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步骤5：雪碧直播斯帕萊蒂：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：《看片直播》歐洲新標準中，將冰箱分為ABCDE幾個等級，其中，A級標準遠超當時技術水準。歐洲客戶對噪聲的要求也非常高，希望壓縮機噪聲低於36分貝。當時，長虹華意的壓縮機在降噪方麵遙遙領先全球同行，已成功開發噪聲小於32分貝的靜音產品。但是他們仍未止步，下了決心，要用幾年的時間達到26分貝的行業金頂。技術瓶頸的突破是艱辛的，研發人員用全套的電子設備模擬出壓縮機工作的環境，把幾十個發生噪聲的部位生成噪聲頻譜圖，放大幾十倍進行分析，一項一項地改進。長虹華意加西貝拉技術研究院副院長陸龍泉：“可以說進入到了分毫必爭的階段。比如壓縮機氣缸和活塞的間隙，這個間隙控製在5到7微米效果最好，就要求數字精確到微米級別。”這項微米級別的技術改造，又將壓縮機的噪聲降低了零點幾個分貝。但正是這零點幾分貝的領先優勢，日積月累漸漸拉開了華意與競爭對手之間的差距。現在，長虹華意已經完全打破了世界壓縮機巨頭的壟斷格局，站在了全球壓縮機行業的“C位”，成為耀眼的國貨之光。2021年，華意變頻壓縮機的銷量已經超過全球總量的三分之一。今天的長虹華意已擁有國家專利技術533項，其中發明專利49項，在行業中具有舉足輕重的話語權。同時，還組織修訂製定了2項國際標準、14項國家標準、5項行業標準，成為行業的定義者。說到冰箱，還有個重要的部件——門封條，門封條看似不起眼，卻對保持冰箱密封、低溫起著重要作用。而要說起門封條製造領域的翹楚，安徽萬朗磁塑生產的冰箱門封條市場占有率國內第一，全球領先。全國平均每3台出廠的冰箱，至少有1台使用萬朗磁塑生產的門封條。一個小小的門封條，看起來很簡單，但把這樣一個小配件做成世界一流、領跑全球，萬朗磁塑可謂十年磨一劍。十年前，全球的冰箱門封條都是采用通用塑料PVC材料，但這種材料容易老化變硬、發生黴變。尋找新的門封條材料成為行業探索的重點。門封條利潤薄又需要技術投入，專門投入研發精力，冰箱廠商覺得不劃算。萬朗磁塑敏銳地發現這一市場需求，決心進行研發，並為此投入了大量的人力、物力。萬朗磁塑高分子材料工程師魏鋒：“一開始我們嚐試了聚氨酯彈性體，然後又嚐試了聚酯彈性體。像這樣的配方試驗，我們反反複複大概試了不下六百次。”萬朗磁塑高分子材料研究所所長嚴娟：“但是都沒有達到預期的效果，我們的研發一度陷入了困境，無法找到方向。”如果放棄研發，所有投入前功盡棄；如果繼續研發，企業將麵臨更多質疑。雙重壓力之下，研發人員拓展思路，通過谘詢專家、業內調研，最終發現一種介於橡膠與樹脂之間的新型高分子材料TPE，它不僅具有傳統橡膠柔軟、回彈、觸感佳的特點，還兼具普通塑料易加工、可再生的優點。可在把這種材料加工製作成門封條時，又出現了新的難題。萬朗磁塑門封研究所所長汪昌勇：“門封條的特點是多腔、異形，最薄的地方隻有0.35毫米。TPE這個材質擠出的時候，溫度比較高，從模具中取出來當時就裂了，焊不住。”萬朗磁塑將研發團隊擴大到40人，光打樣就打了上千個，就是要找到最優解，提高新材料在焊接成形時邊角的拉力。汪昌勇：“我們第一次發現，放在自來水裏麵冰一下，拉力就變大，第二次我們又放在冰水裏麵冰一下，發現拉力還能繼續提升。於是我們根據這個原理，發明了水冷焊接，解決了焊接的問題。”。
步骤7：九秀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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