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步骤5：夜月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：《诺珏直播》以新秀挑戰賽為例，最初隻有一年級新秀參賽，後來改為一年級新秀對抗二年級新秀。2012年起，改為混編組隊，2014年起，引入美國隊、世界隊對抗的概念。2022年和2023年，更是邀請發展聯盟球員參賽，4支球隊以小型錦標賽的形式打3場比賽角逐冠軍。至於最“年輕”的技巧挑戰賽，聯盟改變賽製更是沒有任何包袱。早期的技巧挑戰賽隻有後衛參賽，通過設置運球、傳球、投籃等技術環節，考驗球員的能力。從2014年起，越來越多的大個子球員參加，唐斯、波爾津吉斯、薩博尼斯等內線都曾奪冠。從去年開始，徹底改為團隊參賽，分別是阿德托昆博隊、新秀隊和東道主隊，比賽內容也改為三輪團隊賽。塞克斯頓（左一）、凱斯勒（左二）和克拉克森為東道主爵士隊奪得技巧大賽冠軍。 圖/新華社對於曆史悠久的扣籃大賽和三分大賽，聯盟在保留傳統的同時，也在改變規則。比如扣籃大賽，為了確保比賽的流暢，從球員嚐試次數、時間上給出限製，為了保證公正，除了評委現場打分，也嚐試過球迷投票。所有賽事中，三分大賽的賽製最為穩定，但隨著NBA球員越來越擅長三分球，聯盟也在小修小補。2014年起，增加“兩分球”的數量，滿分由30分增加至34分。2020年起，增設兩個超遠的“三分球”投籃點，滿分增至40分，投籃時間、次數分別增加至70秒、27次。即便是壓軸大戲全明星正賽，從2018年起，聯盟也放棄了東西部對抗的形式，改成兩位隊長混編組隊。2020年，為了致敬遺憾離世的科比，聯盟引入24分規則，將兩隊末節的目標分數與科比的24號球衣聯係到一起，此規則延續至今。姚明兩當票王，“球迷的全明星”你說了算除了球員參賽，NBA聯盟也嚐試讓球迷參與到這場籃球盛宴中。1975年以前，全明星陣容均由媒體投票選出，從1975年起，改由球迷投票選出，由此出現了全明星票王的榮譽。過去40年多來，每當全明星周末臨近，球迷都可以參與到全明星票選活動中，從短信到官網、社交媒體，盡管參與形式一直在變化，但全民參與的主旨不變。得益於這種方式，2005年和2006年，姚明曾經兩次成為全明星票王。2016年起，雖然NBA聯盟更改了全明星首發的投票規則，除了球迷投票，還有球員、媒體的參與，綜合計分後決定首發陣容，但球迷的投票仍能很大程度影響全明星陣容，在球迷中人氣較高的球星更容易入選全明星。全明星正賽，凱爾特人“雙探花”傑倫·布朗（左）與塔圖姆“鬥牛”。 視頻截圖此外，球迷一度能夠決定扣籃大賽冠軍的歸屬。比如2008年扣籃大賽，現場評委決定進入決賽的球員、決賽的冠軍由球迷投票選出；2012年扣籃大賽隻有一輪，最終的排名和冠軍都由球迷投票決定。全明星正賽由隊長選人的形式由聯盟首創，不過球迷的意願也在推動聯盟完善形式。2018年全明星正賽隊長是庫裏、詹姆斯，聯盟直接公布了兩人選擇的陣容。後應廣大球迷要求，選人環節改為電視直播的形式。今年的改革更徹底，正賽開打前，兩位隊長直接在現場“選秀”，約基奇在現場對詹姆斯“主動示好”平添了不少話題。球迷親自投票，助力各自心儀的球星，能夠一定程度左右全明星陣容。對於球迷的訴求，聯盟積極響應，盡量將全明星周末相關的所有環節放到台前，同樣提升了球迷的參與度，這項賽事正逐漸成為“球迷的全明星”。。
步骤7：乐嗨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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