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步骤5：妈咪直播過去四年，大灣區綜合性國家科學中心進展順利，包括先行啟動區建設實施方案、光明科學城總體發展規劃及空間規劃印發實施，國家超級計算深圳中心（二期）開工建設等。部省市共建西麗湖國際科教城深入推進，具有國際競爭力的現代產業體係正加快構建。四年來，深圳扛起國際科創中心主陣地的擔當，包括打通了科技資金跨境流動的渠道，目前累計資助深港澳科技計劃項目超過2億元；同時注重引入港澳高校、科研機構等，6所香港高校在高新區設立研究院，累計在深設立88個實驗室或研發中心，孵化260多家科技企業，深港攜手共同打造全球最高開放度的科技高地。四年來，深圳對接港澳及國際的營商環境正加速形成，港澳企業商事登記公證文書進一步簡化。比如，深圳數據交易所揭牌成立，實現國內首單場內跨境數據交易；金融市場互聯互通有序推進，本外幣合一銀行結算賬戶體係試點、“跨境理財通”業務試點等項目持續推進；涉外涉港澳法律交流合作持續深化；粵港澳大灣區國際仲裁中心掛牌成立，仲裁員覆蓋114個國家和地區。四年來，深圳以重大合作發展平台建設為牽引，推動深港澳三地深度合作。前海發布第一批306 項事權權責清單，金融開放、法律事務、人才引進等政策覆蓋擴區後全域。粵港澳大灣區（廣東）量子科學中心等20個重大科研項目落戶河套。沙頭角深港國際消費合作區建設全麵提速。“深圳與香港北部都會區深入合作發展潛力大”針對香港提出的北部都會區發展策略，陳甬軍說，北部都會區是香港發展的一個重大舉措，對香港的發展，解決香港的發展空間和年輕人的住房問題，特別是對深圳地理空間的縮短，它的對接都有巨大的優勢。陳甬軍認深圳需要做好以下對接：第一，有一些項目可以跟北部都會區的建設結合起來，深圳的項目可以到那邊去辦企業；。
步骤6：《橘子直播》經濟總量+軟硬聯通+規則銜接大灣區建設四年來取得長足進步1月8日內地與香港恢複首階段通關以來，通關客流迅速增長。對此，中國人民大學教授、廣東財經大學大灣區雙循環發展研究院院長陳甬軍認為，通關流動量反映出經濟活力的提升。通關客流相關數字增加得很快，兩個方麵原因，一方麵疫情基本上控製住了以後，粵港澳地區經濟、商務、社會的流動，相關需求煥發出來了。更重要的是粵港澳大灣區的經濟活力，開春進入了新的發展，所以人員的流通就反映了經濟活力的提升，而且現在自主通關效率很快，為粵港澳大灣區的發展帶來一個重要的基礎，這是非常重要的保障條件。對於《規劃綱要》發布以來，大灣區建設的各組數據以及呈現出來的發展態勢，陳甬軍說，首先是經濟總量的增加，整個（大灣區內地九市）加上港澳的有近14萬億人民幣的GDP，這樣就在全世界的灣區當中確立了粵港澳大灣區的一個地位。另外在這幾年的發展當中，“硬”和“軟”兩方麵都有長足進步。“硬”方麵是交通網絡，例如深中通道、各種城際鐵路，“一小時生活圈”的打造，大大方便了粵港澳地區人員流動和生產要素的流動。國家也把大灣區作為全國科學中心和人才高地之一。今後還要打造教育強區，所以教育強區、科技強區和人才強區這三者的結合，“三駕馬車”形成了粵港澳地區今後發展的強勁動力。同時，機製對接、規則銜接和人員在粵港澳地區各種標準的互通互認也取得了巨大進展。所以，這三方麵促進了大灣區在規劃綱要頒發4年來取得了長足進步，為今後的發展也奠定了很好的基礎。陳甬軍說，通關便利、職業標準、營商條件進一步融合是今後努力的方向。現在已經有七、八個方麵可以互認，但是在通關、職業標準、營商的一些條件方麵，還可以進一步進行深港的融合和統一，這方麵目前還存在一些差異和門檻。未來，要降低這些門檻，盡量縮小負麵清單的內容，從而在經濟上可以達到生產要素的最快流動效率，以及物流成本的降低，使得深圳、香港、澳門之間的聯係更加高效，這是今後要努力的方向。四年來深圳推進粵港澳大灣區建設取得新進展新成。
步骤7：辣椒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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