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步骤5：嗨秀直播那麼問題來了，怎樣才能夠利用這些幹熱岩呢？首要問題是幹熱岩的勘探，絕大多數的幹熱岩都在地球深處，就目前人類的技術水平，太深的地方我們是無能為力的，所以隻能找相對比較淺的幹熱岩加以利用。通過地質勘探可以找到幾百米深處的煤炭，同樣可以通過地質勘探，找到相對淺層的幹熱岩。對於幾萬米深處的幹熱岩的利用，無論是勘探手段還是開采技術，都無法做到，一般來說，2000~4000米的幹熱岩是可以被勘探的，並且通過地熱鑽井技術加以利用。人類又該如何獲取幹熱岩的熱能呢？主要分為以下幾個步驟：一是從地表向幹熱岩中打一口“注入井”；二是封閉井孔，並向裏麵高壓注入低溫水；三是極高的水壓迫使岩層出現裂縫，逐漸形成一個麵狀的熱儲構造；四是從地表向下鑽幾個“生產井”，它們可以將蒸汽和高溫水回收到地麵；五是利用這些高溫蒸汽供暖或者發電，剩餘的溫水會通過注入井返回到幹熱岩中，從而實現能源的循環利用。幹熱岩因其得天獨厚的較高溫度，一旦成功開采，將是冬季供暖的良好熱源。但因其造價較高，對於麵積較小的建築供暖，高昂的成本是一般人難以承受的。在利用幹熱岩的過程中，最大的困難還不是轉化利用的技術環節，而幹熱岩所處的位置在數十千米深的地下，靠一般的鑽井設備根本無法鑽達，距離地麵最近的也有數千米深，難度非常大。所以從經濟性上來講，埋藏深度越淺的幹熱岩，就越有可能創造出更大的經濟效益。另外，還有很多需要仔細考量的問題，比如幹熱岩開發過程中可能會造成的環境問題，地球內部本身就是生態脆弱的地帶，別說是在幾千米深處開發地熱了，就是在地麵修一條鐵路都要小心翼翼。幹熱岩熱能采集勢必會破壞地下的高溫高壓環境，必然會影響這個地區的地層，如果不小心引發地震或者其他地質破壞，後果也是不堪設想的。即便發現了一個“聚寶盆”一樣的幹熱岩地熱資源區域，實際開發依然麵臨很多困難，如果不仔細考量，強行開發，後續可能引發一係列意想不到的問題。無論遇到多大的困難，人類從未停止前進的腳步。2022年1月，我國研製的4200米重力熱管采熱試驗裝置試運行成功，首次在國內實現了幹熱岩熱能的長距離輸運，也為中國幹熱岩的開采利用奠定了技術基礎。。
步骤6：《蜜糖直播》不想運動，原來也可以怪到腸道菌群身上運動 健康 多巴胺 腸道菌群2小時前最前沿的腸道菌群知識看著朋友圈裏健身、跑馬的大神們秀肌肉、曬配速，再看看自己懶出天際，別說運動了，能躺著就不坐著，令人不禁感歎：這人與人的差距咋就這麼大咧?然而最新的一項科學研究則給了廣大不愛運動的懶癌患者一個新的解（jie）釋（kou），原來不是我不愛運動，我是被腸道菌群控製住了，是它…它它它它不讓我動！來自賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科研人員在小鼠實驗中發現，改變腸道菌群的結構，小鼠運動的興趣也會跟著改變。原本喜歡在跑輪裏運動的健康小鼠服用抗生素後，腸道菌群死傷大半，小老鼠也變得不想運動了。而且科學家們還找到了促進小鼠運動的幾株細菌，主要是丹毒絲菌科和毛螺菌科的菌株。給無菌小鼠補充這幾株細菌後，小鼠運動的時間更長、頻率更高 [1]。圖1. 在運動的小倉鼠我們運動的意願究竟受什麼控製？腸道菌群又是如何決定我們想不想運動的呢？大腦中負責運動意願的區域是紋狀體，而調節紋狀體興奮與否的神經遞質包括多巴胺、乙酰膽堿和穀氨酸。多巴胺和運動之間存在正反饋，運動可以產生多巴胺，多巴胺使紋狀體興奮，運動的意願更加強烈。然而當腸道菌群被破壞後，小鼠運動產生的多巴胺大量下降，沒有了多巴胺的激勵和正反饋，小鼠紋狀體不再興奮，也失去了運動的動力。多巴胺和運動之間的正反饋是如何終止的呢？越運動，多巴胺越多，越想運動，豈不是要把人累死？好在多巴胺的半衰期比較短，大腦的紋狀體被多巴胺刺激的同時會產生分解多巴胺的單胺氧化酶，所以多巴胺並不會在大腦中積累。但腸道菌群的存在會抑製單胺氧化酶對多巴胺的分解，延緩多巴胺的分解，運動獲得獎勵的感受也越強烈。圖2. 大腦中負責運動和獎勵機製的紋狀體（紅色）另外，腸道中的一些細菌，比如丹毒絲菌科以及毛螺菌科的糞球菌能夠合成脂肪酸酰胺，這種代謝產物使感覺神經元興奮，使得小鼠在運動時多巴胺的釋放更高，獎勵和幸福感更強烈。其實這不是科學家們第一次發現腸道菌群和運動之間的關聯，腸道菌群除了能調節運動的意願，也參與運動時代謝產物的利用，甚至與肌肉結構或含量的變化有關。。
步骤7：水仙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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