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步骤6:《草榴直播》愛上咖啡早些年隻喝健康的白開水,後來逐漸迷上烹茶:小火爐哧哧地舔舐壺底,玻璃器皿裏不斷翻湧的茶湯,或濃鬱或清淺。上麵覆幾點秀逸的“飛雪”,鼻際隱隱送來芳菲,倒是極具風雅的事兒。愛上咖啡,當是中年以後的事了。起初是來自親戚的一份節日饋贈——兩個精致的咖啡禮品盒,一白一黑,大盒裏配送了小巧的咖啡杯、勺,甚是貼心。不過是帶有點咖啡味的速溶,卻偏偏讓我這個初級段位者頗為受用:恰到好處的甜、濃鬱的奶香,把咖啡原本的苦包裹在層層糖衣之下,叫人覺察不出生活原本的澀。這番景致倘若收納在某位智者的眼底,估計要被算作大腦對神經的一種自我麻痹。但於我而言,卻總覺得,麵對紛繁複雜的世界,每個成年人的心底,或多或少都需得有那麼一兩分阿Q之意味哩。有了這兩盒速溶咖啡的啟蒙,我開始主動探索咖啡的世界。先前隻在電視裏見過褐色的扁豆大小的咖啡豆被傾倒進機器,經過約十來分鍾的研磨,摻入不同的輔料烹製成各色咖啡的過程,殊不知咖啡豆原來竟是某種植物果實裏的仁。而這種植物就是咖啡樹,原產於埃塞俄比亞和剛果一帶。當咖啡與可可、茶一起成為世界三大主要飲品時,咖啡樹的生長空間也由幅員麵積較小的非洲國家蓬勃擴張為遍布世界各地的廣袤領地。野生的咖啡樹一般高達5-10米。為了增加結果量和便於采收,人工種植的咖啡樹多被修剪為兩米以下。每年三月,咖啡樹的枝頭次第綻放許多風車狀白色花朵,伴風播散出縷縷幽香,著實妙哉。每株咖啡樹一年隻開一次花。繁花落盡後,枝頭便結出密集的小小的漿果。漿果從生長到成熟依次經曆青、黃、鮮紅三次顏色的變化,如同人生經過青檸、而立、不惑的歲月洗禮,散發出金漿玉液般的濃香,醉人心魄。目前全世界範圍內,咖啡樹的種類雖達三十餘種,但能產出可供食用咖啡豆的樹種卻隻有寥寥三個類別,分別為阿拉比卡(小粒咖啡)、羅布斯塔(大粒咖啡)和利比裏亞咖啡樹(由於口感品質差的緣故,利比裏亞咖啡樹已漸漸退出舞台)。阿拉比卡和羅布斯塔無論是口感還是產量都有著較大的區別。阿拉比卡多產於非洲肯尼亞、坦桑尼亞和中南美洲熱帶區,生長在海拔500-2000米的地方,豆產量約占世界產量的三分之二。好的阿拉比卡原種豆顆粒、色澤均勻,香味獨特,相對價格高,可用來製作純咖啡。世界上著名的藍山咖啡、摩卡咖啡幾乎全是阿拉比卡種。羅布斯塔咖啡樹原產地和主產地在非洲中西部及東部的馬達加斯加島,以及亞洲的印度尼西亞,其產量約占全世界的20~30%。此樹種對環境的適應性更強,能夠抵禦各種惡劣天氣,且產出率高,價格相對低廉。圓形的羅布斯塔咖啡豆苦味濃厚,香氣不足,較多用於速溶咖啡的生產。而我們日常飲用的諸多風味的咖啡其實是以咖啡豆為主材,搭配不同的研磨工具、生產工藝、輔材添加劑煉製而成。且從我的入門品類——一白一黑兩個口味談起吧:產自馬來西亞的白咖啡,是原豆經低溫烘培大量去除咖啡堿,保留了原始的咖啡香,奶味重,口感略顯清淡,適合我這樣的小白入手;真正的黑咖(我收到的亦是速溶,非正宗黑咖)又被香港人稱為“齋啡”,指直接用咖啡豆燒製的苦咖,不加奶不加糖,入口即是馥鬱的中草藥般的苦,像極了生活的苦在漫長時日裏反複咀嚼浸泡,提煉出的點點香。的確,再苦的人生也曾萌發過希望,而苦的咖啡似乎反倒更容易叫人在失意時刻保持清醒。愛上一杯咖啡,愛上一種生活,人到中年的領悟或許還不算來得太遲。。
步骤7:荷花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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