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步骤5：畅聊直播具備了研發液體燃料火箭基本能力之後，走哪條技術發展路線就成為了擺在日本航天界麵前的首要問題。在當時，這個問題對於日本人來根本就不是問題，日本推進技術委員會幾乎一邊倒的選擇了高性能低溫推進係統，換個說法就是液氫液氧推進劑火箭發動機作為首選動力。從齊奧爾科夫斯基發表理想火箭公式起，液氫就被認為是最理想的星際航行燃料，對於誌在宇宙開發的日本來說，發展液氫燃料的火箭發動機當然最對自己胃口。另外還有關鍵的一點，美國在阿波羅計劃之後，對於火箭發動機技術的研製已經轉向了氫氧發動機，與美國研發步調保持一致，也更利於本國後續火箭技術的發展。所以從N2火箭開始研製起，日本毅然決然的放棄了已經積累了一定研製經驗的液氧煤油發動機，轉而去研製技術風險更大，更加燒錢的氫氧發動機，隻有如此才能彰顯日本在航天領域的雄心，也隻有如此才能彰顯日本重回大國行列的雄心。1981年，H1火箭的研製正式上馬，仍然采用“小步快跑，繼承中發展”的迭代研發模式，在前麵幾代液體火箭發動機的研製中，日本幾乎都是在試飛本代火箭的同時就立刻開始下一代火箭的研發，體現了超強的計劃性。H1火箭芯級的直徑仍與N係列火箭一樣保持為2.4米，最大的區別就是二級換成了自研的LE-5氫氧發動機，這是一種中等室壓、燃氣發生器循環的氫氧發動機，技術指標雖然中規中矩，但卻是日本航天工業開始點滿氫氧發動機科技樹的起點之作。H1火箭的三級更換了更大推力的固體火箭發動機，製導和控製係統也有了很大的升級，全箭國產化率進一步提升到84%，同步轉移軌道運載能力進一步提升到1噸的量級。1986年8月13日，H1火箭首秀成功，完成了日本航天史上首次一箭雙星發射，大大提振了整個日本航天工業的信心。。
步骤6：《蜜汁直播》特殊需要兒童的家長的職責是什麼？怎樣成為一個合格的家長？北京市殘疾人康複服務中心認知康複科科長穀長芬就此進行了分享。她認為，特需兒童的家長首先是父母，要做到保障孩子的健康、為孩子提供足夠的營養、保證孩子安全、給孩子提供早期學習的機會和有回應性的教育，“我覺得隻要做到這幾點，就是非常和合格的父母了。”家長還可以是孩子的“啦啦隊長”，給孩子提供鼓勵，是孩子的“協作者”“領路人”。“特需兒童家長為孩子提供支持的目的，是讓孩子過上常態化的生活。”穀長芬指出，特需兒童的家長不能替孩子包幹所有的事，要讓孩子做力所能及的事。穀長芬表示，特需兒童的家長需要接納孩子的與眾不同。為了更好地支持孩子，家長要營造一個溫馨健康的家庭環境，培養孩子的自尊。“這裏有一個頂層邏輯，就是家長要接納孩子，隻有真正接納孩子的與眾不同、接納孩子的障礙，才能真正和孩子產生鏈接，有效的溝通才能產生。”她表示，特需兒童的家長要有信念照顧好孩子。“家長一定要相信自己，相信自己能照顧好孩子、有能力改變局麵。家長是特需孩子生命中最長久的陪伴者，所以一定要有能教育好孩子的信念。”穀長芬強調，家長還需要樹立一個理念：特需孩子首先是孩子，其次還是孩子，最後才是有特殊需求的孩子。“他是孩子，就需要愛和陪伴，需要玩耍。兒童是一個整體，不能割裂地看待孩子和他的疾病，不能把孩子的缺陷放大。”穀長芬認為，特需兒童的家長也一定要積極正向地看待孩子。要學會觀察孩子，找到孩子的興趣和潛力所在，揚長避短。此外，她表示，特需兒童的家長還需要學習一些親子互動的方法，可以通過一些親子遊戲形成溝通的機會，同時上手一些基礎的家庭康複訓練手法，幫助孩子強化一些好的行為，形成一技之長。最後，家長還需要尋求各種資源，建立支持網絡，“要學會向社會資源借力，學會用好政府的政策。”穀長芬說。關注5：醫療係統可以為特需兒童做些什麼？要為他們提供早期診斷、評估、治療和康複訓練針對醫療係統如何為特需家庭提供資源與信息支持，北京大學第六醫院主任醫師賈美香認為，醫療係統要對有特殊需要的孩子進行早期診斷並對孩子進行評估治療和康複訓練。“我們要從篩查和診斷做起。”賈美香以特殊需要兒童中的智力障礙兒童為例，介紹了早期兒童的篩查預警征。首先，要確認兒童對大人的發聲有無反應，這能篩查孩子的聽力問題，如果聽力沒有問題，就要考慮孩子是不是患了孤獨症。其次，要觀察逗孩子時，孩子是否會發音或者微笑，這能檢查孩子的發音器官，如果發音器官沒有問題，就要考慮孤獨症。另外，孩子如果不注視人臉、不追隨移動的人或物體，就要考慮孩子是否存在視力問題、聽力問題和孤獨症問題。最後，如果孩子俯臥位時不會抬頭，就要考慮發育落後、腦癱和孤獨症問題。“其實這些早期的預警征不光篩查孤獨症，也能篩查其他殘疾情況。”賈美香說。。
步骤7：草榴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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