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步骤5：橘子直播美國貧富分化持續惡化的事實真相新華社北京2月23日電2023年2月一、美國貧富分化狀況持續惡化二、多重因素助推美國貧富分化加劇三、貧富分化加劇給美國社會帶來嚴重消極影響結束語美國既是世界第一大經濟體，也是貧富分化最為嚴重的西方國家，長期走不出富者愈富、貧者愈貧的困局。新冠疫情暴發以來，美國采取大規模財政金融刺激措施，不僅沒有從根本上幫助窮者紓困，反而助力億萬富翁借機擴大財富，貧富差距更為懸殊。本報告旨在通過列舉事實和數據，揭示美國貧富分化的現狀、問題積重難返的政治和社會原因以及造成的影響。20世紀70年代以來，美國收入不平等和財富懸殊程度日益加深，出現“富者愈富、貧者愈貧”和“中產階級遭擠壓”的嚴重現象，這一趨勢至今仍在延續。◆反映收入分配差距的基尼係數不斷攀升。據世界銀行統計，1974年美國的基尼係數為0.353，到2019年已升至0.415，超過貧富差距過大（大於0.4）的警戒水平。同期其他發達國家基尼係數基本都在0.35，甚至0.3以下。◆美國富裕群體的收入增速遠高於低收入群體。據美國人口普查局數據，1970年以來，收入前五分之一家庭的平均收入增長182%，到2020年達25.3萬美元，而中等收入和收入後五分之一家庭的平均收入僅增長133%和113%，到2020年僅為7.2萬美元和1.5萬美元。1975年，收入前五分之一家庭的平均收入是後五分之一家庭平均收入的10.3倍，到2020年升至17.4倍。。
步骤6：《嗨秀直播》壓力大脫發的原因找到了脫發堪稱當代年輕人的新“絕症”之一，和熬夜、拖延症一樣深深困擾著大眾。通宵工作會脫發，努力學習也脫發，身體不適還會脫發，脫發簡直是何處不相逢啊。作為科研工作深度從業者，同樣是脫發的高危群體，這不，我早早就對脫發重視起來了！每次大家開會，一眼望過去，心裏暗暗感歎，聰明絕頂的可真不少。雖然已經有不少報告和機構告訴我們，脫發往往是和基因因素有關，估計不少人對此有疑問，比如，既然是基因問題，為什麼父輩當年同齡脫發比例要遠低於我們現代年輕人？基因總不能在短期內發生如此大的變化吧？其實，大家也許都注意到了，那就是壓力大也會脫發，你別說，這個還有專門的研究。今天就來和大家聊聊壓力致脫的問題。01，壓力大了會脫發其實關於慢行壓力和脫發的關聯一直都有研究，而近些年來，其機製也被揭示了，比如發表在《nature》上的這篇文章就是一個對壓力和脫發關係的機製研究【1】。在該研究中，研究人員用小鼠模型探討了毛發再生的機製。毛發再生本質上是取決於毛囊幹細胞的活性，毛囊會在休止期（Telogen）與生長期（Anagen）之間周期性地自然循環，當處於生長期間，毛囊幹細胞被激活，於是毛囊再生並長出頭發，這樣頭發就會快速生長；而當處於休止期的時候，毛囊幹細胞處於靜息狀態，我們脫落的頭發就難以得到及時補充，於是就表現出了脫發。那麼壓力能否影響到毛囊幹細胞的狀態呢？於是他們決定以和壓力密切相關的腎上腺作為研究對象。通過對比切除了腎上腺小鼠和假手術小鼠，結果發現，無論雌雄小鼠，當腎上腺被切除後都擁有更短的休止期，其毛囊幹細胞活性增強，因此能夠及時的恢複毛發。02，皮質酮那麼，到底是哪種激素在發揮作用呢？研究人員進一步進行探究，發現是一種叫做皮質酮（Corticosterone）的激素，這種激素在人體中的類似物是皮質醇（Cortisol），這是一種被廣泛認為和壓力感應有關的激素，一般情況下慢行壓力會導致機體分泌皮質酮來作為應激激素。。
步骤7：小爱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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