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步骤5：水仙直播草莓的紅色源於花青素在液泡中的積累，由於花青素的含量不同，草莓會呈現出明顯的色澤變化，花青素越多，草莓越紅，否則反之。當草莓細胞經一定時期的離體培養後，基因組中的堿基會發生甲基化的修飾從而影響基因的表達，而DNA甲基化與基因的表達密切相關，甲基化水平的變化，能影響轉錄因子活性，從而抑製可使花青素生物合成等基因的表達，導致草莓花青素含量減少，從而發生了自然變異，這才產生了在自交後代中可穩定遺傳的白草莓。所以，這些變異都是在栽培繁殖中自然而然發生的，根本與轉基因毫無關係，可放心食用。不過，值得一提的是，組培變異有好有壞，但大多數都是有害變異，隻有極少數才是有利變異，而白草莓就是其中一個極少數的有利變異。這種草莓在風味和口感上都是獨樹一幟，與常見的紅草莓相比頗為不同。因此，白草莓可以說是大自然的饋贈也並不為過。中國草莓育種現狀現如今，轉基因產品的安全性在社會各界仍存在較大的爭議，有些民眾害怕轉基因產品會帶來健康問題，因而都很想知道目前中國市場上售賣的各種草莓品種是否存在有轉基因草莓。其實，在全世界範圍的草莓品種選育中，雜交育種一直都是主要的選育手段。據中國草莓品種審定信息顯示，從1953年到2018年，65年間總共培育有112個草莓品種，其中98個都是通過雜交選育的，而剩下的14個則是通過實生選種、誘變育種和芽變選種等傳統育種方式育成的新品種。因此，中國目前還沒有轉基因草莓被批準上市售賣。此外，中國對於轉基因食品向來是采取嚴格的管理製度，為了轉基因的良性發展和人民飲食健康，中國先後製定了一係列的法規和製度來切實保障人民群眾的合法權益。如有《農業轉基因生物安全管理條例》、《農業轉基因生物安全評價管理辦法》和《中華人民共和國食品安全法》，對轉基因食品建立起了一整套嚴密且科學的審查體係，法律規定隻有完全通過嚴格的安全健康評估程序後，轉基因產品才能被批準應用。正是基於中國實施了如此嚴密的審查程序，所以自全球首批轉基因植物在1983年首次成功種植以來，轉基因已在全世界快速發展了40年，但目前中國批準的產業化轉基因作物卻隻有棉花和番木瓜兩種植物，其他的轉基因植物仍未被批準應用於生產。因此，網上關於很多草莓是轉基因技術培育的信息都是謠言，請勿相信。所以，綜上所述，白草莓不僅不是轉基因，更是自然界給予人類的一份饋贈。它不甘“平凡”，通過自身在自然界生長繁殖中產生了基因變異，同時在光照和氣溫的相互作用下，使自己從紅色變成了白色。這正體現出了大自然的奇妙性和豐富性，所以人們可以在經濟條件允許的情況下品嚐一下這些草莓，切身的感受大自然的神奇和魅力。。
步骤6：《密语直播》連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。
步骤7：晚夏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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