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步骤5：韩媛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：《月舞直播》“2022年，北京銀行多次對存款利率進行了下調。目前，三年期整存整取產品年利率基本與同業持平，產品定價基本能滿足客戶需求。投資者可以將資產進行多元化配置，長短結合，在保證資金流動性的同時獲取更多收益。”北京銀行相關業務負責人對本報記者表示，在存款利率市場化機製影響下，受貸款利率下降因素推動，商業銀行存款利率聯動下降，這也是中國存款利率市場化改革的重要內容。該負責人說，一方麵，存款利率下降尤其是中長期存款利率下降，有利於銀行壓降負債成本，為進一步降低貸款利率提供空間，從而加大對實體經濟的支持力度；另一方麵，存款收益水平下降，也會在某種程度上降低居民儲蓄意願，可使更多資金流向消費市場和其他投資領域，有利於提振經濟、活躍市場。理財選擇更加多元存款利率下調，對銀行存款收益較為敏感的居民該如何選擇？招聯金融首席研究員董希淼分析，中國居民長期以來有著較強烈的儲蓄意識，儲蓄率一直相對較高。近年來，居民存款增長較快，尤其是2022年居民投資理財風險偏好明顯下降，居民存款增速顯著加快，在人民幣存款中的占比持續提升。“同時，受前期疫情等因素影響，銀行體係資金較多而有效融資需求不足，這也是推動存款利率下降的原因之一。”他說。“從全球來看，市場無風險利率下降是大勢所趨。對居民個人而言，如果資產配置裏中長期存款較多，那麼收益率可能有所下降。居民應平衡好風險與收益的關係，倘若追求穩健收益，在存款之外可以適當配置一些現金管理類理財產品及貨幣基金等。”董希淼對本報記者說，2023年，隨著中國宏觀經濟恢複和有效融資需求回升，銀行體係對資金需求量將有所增加，存款利率有望保持基本穩定。曾剛認為，對普通儲戶來說，如果從安全角度考慮，銀行存款仍不失為一個好選擇；如果想要更高回報，則可以考慮銀行理財、基金甚至股票。“在任何一個市場，波動都是常態。銀行存款利率下行並非單向且一成不變的，需要理性看待。”他說。。
步骤7：星秀直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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