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步骤5：嗨秀直播斯帕萊蒂：歐冠上將忘掉意甲優勢；聯賽奪冠和對手機會55開北京時間2月22日淩晨4點，歐冠1/8決賽首回合，那不勒斯將客場挑戰法蘭克福。賽前，那不勒斯主帥斯帕萊蒂出席了賽前發布會。客場挑戰法蘭克福“我非常了解我的球員，我知道他們是什麼樣的人，所以我期待著他們能以正確的心態來麵對明天的比賽。的確，法蘭克福在淘汰賽方麵比我們更有經驗，但最近幾場比賽我們也一直在進步，明天的比賽我們會將自己在意甲的領先優勢拋之腦後。”法蘭克福主帥稱那不勒斯的球風“很不意甲”“稱我們“反意甲”的說法由來已久，但有時候到了歐洲賽場，很多球隊都必須陣型回收。法蘭克福的打法非常有侵略性，反擊非常高效，因此明天我們會很難在對方半場持續控球。”本賽季是否會奪取隊史30多年來的首個聯賽冠軍“我不再相信你們這些記者的說法，賽季前你們還說我們這賽季無法獲得歐冠資格呢，我們知道我們有奪冠的可能，但我們的對手也有，那不勒斯是一支強隊，但他們也不弱，我們和對手的奪冠機會是五五開。”奧斯梅恩和克瓦拉茨赫利亞“奧斯梅恩很成熟，對陣薩索洛時他感覺到了自己的狀態不好，立馬就向教練組要求希望替補下場。他們都是對自己有著很清醒認識的球員，這兩名球員向世界足壇傳遞著自己的天賦、想象力和競技水平。同時，他們都還很年輕。德勞倫蒂斯（主席）和金托利（總監）從一眾球員中選擇他們成為那不勒斯球員，我相信明天他們會有一個不錯的心態。”。
步骤6：《荷花直播》痛定思痛下，日本政府叫停了H2的後續生產任務，轉而發展其改進型H2A火箭，H2A不再執念於國產化，轉而追求降本增效，在保持H2大方案不變的前提條件下，一邊繼續點氫氧發動機的科技樹，一邊改進設計。H2A的零件數減少了20%，很多組件直接采購歐美成熟產品或者從航天級降級為民用級，通過高自動化減少人力成本，縮短準備和發射周期，從火箭進場到發射整個準備周期縮短為20天，使發射成本終於降到了與歐美國家相當的水平。氫氧發動機方麵，H2A的一級發動機LE-7A在原方案基礎上進行了大幅改進，焊縫從98處減少為8處，使可靠性和重量指標都得到了優化，二級發動機LE-5B也從噴管部分膨脹循環升級到了燃燒室部分膨脹循環，在保持比衝不變的情況下，推力有所提升。H2A還引入了模塊化搭配理念，可以根據發射任務需求，靈活搭配不同數量的大、小固體助推器和液體助推器，也可以增加第三級。H2A從2001年首飛開始至今已完成了40多次發射任務，終於在發射成本與可靠性上達成了一個比較好的平衡，成為了日本航天的金字名片，還發展出了重型的H2B火箭。2021年10月26日，在種子島發射中心，H2A火箭將本國的“準天頂”衛星發射升空H3作為H2係列火箭的續作，更像是H2B的放大版，芯級直徑達到5米，一步跨入了大型火箭行列。一級氫氧發動機升級為了推力更大的LE-9，采用與LE-5B相同的膨脹循環技術，是史上推力最大的膨脹循環氫氧發動機，首開世界範圍一級主發動機使用這種循環的先河，在氫氧發動機領域，日本算是把能點的技能點都點滿了。因為LE-9的研製問題，H3的首飛從2020年一路拖延到了2023年年初，這次的發射中止將再次使首秀後延。雖然單項技術指標看起來都在一線水準，但H3的綜合運力並不突出，其地球同步轉移軌道運載能力在6噸上下，隻與我國上一代的長3B相當。堅定的一條路跑到黑的日本運載火箭，似乎把路越走越窄了。扒完了日本大推力運載火箭50多年的發展曆程，我們可以看出，日本火箭遭遇的發展困境更多的來自於體質與決策的原始性缺陷，小步快跑的迭代發展模式固然值得借鑒，但死守氫氧發動機一條道跑到黑的技術發展路徑，是與日本本國太空發射市場的規模以及全球太空發射市場的發展趨勢相背離的，這才是造成如今日本火箭技術越先進，運輸能力越差，市場越小的根本原因。路走錯了不要緊，及時回到正途為時未晚，但到目前為止仍然沒有看到日本火箭技術轉向的任何跡象。有道是條條大路通羅馬，萬一也能走通呢？。
步骤7：花儿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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