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步骤5：凤蝶直播多人在做早餐的時候，習慣直接把生雞蛋放到微波爐裏加熱，其實這樣做是非常危險的！雞蛋內部受熱的速度會比蛋殼更快，因此在加熱過程中，雞蛋內部會產生大量的水蒸氣，然後發生膨脹，而蛋殼卻阻擋了水蒸氣，最後這些水蒸氣無處可去，內部壓力驟然增加，從而發生爆炸！武漢的朱先生，就因為使用微波爐加熱生雞蛋，在打開微波爐的時候，被爆炸開的雞蛋灼傷了雙眼，最後導致雙目失明。除了生雞蛋之外，熟雞蛋在二次加熱的時候，最好也不要使用微波爐加熱，同樣具有一定的危險。如果非得用微波爐加熱的話，在加熱之前需要把雞蛋切開，然後在上麵用牙簽紮幾個小孔，這樣加熱起來也更加安全。金屬餐具、錫紙由於微波爐在加熱的過程中，會讓分子產生振蕩，如果在微波爐內放入金屬，那麼金屬內部的分子會因振蕩而快速加熱，最後導致自燃，引發火災。隻有專用的陶瓷餐具、耐熱玻璃和PP塑料餐具才能放進微波爐，大家一定要牢記。水果部分水果例如聖女果、葡萄、藍莓中含有鹽離子，在微波爐加熱的過程中會產生強烈的電磁場，可能會引發爆炸。部分液體液體最好不要放入微波爐裏加熱，在微波爐加熱液體的過程中，液體本身是不會出現沸騰現象的，但是在打開微波爐門的時候，產生的振動可能會讓液體出現猛烈的沸騰，稍不注意就可能造成燙傷，安全起見，這裏建議大家不要用微波爐加熱液體了。。
步骤6：《九狐直播》2020年3月，世界衛生組織宣布新冠疫情態勢是大流行。同時，2021年1月底宣布這種疾病的疫情已經構成了國際關注的突發公共衛生事件，迄今仍然是國際關注的突發公共衛生事件。梁萬年表示，從全球的角度來看，大流行的狀態還存在，疾病的危害也是依然存在著。“但是我國的新冠疫情防控取得了重大的決定性勝利，作為一個人口大國，成功走出大流行，我們創造了一個典範。”關於走出大流行的標誌，梁萬年表示，從不同的角度可以有不同的指標。從疫情防控，特別是公共衛生的角度來看，主要有以下方麵：一是這種疾病的感染率到底處在什麼狀態，其中有兩個關鍵的感染率：一個是累計的感染率，也就是在一個地區、一個國家、一定人群當中，在一定的時間內總的感染率；另一個感染率的指標是新發的感染率，比如說每日有多少人新發，在特定的人群中新發了多少人群的感染。第二個指標是人群對它的免疫水平或者是免疫率，指標就是判斷其體內抗體的水平，也就是抗免疫屏障、免疫保護率達到什麼狀態。第三個指標是看病原體，就是新冠病毒有沒有發生質的、有公共衛生意義的變異。第四個是從醫療衛生供方的角度看，每日的接診門診量、住院情況、重症情況、死亡情況，以及整個醫療衛生係統應對的能力。最後是看整個防控能力，從機製到控製疾病的手段和能力是否基本具備。談到“決定性勝利”，梁萬年說，對我國來說，它意味著我們已經經受住了這一輪疫情的衝擊和考驗，建立了比較好的人群免疫屏障。從疫情本身的特點來看，可以說疫情已經基本結束，但不能說是完全結束。現在的感染在我國來看，還處在零星的、局部性的散發狀態。中疾控：目前人群整體免疫水平較高，發生規模聚集性疫情風險較低中國疾控中心傳防處研究員常昭瑞介紹：新冠病毒感染主要表現為發熱、咽幹、咽痛、咳嗽等症狀，部分患者可伴有腹瀉。當出現發熱、腹瀉症狀時，應重點考慮是否為急性胃腸炎等腸道疾病，尤其目前是諾如病毒感染高發季節。近期，疾控機構網站和微信公眾號陸續發布了諾如病毒感染健康提示，公眾可按照相關提示做好防護。。
步骤7：密语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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