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步骤5：橘子直播陪領導喝酒，別帶這3種所謂的“好酒”，丟臉不說，還得罪人作為一個在職場裏麵混跡了多年的打工人,陪領導吃飯喝酒也是常事了。畢竟中國就是一個人情社會,領導需要的也不僅是一個隻會聽命的副手,一個機靈且高情商的下屬才是他們最想要的。能在飯桌、酒桌上拉進關係,肯定是有好處的。不過,咱們配領導喝酒也需要注意一些細節,稍有不注意就容易得罪人。很多時候,參加這種飯局,領導隻是定個時間,組個局,但是酒局上的菜品和酒水還得下屬來拿個注意,菜還比較好說,根據領導的口味選幾個,再挑幾個有特色的,隻要不出錯就行。難就難在酒上麵,這酒水的門道多也代表了領導的麵子,選不好酒容易讓人誤解。小編總結了下,陪領導喝酒,千萬別帶這3種所謂的“好酒”,丟臉不說,還得罪人:1、酒精勾兌的酒多數領導都是經常參加酒局的老酒鬼了,他們對於酒品質也是很敏感的。所以千萬別買一些隻是包裝好看的酒精酒,難喝就不說了,檔次還很低。帶這種酒去酒局,往好了說人家當你啥都不懂的愣頭青,往壞了說,人家會覺得你是看不上他,是不重視他。2、所謂“專供”、“內供”酒這種酒現在已經不多見了,但是有些網絡渠道上還是有售賣的,而且都打這“大牌內部酒”這樣的旗號,聽起來好像是花更少的價格,買到真正的好酒,其實都是假貨。這類酒沒有任何流通性可言,就是“三無”產品,用這樣的酒招待,這不是讓人挑錯麼。3、散酒或是自家釀的酒散酒其實不一定說絕對不好,但是大多數都難以保證瓶子。而且在和領導吃飯這種相對正式一些的酒局就不適合帶這種酒,人家顯得沒檔次,如果酒桌上還有客戶或是其他員工,那這不就是給領導找沒臉麼。。
步骤6：《夜月直播》隻要是從她這裏走後門的人，哪怕其他同事強烈的反對，沈誌莉也會用自己的身份將他們的意見壓下去，直接將與自己有利益關係的人上崗，多年來，經過她的手違規任命的直供，就達到20人之多，分布在學校的各個崗位上。眾所周知，想要擁有北京戶口並不是一件輕鬆的事情，很多人都削尖了腦袋，依然沒有成功，但是在沈誌莉這裏，也是有操作的餘地的。這一次，有一個人找到了沈誌莉，問她能不能幫自己有個北京戶口，原本也是抱著試試看的態度問的，沒有抱多大的希望，結果沈誌莉竟然直接說：“可以，沒問題！”原來，沈誌莉是讓那個人先虛假入職學校，然後以在學校工作為由，成功申請到了北京戶口，最後在學校走一個離職手續，想做什麼就做什麼。在諸多貪腐事件的積累下，沈誌莉手中有了幾百萬的錢財。這些錢，有一部分被沈誌莉拿去購物了，她有幾家很喜歡去的奢侈品店，沈誌莉每次去都要花費近20萬元人民幣，是一般人想都不敢想的。除此之外，這些不義之財，則是用來滿足她不老的執念的。雖然手中權力大，但是沈誌莉依然有自己的苦惱，看著鏡子中的一條條眼紋，她很不開心；看著法令紋一天天地深下去，她有著深深地無力感，為了保持自己年輕的狀態，她開始走上了美容整形的道路。與大多數人說的一樣，美容整形是一件很容易上癮的事情，沈誌莉就是這樣。她曾經一次做足了全部的項目，包含除皺以及緊致美白，這一次，她就花掉了70萬元人民幣。對於沈誌莉來說，這些錢來的太過輕鬆，如今能用到自己的臉上，沒有一絲的心疼。然而這些並沒有為她挽留住青春，反倒是她的貪腐行為被人舉報了。國家的法律是公平公正的，最終，已經到了知天命年紀的沈誌莉因為貪腐罪行，獲得了10年的有期徒刑，未來的十年，都要在高牆大獄中度過，懺悔自己過往的人生。。
步骤7：绿茶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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