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步骤5：伊人直播日本是藍星上能用本國火箭發射本國衛星的玩家俱樂部裏麵的第四個成員，但也是唯一一個進入這個俱樂部後仍然不具備可持續的太空發射能力的國家，因為日本發射首顆衛星“大隅”號的L火箭是一種小型的全固體燃料火箭，完全就沒法在此基礎上發展大推力運載火箭。成功發射本國第一顆衛星帶來的航天熱，讓日本朝野上下對於發展航天工業技術，帶動本國科技發展、提升國家的國際地位這一戰略達成了共識。為了能夠盡快掌握大推力液體火箭技術，日本再次發動了自己“拿來主義”的傳統藝能，通過《日美航天交流協議》從美國照搬“德爾塔”火箭的相關技術，來發展本國的首型液體燃料運載火箭，這就是N係列火箭。而全固體多級火箭方案日本人也沒有放棄，在L火箭基礎上發展成了後來的M係列火箭。在由首相辦公室直接管轄的空間活動委員會領導下，日本宇宙開發事業團（NASDA）負責航天運載產業化的發展，要在逐步掌握液體火箭技術基礎上，建立起完全自主的大推力運載火箭研製和生產體係，並以小步快跑的形式逐步提升運載能力；日本宇宙科學研究所繼續發展全固體燃料的多級小火箭，支持本國科研單位的太空科學研究需求。雖然在2003年這兩個組織合並成了現在的日本宇宙航空研究開發機構（JAXA），但日本運載火箭的發展戰略卻依然如故的發展至今，保持了絕對的穩定性，這也是日本火箭運載能力不斷穩步提升的基礎。N1，N2，H1，H2，H2A，H2B，H3，日本火箭一路長大N1火箭幾乎是在日本首顆衛星發射成功後就開始了研製，這是一種三級構型的運載火箭，一二級火箭使用液體燃料、三級火箭使用固體燃料，地球同步轉移軌道運載能力為250公斤。除了第二級的火箭發動機由日本自研之外，一級和三級都以許可證形式用美國圖紙在日本生產，這樣操作可以保證日本在技術風險可控的情況下，快速掌握火箭研製技術，鋪開產業格局，積累研製經驗，獲得衛星發射能力。N1火箭在1975年首飛即獲得成功，證明了日本航天發展規劃的可行性。N2可以視為是N1的加長放大版，進一步提升國產化率的基礎上，運載能力也有了提升，N2的國產化率達到了60%，地球同步轉移軌道運載能力達到700公斤。但N係列火箭注定隻是日本追求火箭技術自主道路上的過客，N1和N2火箭加一起一共隻飛了15發，時間跨度卻從1975年持續到了1987年，差不多一年隻有一飛，倒不是日本人不想多飛，而是美國人發的生產許可證隻有那麼多，用完就沒了，所以日本對於提升火箭技術的國產化率特別在意，迫切想要早日實現“火箭自由”。。
步骤6：《洛神直播》樓市繼續探底，70城房價連續16個月環比下跌2022年底各地樓市沒有出現非常強的“翹尾”行情，全國重點70城房價已連續16個月環比下跌。1月16日，國家統計局發布的12月房價數據顯示，各線城市商品住宅銷售價格環比持平或下降，一線城市同比上漲、二三線城市同比下降。2022年12月份，70個大中城市中，新建商品住宅銷售價格環比下降城市有55個，比上月增加4個，同比下降城市有53個，比10月、11月增加2個。新房價格同環比均出現增長的有9個城市，較上月增加3個，分別為北京、上海、杭州、寧波、青島、長沙、成都、西安、銀川。12月新房價格環比漲幅最大城市為泉州（0.7%）、揚州（0.6%）、長沙（0.5%）及成都（0.5%）。值得一提的是，成都12月新房、二手房價格同比增幅均超9%，繼續超越北京與上海。根據算術平均計算，12月份全國70個城市新建商品住宅價格指數環比漲幅為-0.2%，同比漲幅為-2.3%。上海易居房地產研究院研究總監嚴躍進對此分析稱，當前房價指數跌幅總體上沒有擴大，說明四季度持續性的三支箭政策，減少了房企恐慌性降價的心理。一個最明顯的變化是，一線城市連跌3個月後，當前已經有止跌現象。分城市線來看，一線城市新房價格環比由上月下降0.2%轉為持平，同比上漲2.5%，漲幅與上月相同。12月二三線城市房價在持續下滑，新房環比漲幅均為-0.3%，降幅分別比上月擴大0.1個百分點和持平，同比漲幅則為-1.1%和-3.9%。嚴躍進指出，新房價格跌幅沒有擴大亦未明顯收窄，尤其是12月份各地樓市交易沒有非常強的翹尾現象，這也要求我們不能盲目樂觀，在穩房價方麵需要繼續發力。按照央行今年初提出的首套住房貸款利率政策動態調整機製，新房住宅銷售價格環比和同比連續3個月均下降的城市，可階段性維持、下調或取消當地首套住房貸款利率政策下限。。
步骤7：洛神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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