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步骤5：水仙直播連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。
步骤6：《舞娘直播》隻要是從她這裏走後門的人，哪怕其他同事強烈的反對，沈誌莉也會用自己的身份將他們的意見壓下去，直接將與自己有利益關係的人上崗，多年來，經過她的手違規任命的直供，就達到20人之多，分布在學校的各個崗位上。眾所周知，想要擁有北京戶口並不是一件輕鬆的事情，很多人都削尖了腦袋，依然沒有成功，但是在沈誌莉這裏，也是有操作的餘地的。這一次，有一個人找到了沈誌莉，問她能不能幫自己有個北京戶口，原本也是抱著試試看的態度問的，沒有抱多大的希望，結果沈誌莉竟然直接說：“可以，沒問題！”原來，沈誌莉是讓那個人先虛假入職學校，然後以在學校工作為由，成功申請到了北京戶口，最後在學校走一個離職手續，想做什麼就做什麼。在諸多貪腐事件的積累下，沈誌莉手中有了幾百萬的錢財。這些錢，有一部分被沈誌莉拿去購物了，她有幾家很喜歡去的奢侈品店，沈誌莉每次去都要花費近20萬元人民幣，是一般人想都不敢想的。除此之外，這些不義之財，則是用來滿足她不老的執念的。雖然手中權力大，但是沈誌莉依然有自己的苦惱，看著鏡子中的一條條眼紋，她很不開心；看著法令紋一天天地深下去，她有著深深地無力感，為了保持自己年輕的狀態，她開始走上了美容整形的道路。與大多數人說的一樣，美容整形是一件很容易上癮的事情，沈誌莉就是這樣。她曾經一次做足了全部的項目，包含除皺以及緊致美白，這一次，她就花掉了70萬元人民幣。對於沈誌莉來說，這些錢來的太過輕鬆，如今能用到自己的臉上，沒有一絲的心疼。然而這些並沒有為她挽留住青春，反倒是她的貪腐行為被人舉報了。國家的法律是公平公正的，最終，已經到了知天命年紀的沈誌莉因為貪腐罪行，獲得了10年的有期徒刑，未來的十年，都要在高牆大獄中度過，懺悔自己過往的人生。。
步骤7：乐嗨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。”。

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