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文化知识分享： > 周围神经系统：脑神经、脊神经2）神经元的结构、功能：
（1）结构 细胞体
突起 轴突：一条，长而分支少
树突：数条，短而呈树状分枝
集结成束，外包上结缔组织膜
轴突包上髓鞘叫神经纤维（末端的细小分支为神经末梢） 神经
（2）功能：感受刺激，产生兴奋，传导兴奋（兴奋是以神经冲动的形式传导的）
**区别 中枢神经系统：包括脑和脊髓
神经中枢：在中枢神经系统的灰质里，功能相同的神经元细胞体汇集在一起，调节人的某一项相应的生理活动，叫神经中枢。
3、神经调节的基本方式
1） 反射的概念：动物（包括人）通过神经系统，2） 对外界或内部的各种刺激所产生的有规律的反应 **区别于：应激性
3） 射弧的概念：参与反射的神经结构
组成：感受器、传入神经、神经中枢、传出神经、效应器（书P81）
膝跳反射的过程：扣击部位：膝盖下位的韧带
现象：小腿突然跳起
感受器：股四头肌及肌腱内的感觉神经末梢
神经中枢：位于脊髓灰质中
效应器：（下肢的）股四头肌及其内的运动神经末梢
3）反射的类型 简单的反射
复杂的反射
4、 激素调节
1）、人体主要内分泌腺的位置和名称：
垂体、甲状腺、胰岛、肾上腺、性腺、胸腺
2）、激素：由内分泌的腺细胞所分泌的、对身体有特殊作用的化学物质。
3）、垂体：分泌生长激素、促甲状腺激素、促性腺激素，可以调节其他内分泌腺的活动。
4）、生长激素、甲状腺激素、胰岛素：
网上科普有关“美元石油结算体系”话题很是火热，小编也是针对美元石油结算体系寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
在市场万般期盼中，“石油人民币结算”终于靴子落地。
9日下午，首届中国—海湾阿拉伯国家合作委员会峰会上，这一重磅消息正式敲定，中方宣布，未来3到5年将继续从海合会国家扩大进口原油、液化天然气，加强油气开发、清洁低碳能源技术合作，开展油气贸易人民币结算。
作为“石油美元”体系的重要成员，阿拉伯国家为何加入“人民币朋友圈”？这对国际原油市场将产生哪些深远影响？
撕开一道口子
“石油人民币结算”为何能引起市场关注？回答这个问题，首先必须了解霸占国际市场长达50年的“石油美元体系”。
两次世界大战后，美国主导了美元与黄金挂钩的“布雷顿森林体系”。从上世纪70年代开始，世界经济危机不断涌现，美元大幅度贬值，贸易赤字无法承兑足量黄金。1971年，尼克松宣布美元与黄金脱钩，主动终结金本位。不过，美国再次找到了黄金的替代品——石油，最终与主要产油国达成协议，将美元与原油贸易挂钩，美元成为国际原油计价和结算的货币。“谁控制了石油，谁就控制了所有国家。谁控制了货币，谁就控制了全球经济。”这句话也成了经济学上的经典语录。
目前，人民币在几乎密不透风的“石油美元体系”中撕开了一道口子。虽然官方尚未公布人民币结算的具体细节和订单，但可以预想，未来将有更多国家对华贸易，特别是大宗商品贸易方面选择人民币结算，美元在全球贸易中的霸主地位也将受到挑战。
这一利好消息在市场上已产生一定反响。神开股份在回应投资者提问时明确表示：“本币结算可以降低汇率波动风险，有助于公司海外市场拓展。”不过，也有企业表示，石油与美元强相关的情况将长期存在，国际原油交易仍以美元为主要结算货币。一位国际原油交易商负责人告诉记者：“原油交易主要由欧美能源企业牢牢掌握定价权，人民币结算需要改变这一游戏规则，还需要长期努力。”
“战略盟友”的裂痕
自1945年以来，美沙关系一直是美国中东政策的重要支柱，但近年来，两国“战略盟友”的关系受到卡舒吉事件的影响，正处于所谓“重新校准”的微妙阶段。
除了政治因素之外，经济冲突也成了沙特不得不考虑的问题。随着美国页岩油技术取得重大突破，2019年，美国每日产出原油1231.5万桶，美国能源信息署预计明年的原油产量有望达到每日1234万桶，同时页岩油开采还将产生大量天然气。美国的原油和天然气产量直接与沙特为首的欧佩克集团产生了竞争关系，显然更需要考虑美元结算这一因素。
中沙经济交往近年们能够打破人们之间的语言障碍，”这位微软研究院的高级副总裁对听众们说。令人紧张的两秒钟停顿之后，翻译的声音从扩音器里传了出来。拉希德继续说：“我个人相信，这会让世界变得更加美好。”停顿，然后又是中文翻译。
他笑了。听众对他的每一句话都报以掌声。有些人甚至流下了眼泪。这种看上去似乎过于热情的反应是可以理解的：拉希德的翻译太不容易了。每句话都被理解，并被翻译得天衣无缝。令人印象最深的一点在于，这位翻译并非人类。
这就是自然语言的机器翻译，也是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点，其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍，最后几乎绝望。
当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说，语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、各种语境，模拟人类翻译，计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是，1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后，科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人脑”的方式来定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。
这里讲个小插曲。我读大学的时候，有个老师是国内人工智能的顶级教授，还是国内某个人工智能研究会的副会长。他评述当时的人工智能，不是人工智能，而是人工愚蠢，把人类简单的行为分解、分解再分解，再去笨拙地模拟，不是人怎么聪明怎么学，而是模拟学习最蠢的人的最简单的动作。他说，对于当时人工智能的进步，有些人沾沾自喜，说好像登月计划中人类离月亮更进一步了，其实，就是站上了一块石头对着月亮抒情，啊，我离你更近了。他对自己事业的自我嘲讽，让我至今记忆非常深刻。
后来有人就想，机器为什么要向人学习逻辑呢，又难学又学不好，机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力，为什么不扬长避短、另走一条道路呢?这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月11日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败，计算机“深蓝”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗”。“深蓝”不是靠逻辑、不靠所谓的人工智能取胜的，就是靠超强的计算能力取胜：思考不过你，但是算死你。
类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。就是主要采用匹配法，同时结合机器学习，依赖于
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