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步骤5：寂寞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。。
步骤6：《海角直播》地下“天然鍋爐”新成員——幹熱岩人們很早就知道地球深部有熱量產生並可“上溢”到地表，似乎在地下存在一個熱氣騰騰的“灶火”、大大的“鍋爐”。人們對地下深處熱量的產生充滿興趣，一直在探索這種被稱為“天然鍋爐”的能源來自何方。大地深處的頭號熱源—— 地熱能深藏於地殼內的高溫很早以前就被人類認識了，並將其作為一種極具潛力的能量資源。從舊石器時代起，古人就利用溫泉中的水進行沐浴和治療身體的不適，而自古羅馬時代起就將其用於空間取暖。近年來，人們對用地熱能代替化石燃料的努力使我們對地熱的興趣再度燃起。絕大部分地熱能被直接用於為建築物供熱和工業加工，即用於房間的供熱和發電。地熱能是地球內部產生和存儲的熱能。地殼內的地熱能起源於行星的原始結構和物質的放射性衰變，地幔邊界溫度可能達到4000℃以上。地球內部的高溫和高壓會導致一些岩石融化，而固體地幔則具有塑性，因此它比周圍的岩石輕，導致部分地幔向上對流。地殼中的岩石和水被加熱，有時會高達370℃，這些水就是被 “天然鍋爐”加熱的溫泉。地熱發電與常規蒸汽發電廠使用的技術密切相關，但整個係統的設計完全不同，取決於人們利用的地熱資源的類型。最簡單的地熱發電廠是利用地熱地區自然產生的“幹氣”直接驅動蒸汽輪機，進而驅動發電機產生電力，這個過程與使用常規化石燃料的發電機原理完全一樣。在地下，水流經幾千米處灼熱的岩石層時會產生蒸汽。大地深處的 “新鍋爐”—— 幹熱岩近年來，一個新名詞頻頻見於各媒體——“幹熱岩”，它是大地深處“鍋爐”的新成員。幹熱岩，從名字上就很好理解，其實就是又幹又熱的岩石，通俗點說，就是地下“發燒”的岩石。從岩石分類來講，包含變質岩、沉積岩和侵入岩在內的岩石都能夠成為幹熱岩。而它又幹又熱的原因也很簡單，因為它們分布在溫度很高的地層深處，或者直接受到岩漿這類物質的影響，加上深埋地下，所以熱量很難釋放，溫度一般都可以在200℃以上。幹熱岩屬於新興地熱能源，幹熱岩的形成與地球的結構有關。在地球深處，存在著可達7000℃的熾熱的熔漿，其熱量向上傳導，穿過地幔接近地殼，而地殼中不含水或者流體極少的岩石層就會獲得高溫能量，進而形成了幹熱岩。地球內部蘊含著大量的幹熱岩，這些都是天然的能源，隻要地球不毀滅，這些幹熱岩幾乎是取之不盡、用之不竭的新能源。。
步骤7：桃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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