碧玉的养殖方法和注意事项
原标题:飙车、带枪睡觉，普京还有哪些不为人知的一面？最近，普京的同名纪录片走红了，普京在片中大谈自己的家庭、成长经历。纪录片《普京》选在大选前夕发布，为普京大选造势。片子由国营电视台VGTRK制作，片中访问普京的，是今年1月出任普京竞选活动新闻秘书的安德烈•康德拉肖夫（Andre Kondrashov），目前纪录片在社交网站上已经发布2集。片中着重塑造了普京坚强果断，同时亲和温暖的形象。普京不仅自报索契冬奥时差点下令打下客机，还透露不少自己年少时的家庭生活。差点打下客机普京在纪录片中表示，2014年索契冬奥会即将开幕时他被告知，一架从乌克兰飞往土耳其的波音737客机被劫持。飞机上的乘客有100人，而索契冬奥会开幕式现场有4万人。征求意见后普京下令击落飞机。不过几分钟后发现是乌龙又撤销了击落命令，稍后普京就出现在现场参加开幕式。当时开幕式现场没人知道发生了什么。祖父是列宁和斯大林厨师普京在片中讲述了他的祖父曾是列宁和斯大林的御用厨师。“祖父斯皮里东•普京（Spiridon Putin）开始是列宁的厨师，后来也成了斯大林的厨师，受斯大林器重，就在莫斯科郊区戈尔基的一处别墅做饭。”后来就一直担任领导人的厨师直到去世，祖父去世时普碧玉的养殖方法和注意事项
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原标题：美国将大幅降低香烟中的尼古丁含量，最多减少八成中新网3月16日电美国《世界日报》文章称，美国联邦卫生官员15日着手推动一项史无前例的重大反烟举措：将设定规范、大幅降低香烟中的尼古丁含量，藉此帮助吸烟者戒烟、预防年轻人抽烟成瘾。联邦食品暨药物管理局(FDA)去年夏天提出有关草案，15日公布限制尼古丁新细节及潜在影响。政府过去对烟草中的尼古丁含量并未设限，现在FDA可依法规范尼古丁含量，最多减少八成。FDA估计，目前美国成年人吸烟人口占15%，在2060年以前，可下降至1.4%。在新限制实施一年内，可望有500万人戒烟。 FDA烟草中心负责人塞勒(Mitch Zeller)表示，“限制尼古丁”可以帮助未来几代的孩子，不致因尝试抽烟而走向成瘾致命之途。FDA提案重点在于：尼古丁容易上瘾，但不会致命。然而，抽烟时吸入的燃烧烟草和其他物质会导致癌症、心脏病和支气管炎。数十年来的反烟措施让抽烟率降至新低，但每年仍有逾48万人因吸烟致死。低尼古丁香烟并非新概念，包括菲利普莫里斯在内的几家公司曾在1980和1990年代试图在美国销售低尼古丁香烟，结果不太成功。FDA2009年获得授权规管香烟和其他烟草产品成分，但FDA不断面临大型烟草公司的法律挑战和阻碍。烟草业碧玉的养殖方法和注意事项
原标题：315曝光了养生谣言：这家公司却没出来回应
315晚会可以算是每年“吃瓜群众”围观的重点，许多大企业都会在这天战战兢兢的等待这两个小时结束。令人意外的是，昨天的315晚会没有把矛头指向更多的大企业，养生谣言成了重点。不过即便如此，养生谣言重灾区微信却没有站出来说些什么。
食物相克书籍（图片来自于谷歌）
微信公共平台每个月都会定期发布整治不实消息的报告，但这些措施并没有过多的作用。你会发现，朋友圈中父母还会转发着类似的新闻，并提醒你多加注意。可以说，腾讯在做的类似工作仍旧无法改变公共号中的现状。
315晚会上只是把枪口指向了养生书籍，并没有直接提及微信朋友圈。笔者打开了公众号的搜索功能，却发现在315晚会曝光之前，仍旧有许多微信公共号传播食物相克的谣言，甚至光明网和环球网这样的权威媒体也难以幸免。
食物相克谣言依旧泛滥（图片来自于weixin）
事实上，丁香园等公众号曾经科普过有关食物相克的谣言，但这样的科普文章在爸妈的朋友圈中并没有什么市场。直到这次央视出面进行澄清才可以起作用，毕竟只有央视这样的权威媒体才能够说动父母，不然此类养生理论还会在朋友圈中大行其道。
朋友圈的谣言之所以能够迅速传播碧玉的养殖方法和注意事项
原标题：媲美人类有何不可？深度解读微软新 AI 翻译系统四大秘技
雷锋网 AI 科技评论按：3 月 15 日的文章www.leiphone.com/news/201803/tQr8J3GQZglxaJI3.html" target="_blank">《www.leiphone.com/news/201803/tQr8J3GQZglxaJI3.html" target="_blank" style="color: rgb(252, 149, 160);">机器翻译新突破www.leiphone.com/news/201803/tQr8J3GQZglxaJI3.html" target="_blank">，微软中英新闻翻译达人类水平》中，我们介绍了微软亚洲研究院与雷德蒙研究院共同研发的新的机器翻译系统，微软称它在 newstest2017 的中-英测试集上达到了与人工翻译媲美的水平。
这则消息不仅引起了我们的好奇，让我们的编辑记者们感叹「人工智能这么快就又下一城」，同时也引起了一些读者的疑问。毕竟，我们时常见到新模型在公开测试中刷榜，能够和人类拿到同样的分数，但不一定换一个数据集就还能和人类媲美，尤其是对于灵活多变的人类语言而言；另一面，谷歌、搜狗、百度等互联网巨头都有自己神经网络翻译系统，大家都或多或少体验过，即便最新的模型都普遍使用了注意力机制，但翻译质量不尽如人意的地方仍时常出现，继续做出大跨步式的突破又谈何容易呢？
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