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步骤5：花椒直播卡恩：拜仁聯賽丟太多分了，這本不該發生在我們身上拜仁慕尼黑董事會主席奧利弗-卡恩日前在接受采訪的時候表示，他對於球隊本賽季在聯賽中迄今為止的表現並不滿意，因為他們丟掉了太多不該丟掉的分數。卡恩在接受采訪的時候說道：“我們在德甲聯賽中丟了太多分，這本不應該發生在我們的身上，我們目前僅僅以淨勝球的優勢領先，球員們現在必須證明他們是拜仁慕尼黑。”拜仁慕尼黑本賽季目前在21輪過後僅僅拿到43分，和多特蒙德、柏林聯合同分，甚至也才隻領先第五名RB萊比錫4分，不光榜首位置不穩，就連下賽季歐冠席位的懸念也很大。對於接下來即將和柏林聯合對陣的德甲聯賽，卡恩表示“像對陣柏林聯合這樣的頂級對決，是向所有人證明在這種情況下沒有人比拜仁慕尼黑更清楚該做什麼的完美舞台。”卡恩雖然強調“球員們現在必須證明他們是拜仁慕尼黑”，但媒體似乎更加關心的是主教練納格爾斯曼的問題，對此，卡恩表示：“拜仁慕尼黑的每個人都承受著壓力，無論他們年齡多大。這是這個俱樂部的一部分，這也是它的特別之處。納格爾斯曼是一個能夠麵對所有挑戰並且能夠駕馭它們的人。”。
步骤6：《魅影直播》人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。
步骤7：我秀直播那如何才能控製咖啡的萃取呢？科學家們已推導出程序模型來實現萃取率的調節，輔助製作出美味的咖啡。咖啡萃取用數學模型輔助製作美味咖啡由數學家、化學家、材料科學家和咖啡師組成的研究團隊建立了一個數學模型來模擬真實的衝泡咖啡條件。他們製作了特定的研磨咖啡裝置模型，其中包含成千上萬咖啡顆粒與衝泡咖啡的水。由於咖啡顆粒數量多，且排列方式複雜，因此研究者通過數學運算將模擬方程重複了數百萬次，並在此過程中不斷灌入水來模擬真實的衝煮咖啡條件。通過數學模型來預測有多少固體咖啡最終會溶解在水裏，即咖啡的萃取率。濃縮咖啡籃幾何形狀示意圖通過求解一係列方程發現，構建的模型能準確預測在現實生活中咖啡的萃取率。他們設想，當咖啡粒足夠大時，水會快速地流過咖啡粒；當咖啡磨得細一些時，較小顆粒的比表麵積會更大，更大的比表麵積意味著與水的接觸麵積就會更多，因此可以迅速萃取物質。但是事實上當咖啡粒磨得過於細小時，與設想恰恰相反，過於細小的顆粒會堵塞水流動的縫隙，從而阻礙了萃取，而不是幫助萃取。咖啡師的目標不僅僅是製作美味的咖啡，這樣美味的咖啡還必須是可重複製作的。所以研究者通過測定不同條件下咖啡萃取率的重現性來評價製備咖啡口感的重現性。數學模擬理論結果顯示，當咖啡質量較少時，水在較淺的咖啡床中流動得更快；同時，咖啡粗磨時形成的顆粒更均勻，萃取咖啡的重現性更好，在構建的模擬方程中更易實現對咖啡萃取率的預測。。

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