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步骤5：月舞直播六百年的故宮裏，看文化與科技融合遊客走進故宮，看到的是皇城，是建築，是文化。而看不到的，是背後的技術。讓科技與文化共生，讓科技助力文化創新，引導社會向上向善發展，是故宮一直在思考的課題。它曆史悠久，也擁抱創新。故宮與社會機構、科技企業展開廣泛合作，利用科技手段提升文化遺產保護、展示傳播和服務遊客能力，創造出大量文化和科技融合的創新性成果；也在文化和科技融合發展理念的指導下積極探索，將傳統修複技藝與現代科技相結合，典守珍護，不斷提高遺產保護能力。形成一批有自主知識產權的監測技術古老的故宮裏，其實布放著很多現代化的遺產監測設施——這也是開展文物預防性保護所采取的必要監測手段。故宮博物院擁有全國體量最大、體係最完備的文化遺產保護與研究團隊。近年來，故宮博物院在不可移動文物預防性保護方麵的探索取得了係列成效。針對目前古建築等不可移動文物保護的關鍵技術問題，故宮以國家重點研發計劃為依托，聯合國內高水平科研隊伍，形成產、學、研、用四位一體的聯合攻關隊伍，開展技術研發和理論研究。例如在“不可移動文物本體劣化風險監測分析技術和裝備研發”項目中，針對監測裝置“小型化、低功耗、高精度、多參數、智能化、實時穩定”的重大需求，項目團隊研發或集成了7類14種專用監測裝置，已經實地驗證，形成一批擁有自主知識產權的監測技術。“大型明清古建築(群)安全風險預警關鍵技術研究”項目麵向大型明清古建築(群)，基於建築物規模、密度、結構、材質、整體空間與景觀、可移動文物數量與保存等多維度特征和曆史風險數據，研究古建安全風險評估指標體係，編製安全風險判定與預警體係及綜合防控指南。例如，以古建內人員異常行為風險分析預警算法模型，研究高密度人流人群動態精準計數技術；結合古建自身屬性和曆史風險數據，研究不同季節、不同時段、複雜天氣等因素影響下的火災動態風險感知及分析預警方式能力；基於人工智能和大數據技術，對火災探測器及監測技術提出新要求，構建古建築(群)安全風險感知與預警平台，並開展應用驗證。目前，故宮已形成完整的不可移動文物監測與應對體係，以人工智能、大數據、雲計算等高新技術為依托，建立起故宮世界文化遺產監測數據平台體係與應急指揮平台，實現了“變化可監測、風險可預報、險情可預控、保護可提前”的預防性保護管理目標，使得遺產真實性、完整性得到有效保護。用數字技術讓文物曆久彌新眾多技術手段當中，文物的數字化是最重要的預防性保護措施。利用數字科技加速文物的數字化資源轉化，可以完整、準確、真實地永久保存文物信息，形成文物的數字檔案，為故宮博物院文物的保護、研究以及展示等提供了有力支撐。。
步骤6：《蜜糖直播》經濟總量+軟硬聯通+規則銜接大灣區建設四年來取得長足進步1月8日內地與香港恢複首階段通關以來，通關客流迅速增長。對此，中國人民大學教授、廣東財經大學大灣區雙循環發展研究院院長陳甬軍認為，通關流動量反映出經濟活力的提升。通關客流相關數字增加得很快，兩個方麵原因，一方麵疫情基本上控製住了以後，粵港澳地區經濟、商務、社會的流動，相關需求煥發出來了。更重要的是粵港澳大灣區的經濟活力，開春進入了新的發展，所以人員的流通就反映了經濟活力的提升，而且現在自主通關效率很快，為粵港澳大灣區的發展帶來一個重要的基礎，這是非常重要的保障條件。對於《規劃綱要》發布以來，大灣區建設的各組數據以及呈現出來的發展態勢，陳甬軍說，首先是經濟總量的增加，整個（大灣區內地九市）加上港澳的有近14萬億人民幣的GDP，這樣就在全世界的灣區當中確立了粵港澳大灣區的一個地位。另外在這幾年的發展當中，“硬”和“軟”兩方麵都有長足進步。“硬”方麵是交通網絡，例如深中通道、各種城際鐵路，“一小時生活圈”的打造，大大方便了粵港澳地區人員流動和生產要素的流動。國家也把大灣區作為全國科學中心和人才高地之一。今後還要打造教育強區，所以教育強區、科技強區和人才強區這三者的結合，“三駕馬車”形成了粵港澳地區今後發展的強勁動力。同時，機製對接、規則銜接和人員在粵港澳地區各種標準的互通互認也取得了巨大進展。所以，這三方麵促進了大灣區在規劃綱要頒發4年來取得了長足進步，為今後的發展也奠定了很好的基礎。陳甬軍說，通關便利、職業標準、營商條件進一步融合是今後努力的方向。現在已經有七、八個方麵可以互認，但是在通關、職業標準、營商的一些條件方麵，還可以進一步進行深港的融合和統一，這方麵目前還存在一些差異和門檻。未來，要降低這些門檻，盡量縮小負麵清單的內容，從而在經濟上可以達到生產要素的最快流動效率，以及物流成本的降低，使得深圳、香港、澳門之間的聯係更加高效，這是今後要努力的方向。四年來深圳推進粵港澳大灣區建設取得新進展新成。
步骤7：空姐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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