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步骤5：蜜糖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。。
步骤6：《草榴直播》CBA能從不斷創新的NBA全明星學到什麼？NBA全明星賽中場休息的致敬環節，曆史得分王前三名馬龍、賈巴爾和詹姆斯亮相。2月20日，為期三天的2023年NBA全明星活動在猶他州鹽湖城圓滿落幕，無論是戲劇性、娛樂性，還是競技性、話題度，本屆NBA全明星不可謂不成功。NBA聯盟在賽製、參賽人員安排、氛圍營造等方麵的創新，正讓全明星變得越來越好看。1951年首屆NBA全明星舉辦時，隻是一場東西部的對抗賽，甚至沒有評選MVP（最有價值球員）。經過70多年的發展，聯盟逐漸引入扣籃大賽、三分大賽、新秀挑戰賽、技巧挑戰賽等，賽事規模逐步擴大，賽製也多次變動，其間走過彎路，但大的趨勢一切向好。備受中國球迷喜愛的CBA全明星一路走來，同樣在不斷進取，通過創新賽製、調整規則等措施，力求吸引更多的關注。對於大洋彼岸的NBA全明星，CBA全明星完全可以取其精華，讓自身更加精彩。從對抗賽到全明星周末，更加多元化NBA全明星創立於1951年，由於NBA初期的關注度下滑，聯盟“偷師”當時的職業棒球聯賽，首創了這項賽事。不過，從1951年至1983年，NBA全明星的賽期隻有一天，隻是一場東西部明星球員之間的對抗賽。當NBA持續擴大影響力，聯盟也在嚐試增加全明星的賽事內容，全明星周末的概念由此誕生。隨著賽事內容越來越豐富，賽期已經從最初的一天增加至如今的三天。1984年，全明星扣籃大賽誕生，拉裏·南斯擊敗威爾金斯、朱利葉斯·歐文、德雷克斯勒等名將奪冠，扣籃大賽就此成為全明星的招牌賽事。兩年後的1986年全明星，三分大賽首次設立，拉裏·伯德獲得前三屆冠軍，這項賽事迅速成為聯盟射手巔峰對決的舞台。“網紅扣將”麥克朗加冕今年NBA全明星扣籃王。 圖/新華社1994年，為了給剛進入聯盟不久的新秀更多的曝光機會，新秀挑戰賽首次舉辦，1993年NBA選秀探花哈達威獲得MVP，開啟了傳奇生涯。到了2003年，聯盟在全明星周末增設技巧挑戰賽，賈森·基德奪得首屆冠軍，聯盟頂尖後衛有了更多自我展示的機會。時至今日，得益於多元的賽事內容，無論是聯盟最優秀的球星們，還是剛登陸聯盟不久的新星，抑或是有一技之長的扣將、三分射手、傳球手，越來越多的人參與到全明星周末中，真正成為球員們歡聚一堂的舞台。規則跟著球迷胃口變，怎麼好玩怎麼來再精彩的賽事內容，如果賽製和形式一成不變，很難確保球迷不會感到乏味。加上社交媒體興起、不同賽事之間競爭等外部形勢變化，為了保持和提升全明星的影響力，NBA聯盟一直在大膽改革創新。。
步骤7：我秀直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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