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步骤5：绿茶直播經濟總量+軟硬聯通+規則銜接大灣區建設四年來取得長足進步1月8日內地與香港恢複首階段通關以來，通關客流迅速增長。對此，中國人民大學教授、廣東財經大學大灣區雙循環發展研究院院長陳甬軍認為，通關流動量反映出經濟活力的提升。通關客流相關數字增加得很快，兩個方麵原因，一方麵疫情基本上控製住了以後，粵港澳地區經濟、商務、社會的流動，相關需求煥發出來了。更重要的是粵港澳大灣區的經濟活力，開春進入了新的發展，所以人員的流通就反映了經濟活力的提升，而且現在自主通關效率很快，為粵港澳大灣區的發展帶來一個重要的基礎，這是非常重要的保障條件。對於《規劃綱要》發布以來，大灣區建設的各組數據以及呈現出來的發展態勢，陳甬軍說，首先是經濟總量的增加，整個（大灣區內地九市）加上港澳的有近14萬億人民幣的GDP，這樣就在全世界的灣區當中確立了粵港澳大灣區的一個地位。另外在這幾年的發展當中，“硬”和“軟”兩方麵都有長足進步。“硬”方麵是交通網絡，例如深中通道、各種城際鐵路，“一小時生活圈”的打造，大大方便了粵港澳地區人員流動和生產要素的流動。國家也把大灣區作為全國科學中心和人才高地之一。今後還要打造教育強區，所以教育強區、科技強區和人才強區這三者的結合，“三駕馬車”形成了粵港澳地區今後發展的強勁動力。同時，機製對接、規則銜接和人員在粵港澳地區各種標準的互通互認也取得了巨大進展。所以，這三方麵促進了大灣區在規劃綱要頒發4年來取得了長足進步，為今後的發展也奠定了很好的基礎。陳甬軍說，通關便利、職業標準、營商條件進一步融合是今後努力的方向。現在已經有七、八個方麵可以互認，但是在通關、職業標準、營商的一些條件方麵，還可以進一步進行深港的融合和統一，這方麵目前還存在一些差異和門檻。未來，要降低這些門檻，盡量縮小負麵清單的內容，從而在經濟上可以達到生產要素的最快流動效率，以及物流成本的降低，使得深圳、香港、澳門之間的聯係更加高效，這是今後要努力的方向。四年來深圳推進粵港澳大灣區建設取得新進展新成。
步骤6：《月舞直播》批評中國男足，是最沒有技術含量的事情。球迷可以批，愛之深責之切；演員可以批，這是比娛樂還好笑的故事；退役的球員也可以批，沒有最爛隻有更爛，那時爛現在更爛，輕鬆沒壓力。陳戌源之前在大型國有企業擔任領導職務，是中國足協首位來自非體育管理部門的主席。在擔任足協主席期間，陳戌源曾經提出組建職業聯盟，推出“限薪令”。球迷一度認為“外來的和尚會念經”，似乎看到了中國足球改革蛻變的美好前景。但是，中國足球在陳戌源擔任足協主席期間暴露了深層痼疾，職業聯賽賽風賽紀屢屢引發球迷質疑，從金元大佬淪落到一地雞毛，中國男足成績更是大幅下滑。最終，中國男足慘敗於越南隊，在世界杯預選賽中被淘汰出局，投入巨資的“歸化工程”隨之打了水漂，令舉國球迷一片嘩然。2009年，中國足壇就曾掀起反賭掃黑風暴，包括中國足協專職副主席南勇在內的多名足協高官被“掃”，令中國足壇迎來十多年的黃金發展期，闊別世預賽亞洲12強賽多年的男子國足也重新入圍，且有過接連擊敗韓國、卡塔爾的高光表現。如今，隨著多名中國足協高層人員被查，中國足球再次跌落穀底，但同時也站上了新的起點。留給中國足球的時間很多，因為人們對他要求很低，隻要不再曝出醜聞，能一點點進步就好。希望這一次大清洗，能讓中國足球發展得健康一些。。
步骤7：浪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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