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步骤5：红唇直播全麵的操控打擊模式為適應複雜多變的戰場情勢，“馬克”戰鬥機器人設定有人機配合及自主運行兩種不同的操控方式。人機配合可將機器人地麵偵察能力與後方空中火力打擊有機結合，據俄有關部門表示，“馬克”戰鬥機器人能夠“與戰鬥機配對，從它的武器視線中接收目標定位”，在必要情況下亦可遠程操控。為防止識別錯誤，或在執行特定的戰術任務時，“馬克”戰鬥機器人隻有在隨行步兵驗證確認目標後才會射擊。除此之外，亦可開放“馬克”戰鬥機器人操控權限，使其能夠自主識別毀傷目標。兩種操控模式相互配合，可對烏軍主戰坦克造成有效威脅。作為俄軍製約美德主戰坦克的殺手鐧，“馬克”戰鬥機器人的智能化優勢遠不僅於此。據悉，“馬克”戰鬥機器人具有一定的人工智能和自主學習能力，據負責機器人研發項目的俄羅斯高級研究基金會成員奧列格·馬爾蒂亞諾夫透露，相關人員已用“教學”的方式，令“馬克”戰鬥機器人習得如何機槍使用射擊，甚至還能自主區分平民和軍事人員，並對需要打擊的多個目標進行價值評估以區分優先級，在提高完成軍事任務成功率和效率的同時，減少對非戰爭人員及設施造成的損失。新興的無人作戰概念隨著軍工科技的發展，戰場上出現以多功能步兵戰車代替坦克的趨勢，與此同時，無人戰鬥機器人概念逐漸興起。而“馬克”戰鬥機器人便是在這樣的時代背景下應運而生，其主要由輪式底盤與炮塔組成，可視為一輛小型步戰車。得益於不需要乘員空間，“馬克”戰鬥機器人車體相較於傳統步戰車更為緊湊，再提高自身隱蔽性的同時，增強了機動能力。相較於空中無人作戰係統已日漸成熟，地麵無人作戰尚處於起步階段，“馬克”戰鬥機器人作為新興裝備投入戰場，或可進一步減少俄軍人員傷亡，緩解其可能麵臨的作戰人員不足困境。戰爭的膠著使得俄軍熱衷於使用性價比高的無人飛行器輔助戰鬥，俄政府亦出台無人機發展戰略。作為同屬無人作戰係統中的重要一環，“馬克”戰鬥機器人能否與無人機一樣在戰場上屢立戰功？或許在不久的將來便可一探究竟。。
步骤6：《真爱直播》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7：我秀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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