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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:《看片直播》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:橘子直播對話周鴻禕:ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前,全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調:“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”,他甚至斷言,“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內,一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕,對此次技術浪潮同樣十分關心,在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上,甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命,與此同時,他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了,以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日,《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談,精彩觀點如下:1.曆史上,人類模仿鳥來飛行,失敗了很多次,在身上加翅膀撲騰的都沒有成功,但是,當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學,後來設計出翅膀以後,人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯,這恰恰是一種真正智能的表現,這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具,也指出它有很多缺點,這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你,而是模擬你的筆法,寫一個你從來沒有寫過的文章,這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚,ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬,通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄:ChatGPT太驚豔《中國企業家》:你是從什麼時間開始關注ChatGPT的?周鴻禕:說起來大家可能覺得我在吹牛,但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的,互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP(自然語言處理),在ChatGPT出來前,Google很早推了一個模型Bert,出來時很驚豔,當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術,我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣,Bert找到很多實用的地方,可能太實用主義了,拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷,GPT出來後感覺這也是一個大家夥,但是沒有看到好的應用場景,所以,到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤,這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺,但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》:你是2020年左右第一代時就關注了?周鴻禕:對,但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣——人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。所以,為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮,如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合,可能就會認為沒太大意義,所以,沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題,更沒有人想到大算力大數據,最後做出一個大模型,能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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