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步骤4：原标题:男子举报妻子被上司带去酒局遭灌酒) 近日,网传一张疑似一名男子公开举报“妻子被副检察长上司带去参加酒局”的朋友圈截图引发关注。网传图
步骤5：夜月直播由此可見，與預期相反，要想重複衝煮出美味咖啡，咖啡師應該減少單次咖啡粉的用量，並把咖啡磨得稍微粗一點。這樣才能得到高可複製性的美味咖啡。然而並不是每個人都喜歡同樣的咖啡味道。研究者也針對這一情況設計了一係列的程序，其原理是將過度萃取和萃取不足的咖啡按照不同比例進行混合，最終實現不同味道咖啡的製備。在家怎樣控製萃取程度呢?（1）研磨程度在一定程度上，咖啡研磨得越細，就有更大的表麵積，意味著與水接觸程度更好，更利於萃取，理論萃取率越高。咖啡研磨（2）衝泡水量製作咖啡時，水會不斷的流過咖啡床，完成萃取。理論上，在咖啡中流過的水越多，提取的成分就越多，越利於萃取。（3）衝泡水溫完成咖啡的萃取是需要吸收能量的，而最常見的能量來源便是水的熱能。溫度越高，萃取則越快，建議咖啡萃取溫度控製在90-92℃之間。衝咖啡（4）煮咖啡時的壓力壓力也會影響咖啡的萃取率，更大的壓力會有利於更高程度的萃取。（5）水在咖啡表麵的湍流湍流指在製作咖啡時水在咖啡床中的一種運動現象。當水流速很大時，會在體係中形成很多的小漩渦，流線不清晰。湍流的現象越多且越大，萃取程度越高。讀完這篇文章，有沒有感覺奇怪的咖啡知識增加了呢？如果你也是一名咖啡愛好者，趕緊用這92℃“熱乎的”科學知識，嚐試在家做一杯適合你的美味咖啡吧！。
步骤6：《桃花直播》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：花椒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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