有一个系列恐怖片《致命录像带》是 其中佼佼者， 最近出了第七部。
《致命录像带：超越》2024
评分：6.4
推荐理由：恐怖新片
时 长: 114min
推荐指数：★★★
这系列电影每部内容各不相同，但每部都以录像带为楔子，讲述几个小 恐怖故事。
比如第一部，追求刺激的三人 在强烈好奇心的驱使下，随机挑选录像带播放观看。
于是，数段都市传说般 离奇怪诞、细思极恐的影像故事 在荧幕中拉开帷幕。
电影结合了 大尺度、惊悚悬疑 以及各种人性的阴暗面。
几乎将所有的 重口味 全部一网打尽，力求将这种类型片最为极致的一面展现出来。
录像带结束，然而恐怖故事才刚刚开始拉开序幕…….
而这一部也延续了之前的风格，
从丧尸到外星人…. 脑洞很大。
01
2021年，一位匿名网友声称自己在旧货市场买到两盘关于“外星人”的录像带。
这件事引起美国某灵异节目组的关注。
网友们也纷纷投稿自己所看到的灵异录像带。
君君挑了两个比较好理解的小故事。
第一个，《印度画皮》
狗仔卷毛这天正在跟拍一个女明星，可女明星并不想被拍到，就在卷毛打算放弃时，老板给他搞到了一个通行证。
老板对卷毛千叮咛万嘱咐，一定要拍到女明星所有的动态。
女明星实在太神秘了，外面早就有传言，她会一些巫蛊之术操控流量爆红。
卷毛想着在摄影棚能多拍，可女明星经纪人太凶了。
导演让女明星多跳两下舞蹈，经纪人都会当场发飙。
于是，卷毛偷偷溜进女明星休息室打算偷拍。
结果发现自己手上似乎粘了什么粘液。
回头一看，柜子深处的水盆中泡着一张脸。
近年来，各地区各部门从生态系统整体性和长江流域系统性出发，坚持山水林田湖草沙综合治理、系统治理、源头治理，共抓大保护、不搞大开发，探索出一条生态优先、绿色发展新路子，长江经济带生态环境保护发生了转折性变化，推动长江经济带绿色低碳高质量发展。
数据来源：水利部等
岸绿景美，水生态环境持续复苏。水清河畅，2023年长江干支流水质评价总体为优，Ⅰ至Ⅲ类水质断面占98.5%。长江干流涉嫌违法违规的2441个岸线利用项目均完成整改，共腾退岸线长度162公里。鱼翔浅底，2023年长江流域监测到土著鱼类227种，比2022年增加34种，长江“十年禁渔”行动对恢复水生生物多样性起到明显效果。节水优先，长江流域万元GDP用水量由2017年的70.0立方米下降至2022年的49.1立方米。
绿色转型，高质量发展动能澎湃。黄金水道畅通低碳，今年前7月长江干线港口完成货物吞吐量超22亿吨，纯电动游轮往来穿梭、绿色港口点缀其间。“绿色引擎”更加强劲，乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝、三峡、葛洲坝6库联调，1滴长江水发6次电，世界最大清洁能源走廊总装机容量达7169.5万千瓦。创新引领绿色发展，现代产业集群快速壮大，新动能新优势积极塑造发展。
在新发展理念指引下，大保护正谱写着古老长江的新篇章。一张蓝图绘到底，一茬接着一茬干，让中华民族母亲河永葆生机活力。
生态优先
地处青藏高原的三江源。近年来，三江源区水源涵养量不断增长，野生动植物种群数量持续增加。
四川宜宾的巡护队员正在长江边的一处鱼类产卵地进行巡护。
当时有一个网友在社交媒体上分享了观点，让人印象深刻，他是这样说的：“说实话，伏明霞这样做并不出奇。潘展乐可是现在体坛顶尖的运动员，不仅比赛成绩好，形象也很好，学历也不错。做妈妈的，谁不想让自己的女儿找到这么优秀的另一半呢？”确实，郎才女貌的两人谁看了不得说一句配一脸。
说起来伏明霞的女儿和梁司渝生于2003年2月26日，和潘展乐年纪相仿。
完美地继承了母亲的美貌和才华。
而潘展乐无疑是当下中国游泳界最耀眼的新星。
出生于2004年的他出生于温州，而他的家乡温州曾连续多年被评为“全国游泳之乡”，全市有百余家游泳场馆。
在这样的环境下，游泳成了自然而然的选择。起初只是父母本来只是为精力旺盛的他“找个课余的事做”，但他很快展露天赋，7岁被选入温州体校。
后来他果然也不负众望，在游泳赛道上大展宏图。在巴黎奥运会上“一举成名”。
在男子100米自由泳项目上,他不仅屡创纪录,更在国际赛场上赢得了广泛的赞誉。
如果说伏明霞的女儿真的能和潘展乐在一起，那可真的算得上是这是强强联合。
因为梁司渝的背景也不容小觑。
其父亲梁锦松，曾担任香港的重要官职，社会地位不容小觑。
母亲伏明霞更是中国跳水界的传奇人物，获得多枚奥运金牌，被誉为“跳水皇后”。这样的家庭背景为梁司渝提供了优渥的成长环境。
虽然被家庭培养的很优秀，但是终归是“人红是非多”，有关于其家庭不睦的传闻也是屡禁不止。
前不久，一则关于前国家队跳水皇后伏明霞的离婚传闻在网络上引起了轩然大波。据相关媒体报道，伏明霞深夜发文“告别过去，重新开始”。
不得不说，刀郎最近的热度真的是太高了，基本上每过一段时间刀郎都会登上热搜。这不，就在前几天，刀郎还登上了一次热搜。
原因是刀郎在成都的演唱会引起了网友们的广泛关注和热议，据悉，在这场演唱会上面，刀郎演唱了很多大家耳熟能详的歌曲。
并且，在演唱的过程中刀郎也是几度哽咽直接泪洒当场。可以说这么多年刀郎真的是受尽了委屈，而这次刀郎的成功复出也说明了这么多年刀郎终于成功的挺过来了。
可以说，刀郎的这次演唱会举办的非常的成功，现场基本上都是人山人海座无虚席的状态。并且，最令人感动的是还有一位87岁的老奶奶也来到了演唱会的现场。据悉，这位老奶奶是刀郎的钻石级粉丝。在刀郎没有告别歌坛的时候，基本上刀郎的每场演唱会这位老奶奶都会出现。能有这样的一位钻石级粉丝，刀郎还是挺幸福的。
没想到就在刀郎成都演唱会刚过去没几天，近日，刀郎又登上热搜了。原因是刀郎近日在广州举办了他的个人演唱会，而刀郎的这次演唱会关注度也是非常的高，现场的歌迷也是人山人海。
作为首款国产3A游戏大作，《黑神话：悟空》的爆火人们早有预料，只是没有人想到山西文旅竟然也会因此原地飞升。
北京时间8月20日上午10点，《黑神话:悟空》正式上线，当玩家们沉醉于游戏带来的完美体验的同时，游戏中取材于山西的27处游戏场景也吸引了网友们的注意。
随后山西古建筑意外出圈，连带着整个山西迎来“天命人”们送上的网络热度。据携程旅游平台数据显示，8月20日0时至12时，山西省的搜索热度环比前一日增长超过10%。
随之而来的中秋假期，山西古建游览热潮不断升温。9月17日，携程发布的2024年中秋假期旅游数据显示：大同、忻州、朔州等地旅游订单较端午假期增长近四成。然后仅仅半个月后，国庆假期接踵而至。
一次出圈碰上一大一小两个假期，山西文旅不光接到了流量，还有转身就能变现的大好机会，这样的遭遇恐怕也只能用“梦幻开局”来形容，然而事情却并没有按照理想的方向发展。
诚然，《黑神话：悟空》的确凭一己之力带火了山西古建筑，但是在具体声量上，“山西”的出圈程度或许并未超过此前的山东淄博和甘肃天水。
百度指数显示，淄博的搜索指数在2023年的4月29日达到126380的峰值，天水的搜索指数则是在2024年3月18日达到峰值11278。山西作为更常见的省份名称，搜索指数常年均指在4280左右，而在《黑神话：悟空》爆火后，山西的搜索指数峰值也不过达到7140，而真正被游戏带火的小西天，虽然搜索指数暴涨7倍，但峰值也仅有7127。
微信指数平台的数据对比结果也是如此。小西天的微信指数在8月23日达到峰值，但与淄博的峰值数据相比差了近一半，与天水的微信指数峰值相比则是差了一个数量级。
为什么山西文旅的流量并没有达到淄博、天水的高度？这是因为从线上出圈到线下承接的传播过程中，流量被一层一层过滤了。
从数字上来看，《黑神话：悟空》在全国的36个取景地中有27个来自山西，纵然网友们因为游戏种草了山西古建筑，但是大家对于具体目的地是缺乏认知的。
比如应县木塔、小西天、悬空寺、玉皇庙等热门景点，分别位于朔州、临汾、大同和晋城。在本地人都不一定能一口气说完山西省11个地级市名字的情况下，外地游客要想认识这些地名，恐怕还得先学唱一遍“山西车牌之歌”。
而当网友们真正开始查找相关旅游攻略时，一方面搜索流量会被太原、平遥等山西传统旅游目的地抢走，另一方面，从27个选项中选择目的地的过程，又大大增加了决策成本。
由此反映到市场的结果是，临汾、大同、晋城等相关城市的旅游订单有一定增长，但远远没有达到“暴涨”的程度。
作为对比，携程数据提到国庆假期前三天，临汾、大同、晋城旅游订单预订量比中秋假期增长超100%；而淄博在去年3月火爆全网后，截至4月14日的一个月内，整体旅游订单同比增长超10倍；而天水作为另一个接住泼天流量的网红城市，其今年清明假期的旅游订单量比去年同期增长超21倍。
近年来因为过度涉足综艺节目而频频遭受观众的质疑。不只是人设的崩塌，连带他的主业演技都开始受到影响，这无疑对一个专业演员来说是一种巨大的打击。
在《向往的生活》中，黄磊的“黄小厨”形象曾广受欢迎。他在节目中亲自下厨，带给观众很多温馨的瞬间。然而，随着节目的深入，其烹饪技巧也频频遭到嘉宾和观众的吐槽：不是焦了就是没熟，甚至连基本的食品安全都难以保证，让他的厨艺备受质疑。
演技方面，曾经的黄磊在《似水年华》和《四世同堂》中的表现可谓是无懈可击，但自从投身综艺后，其戏路越发单一，角色形象也不断重复，似乎永远逃不出那种中年男性的刻板印象。这样的转变让人不得不感叹，综艺节目虽然为他带来了高昂的收入和曝光率，但同时也削弱了他作为演员的独特魅力和专业性。
尤其是对比其他如贾冰等“综艺厨神”，黄磊在节目中的表现愈显逊色。沈腾尝过两人饭菜后的反差更是明显，贾冰简单高效的料理让人食指大动，而黄磊的作品则是情感上与口味上的双重失落。
霍普菲尔德现年91岁，是美国普林斯顿大学（Princeton University）霍华德-普莱尔分子生物学名誉教授。他在1954年从斯沃斯莫尔学院获得学士学位，1958年在康奈尔大学获得物理学博士学位。之后，他在贝尔实验室的理论组工作了两年。他的教学生涯涉足加利福尼亚大学伯克利分校、普林斯顿大学的物理学系，以及加州理工学院的化学和生物学系。在过去的35年中，他一直与贝尔实验室保持密切的合作关系。
霍普菲尔德在1982年创造出联想神经网络，现在通称为霍普菲尔德网络（Hopfield network），可以存储并重现图像和其他数据模式的关联记忆技术。
辛顿现年76岁，现为加拿大多伦多大学（University of Toronto）教授，是知名的计算机学家和认知心理学家。
辛顿是反向传播算法和对比散度算法的共同发明者，和深度学习的积极倡导者，被誉为“深度学习教父”或“AI教父”。他因在深度学习方面的成就与约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）和杨立昆（Yann André Le Cun）一起荣获了2018年的图灵奖。辛顿发明了一种能自动识别数据中特征的方法，比如在图片中识别特定元素。
诺贝尔奖公布现场
有着“AI教母”之称的李飞飞第一时间送上了祝福，并表示：“AI的影响力实在太大了。”
辛顿的得意门生之一、OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）也在第一时间对恩师表达了祝贺。
诺贝尔物理学奖为何会颁给机器学习先驱？
1.人工智能与物理学密切相关
人工智能，其实是指使用人工神经网络的机器学习。
人工神经网络最初受到大脑结构的启发。在人工神经网络中，大脑中的神经元被模拟成不同数值的节点。这些节点通过类似神经突触的连接相互作用，连接可以被加强或削弱。训练网络的方法就是增强那些数值高的节点之间的连接。从20世纪80年代开始，霍普菲尔德和辛顿就对人工神经网络的研究进行了深入。
这次诺贝尔物理奖之所以会办发给霍普菲尔德和辛顿，是因为霍普菲尔德发明的网络使用一种独特方法来存储和恢复图案。在神经网络中，每个节点可以被想象成像素点似的基本单元。
这种联想记忆（associative memory）来自一种物理学原理来描述材料，即原子自旋特性。
原子自旋是原子表现出的微小磁性，每个原子都可以被视为一个小小的磁铁。网络的整体操作类似于物理中的自旋系统，它通过优化节点间的连接值进行训练确保存储的图像具有较低的能量。当网络接收到一个扭曲或不完整的图像时，它会系统地调整节点的值以降低能量，逐步找到并恢复一个与输入的不完美图像最匹配的存储图像。
而辛顿在霍普菲尔德网络的基础上发展出了新的网络技术——玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）。
辛顿使用了统计物理学的工具，让其能够学习并识别数据中的特征元素。它一种随机性神经网络，其基本思想源自统计物理中的波尔兹曼分布。玻尔兹曼机通过训练实际运行中可能出现的示例来学习，可以用于对图像进行分类或生成基于所训练模式类型的新示例，即生成模型的早期例子。
波尔兹曼机由两部分组成：可见单元和隐藏单元，它们通过权重连接。这种网络能够通过模拟退火的过程来学习和推理，让系统逐渐找到能量最低的状态，从而解决优化问题或特征识别任务。
辛顿的这些研究工作推动了机器学习的快速发展。在实际应用中，特别是在深度学习发展早期，波尔兹曼机被用来预训练深层神经网络，帮助网络在进行更复杂学习任务之前，找到合适的权重初始状态。
可以说，现在波澜壮阔的人工智能浪潮，来自统计物理引发的机器学习革命。
“人工智能初看似乎与诺贝尔物理学奖的传统主题不太相符，但具有学习能力的神经网络及其在物理学领域的应用却密切相关。”诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯（Ellen Moons）表示，“获奖者的工作已经带来巨大效益，在物理学领域，我们利用人工神经网络在很多方面都取得了进展，比如开发具有特定属性的新材料。
同时他也补充道：“人类有责任以安全和合乎道德的方式使用这项新技术，为人类带来最大利益。”
“我们从未真正感受过，比人类更智能的存在会为我们带来怎样的影响。”辛顿谈到，尽管他是ChatGPT等AI工具的积极使用者，但他对自己推动这项技术的潜在后果感到担忧。
他还说：“如果能回到过去，我还是会做出相同的决定，但我仍然担心可能出现的负面后果，例如那些比我们更聪明的系统最终掌握主导权。”
霍普菲尔德同样对AI充满担忧。他对人工智能的未知潜力和局限性“感到不安”。他说：“人们已经习惯了拥有不仅有优点或缺点的技术，而是具有双向能力的技术。”
2.机器学习所有的路径、引擎和核心都源于物理学
“人工智能是从物理学发展而来的。”瑞典乌普萨拉大学教授、诺贝尔物理学奖委员会委员奥尔·埃里克森（Olle Eriksson）解释道。
“任何机器学习协议、引擎和核心都是基于方程式和概念，这些都纯粹是物理学的范畴。”他表示，用其他方式来描述它是不恰当的，它既不属于化学，也不属于计算机科学——所有的路径、引擎和核心都源于物理学。
现在，人工智能已经可以翻译语言、解析图像，甚至进行有意义的对话。
但它在数据分类、分析科研中的重要性，似乎还不为大众所熟知。过去15到20年，背靠人工神经网络，机器学习技术经历了爆炸性的增长。
诚然，计算机还不能自主思考，但现代机器已能模仿人类的记忆和学习过程。今年的物理学奖得主正是利用物理学原理，开发了基于网络的信息处理技术。
机器学习与传统软件有所不同，传统软件的工作原理可以比作食谱：软件接收数据，按照明确的指令处理数据并输出结果，就像按食谱步骤做蛋糕一样。不同于传统软件按固定程序处理数据，机器学习让计算机通过实例学习解决模糊或复杂的问题，一个很著名的例子就是图像识别。
人工神经网络借鉴了大脑的工作方式来处理信息。
早在20世纪40年代，研究人员就开始探究大脑神经元和突触网络的数学原理。心理学的进展也起到了作用，特别是神经科学家唐纳德·赫布的学习理论，即神经元间的连接在共同活动时会变得更加强大。
人工神经网络受大脑神经元的启发，图片来源： Johan Jarnestad/瑞典皇家科学院
人工神经网络的设计灵感来源于人脑，早自20世纪40年代，科学家便开始研究大脑神经元和突触的数学模型。其中，心理学家唐纳德·赫布（Donald Olding Hebb）的理论指出，神经元间的连接在合作时会加强，这一原理至今仍是训练网络的基石。
在基于大脑的数学和神经学研究之上，科学家们开始尝试在硅基芯片上通过计算机模拟的方式构建人工神经网络，以实现类似大脑的功能。在这些网络中，节点被赋予不同的初始值来模拟大脑中的神经元，节点之间的连接模拟突触，这些连接的强度会随着程序的执行变化。直到今天，赫布的理论仍是训练神经网络的基本规则之一。
20世纪60年代，尽管神经网络的理论研究未能达到预期效果，导致一些研究人员开始怀疑其实用性，但到了80年代，随着新理论的提出和关注，包括诺贝尔物理学奖得主霍普菲尔德提出的新观点，神经网络的研究再次兴起。
当我们尝试回忆一个很少使用的生僻单词，大脑会在记忆中搜索，这个过程类似于霍普菲尔德在1982年发现的联想记忆。霍普菲尔德网络能够存储并重新找到模式。当输入一个不完整或略有失真的模式时，网络能在已存储的模式中找到最相似的一个。
主演是陆毅、万茜等一众老戏骨，还有国家一级演员杨立新、王斑助阵！这个阵容配上央妈的大力支持，真是不火都难。
果然昨天一播出，直接拿下全国收视第一的宝座！看完两集，观众好评连连，涉案剧就该这么拍！
1、开局雪夜追凶，剧情精彩
剧里最具氛围感的，还得是雪天办案！
第一集就是大雪纷飞，春节前夜，公安刑警赵海洋（陆毅饰）和夏辉，以及方程（马元饰）正在抓捕罪犯。
春节巧啊，《狂飙》中，高启强的命运就是在春节的一个案件中改写的，《人民警察》中，又会是谁的命运转动？
由于下雪原因，堵车很严重，东洲市公安局早就布好了局，盯着嫌疑犯的动向。
此时，赵海洋有些没耐心，打了方向盘想插个队，被一旁的交警提醒后又倒了回去。
雪天堵车是常事，转个头出来看看前面也没什么奇怪的，普通人的思维是这样，可嫌犯不同，他正是高度紧张的时候，什么风吹草动都有可能惊动他。
正是这一冒车头打草惊蛇了，嫌犯警觉了起来，又接到一通电话，嫌犯确认了有公安的人正跟踪他。
看着让人忍不住跟着紧张了起来，生怕狡诈的嫌犯趁机跑了。
不巧，嫌犯发现一旁车上用来过节的烟花爆竹，于是沿路泼洒了汽油，将打火机扔了上去。
火焰很快沿着汽油烧到爆竹，引发了爆炸！
看到这里，无数观众的心跟着画面抖了一抖。
而在堵车的队伍中，一位孕妇也被这场面惊吓到，慌乱开车又追尾。
大雪、堵车、爆炸、追尾，凑到一起，场面真是一度混乱，人心惶惶！
这时，狡诈的嫌犯趁机开车撞上孕妇的车。
两位警察见状立即救场，赵海洋去救孕妇，而夏辉前去查看嫌犯的车辆。
真是不看不知道，一看吓一跳！
嫌犯早已逃了，但留下了进入倒计时炸弹在方向盘上！
滴答滴答的声音像是死亡倒计时一样，带来无尽的紧张。
而后面车辆中，孕妇被卡住了腿，在短时间内无法逃出，旁边又是数不清的车辆。
眼看着炸弹即将爆炸，夏辉直接抱住方向盘，把车强行开到了一旁的空地。
其他人还未反应过来，就听一声巨响，火光冲天。行动失败，夏辉也牺牲了。
这个节奏真是有把观众震撼到，怎么第一集就有人领盒饭了？同时又被夏辉的至死为人民作风给感动到。
其实人民警察的每一次行动都是这样，谁也不知道会有什么意外。
