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  人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革。赛为智能紧跟国家发展战略,致力于人工智能产业发展。目前,赛为智能在人工智能领域主要包括服务机器人、无人机平台及图像分析数据处理、人脸识别、智能视频分析系统等。

  依托公司在人工智能领域20年的技术积累,赛为智能整合公司资源,重点研发攻关,相继推出智能视频分析系统、人脸识别系统,并积极进行相关产品的升级迭代,大力推动其在智慧城市建设中的融合应用。

  2016年,赛为智能与日本大阪大学成立“赛为—大阪大学健康战略研究院”,重点开发健康服务机器人,包括智能护理床、外骨骼、轻小型可穿戴设备等系列产品。未来,公司看好中国健康服务机器人的高端市场,将引进国际顶尖的技术,投资建设介护及可穿戴机器人研究中心、国际交流中心、人才培养基地,打造质量一流的人工智能产品。

  在无人机领域,全资子公司合肥赛为智能已经发展成为一家覆盖固定翼、多旋翼、直升机在内的机型齐全、种类多样的工业级无人机制造公司。合肥赛为在无人机研发平台和转子发动机研发取得突破进展,研发的系留多旋翼无人机是国内首创,技术领先。同时,公司利用当地丰富的高校、院所资源,组建了“无人机后端数据处理实验室”,重点开展无人机数据分析、数据处理、图像分析及图像处理的先进技术和产品,目前该实验室已经被认定为“安徽省工程实验室”,力争在未来几年内打造为国家级重点实验室。(赛鹰无人机官方网站:http://swsaiying.com/

一招鲜,吃遍天,人工智能等233个工科本科专业,你想学哪个?

一招鲜,吃遍天,工科类本科专业都是教人一招的专业,很实用也很有发展前途,所以,工科成为考生最喜欢的学科门类。根据2020版本科专业目录,工科学科门类下设32个专业类,233个本科专业,从测绘到纺织,从机械到食品,专业之间差别非常大。

2019年新增了31个本科专业,其中20个专业是工科专业,分别是智能装备与系统、工业智能、土木、水利与交通工程、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程、旅游地学与规划工程、智能无人系统技术、农业智能装备工程、康复工程、食品营养与健康、食用菌科学与工程、白酒酿造技术、城市设计、智慧建筑与建造、合成生物学、智能感知工程、智能材料与结构、储能科学与工程和海洋信息工程。

“智能”二字在新专业中反复出现,是因为智能越来越时髦,人工智能本科专业自然赚足了眼球。2019年,35所高校首次开设人工智能专业,一年后,这个数量增加到了215所,人工智能开设院校正在疯狂扩张。但是,我们必须正视,作为一个新专业,人工智能还不是很成熟,不同层次学校的含金量需要理性看待,名校没有问题,但仓促上马的普通院校就没有那么乐观了。尽管很多人理所当然的将人工智能当成计算机类专业,教育部还是将其划入电子信息类本科专业,这样,电子信息类本科专业已经成为工科学科门类下属的最大专业类,共包括电子科学与技术、电子信息工程和人工智能等18个具体的本科专业。

除了人工智能,智能制造工程专业也越来越多地进入人们的视线。人类进入工业4.0之后,各国制造业都在寻求转型,智能制造工程便是一个很好地突破口。作为一个具体的专业,智能制造工程核心课程有机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、工业物联网导论、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理(MES/ERP)、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模等。本科阶段该专业学而不精,想在这个领域有所成就的话,考研是必不可少的。

新增的本科专业中,服务科学与工程师听起来最不像工科专业的专业,主要因为人们对服务科学认识的狭隘。作为开拓者,哈尔滨工业大学自从2005年就开始与IBM合作研究“服务科学、管理与工程”,15年积累才推出的这个新专业扩展了计算机类专业的范畴,融合了软件工程、计算机科学与技术、管理学、社会经济学等多学科的知识,加上哈工大的牛校背景,服务科学与工程还是很高端大气上档次的。

综上,工学专业设置非常细,而新工科专业的设置也恰恰说明时代发展需要更多复合型人才。高考即将来临,选择报考什么专业关系到考生未来的人生路径,顺应时代发展大方向是没有错的,但不是每所高校的新专业都值得报考,考生应理智对待。河北志愿王博士专注河北省志愿填报13年,积累了全面的志愿填报经验和数据,为数千名考生提供了精准的志愿填报服务,欢迎大家私信咨询、交流、点赞。祝大家心想事成,金榜题名。

探寻人工智能(2017)


  《杨澜访谈录》人工智能系列纪录片——《探寻人工智能》

  随着人工智能技术的高速发展,语音识别、图像识别、人脸识别、无人车、深度学习机器等热门人工智能词汇逐渐跃进人们的视野,而人工智能也将会逐步渗透人们生活的各个领域。为此,《杨澜访谈录》2016年策划制作了一部人工智能系列纪录片,节目组走访了国内外人工智能最前沿科技的研究基地及学府,为观众展示当前最先进的人工智能技术,揭开人工智能的神秘面纱,一一细述科技背后的故事。

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5月18日,“ABC SUMMIT 2020百度夏季云智峰会”在线上召开。大会以“百度智能云加速产业智能化”为主题,百度智能云全新战略、新架构首次亮相,AI中台、知识中台两大创新平

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人工智能在工业互联网平台的四大应用场景

原标题:人工智能在工业互联网平台的四大应用场景

当前,以深度学习为主导的人工智能(AI)进入推广培育期,在医疗、金融、零售、安防、交通、能源等领域的探索步伐不断加快,自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛。但在工业领域,受数据、算法、算力等因素制约,AI应用的广度和深度受到限制。近年来,随着工业互联网平台的快速崛起,其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力,为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景,正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行和优化迭代的智能化生产模式转变,为工业转型升级赋能。

一、工业互联网平台是人工智能应用的重要载体

工业互联网平台覆盖全流程生产数据。数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手,提升工业场景数据集的广度与深度,为人工智能应用提供支撑。

从“量”的方面看,工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器,对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、高效采集和云端汇聚,实现了海量数据的广泛集成。

从“质”的方面看,工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务全面连接的数据交流网络,充分挖掘实时有效的工业大数据,搭建数据自动流动的赋能体系,为深度学习的模型训练提供优质的训练集、验证集和测试集,切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应的有效性。

工业互联网平台推动工业知识算法化。算法是人工智能应用的关键。工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽,打通了工业知识向工业算法转化的通路,为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。

一方面,工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析,工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和专家经验进行代码化、算法化,重构了工业知识创造和应用体系,面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。

另一方面,工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具,助力开发者打造工业APP与微服务体系,将各类工业知识封装成可交易的模块组件,推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。

工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点,应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源,根据实际需要统一调配,搭建广泛聚集、高效协作的算力供给体系,为人工智能应用提供稳定的支撑保障。

在企业内部,工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池,针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求,基于大数据分析统筹使用内部设备,提高设备使用效率。

在企业外部,工业互联网平台对接各类算力提供商,通过租借、购买等方式,补充企业内部算力的不足,以提升整体算力水平,缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。

二、多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合

设备层:机器智能构建新型人机关系。企业依托工业互联网平台,在生产、控制、研发等领域的设备上运用人工智能技术,构建人机协同、互促共进的新型人、机、物关系。

二是人机智能化交互,如动作识别、语音用户界面等。应用语音识别、机器视觉等技术,打造人性化、定制化、高效化的人机交互模式,提升控制装备在复杂工作环境的感知和反馈能力。

三是生产协同化运作,比如协作机器人、仿生工位等。利用人工智能技术将人机合作场景转变成学习系统,持续优化运行参数,为操作员提供最优的生产环境。例如,德国Festo公司基于仿生协作型机器人开发人机协作生产的智能化工位,可将人从重复性、危险性高的工作中解脱出来,提高了生产效率。

边缘层:边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器,整合计算本地性与强计算能力的互补优势,从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。

具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关,动态实现OT与IT间复杂协议的转换,提供安全高速的数据连接与数据采集服务,强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。

二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据,利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差,提高数据精度,从而实现物理世界隐性数据的显性化。

三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换,及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值,基于边缘端设备实现本地快速响应和操作优化,减少云端运算压力和处理延迟,实现云端协同。

平台层:大数据分析构建“数据+认知”算法库。工业互联网平台基于PaaS架构,打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链,把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。

在数据科学领域,企业构建以机器学习、深度学习为核心的数据算法体系,综合利用大数据分析、机器学习和智能控制等算法,通过仿真和推理解决已知的工业问题。例如,美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件,能以毫秒为单位识别缺陷,解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、定位等问题,使检测效率提升30%以上。

在认知科学领域,企业从业务逻辑原理出发,通过搭建以知识图谱、专家系统为代表的认知算法体系,解决机理未知或模糊的工业问题,如企业智能决策、风险管理等。实际上,西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱,汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源,大大提高了供应链风险管理效率。

应用层:商业智能提升工业APP数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架,面向不同工业应用场景,开发搭载人工智能的特定工业APP,利用人工智能手段赋能现有生产过程,为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案。

主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系,提升预测的准确率,降低运维成本与故障率。德国KONUX公司结合智能传感器及机器学习算法构建设备运行模型,使机器维护成本平均降低了30%。

二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍,通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型,并找出最优参数组合。TCL格创东智针对液晶面板的成膜工序,通过机器学习算法实现了关键指标的预测与品质优化,年收益达到近千万元。

三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库,对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题,设计出的换热器传热效率能提高80%,设计周期仅为原来的1/9。

四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系,提取非结构化数据构建知识图谱和专家系统,为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域,协同应用知识图谱与数据科学,为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供企业级决策建议。

三、几点建议

夯实产业基础,突破人工智能与工业互联网平台融合的关键共性技术。一是构建高质量的公共数据集。鼓励满足条件的工业互联网平台企业开放具备一定规模的生产环境、视频图像、文本对话等数据集,建立高质量的公共测试数据库。

二是加大算法研发应用力度。推动科研院所、行业龙头企业开展协同研发和创新应用,围绕卷积神经网络、递归神经网络等算法开发相关工具,完善开发环境。

三是提升算力支撑能力。引导和培育一批算力提供商和算力交易平台,探索算力租赁、交易、托管等新服务模式。

聚焦场景应用,引导加快面向工业互联网平台的人工智能产品开发。一是加快重点智能设备研发。加快智能传感控制、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发,布局和积累一批核心知识产权。

二是突破边缘智能核心技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路等一批关键核心技术,提高硬件基础支撑能力,实现围绕边缘设备的感知、控制、决策和执行等功能。

三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用,建设工业互联网模型算法公共测试验证中心,坚持以测带建、以测促用。

四是培育基于AI的工业APP。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心,开放开发工具和知识组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态。

完善生态体系,构建工业互联网平台跨界融合新模式。一是强化示范引领。在现有工业互联网平台相关专项和试点示范中,增添人工智能方向的应用试点,加快推动复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术与工业互联平台融合发展。

二是优化公共服务。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域,建设能够提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的平台和开源社区。

三是增强人才储备。鼓励高等院校设置人工智能工业应用课程,开展人工智能专题教育和培训,加紧培育一批急需的人工智能人才。

四是加强宣传推广。通过开展现场会、人工智能大赛等形式,凝聚行业共识,提高公众认识,挖掘优秀做法,推广典型案例,积极营造产业发展的良好氛围。返回搜狐,查看更多

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一招鲜,吃遍天,人工智能等233个工科本科专业,你想学哪个?

一招鲜,吃遍天,工科类本科专业都是教人一招的专业,很实用也很有发展前途,所以,工科成为考生最喜欢的学科门类。根据2020版本科专业目录,工科学科门类下设32个专业类,233个本科专业,从测绘到纺织,从机械到食品,专业之间差别非常大。

2019年新增了31个本科专业,其中20个专业是工科专业,分别是智能装备与系统、工业智能、土木、水利与交通工程、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程、旅游地学与规划工程、智能无人系统技术、农业智能装备工程、康复工程、食品营养与健康、食用菌科学与工程、白酒酿造技术、城市设计、智慧建筑与建造、合成生物学、智能感知工程、智能材料与结构、储能科学与工程和海洋信息工程。

“智能”二字在新专业中反复出现,是因为智能越来越时髦,人工智能本科专业自然赚足了眼球。2019年,35所高校首次开设人工智能专业,一年后,这个数量增加到了215所,人工智能开设院校正在疯狂扩张。但是,我们必须正视,作为一个新专业,人工智能还不是很成熟,不同层次学校的含金量需要理性看待,名校没有问题,但仓促上马的普通院校就没有那么乐观了。尽管很多人理所当然的将人工智能当成计算机类专业,教育部还是将其划入电子信息类本科专业,这样,电子信息类本科专业已经成为工科学科门类下属的最大专业类,共包括电子科学与技术、电子信息工程和人工智能等18个具体的本科专业。

除了人工智能,智能制造工程专业也越来越多地进入人们的视线。人类进入工业4.0之后,各国制造业都在寻求转型,智能制造工程便是一个很好地突破口。作为一个具体的专业,智能制造工程核心课程有机械工程基础、控制工程基础、电工与电子技术、工业物联网导论、RFID技术与应用、人工智能技术及应用、计算机智能控制系统、嵌入式系统与应用、工业机器人技术与应用、数控机床与编程、电气控制与PLC应用、传感器与检测技术、智能装备故障诊断与维修、智能仪器技术、数字化制造技术、智能生产计划管理(MES/ERP)、智能工厂集成技术、智能生产系统与CPS建模等。本科阶段该专业学而不精,想在这个领域有所成就的话,考研是必不可少的。

新增的本科专业中,服务科学与工程师听起来最不像工科专业的专业,主要因为人们对服务科学认识的狭隘。作为开拓者,哈尔滨工业大学自从2005年就开始与IBM合作研究“服务科学、管理与工程”,15年积累才推出的这个新专业扩展了计算机类专业的范畴,融合了软件工程、计算机科学与技术、管理学、社会经济学等多学科的知识,加上哈工大的牛校背景,服务科学与工程还是很高端大气上档次的。

综上,工学专业设置非常细,而新工科专业的设置也恰恰说明时代发展需要更多复合型人才。高考即将来临,选择报考什么专业关系到考生未来的人生路径,顺应时代发展大方向是没有错的,但不是每所高校的新专业都值得报考,考生应理智对待。河北志愿王博士专注河北省志愿填报13年,积累了全面的志愿填报经验和数据,为数千名考生提供了精准的志愿填报服务,欢迎大家私信咨询、交流、点赞。祝大家心想事成,金榜题名。

不确定性人工智能/李德毅, 杜鹢

本书回顾了人工智能50年以来对确定性人工智能研究的一些主要方法,分析其局限性,提出不确定性知识和智能研究的新领域。对不确定性智能的普遍性、数学基础、特征、表示、模型、推理机制、不确定性思维活动、云计算、语义计算等进行了深层次的研究,并讨论了它们在定性和定量相互转换、不确定性知识发现的物理学方法、智能控制,以及复杂网络中的不确定性计算等方面的实际应用,最后对不确定性人工智能研究的发展方向进行了展望。

人工智能出现致命性缺陷,边学边忘记忆覆盖,人类不用再惧怕他?

笔者:三体-小遥

人工智能往往给人留下的印象就是高效率的学习能力,它们能够很快适应新的学习模式,并且将大量知识化为己用,阿尔法狗就是最典型的例子。因此很多人表示,如果人类具备这样超强的学习能力,那么所有的考试也就不在话下了。

然而科学家们却表示,在未来很长一段时间里,人工智能都未必能够超越人类,因为我们的大脑占据了先天优势,并不会普遍出现“灾难性遗忘”的现象。

作为现代科技的产物,人工智能将很多科幻作品中的情节变为现实,并且渐渐在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。借助于人工智能,一些游戏拥有更快的建设方式,比如人们可以通过人工智能检测游戏中是否存在漏洞,同时也包括将新的地图进行布置。

在此过程中,科学家们发现问题似乎并没有那么简单,尤其是通过人工智能来进行操作时,它们表现出了明显的劣势。

据悉,人工智能在学习新的知识时,往往会出现新知识覆盖旧知识的情况。也包括在玩游戏时,它们并不会像人类一样缓慢的进行吸收,反而会简单迅速地进行覆盖,这也就意味着它们出现了“灾难性遗忘”。

一般情况下,如果一个人工智能已经掌握了一门语言,在它学习另一种语言的同时,就会不自觉舍弃之前存在的那一部分语言。这并不利于科学家们继续赋予它们全新的技能,并且这种劣势至今无法进行弥补。

科学家们表示,人工智能的“灾难性遗忘”证明,其实人类的大脑十分先进,即便我们没有具备超强的学习能力,但是大脑仍然可以不断保留相关的记忆。或许在未来,科学家们可以突破这个瓶颈,却未必能够帮助人工智能成为比人类更加复杂的存在。

总之,我们对人工智能的设想有些太过复杂,其实它们并非完美无缺,不过后者既然作为科技的产物出现,人类仍然需要正视相关问题。

[How to eat dried fish oil]_Fish oil_Nutrition diet_How to eat

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[How to cook delicious corn on the cob]

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The lawsuit is a bit of a bug, and the bug is sloppy, and it’s depraved, and it’s so smooth. It’s so smooth, and it’s not too bad. It’s my father’s heart, and it’s a quiet song.篃鏄啘鏉戜富瑕佺妞嶇殑涓€绉嶅簞绋笺€傚苟涓斿湪鏃ュ父鐢熸椿涓汉浠篃鏄潪甯稿枩鐖辩帀绫崇殑灏ゅIn the meantime, there is a lot of people in the world, and the father and the mother are in the same state, and they are in the middle of the world, and they are in the middle of the world.勬槸杩樺彲浠ヨ皟鐞嗗父浜鸿偁鑳冦€傜帀绫虫鐨勭叜娉曟湁寰堝锛屼笅闈㈠氨鏉ヤ粙缁嶄竴涓嬫€庝箞鐓ソ鍚冦€?涓€銆佸ザ棣欑帀绫虫:鏉愭枡锛岀帀绫筹紝鐗涘ザ锛岄粍娌癸紝姘村仛娉曪細棣栧厛鎶婄帀绫崇毊鍓ュ幓锛岀劧鍚庢竻娲楀共鍑€锛屽崈涓囪娉ㄦ剰鐪嬬湅鏈夋病鏈夎櫕鐪笺€傚緢澶氫汉闈炲父鐨勭矖蹇冨ぇ鎰忥紝绛夌叜I am afraid that you will be able to find out how to do it. If you are in trouble, you will be able to use it.达纴鐒跺悗绛夊紑阌呭悗锛屽啀灏嗙帀绫虫斁杩涘幓銆傜瓑鏀捐繘鐜夌背涔嫔悗锛屽啀娆★纴鍑虹幇寮€閿呯殑鐜拌薄锛屽氨鍊掑叆鍗婂寘鐗涘ザ锛屽拰閫傞噺鐨勯粍娌癸紝涓€鑸潵璇达紝鏀句竴鐧惧厠浠ヤ笂灏卞彲浠ヤ简銆I ‘m not sure how to do it. I ‘m going to talk about it. I ‘m going to talk about it. I ‘m going to talk about it.Qiao Chong’s father’s pot, the chain is so ridiculous?杩欑鍋氭硶鐓嚭鐨勭帀绫虫洿棣欙紝骞朵笖甯︽湁濂跺懗锛岃€屼笖鍙f劅杩樻洿濂姐€傞渶瑕佹敞鎰忕殑涓€鐐瑰氨鏄紝鐜夌背閫夌殑鏃跺€欎笉瑕侀€夊お鑰佺殑鐜夌背锛屽お鑰佺殑鐜夌背涓嶅鏄撳叆鍛筹紝骞朵笖锛屽彛鎰熶笉浼氬お濂姐€?浜屻€佸ザ棣欑帀绫虫鏉愭枡鐢滅帀绫?閉 ★ Zhen Zhenxue supplements 35 嬏 嬴 甏 甏 界 硸 15 鍏?What is the difference between arbitrarily and arbitrarily?鍋氭硶1銆佹潗鏂欏ぇ闆嗗悎锛岀湅鐜夌背澶氬彲鐖便€?銆佺帀绫虫礂鍑€鍚庡垏鎴愭銆?銆 妹 妸 婜 夜 和 和 咦 卓 卦 卦 咦 噴噴 咓 姽 姞 娓 呓 卒 Argon ソ 婕 Stretching the back and forth?Cm锛屾妸榛勬补鍜岀櫧鐮傜硸涓€璧锋斁鍏ワ紝姘村紑鍚庤浆涓皬鐏叜鍗婂皬鏃跺乏鍙炽€?銆佺叜涓€浼氾紝鍙互鎶婄帀绫虫缈讳竴缈诲啀鐓€?It ‘s a matter of fact that the compound is a semicarbazide. It ‘s a compound. It ‘s a matter of fact. It ‘s a lot of troubles. It ‘s a lot of lawsuits. It ‘s a lawsuit.跺共锛岃鐜夌背娈典笂閮借9涓婁竴灞傛补锛屽叧鐏€?What are you doing? What are you doing? What are you doing? What are you talking about?鍔熸晥浣滅敤鐜夌背锛屽師浜т簬涓崡缇庢床锛岀幇鍦ㄤ笘鐣屽悇鍦板潎鏈夋牻鍩癸紝灞炰簬绂炬湰绉戠帀铚€榛嶅睘涓€骞寸敓鑽夋湰妞嶇墿鐨勭瀛愶紝鏄噸瑕佺殑绮浣滅墿鍜岄ゲ鏂欎綔鐗╋紝鍚湁涓板瘜鐨勭帀绫抽粍璐ㄣ€佺淮鐢熺礌E浠ュ強璋疯儽鐢樿偨锛屾湁鐩婅偤瀹佸績銆佸仴鑴惧紑鑳冦€佸埄姘撮€氭穻鐨勫姛鏁堬紝閫傚悎鑴捐儍姘旇櫄銆佽惀鍏讳笉鑹€佸姩鑴夌‖鍖栥€侀珮琛€鍘嬨€侀珮鑴傝鐥囥€佸啝蹇冪梾銆佽偉鑳栥€佽剛鑲倽銆佺檶鐥囥€佽蹇嗗姏鍑忛€€銆佷究绉樸€佽偩鐐庣瓑鎮h€呴鐢ㄣ€?1.琛ヨ剳鐜夌背鑳藉埡婵€澶ц剳缁嗚優锛屽寮轰汉鐨勮剳鍔涖€佽蹇嗗姏鍜屼汉浣撴柊闄堜唬璋㈠姏銆佽皟鏁寸缁忕郴缁熷姛鑳姐€傚父椋熺帀绫虫湁鐩婂仴搴枫€?2.It ‘s very difficult to get back and forth. It ‘s just inlaid, it ‘s broken, it ‘s broken, it ‘s broken, it ‘s not like this, it ‘s not so good, it ‘s not so good.寲銆佸啝蹇績鑲屾濉炵瓑鐤剧梾銆傜帀绫抽』鏈夊埄灏块檷鍘嬨€侀檷绯栦綔鐢紝鐓庢堡楗敤锛屽彲浣滀负楂樿鍘嬨€佺硸灏跨梾鑰呯殑鏃ュ父楗枡銆?3.闄嶅帇闄嶈剛鐜夌背涓板瘜鐨勯挋鍙捣鍒伴檷琛€鍘嬬殑鍔熸晥锛屾湁淇冭繘缁嗚優鍒嗚銆侀檷浣庤娓呰儐鍥洪唶銆佸苟闃叉鍏舵矇绉簬琛€绠″锛屽洜姝わ紝鐜夌背瀵瑰啝蹇冪梾銆佸姩鑴夌播鏍风‖鍖栥€侀珮鑴傝鐥囧強楂樿鍘嬬瓑閮芥湁涓€瀹氱殑棰勯槻鍜屾不鐤椾綔鐢ㄣ€備腑缇庢床鍗扮瀹変汉涓嶆槗鎮i珮琛€It’s so slippery and slippery, it’s so sloppy, what’s the matter?