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2019-05-22 06:46 来源:长江网

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  百度虽然在采访中,里皮并未点名批名某一名球员,也并未说出更严厉的批评,但是很明显,在这比赛中态度出现问题的某些球员,这次彻底惹怒了这位意大利老人,他们不仅让中国队蒙羞,更是让这位不远万里来帮助中国足球复兴的功勋教练蒙羞。很多球迷都觉得听郝海东的言论非常过瘾。

平心而论,如果国足球员连跑动积极性都不如对手,那么这样的中国杯,对于咱们的提高,也是有限的。当然惹怒老爷子的后果更是严重,相信在这场比赛过后,只要里皮继续执教国足,那么他们恐怕从此再也与国家队无缘了。

  也意识到自己的水平,跟世界级球星的差距,这对于张稀哲来说就是一种进步。因为狼堡前场巨星云集,张稀哲没有什么优势。

  但这没有绝对的公平,里皮的标准是什么,只有意大利人自己清楚。结果主场作战的巴萨凭借梅西的一粒直接任意球敲开了对方的球门,不仅浇灭了马竞紧咬积分的六连胜势头,还将自己的联赛不败记录延续到34场,并以8分优势领跑积分榜。

赛季之初,一度传闻莫雷诺为了踢今夏世界杯,离开申花,甚至对手俱乐部都官宣了,但俱乐部还是将他强行留了下来。

  北京时间3月14日18点,2018赛季亚冠小组赛第四轮继续进行,广州恒大客场迎战济州联队,此役,阿兰又进球了,巴西前锋已经连续5场比赛破门。

  本场比赛,申花客场拿分,最大功臣当属门神李帅,他的高接低挡阻止了一场屠杀!数据统计显示,李帅虽然丢了1个球,但整场比赛完成了惊人的2次解围和7次扑救,做到了一夫当关万夫莫开的气概,堪称德赫亚附体。无论如何,川崎前锋的积分不可能超越上港了,而蔚山现代和墨尔本胜利将在下一场直接PK,因此,两队若打平,上港将获得最终小组第一。

  球员代表甘锐,主教练卡洛斯分别发言,力争打好接下来的每一场比赛,提升球队战斗力,让球队以最好的状态出现在今后的比赛中去。

  北京时间3月22日晚,中国杯第一场比赛就将打响,国足迎战威尔士,对于长春亚泰前锋谭龙来说,他对于中国杯十分期待,尽管只是国足新人,但谭龙跃跃欲试,期待能够在中国杯上场。冬季转会市场,高拉特一度曝出想离队,而巴甲球队也向他伸出了橄榄枝,但恒大去年夏天失去了保利尼奥,新赛季无法再承受失去高拉特。

  如若广州恒大取胜,那么他们将巩固球队的榜首位置,晋级前景也将变得更为乐观一些。

  百度针对中超第三轮比赛结束,国外媒体就专门对广州恒大的主场上座率进行了报道,他们写到:随着广州恒大对阵河南建业的比赛,共有48241名观众现场观看了广州恒大的主场比赛之后,至此,广州恒大天河体育场也连续3轮成为中超上座人数最多的球场。

  两场比赛,最终都以平局收场,申花遭遇三连平,上港2胜1平保持不败领跑。四轮战罢,上港3胜1平积10分,排在小组第一;蔚山现代和墨尔本胜利均1胜2平1负,积5分,分列第二和第三;川崎前锋1平3负积1分小组垫底。

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百度 2013年6月15日,卡马乔执教的中国队主场1-5不敌泰国青年队,这场比赛也成为了所有国足球迷心中的痛,这样的一场失利带来的直接后果,就是卡马乔下课。

原标题:未来,这台机器能闻出你有没有得病

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编者注:你知道吗?疾病其实是有「气味」的。最近几年,狗通过气味闻出癌症引起了科学家的注意,但这其中有太多不确定性因素。各国科学家们现在正在研究一种能「闻出」疾病的嗅病机器。只要让这台机器闻一闻你身上的气味,它就能判断你有没有病。

本文编译自,原文标题 One Day, a Machine Will Smell Whether You’re Sick。

蒙上眼睛,你能分别闻出妈妈、爱人、同事身上的气味吗?我指的并不是他们身上喷的香水味,也不是衣服上洗涤剂的味道,而是人体自然散发出来的气味。

每个人都有自己独特的「气味痕迹」,它的独特性类似于指纹、虹膜,这个「气味痕迹」由成千上万种有机化合物组成。这些分子形成的气味能代表我们的身份,揭示我们的年龄、家乡、遗传特征、生活方式,甚至还能显示和健康息息相关的代谢过程。

古希腊的医生和中国的中医都利用了病人的气味来诊断病症。而现代的医学研究也表明,人的皮肤、呼吸气体、体液的气味都能显示这个人是否患病。例如糖尿病人呼出的气体有时候闻起来像腐烂的苹果,伤寒病人的皮肤闻起来像烤面包的味道。

但可惜,不是所有医生的鼻子都是一台精密仪器。即使是擅长嗅出癌症的狗,注意力也会分散。因此研究人员努力了多年,试图建造出一台价格不太高的气味传感器,以便迅速、准确地诊断病情,但又不会对病人造成伤害。

很多国家的科研人员都在朝这个方向努力。终于,这一研究领域似乎马上就能看到曙光了。

英国: SIM 卡大小的气味传感器

Owlstone 是英国剑桥一家化学传感器制造商,其联合创始人兼运营总监 Billy Boyle 说:「得益于多种科学技术的融合,我们现在能进行大范围的临床研究,用研究数据证明气味分析是有实际作用的。」

Boyle 是一位电子工程师,他和两个朋友在 2004 年成立了这家公司,专门研发能探测到化学武器和爆炸物的传感器,美国政府也是他们的客户。但 2012 年时,Boyle 的女朋友(后来两人结婚)Kate Gross 被诊断出结肠癌,此后 Boyle 把研究重心转移到了医疗传感器上,并着重研究如何检测癌症。

遗憾的是,Gross 还是在 2014 年底去世了。Boyle 对此十分痛心,称如果 Gross 的病能早点发现,那她现在可能还活着。这个遗憾也成了 Boyle 继续研究医疗传感器的动力。

后来,Owlstone 筹集了 2350 万美元,用于气味分析技术的临床医用。此外,英国国民保健署(Britain's National Health Service)正在资助一项包括 3000 名受试者的临床试验,目的是测试 Owlstone 传感器诊断肺癌的效果。

这个传感器使用了复合的电路板,上面集成了微型电极和芯片,看起来就像手机里面插的 SIM 卡,但功能却像化学过滤器(chemical filter)那么强大。

首先,气味样品中的分子被离子化(让它们带上电荷),然后接上电流,这样就能使和疾病相关的化学物质移动到芯片中专门的通道上,从而被检测到。

Boyle 说:「你想让传感器嗅出什么疾病,只需要通过编制程序来改变软件。例如我们做测试的时候用传感器检测结直肠癌,而我们的合作方可以用它来检测其他疾病,比如肠易激综合征。」

Owlstone 还将和英国的华威大学合作,进行一项包括 1400 名受试者的试验,试验内容是从他们的尿样本中检测结肠癌,并探索芯片是否能通过分拣哮喘病人呼气中的分子来决定最合适的治疗药物。

以色列:模仿大脑的嗅病机器

以色列化学工程师 Hossam Haick 也研究出了一项类似的诊断技术,而他之前也接触过癌症。

这位化学工程师同时还是以色列理工学院的教授,他说:「我的大学室友得过白血病,这让我想去试试,看能不能把传感器运用到医学治疗上。不过那时我也开始意识到,及早地诊断出疾病可能和治疗一样重要。」

Haick 研制的嗅病机器包含了大量由纳米金(gold nanoparticle)和碳纳米管(carbon nanotube)制造的传感器。这台嗅病机器外表覆盖着分子接受器,这些分子接受器对呼出气体中标记的某种疾病分子有着高亲和性。

一旦这些生物标记物被分子接收器吸附,纳米粒子和纳米管就会膨胀或收缩,从而改变电荷通过它们所需的时间,这种传导性的增强或减弱会被「翻译」成检测到疾病。

Haick 说:「我们把所有的信号都发送给电脑,电脑再把气味转换成识别标志,这个识别标志就代表着我们预先设定的疾病。」

他还说,随着人工智能的发展,机器在诊断疾病上越来越灵敏。Haick 的机器不是检测和疾病相关的特定分子,而是通过「闻」气味整体的特征来判断疾病。

这个过程类似于人闻一只橙子。大脑不会弄清是哪些化学物质组成了橙子的香味,而是总体闻一下,就能分辨出这是一只橙子。

去年 12 月,Haick 和他的同事在 上发表了一篇论文,展示了他们利用人工智能制造的纳米阵列能区分出 17 种疾病,准确率高达 86%。

不过他们的试验存在缺陷,虽然一共有 1404 名受试者,但平均到每一种疾病的样本数量却很少。而且,他们的嗅病机器在区分某几种疾病时表现更好。

美国:闻血浆「气味」的传感器

一组来自莫奈尔化学感官中心 (Monell Chemical Senses Center) 和宾夕法尼亚大学的研究人员今年 2 月得到了 Kleburg 基金会高达 81.5 万美元的资助, 这笔资金将用于进一步研究利用血浆样本检测卵巢癌的气味传感器。

研究人员之所以选择血浆,是因为血浆不像呼吸气体和体液那样,容易受到其他复杂因素的影响,例如饮食习惯、环境化学物(包括清洁物和污染物)。

不过他们的传感器没有用到分子接受器,而是利用了单链 DNA 的片段来吸附气味里的粒子。

「我们正在尝试让这台传感器按照哺乳动物的嗅觉系统运作,其中 DNA 是传感器的亮点,」Charlie Johnson 说道。作为宾夕法尼亚大学 Nano/Bio Interface Center 的主任,他领导着该传感器的研发工作,

除了上面提到的这些团队,奥地利、瑞士和日本也有研究人员在研发能诊断疾病的气味传感器。

Cristina Davis 说:「可以看到,目前不管是在商业活动还是学科建设上,嗅病机器都很活跃,我觉得这些迹象表明我们离目标越来越近了。」她是加利福尼亚大学戴维斯分校的一位生物科学工程师兼教授,同时也在研发能诊病的气味传感器。她还补充说,估计只需要 3-5 年的时间,这些设备就能应用到临床了。

研究人员之间的竞争可能会很激烈,但大家的目标都是一致的——挽救更多的生命。Charlie Johnson 说:「各国的研究团队都付出了很多努力,现在就等着看谁会第一个攻克这个难关了。」返回搜狐,查看更多

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