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步骤5:媚姬直播不想運動,原來也可以怪到腸道菌群身上運動 健康 多巴胺 腸道菌群2小時前最前沿的腸道菌群知識看著朋友圈裏健身、跑馬的大神們秀肌肉、曬配速,再看看自己懶出天際,別說運動了,能躺著就不坐著,令人不禁感歎:這人與人的差距咋就這麼大咧?然而最新的一項科學研究則給了廣大不愛運動的懶癌患者一個新的解(jie)釋(kou),原來不是我不愛運動,我是被腸道菌群控製住了,是它…它它它它不讓我動!來自賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科研人員在小鼠實驗中發現,改變腸道菌群的結構,小鼠運動的興趣也會跟著改變。原本喜歡在跑輪裏運動的健康小鼠服用抗生素後,腸道菌群死傷大半,小老鼠也變得不想運動了。而且科學家們還找到了促進小鼠運動的幾株細菌,主要是丹毒絲菌科和毛螺菌科的菌株。給無菌小鼠補充這幾株細菌後,小鼠運動的時間更長、頻率更高 [1]。圖1. 在運動的小倉鼠我們運動的意願究竟受什麼控製?腸道菌群又是如何決定我們想不想運動的呢?大腦中負責運動意願的區域是紋狀體,而調節紋狀體興奮與否的神經遞質包括多巴胺、乙酰膽堿和穀氨酸。多巴胺和運動之間存在正反饋,運動可以產生多巴胺,多巴胺使紋狀體興奮,運動的意願更加強烈。然而當腸道菌群被破壞後,小鼠運動產生的多巴胺大量下降,沒有了多巴胺的激勵和正反饋,小鼠紋狀體不再興奮,也失去了運動的動力。多巴胺和運動之間的正反饋是如何終止的呢?越運動,多巴胺越多,越想運動,豈不是要把人累死?好在多巴胺的半衰期比較短,大腦的紋狀體被多巴胺刺激的同時會產生分解多巴胺的單胺氧化酶,所以多巴胺並不會在大腦中積累。但腸道菌群的存在會抑製單胺氧化酶對多巴胺的分解,延緩多巴胺的分解,運動獲得獎勵的感受也越強烈。圖2. 大腦中負責運動和獎勵機製的紋狀體(紅色)另外,腸道中的一些細菌,比如丹毒絲菌科以及毛螺菌科的糞球菌能夠合成脂肪酸酰胺,這種代謝產物使感覺神經元興奮,使得小鼠在運動時多巴胺的釋放更高,獎勵和幸福感更強烈。其實這不是科學家們第一次發現腸道菌群和運動之間的關聯,腸道菌群除了能調節運動的意願,也參與運動時代謝產物的利用,甚至與肌肉結構或含量的變化有關。。
步骤6:《嗨秀直播》文化產業作為經貿合作與人文交流的結合點,是“一帶一路”文化走出去最為堅實可靠的實體支撐。要加大力度培育對外文化貿易主體,出台更多的政策鼓勵和引導各種所有製文化企業參與文化產品和服務出口,加大內容創新力度,增強文化產品貿易實力。鼓勵各類企業在境外開展文化投資合作,建設國際營銷網絡,擴大境外優質文化資產規模。大力發展文化服務外包,鼓勵製造業與文化融合,為中國製造注入更多中華文化元素和內涵。提升語言互通能力已經成為各國降低交易成本、促進經濟發展,夯實話語能力、提升國際影響,推進跨文化交流的重要手段,建議構建“一帶一路”語言交流互通工作機製,研究製定“一帶一路”區域語言服務平台,開辟多層次語言文化交流渠道,推動我國與“一帶一路”沿線國家語言交流。加大“一帶一路”小語種人才培養,著力打造精通相關國家語言、熟悉國際通行規則、具有開闊國際視野、善長開展跨文化交流、具備高素質技能的複合型人才。社會組織能有效促進文化資源在帶路沿線國家的合理分配與使用,消除不同國別民眾的文化抵觸情緒。社會組織還可以發揮綜合協調功能,根據不同地區獨有的經濟文化資源,促進常態化國際文化交流活動,可直觀地促進政府、組織、企業之間的交流合作,這是民心相通落實的有效手段。中國文化產業協會一直高度重視國際文化產業交流合作機製的建設,以香港為主要的樞紐基地,推動香港文化產業聯合總會成立,先後與南美十國、印尼、希臘等多國建立了文化合作機製,組織文化代表團參加亞太經合組織工商領導人峰會、南美文化產業博覽會、加拿大蒙特利爾遊戲峰會等國際重要會議,並在澳大利亞、巴西等地舉辦了多場文化周活動,通過深化各領域人文合作凝聚共識和情感,深入推進不同國家、不同地區、不同文明之間的交流互鑒。。
步骤7:舞娘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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