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步骤5：千金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6：《洛神直播》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。”。
步骤7：诺珏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。。

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