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步骤5：乐嗨直播這就不用多解釋了，胖的美女冬天即使穿得少，也比瘦的美女抗凍，這其實要感謝皮下脂肪給我們帶來的保暖作用。●膽固醇再說膽固醇，它的作用也非同小可，我們的身體裏有3樣東西最離不開膽固醇，分別是細胞膜、性激素、膽汁。➣細胞膜人體裏有幾十萬億個細胞，每個細胞都需要“穿衣吃飯”。“衣”指的就是細胞膜，而膽固醇是製造細胞膜的重要原材料之一。➣性激素性激素有保持男、女性別特征的作用，而膽固醇是合成性激素的重要原料之一。膽汁膽汁有消化、吸收脂肪的作用。身體缺少膽固醇，就算被“嚇破了膽”，也流不出膽汁。說了這麼多，你可以再次打開腦洞想象一下，如果一個人，特別是女性，也像某些食物一樣“脫脂”了，肯定會變難看，還會喪失自己的性別特征，甚至可能致病或致命。我們通過以上的了解得出結論，“脂肪家族”絕對是身體不可缺少的營養成分，而且我們需要從食物中攝取健康的脂肪。我們倡導的健康體魄，絕對不是身體“零脂肪”，而是擁有適度的脂肪。正常成年人男性的體脂率為10%～20%，而女性體脂率範圍要相對高於男性，為18%～25%。每年為自己安排一次體檢，如今的體檢中心大都把體重計升級為體脂成分測量儀，定期監督自己體脂率的變化已不是什麼難題了。。
步骤6：《蜜糖直播》全球第5例艾滋病治愈者出現，攻克艾滋病的方法可複製了？2023年2月20日，德國杜塞多夫大學醫院等機構的研究人員宣布，一名來自德國的53歲男子在接受幹細胞移植後，其體內的HIV已被清除。據悉，他是第5個接受該手術後被治愈的患者。近年來，艾滋病被治愈的病例不斷出現，這是不是意味著人類打破了艾滋病的魔咒？這種治愈方法能被更多的人複製使用嗎？先來看，5位患者是怎麼被治愈的艾滋病毒主要侵犯人體的免疫係統，著重侵害的對象是CD4+T淋巴細胞。與新冠病毒相似，艾滋病毒也需要一個侵入人體細胞的輔助受體——CCR5（可理解為打開細胞大門的鑰匙）。倘若人體中沒有這種受體，艾滋病毒也就不會不斷破壞人體細胞，造成免疫係統的崩潰。巧的是，世界上第一位被治愈的艾滋病例，就與CCR5有關。他叫蒂莫西·雷·布朗，同時患有白血病和艾滋病。2007年，布朗在德國柏林接受白血病骨髓移植治療後，體內的艾滋病毒也被消滅了。在治療白血病時，布朗首先接受了放射治療以殺死癌細胞和在骨髓中產生癌細胞的幹細胞，然後接受了來自健康捐贈者的骨髓的移植手術，用以產生新的血細胞。這位骨髓捐獻者攜帶CCR5-Δ32的基因突變，導致CCR5缺失。科學家分析，可能正是由於布朗在接受骨髓移植後，也有了這一寶貴的基因突變，使得新生的免疫細胞沒有了能夠與病毒相結合的蛋白質受體。病毒失去了侵入細胞的“鑰匙”來增殖自己，最終被人體徹底清除掉了。至此，布朗成為了世界上第一位被治愈的艾滋病患者，也被稱為“柏林病人”。很遺憾的是，之後近10年的時間內，類似“柏林病人”的治愈病例，沒有再出現過。再一次給艾滋病人帶來希望的，是2019年著名學術期刊《自然》上發表的一項研究。一位被稱為“倫敦患者“的HIV感染者，在接受治療淋巴瘤的造血幹細胞移植療法之後，HIV感染進入持續緩解，即使停止服用抗病毒藥物，在隨後的18個月裏也沒有發現HIV複發的跡象。隨後，作者將發表於《自然》的“倫敦患者”在CCR5-Δ32造血幹細胞移植後的病情評估從“長期緩解（remission）”改為“治愈（cure）”。。
步骤7：魅影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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