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步骤5：糖心直播連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。
步骤6：《草榴直播》一是幹細胞移植的安全性問題。病人在進行造血幹細胞移植之前，要進行強度很大的化療，清空原有的骨髓造血係統。這意味著，此時患者的免疫功能幾乎是零，就容易發生各種感染。即便能堅持完成造血幹細胞移植，之後也可能會出現強烈的排斥、感染等現象，甚至造成死亡。二是幹細胞移植的應用有局限性。同種異體幹細胞移植需要配型，並且僅限用於合並血液係統腫瘤（各類白血病、多發性骨髓瘤以及惡性淋巴瘤）患者。前麵我們提到，前兩位被治愈的患者都是患有血液係統腫瘤，他們進行造血幹細胞移植的初衷是為了治療血液病。還比較幸運的是，他們找到了合適的配型。但是，這真的也很難。自帶CCR5-Δ32基因突變的幸運兒太少人體中共有2萬多個基因，基因是由堿基組成的。人體有30億個堿基對（一半來自於你爸，一半來自於你媽），每一個基因都是由ATCG四種堿基排列組成，由於生物體本身的複雜性，所以基因的長度並不統一，各有差異。在CCR5基因中，如果缺少基因編碼區的32個堿基，CCR5基因就不能正常編碼蛋白，也就成了所謂的CCR5-Δ32突變。然而，隻有來自於父母的純合的CCR5-Δ32突變，才能對抗艾滋病毒。但是，攜帶 CCR5-Δ32的基因突變的人太少了。據相關研究統計，目前隻有約1%的高加索人（主要是歐洲人）有這種純合的CCR5-Δ32基因突變。找到這種“幸運兒”，並且人家還願意捐獻骨髓，難度有多大可想而知吧。據聯合國2021年的數據，目前全球約有3840萬艾滋病毒感染者。其中，3670萬是成年人，170萬是15歲以下兒童。人類要想徹底攻克艾滋病，依然任重而道遠。。
步骤7：金莲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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