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步骤5：看点直播　　貧富分化加劇是導致美國社會危機加深的主要原因之一。種族矛盾加深、無家可歸者增多、城市騷亂、暴力犯罪嚴重，都與貧富差距擴大密切相關。◆社會動蕩加劇。由於貧富差距擴大，美國近年遊行示威活動接連不斷。從2011年的“占領華爾街”運動，到2020年反對美國警察暴力執法的“黑人的命也是命”遊行，一些遊行示威甚至演變為暴力事件。大規模遊行示威體現美國底層民眾對種族歧視、階級固化和貧富分化的抗爭。疫情期間，美國政府實施多輪經濟刺激政策，發放大量補貼，雖在短期內緩解了社會矛盾，但積累了更長期的債務危機和更難處理的通脹壓力。◆人權狀況堪憂。貧富分化導致美國人權狀況不斷惡化。一是人均預期壽命下降。根據美國全國健康狀況統計中心數據，2019年至2021年，美國人均預期壽命下降2.7歲，其中男性縮短3.1歲，女性縮短2.3歲。二是高等教育資源不成比例地向富人傾斜，低收入人群失去平等受教育機會，公眾對高等教育不滿上升。美人口普查局數據顯示，高收入家庭18歲至24歲青年中，82%接受高等教育，遠高於低收入家庭的45%。三是無家可歸者生存狀況惡劣。貧富分化加劇，特別是極端貧困問題是導致無家可歸的主要原因。據美國住房和城市發展部報告，2020年全美有超過58萬人無家可歸，其中22.6萬人露宿街頭、住在汽車或廢棄建築物中。。
步骤6：《极品直播》目前，故宮博物院已擁有全部186萬件院藏文物的文物信息資源，85萬件/套院藏文物影像，采集製作了1500餘件院藏文物的高精度三維模型。此外，為配合古建保護修繕工作的開展，故宮博物院還重點采集製作了太和殿、中和殿、保和殿、養心殿、禦花園等區域的三維模型，采集了全部開放區域的高精度360°建築高清全景影像。視音頻資源方麵，目前采集總時長超過8500小時，覆蓋古建修繕、文物修複、口述曆史、院內學術會議活動等多個方麵。院藏文物基礎影像采集工作是近年來故宮開展的一項關乎故宮文物保護利用的基礎性工作。這項工作任務繁重、時間跨度大，需要集合全院和社會力量。為此，故宮博物院專門開發了針對文物基礎影像采集工作的大數據管理工具——院藏文物基礎影像采集數據看板，充分利用大數據分析和數據可視化技術，加強文物數字資源采集進展的動態統計和實時反饋，對采集工作進行科學化和精細化的管理與調整。“數字故宮”也是數字技術助力文物保護的生動實踐。近年來故宮博物院推出的“數字文物庫”“數字多寶閣”“全景故宮”等項目得到了社會各界的好評，讓文化資源借助數字技術“活起來”。前不久，故宮博物院還聯合高校和科技企業成功申報了“十四五”重點研發項目“大型綜合性博物館數字孿生關鍵技術研究與服務示範”。該項目將通過研究數字孿生理論和構建方法，搭建數字孿生公眾服務平台，為數字孿生相關技術在博物館行業中的規模化應用提供技術驗證和應用示範。項目成果將在故宮博物院北院區進行展示。故宮博物院期待，將來能夠進一步提升文物科技創新能力和文物領域科技應用水平，帶動解決重點難點和瓶頸問題，支撐引領文物事業高質量發展，讓文物保護擁有更堅實的依靠，也讓穿越千年的文化得以永續保存，曆久彌新。讓綠色發展理念深入人心來故宮的遊客會發現，故宮的垃圾桶不是那麼好找了。綠色發展理念要深入人心，就要在全社會形成共識。故宮博物院希望通過“零廢棄行動”，向故宮工作人員、向每年前來的遊客潛移默化地傳遞這樣的綠色發展理念。“故宮零廢棄”項目自2020年起分為兩個階段逐步推進，即“零廢棄辦公”和“零廢棄遊覽”，以減量化、資源化、無害化為原則，對院內非開放區域和遊覽區域進行廢棄物的合理管理，提高資源利用率，將故宮博物院打造成為國際領先的零廢棄博物館。通過環境行為研究，分析最佳布點位置，故宮垃圾桶數量大幅減少。調整後的垃圾桶布局更合理，景觀更少被打擾，保潔員工作區域也更集中，分類效率大大提升。“故宮零廢棄”項目還通過各種宣傳體驗活動，倡導遊客及更大範圍的社會公眾關注並踐行垃圾分類行動。尊重自然、順應自然、保護自然，是全麵建設社會主義現代化國家的內在要求。作為國家級博物館、世界文化遺產地，故宮博物院始終認為，自己有責任有義務為綠色可持續發展作出貢獻，提升遊客環境保護意識，培養遊客環境保護習慣。故宮也期待更多的文旅文博單位共同攜手，共同推動更多博物館加入到零廢棄建設的行列當中。通過真實的零廢棄探索，一起講好中國博物館的綠色故事，讓世界看到不一樣的中國博物館。。
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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