及遗存间的相互关系这一复杂体做出科学的研究,对其定量的研究就显得十分必要;而且考古学研究是根据考古材料中所含的信息“模式”(如一个考古学文化的内涵)和“关系”来推断古代情况的。
定量是从数量的方面表证事物间的联系和相互作用,定量研究可以从同一材料中取到更多、更精确、更严密的信息(如更多的模式及其内涵),尤其可以减小人的随意性和主观性。
国外的定量研究最初是新考古学派喜欢使用的,目前比较成熟,并有专著出版,甚至有人提出计量考古学。
我国也开始注重这方面的研究。
(二)计算机在考古中的利弊
20世纪60年代以后,计算机作为研究手段得到普遍应用,它使科学家可以进行过去手段所不能处理的问题,也帮助存储处理无时无刻不在产生大量的信息实现信息自动化,电子计算机的出现是人类智力的一个伟大创造,把人类从繁重的脑力劳动中解放出来。
计算机技术与大众传媒技术相结合产生的多媒体技术使得各种信息更加立体,逼真。
面对日益惊人的考古信息量及其积累速度,自20世纪60年代开始,国外的考古人员就开始在实际操作中运用计算机技术,至今已积累相当多的经验。
伴随考古工作的进展、经济的发展,各种文物愈来愈多,如何很好地研究、保管成为一个亟待解决的问题。
与此同时,随考古研究的深度的增加,从局部转向注重全局和空间分析成为趋势,尽可能地从实物资料中捕获更多的信息,以便更深切地了解古人。
如何更好地进行研究,计算机提供了可能并促进了其发展。
我们知道,任何一个考古实物资料都具有一系列的特征,既包括器物本身的属性,如颜色、质地、结构等物理化学程度;也反映了它的考古学特性,如制作技巧、形状、用途、文化性质……任何一个遗址或墓葬都是一系列考古特征的集合,它在体现了文化性质等内涵的同时,也有一定的数量关系,所以我们既可以对它进行指述性的分析,也可以进行系统数量的、数学的评述。
例如我们可以将一个遗址的陶器进行类型学的排队,也可以通过统计的、图表的形式表现各种陶器的关系和主次地位。
广而扩之,众多的、离散的却各具一系列特征的考古资料,我们可以用数理方法进行定性、定量的研究。
也就是说,我们只要将考古遗存的信息标准化,输入计算机中,利用设计好的等级法则、程序处理、分析资料。
一般地,我们将考古信息的基础资料输入存储到计算机内,包括各种遗址(平、剖面图、位置图)、器物图片(如俯视图、剖面图)、统计图表,然后再利用数学语言进行多维分析系统模拟,多采用矩阵的形式,横行表示同一考古学信息的不同特征的计量值,竖行为不同考古学
X11X12.......X1n
X21X22.......X2n
X=X31X32.......X3n
:
:
:
Xm1Xm2.......Xmn
信息的相同特征的计量值。
计算机技术在考古工作的应用具有以下优点:
1、有利于考古发掘与研究时资料的快速查询与排序对比,并可同时打印出文物档案、查询结果和对比结果,减轻人工抄写和查询的繁重劳动和重复劳动。
2、有效地对各种考古实物分析、检测结果进行处理。
一般地,各种分析实验设备都配有计算机部分;同时它在排除各种影响因素方面比较客观科学。
3、有利于从更大的空间范围内进行宏观的、动态的、多变量的分析,如区域文化研究、贸易系统研究、遗址系统空间研究,尤其是运用各种模式进行多元研究。
4、它是GIS、GPS技术的基础和必备设施。
5、有利于考古资料的科学化管理,避免人为操作过程中产生的错误、丢损以及人的经验性、随意性,并可以动态、灵活地记录和修补原有信息。
6、通过联机网络化可实现考古资料共享,促进各种学科的交流。
描述一个器物需要许多言语,可是计算机上显示的图片能提供更直接的形象。
每张DVD-ROM的容量为4.7GB至17GB,已相当于一个中小型图书馆的藏书容量。
它们为各类人员查询、浏览、检索提供了快捷工具。
计算机在考古学中的应用无疑会促进考古学的发展,但也存在一些问题。
首先是考古学软件,包括资料和分析软件,其开发离不开软件专业人员。
一般是考古人员与计算机公司合作,但市场经济下这类软件的经济利益不高,而且计算机的功能在不断发展,软件也需要不断升级,这些会影响考古工作。
其次在操作中不可避免地带有记录者的个人选择、操作水平、经验程度,这些直接影响着工作的成果。
用计算机编译考古学“在很多环节上仍然存在着不规律性、不确定性和多解性”,所以,我们科技考古工作者除了加强专业知识外,要尽可能掌握计算机知识。
二、文物形态分析的几种方法
(一)文物分类
当获取考古资料后,对其的研究工作就开始了,首先要将文物分成不同的类别,才能发现、总结规律,进行深层次的研究。
文物的分类仍然遵循类型学的原理和方法,只不过分类的标准更加数量化、科学化。
文物分类的第一步是进行统计,运用数学中的统计学方法,包括数理统计和模糊统计。
实际上,传统考古学在室内整理中就应用了数理统计。
在室内整理时,对各种类型器物进行统计,再根据每类器物的百分比来探讨文化属性、地域差异和时代早晚。
在某种程度上,可以说每个考古学文化的区系类型研究都是以大量的统计图表为基础的。
例如龙门石窟的造像,大窟中属于唐高宗时期的石窟造像中结跏趺坐佛为主像占75%,武则天时的占91.5%;小窟的唐高宗时期结跏趺坐像为主像占81.6%,武则天时占86.9%,玄宗时的占97.3%。
从这些数字可以约略看出,自唐高宗以后至玄宗开元、天宝年间,阿弥陀净土信仰日益高涨,而弥勒净土信仰则是现出逐渐削弱的趋势。
除了百分比的运用外,我们过去还常常以统计图表的形式来表现遗存在时间、空间上的各种量的变化,附在发掘报告之后的各种登记表格体现了遗存的性质、相互关系。
如我们可根据郑州龙山文化期与郑州、小屯殷商文化各期陶器的比较(见表2-1、2-2)可知,郑州龙山期与郑州殷商期、小屯殷商期差异明显;前者为灰陶,且以夹砂灰陶为主,纹饰多见绳纹,素面、篮纹、方格纹其次,也有少量磨光纹。
而后两者也系灰陶系列,但泥质灰陶占多数,夹砂灰陶次之,还出现了红陶、硬釉陶、白陶,而纹饰则以绳纹为主,素面纹次之,还有磨光陶、篮纹、方格纹等。
据此,我们可以断定郑州、小屯殷商期文化基本一致,而与龙山期文化则不同。
表X2.1郑州龙山文化期与郑州、小屯殷商文化各期陶系比较表
陶系
期别
灰陶
红陶
黄陶
黑陶
硬釉陶
白陶
总计
泥质
夹砂
泥质
夹砂
厚胎
薄胎
厚胎
蛋壳
泥质
郑州龙山期
35.507
56.134
1.144
1.652
4.773
0.789
99.999%
郑州殷商早期
58.766
39.185
0.684
1.302
0.041
0.021
99.999%
郑州殷商中期
59.406
39.106
0.164
1.154
0.028
0.140
99.998%
郑州殷商晚期
57.757
37.171
3.580
1.372
0.119
99.999%
小屯殷商期
79.96
18.53
1.25
99.74%
小屯殷商期
90.07
6.86
1.07
1.73
0.27
100%
备注
郑州殷商晚期其他坑也有厚胎黑陶
表X2.2郑州龙山文化期与郑州、小屯殷商文化各期陶器纹饰比较表
纹饰
期别
篮纹
绳纹
方格纹
素面
附加堆纹
磨光
兽面纹
云雷纹
划纹
圆圈纹
划刻记号
其他
总计
郑州龙山期
19.408
34.635
13.610
22.564
9.783
100%
郑州殷商早期
0.170
68.712
0.690
19.817
1.874
8.531
0,010
0.015
0.072
0.015
0.092
99.998%
郑州殷商中期
0.266
65.062
0.378
23.777
2.745
6.661
0.037
0.107
0.840
0.047
0.079
99.998%
郑州殷商晚期
66.885
1.074
9.308
1.491
21.062
0.180
100%
小屯殷商期
63.55
29.13
3.3
95.98%
(以上两表采自邹衡,1980)
在了解了文物的某些规律之后,我们还可以建立一些识别规则,以便对新的文物进行分类。
目前,主要是用判别分析法,它是根据已掌握每个类别的若干样本的数据信息,总结出客观事物分类的规律性,建立判别公式和判别准则。
当遇到新的样本时,只需依判别公式和准则就可进行判断。
郎惠云等用此法对唐三彩的传播和流通进行了分析和研究,结果较好。
判别分析法虽然好用,但必须是在占有大量的资料和详尽的分析基础上才可应用,其可靠性必须有待于其他方法的检验。
目前,考古学家已利用类型学的原理实现了计算机对大量器物、文化的自动分类。
习惯上存在两种分类法,一类是“类型断定法”,它依靠模式识别,断定标本是否属于某个类型。
首先向计算机输入已知类别的特征集合,然后将具有最小误差概率的新标本编入集合,根据计算机的集合运算结果来断定新标本的类别。
另一类是“群集分类法”,它将标本输入计算机中,不需输入已知的集合,计算机可以将某种意义上相似的器物自动归为一类并建立类别,而且各类尽可能地不相似。
“分类是以统计为前提,依据事物的异同而集合成类的过程”,需要专门的统计方法和统计软件,国内外已经有了不少的软件系统,例如李科威在系统设计中规划:
对于类型学的工作对象之间的基本关系,主要采用数学方法处理;对于最后结果的求得及发掘品的逻辑框架与历史发展模式之间的关系,主要采用人工智能的方法,他归纳了六种直观的函数式文化发展模式。
然而,计算机上应用类型学时所用的资料来源于考古工作者采样的描述性,而器物间共同的参比部分在各个器物上又不尽一致,比如两件陶器,它们的参照部分口沿、花纹不一致,尽管出土于相同的地层或遗址,我们不能排除两者可能是两个类型,所以计算机类型学有待于进一步完善。
(二)考古序列年代的研究
计算机考古年代序列分析系统(CASA)是我国首次建立的计算机辅助系统,它采取了汉字表述和人机对话,以及附加子程序等,以便考古学家直接运用或中途检验,或随时对数据调整等。
CASA是将类型学的序列排队转化为统计学问题,利用计算机的反复演算由器物型式代表的不同考古单位诸因素间相关数值的大小,排定考古单位的前后序列,最后以矩阵图形形式表示。
CASA系统依据的是布林纳德―逻宾逊原理、方法和系统。
布林纳德-逻宾逊方法直观的考古意义是:
假定墓葬(或遗址)及其出土的有关器物均按早晚顺序排列成相关矩阵,则器物应集中在对角线附近。
若利用数学方法将原先杂乱无章的发掘品登记表加以调整,排列成上述矩阵,即可推断出器物的早晚顺序。
操作时,将器物排列成行,墓葬排列成列,顺次编号,墓葬中出土器物无论多少均以一个(*)表示。
各行将各器物所处列位置号相加,除以器物数为该行行值(ai)。
同样地各列以各器物所处行位置号相加,除以器物数为该列列值(ak)。
每行(或列)中器物位置最大号与最小号数之差为该行(或列)的跨度差(S),以所有行与所有列的跨度差之和为判别值(G)。
然后按行值大小排列一次,再按列值大小排列一次,再次计算上述各值。
如此类推,直到判别值(G)最小为止,这时器物数目就大致集中在矩阵的对角线附近,而这样排列的器物顺序就代表了它们的早晚时序,依此可以对墓葬进行早晚分期。
裴安平、李科威利用CASA系统分析了江陵雨台山楚墓陶器。
雨台山墓可参与比较的墓葬和器物分别有416座和109种,进行了8次分析。
或选用全部墓葬和器物种类的,或用组合齐全的墓和时代代表性强的器物的,或用日用器组合或陶器组合齐全的墓等。
其中选用日用陶器组合齐全墓的第6次分析和选用陶礼器组合齐全墓的第8次分析,两次都用了与原报告相同的器物种类,得出结果与原报告的吻合分别高达94.2%和99.2%。
用CASA对考古遗存进行年代分析,内在逻辑性强,各个遗迹、遗物都被有序地排列出来,而且排列时出现的倒排现象降到最低限度。
但是,在使用CASA时要注意,器物的分型定式必须高质量,遗迹单位的地层关系必须绝对清晰;而且最后的分析结果必须接受地层学、类型学的检验,它是遗存年代分析的一种辅助手段。
(三)遗迹、遗物间的研究
考古工作的目的是“以物见人”,要透过不同的文物及其体现的文化特征来解读其所反映的文化关系,即遗迹、遗物间的研究;而且,由考古发掘所获的资料相对于当时的社会来说,数量是很少的(甚至是冰山一角),或者是不典型的,所以,通过实物资料去复原古代社会的方法本身就是一个随机的抽样,只具有统计学的意义。
更重要的是,各种考古现象之间的关系是复杂的,传统考古学主要依靠人们的经验和比较、归纳,这些远远不能发掘出考古遗存间的所有信息,要破译出遗存间所有的信息,必须首先是对之进行精确的统计、分析,即定量分析。
在此基础上,对不同量的相似程度进行比较,以判断它们的关系。
譬如考古学中经常碰到的问题是:
一个器物或一组器物,与典型的器物群之间的相似程度到底达到多少,才算属于同一种文化内涵?
在划分考古学文化的区系类型时,常见的问题依然是:
一群考古学文化遗存的共同特征达到什么程度时为一种文化。
诸如此类的问题带有不确定性和模糊性,这就需要定量的分析,通过计算机用数理统计方法、多元分析法等数学方法就可解决此类问题。
1.多元统计分析法
由于考古遗存的多样性,任何一件遗物都从不同角度折射着人类的行为。
用数学方法分析考古遗迹、遗物,需要定义常量和若干变量,而不同变量之间的关系又很复杂,如青铜器的分析,要对纹饰、形制、铭文、年代、元素组成、出土地点等方面作以考虑,每一件青铜器的各因素组合又不同,所以须进行复杂的运算,借助于多元统计分析法可解决此类问题。
多元统计分析是统计学的一个重要分支,是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律的一门统计学科。
具体说来,即分析多个随机变量的观测数据,探索变量之间的相互关系,根据这些变量的内在变化规律,给出研究对象的分类结果。
早在上世纪20年代,斯特朗(Strong)就将统计对应系数应用于考古类型的排列分析中。
50年代,福特(Ford)和斯博尔丁(Spaulding)首次将统计学引入考古类型学和地层学的研究中,通过对器型、装饰和其它文化特征的统计分析,建立了考古文化分期的关系。
此后,随着多元统计分析自身理论和方法的发展,它在考古学中的应用日益广泛,涉及考古学的众多分支领域,并取得了许多重要成果。
上面介绍的判别分析法就是一种多元统计分析法,下面简介这一领域最常用的其他多元统计方法。
主成分分析法是设法将原来变量重新组合成一组新的互相独立的几个综合变量(主成分)来代替原来的变量,同时根据需要从中可以确定几个较少的综合变量(主成分)尽可能多地反映原来变量的信息。
考古学用主成分分析就是所有器物原始属性的综合情况,对这些原始属性进行高维变量空间的降维处理;即就是平移和旋转变化原坐标系,使新坐标的原点与数据群点的重心重合,这样新坐标系的第一轴对应于数据变异的最大方向,新坐标系的第二轴与第一轴标准正交且对应数据变异次最大方向。
陈铁梅等人对河南二里头二期至人民公园期的陶豆作了主成分分析。
他们首先把陶豆的各形态分别加以数量化,组成一13行6列的原始数据矩阵,再用特征向量乘以正规化的原始数据矩阵便得到6个新的综合属性,所有的计算都在计算机上完成。
最后的结果以坐标的散点图表示出来,从图2.1中可以看出13件陶豆分为3组,恰好与原报告的3个分期一致,第一主成分值的大小大致代表了时代的先后;而且三个期段之间陶豆形态的差异显著,说明从二里头到二里岗,从二里岗到殷墟段的陶豆,后者均非前者的直接继承。
2.概率数理统计
当数学划分为确定型数学、随机数学、模糊数学,其在其他科学的应用愈来愈广泛。
确定性数学模型要求背景、对象具有确定性、固定性,对象间具有必然的关系,随机性数学模
型的背景、对象具有或然性或随机性,而模糊性模型的背景、对象及其关系均具有模糊性。
考古学过去所用的统计图表、百分比等都属确定性数学模型,它清晰地表示出考古资料的每一信息及与其他信息之间的关系。
然而考古资料中精确性强的除了每种遗物的外观描述之外,其他方面的研究常有不确定性。
现在考古学家将注意力集中于那些无言的未知或可疑数期望从中得到更多的古代人类信息,这就必须凭借随机数学和模糊数学。
随机性数学最主要的方法是概率数理统计。
概率表示的是随机现象量的规律性,即“频率的稳定值”,是一次试验中对某事件发生的可能性大小的数量描述,用数学公式表示为P(A)=m/n其中P(A)表示概率,m表示试验中发生的次数,n表示这类事件发生的所有数目。
用概率分析方法分析考古资料,可以归纳出典型器物的型式演变,将更有助于考古学文化的源流、特征等的研究。
经过实验,其结论可靠、明细,并可以与报导的材料相互验证。
在此以朱乃诚用概率分析法对陕西渭南史家墓地进行的研究为例说明。
首先根据概率分析的需要确立两组典型器物,即两座典型墓葬。
这两组典型器物具备:
可能是墓地上最早、最晚的两座墓;这两座墓葬都需有一组器物随葬,并且绝大多数为常见的器物。
通过对渭南史家新石器时代的43座墓葬进行分析,确定以M10、M14分别为早晚两个典型墓葬,以M10出土的IV式钵、II式罐、VII式罐、II式葫芦瓶;M14出土的I式钵、VI式罐、I式葫芦瓶为两组典型器物。
第二步是对器物组合的概率计算,根据P(A)=m/n公式,m为各类器物中的每一种器物与一组典型器物组合的次数,n是各类器物与一组典型器物可能组合的次数。
经过对原报告的墓葬登记表进行统计、排列,确定了三组器物,分别代表了早、中、晚三个相对时段。
第一组器物为钵IV,罐II,葫芦瓶II,葫芦瓶IV,葫芦瓶VII,罐VII;第二组为钵III,罐V,细颈壶I,钵II,罐III,罐VIII,葫芦瓶III,细颈壶II,碗II,盂;第三组是钵I,罐I,细颈壶III,罐VI,葫芦瓶I,葫芦瓶V,葫芦瓶VI,翁I,翁II,碗I。
第三步将计算的各类器物与两组典型器物组合的两种概率比较,排列出各类器物的相对早晚关系。
依据等差数列求和公式,将出土陶器的36座墓分为6个阶段,并对各阶段墓葬及器物组合进行判定。
第四步是对判定结果进行验证,通过地层检验和器型检验发现判定结果基本吻合,并归纳出典型器物的演变特征,而且校正了报告材料中的墓葬登记表与底稿七处差异。
n(n+1)
2
目前我国学者经过数年探索,已制成“概率考古分析方法”软件,逐步将此法普及。
同时我们必须看到概率法的不足:
(1)它的分析程序比较复杂;
(2)墓地的各类器物的分型定式一定要精确;(3)墓葬需要至少有一组实物随葬;(4)墓地的墓葬数量不能太少,越多结论越可靠;(5)墓地要连续作用,中间有缺环的不能使用。
我们知道,考古发掘所获的资料仅是过去社会的一部分,在这个意义上,我们是采取的用样品(部分)推断整体的过程。
因而我们不能绝对地肯定概率统计的结果并将之推广,同时要参考其他更广、更多的信息。
此外,考古报告中的分型定式也不可避免地带有一定的主观性,我们在使用材料上要十分慎重。
3.模糊聚类法
1965年,美国的控制论专家查德(L.A.Zadeh)提出模糊数学的理论,很快在各个学科中得到应用,模糊数学在考古学中的应用前景乐观。
在自然界和社会现象中,绝大多数中概念都是不确切的,更多的差异具有明显的相互过渡阶段,处于中介过渡的差异具有亦此亦彼性,这些没有明确外延的概念称为模糊概念。
如我们说一个人“很漂亮”,那么与不漂亮的分界线不明显。
模糊数学就是用定量的数学方法去处理模糊现象。
一般地,我们用集合来表示具有某种属性的全体,任何一个事物都会有一个隶属集合,并且用隶属函数表示,如青白瓷在青瓷的隶属值为0.3,说明它属于青瓷的程度比白瓷的程度浅,应归属于白瓷中。
在考古学中不仅器物如此,而且文化类型的划分存在同样情况,有些文化介于两种考古学文化因素中间,我们往往看它其中的主要因素偏重于哪种文化就将其归到该文化中,那么我们用隶属函数来表示将会更直观、清晰。
目前世界各地的考古学文化框架已经建立,面对大量的处于中介性过渡的考古材料,我们使用模糊聚类分析法处理效果更佳。
聚类分析(ClusterAnalysis),又称为群分析,“是对事物按一定要求分类的数学方法”,用数量化的形式描述事物间的相似程度,作出相应的谱系图。
国内外的学者用这种方法研究了大量的古陶瓷、钱币及其他遗物。
王迅用模糊聚类方法对山东境内的衮州、烟台、潍坊、荷泽和安徽六安地区及江苏北部的晚于龙山文化早于商代的遗址进行了分类。
他通过对六处器物的相似程度评定的相似系数得到下列模糊关系矩阵,其中R表示集合S的相似关系,是一个模糊相容关系。
荷衮潍烟六苏
10.60.70.50.20.3
0.610.90.70.30.6
R=0.70.910.70.20.6
0.50.70.710.30.7
0.20.30.20.310.2
0.30.60.60.70.21
再经过几次一次自合成,由模糊矩阵R3得出下表及后面的矩阵演算和分析结果。
从表中可以看出,荷、衮、潍、烟、苏应归属于同一种文化即岳石文化,而六则另属一种文化。
陈铁梅也用聚类方法对该墓地进行研究,得出比较一致的结论。
荷衮潍烟六苏
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 文物 科技 分析