ADMET是什么
大家好，本次给大家带来如何使用 discoverythew 进行毒性预测和药代谢的分析 啊。首先我们看啊 admet 啊，它主要是预测药物在进入人体内的吸收分布、代谢、排泄以及毒性的预测。 嗯，他每个像 a 他就他就意味着吸收， d 是分布， m 是代谢， e 是排泄， t 呢就是毒性，嗯，他主要是通过预测这这些， 嗯，他主要是通过预测这些数值，这些数值来综合的预测。呃，药物在人体内的啊，液压动力学啊，主要分， 主要分为水溶性啊，以及宣导屏障穿透以及啊 p 四五零的抑制肝毒性、肠道吸收和这个与载体蛋白结合的可能性来综合的，综合的去评价 我们所输入的这些化合物。呃，他的幼儿园动力学， 然后，嗯，这个其实，嗯很简单，他就是只需要把我们这些化合物嗯输进去，然后把这些都勾上，就就可以直接去撞了，然后他会得到一些，就是 得到一些这种这种竖直，然后这种竖直我们去怎么去看呢？然后我接下来给大家一一拆解。首先，呃，我们去看它的水中解性啊，水中解性 他他这个训练级是在二十五摄氏度下下的水中心，然后这个模型是包括了七百七十五个画后的数，这个数据集生成的，然后主要是包括像晚厅、西厅缺鲁素、氨醇、铜等，然后 啊在这，然后在实际实际实际的啊，结果中他就是一个表格，然后一个数字，这个数字怎么怎么去看呢？呃，看，我们看这就是他主要是看嗯是否能够成要性， 然后这个数字看下零，就是他他的溶解性非常低，一的话也是非常低，但是他有可能， 然后二三四呢？他就是他是能容，然后呢溶解性从低到到高到好到最优，然后五六呢？五是 超级内容，然后他就是不具有成效性，所以无其实也不好。然后六呢就是他已经超出了他这个范围了，就预测代表预测不准确，所以综合来说我们这个数值，我们一，我们一般会选择二三四左右，二三四， 然后这，然后接下来就是需要屏障，也就是 bbb level， 然后 bbbbbleb 呢？他这个模型主要是来自于已知的口服给药之后进入神经系统的八百多种化合物这个模型来预测的。 然后我们在这里我们去看他的，他的背后的一些逻辑啊。在红，在这个蓝色，蓝色的范围内，就代表着这个药就是具有高穿透性。呃，绿色呢就代表是，呃，呃，蓝色是超高，绿 是高，然后天然色就是中等，然后这个橙橙色，橙色就是代表他是他的承德性比较低，然后这个在这种像在这这外面这些灰色就代表着他就不在他预测范围之内，就就是不准，代表他不代表不准。然后他这个纸也是个 level， 就是一二三四 就是零的话，就代表就是这个蓝色，就代表他超高，就是穿透性，一就是高穿透性，二就中等，三就是低，四就是，呃，没有鉴别到的，所以一般我们会选择零一二三，零一二也行。 然后接下来就是 ps 五零和肝毒性，就是啊，我们去我们要去判断这个药他是否具有 pco 零的抑制性，以及肝以及肝的毒性，因为如果他一直批四五零的，就因为 他可能不会被代谢，然后这 p 四五零， p 四五零的这个结构，他是他是由一百五十一个具有及各不同的化合物所组成的训练机。单独性呢，他是有四百三十六个化合物的文艺数据开发的， 然后这个他就是处和 force， 就选择他是否具有 p 四种抑制和肝毒性的啊？是到底是 too 还是 foast？ 然后接下来就是肠道吸收，肠道吸收呢？他他也是有有零一二三这个数值，一的话就代表非常好吸收，三的话就代表就是非常难以吸收。 然后他的训练级是采用一百八十二种化合物开发的，呃，是大于百分之九十才会被认为是良好吸收。接下来就是去去将 血浆结合，当我们这个药物如果被我们血浆的蛋白结合的话，那么他就会影响他的效率。然后这个模型呢，他是有八百五十四个花壶去生成的，然后其中有三百二，三百二十九个就能够结合，三百五十二个就是不能结合 啊，他是根据这个模型来预测，然后他这个结果也是触根 first。 接下来就是呃通过 admt 去呃，首先我们通过讯筛选，我们从大量的大量的配理集中筛选出呃几千个，几百个，然后再用， 再用这些筛选出来的再去预测他的 admt。 预测完之后呢，我们就我们通过这些这些数值，或者通过这些出货 boss 去选择，再再去进一步筛选，然后我们再去做读讯预测 啊，不信测电视软件，他主要他有两，他有两个，一个是老板的，一个是改进的，现在就是我们如果我们从工具栏中进入的话，都是都是这个改进的， 改进的它主要是对老板的这个模型进行的重新训练，然后呃采用了贝斯，呃回回归模型啊，分类模型采用贝斯模型接力的，然后回归模型采用的是 psplaplac， 就是最小偏下层。 呃，然后所有的贝斯模型他都是通过贝斯能力去建立的，然后如果我们觉得，呃我们软件的这个自带的这些模型他就是可能不适配我们我们的，然后我们想自己开发一个，那也行，就是我们可以啊，在这个里三里三 里面去 updates， 就是把我们把我们就是自己公司或者实验室建立姐的模型，然后去把这些老头给替换掉， 然后然后这些就是现在用的这些呃重新重新训练的。他他囊括了呃环境毒性、生态毒性、人力毒性、致突变性和再生的毒性，然后有这些模型去选择。 嗯，然后其那他的运行也也非常简单。呃，跟 admt 一样，就是把我们的我们的配体输进去 啊，然后把这些模型勾一勾就可以，就可以生出一些报告，他报告也可以以 pdf 形式，也可以以，呃网页版 形式啊，然后他 pf 最多支持一千亿，然后如果多的话，他会整整两三个 pdf， 当然也也要，当然如果如果你的输入的输入的话，那个化化合物多的话，他的他的速度会也会变慢。呃，我呃之前试过呃两千多个化合物，然后大概用了半小时左右， 但我只选了两个模型，如果选模型选多的话会更慢，然后这个结，甚至这个结果我们是怎么去看呢？ 首先啊，我们看左左上角，左上角他这里就这个是我们所说的化合物，然后这这边呢是他的化合物，就是结果那个化化化学士。然后接下来就是他就是一些像啊勒亚无原则的一些 内容，像分子量、 logo、 p 以及可旋转的键，清经验的供体和授体 啊，方便我们可以去做雷亚我原则的筛选。然后这里就是我们可以他这里有红色和绿色， 他主要就带，就是去意味着去代表，因为我们他有一不同的模型吗？有些模型是降解模型，有些模型是 啊右边模型，有些模型是否有毒，有些模型是否刺激他有不同的模型，然后他也他也会甚至不同的结果， 像红色就代表他这些都是具有这些这些性的性质的，如果是绿色的话，就代表他没有这些性质，像我们现在这位他就代表他没有代谢性，然后然后加这，这是些打分，嗯，像些贝斯评分，或者是 是马氏距离，然后然后这里是马氏距离批发柳，就是 p 值越小，他的越测是越不可信的，然后同样马氏距离越大，代表他预测可预性越越低。 然后这边呢，就是啊，像我们之前说过啊，画合物他是他是具有相似性的吗？有不同的相似性，可能具有不同的啊，就是他们可能具有相同的结构，就是一些相，一些相似性就代表他们可能具有相似的功能，就是他这里就是会根据一些分子主纹呃去， 就是他有，他有他自己的一套算法去算，这话我跟这话我是否具有相似性，他主要是通过这个第四等词这个距离来算的， 然后他会列出呃几种，最多这个狗狗没选择是只能从一到五中选， 最多是五个，最低是一个，去列出他的具有跟跟他的库去比对具有相似的这些化合物。 然后这里这里呢就是他提供了一些就是呃训练局里面没有找到的或者是在训练级范围之外的具有属性的化学特征和列表， 他会他会列在这个位置，然后同时像像这个这里我们看这里就列出在训练集中发现的结构相似的化合物，或者他的实际端点， 就是这个 npoint 和预测单点和他们嗯查询到的化合物的距离以及他们引用的一些文件都会在这里，同时这个 红色或者是绿色他会根据对单点预测的贡献来给他着色。 然后这里就是他的分子分子的一些相似性，就是你刚说了就结构相似的分子跟结构不相似的分子更能表现出相似特性，就是就是说就结构相似分子他功能可能是差不多的一样的。 嗯，然后接下来我们可以看看时间， 嗯，这里大概有啊， 一千一千三百六十八个小分子，然后我们直，我们可以直接去在这里撕摸 monikolos， 然后去选择 admt， 然后这里就我们可以选择就是能看得到的，就一个能看得到的，或者说是哦，然后我们可以把这里他默认都是勾选的，然后直接撞就行，这个撞是非常快的， 嗯 啊，六秒钟，然后他就所有结果就已经展现出来了一千三百六十八个， 然后这里他会显示他的图，这个图，嗯，我们只能看一看，他不能选择。 然后我们可以看他的这个坐标，在这里就是主要是吸收，吸收和那个，嗯嗯嗯嗯嗯。旋转穿透，然后主要是看九九九最近区间的，就是这个呃，绿色的线和这个天色这个线， 然后其实我们主要是看这个表格，然后这个表格呢我们可以直接在软件里去确认去操作，也可以直接把它嗯， civs 成 那种 csv 格式，然后用一次就打开，然后我们可以去筛选，然后这呢？嗯，比如我们这个预测，然后我们想预测一些啊，想想给他进一步筛选。那么首先我们看他的可容可溶解性，刚刚我们提到， 嗯，他的溶解性就是二三四，就是是是比较好的，然后他这里有四，那么我们就给他，然后看，我们就给他选择嗯，四吧，然后我们福利四 就过，就是这个这个功能相当于有效的筛选，然后我们去选择他的使用性依靠，依靠四等于四，然后我们去看他的哔哔赖宝，就是的穿透性，穿透性呢？嘿，啊，在这 就他是训导训练的穿透性，穿透性像一是高，零是非常高，那么我就选择零和一，呃，零和一的话就是 s n o 一口一账号，他就是零和一了，然后就是他是否具有呃他的抑制性，那么我们选择否，还有他是否具有肝毒性，我们也选择否， 然后呢？嗯，可吸收性，可吸收性呢？ 可吸收性就就是零是最好，一是中等，我们也，我们也选择零和一，或者或者我们直接选零吧， 零的话就直接就是 nice 啊，直接依靠依靠零就行。 然后这个是他是否具有，就是能跟我们学员那边结合，那么肯定选 fo 字，因为能结合 就代表他的效率会降低嘛，所以我们选直接选择 boss， 然后我们就可以直接 ok， ok， 之后，然后满足这些所有条件的话，都总共有四个，四个化合物，然后我们把这四个化合物呢全部给他位置保， 我们可以看到结构， 我可以直接选择位置啵，因为 然后我们再去做这个他的读心册，因，因为如果我们不选 v 字报道，他就会直接，他会摸人。是哦，就把刚刚所有的都给再算一遍， 让我们选 visbvovitbo。 然后这里就是我们可以选择一些模型，他这里有提供这么的模型，他主要就是刚刚也说了，就主要包括环境啊，还有人力毒性这种。然后这里我们的话我们就选， 嗯，大鼠的 ld 五十，进口的 ld 五十，还有一些皮肤的刺激心， 好，我们就选这两个。然后，呃，这里是刚刚所说的，我们这里首先是否展示他的那个分子键相似度，然后他展示了多少个？然后最多只需要五个，然后这是他的就是报告，报告的话他可以选择以 pdf 形式，也可以选择以网页版形式， 然后这个就是展示的，就是就是这里，嗯，这个就是展示的所有在训练集中啊，就不在训练集中，但是他， 呃，或者是在切菜训练级范围之外的具有属性的一些特征，然后可以选择散，他默认是三个，所以这里有一个，两个，三个 啊， 这里我们让他不动吧，就保持默认。然后我们直接点绕，因为因为我们选的比较少，所以他速度相对来说会快一些，你看现在已经在准备报告了， 然后我们就等他算完好，已经已经好了。 然后呢？他这里啊，已经把这些那些已经放到了这种表格里面去了，就他会自动生成一些，嗯， 纵横，把像这个是否具有刺激性给我发上去了，但是这种并并不直观，然后我们直接点这个 dtwopots， 哎，怎么点不动？稍等，我把它关了， 点不到，没事，点不到我们可以直接右键 locate， 然后嗯，看他这有个 pdf， 嗯，然后嗯，这个报告就是以这样的 pdf 去去生产了，我们可以直接，我们可以直接内存， 然后这里这里我刚也就说了就删，这里他都是结果是，呃亲近新杠的， 然后这是 bs 距离，然后这是预测的一些结果，因为他不同的不同的模型所预测的预测结果是不一样的。譬如像这个我们刚选了个大鼠，大鼠的大鼠的金口 id 五十，然后他预测 是一点七，然后这这他单位， 嗯嗯，本次嗯教程大。嗯，到此结束，感谢大家的支持，如果大家有疑问的话可以加入我们的群，嗯，如果，如果，嗯，可以的话，可以一键三连关注一下，谢谢。嗯，如果大家有需要的话，我可以，我可以把这些 嗯给他放到账单里面去，或者放到群里面去，大家到时候可以免费获得。
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45.3万真探唐仁杰
00:44查看AI文稿AI文稿赛博坦怪兽，该港原本是指变形金刚系列中在赛博坦星球的远古机械巨怪，而在网络用语中，赛博坦怪兽则是被用来形容那些改装之后的电摩，被混的人视为尊贵的座驾。同时网上也流传了不少这些改装电摩的危险瞬间。这是博主铜钱利用赛博坦怪兽创作出一系列沙雕小剧场。 天，还没你敢跟我这么嚣张啊，赶紧把这个赛博坦怪兽 别找了，赛博坦怪兽又回来了，早知道我就增加一块保护板了。全网最尊重混的人的主播，玩梗归玩梗，现实中遇到赛博坦怪兽千万别碰！
5.0万啥都懂点
09:50查看AI文稿AI文稿先说个怪事，地球上最冷的地方之一，格林兰冰盖最高点海拔三千两百米。二零二一年八月十四日那天，有记录以来第一次下雨了。不是下雪，是下雨！现场科学家的第一反应是五个字，这不该发生。 而现在，更不该发生的事，正在排队，全球都在变热，对吧？二零二四、二零二五连着破最热记录。可一群顶尖气候学家最担心的偏偏是反过来的事，他们警告，再这么下去，欧洲会被活活冻僵。伦敦的冬天冷得像西伯利亚， 北欧能干到零下五十度，越热怎么会越冷？我知道你听到后的第一反应是不信，但就在这个月初，一篇新论文已经把第一张多米诺骨牌拍在了桌上。格林兰的极端戎兵，三十年暴涨了六倍。更让人头皮发麻的是，这个剧本， 地球一万两千年前真演过一回。而当年给这场灭世灾难签名的，竟然是一朵小花。这朵花到底是什么？那场灾难又是怎么把整个人类文明按在地上摩擦了一千多年的？而格林兰的冰融化，为什么会导致欧洲变冷？ 今天这条片子，咱从头给你捋到尾，先回到那朵花。十九世纪末，欧洲科学家在挖地层的时候，遇到了一个怎么都想不通的怪事。在欧洲低纬度地区，大约一万两千年前的那层土里，他们挖出了大量仙女木的花粉， 而这种草本来只长在冰天雪地的北极寒。带你品一下这个画面，这就相当于你在海南三亚的地里，挖出了一整片东北雪原才有的苔藓。 东西没长腿，他怎么自己跑过来的？只有一个解释，不是花难下了，是寒冷难下。当年的南欧被冻成了北极，科学家就用这朵花的名字，给这场灾难起了名新仙女木事件。那他到底有多狠？ 咱把时间线拉开，问你个问题，你觉得一场寒潮，最快能在多少年里，把整个地球的平均气温转下去八度？冰河世纪结束后，地球大约从一点七万年前开始回暖，冰川消融，海平面上升， 南北半球一片春暖花开，欣欣向荣。就在万物觉得好日子来了的节骨眼上，大约一点二九万年前，气温突然掉头向下，短短十年内，地球平均气温暴跌大约七到八摄氏度，而且这一动就是一千多年。 十年降八度是什么概念？这么说吧，现在全人类拼了命捡牌，想守住的红线是反方向，十倍速不打招呼。那时候中纬度地区， 盛夏最高温都到不了十度，冬天普遍零下二十度以下。从九月到第二年五月，暴风雪几乎不停。站在织布罗陀海峡边上，就能看见海面上飘着冰山。那这场灾难的开关到底是谁按下的？答案，正好就是我们今天要担心的那个东西。科学家后来查询， 新仙女木事件的成因，是全球海洋温盐环流的关闭。说人话，就是地球的那台中央暖气 被人一脚踹停了。而这台暖气今天有个更精确的名字，叫 a m o c。 大 西洋金像翻转环流。先记住它，一会是全篇的关键。讲到这，你可能想问，一万两千年前的事，跟我刷手机有什么关系？关系大了，因为有人专门把这个史前剧本拍成了你大概率看过的一部电影， 二零零四年那部灾难大片，后天，他的剧本就是照着新仙女木事件写出来的。当年很多人觉得电影瞎编， 结果科学家说方向是真的，只是节奏被夸张了，地球真这么干过？那问题来了，这个一万两千年前的老剧本，凭什么说他现在又要重演？ 证据就是本月初那篇砸下来的论文。这篇论文是巴塞罗那大学领衔发在顶刊自然通讯上的。他的核心结论冷冰冰，但每一个数字都像锤子。一九五零年到二零二三年，格林兰极端融化事件释放的水量，从每十年十二点七级吨， 暴涨到一九九零年后的每十年八十二点四级吨，整整六倍。同时被极端融化波及的面积，每十年扩大两百八十万平方公里。两百八十万平方公里什么概念？这就相当于每过十年，格林兰上就新增一块瞬间能化掉的地盘， 面积顶得上四分之一个中国。而且有记录以来，最极端的十次融化里，七次都发生在二零零零年以后，在历史序列里根本找不到能对标的先例。翻译一下，不是更平凡了，是地球进入了一种他自己都没演过的状态。光说数字没体感，咱上画面，还记得开头那场风顶降雨吗？ 那不是孤立？二零一二年夏天，格林兰百分之九十六的冰盖表面在同时融化，地表反照率创下历史最低。 二零二二年七月，北极圈里温度一度飙到三十二点五度。格林兰一天就化掉六十亿吨冰，一天六十亿吨，你可能没感觉，换个权威人物的说法你就懂了。丹麦和格林兰国家地质调查局的科学家威廉科尔根说，按现在的升温，格林兰每一个小时大约流失两千七百万吨冰。 注意是每小时。你看完这条视频的功夫，那座岛已经又少了上亿吨。一九八五到二零二二年，他累计损失一点一四万亿吨。这些化掉的冰，够填满五亿个标准游泳池。好，现在最关键的问题来了，也是开头那个辩论，冰化了不就是海平面涨吗？ 跟欧洲变冷有什么关系？凭什么地球越热，欧洲反而越冷？这就得请出刚才让你记住的 a m o c 了。你把它想象成一条横跨半球的海洋传送带，它把赤道的温暖海水一路向北，送到北大西洋，沿途把热量释放给欧洲， 冷掉的海水再沉到海底，流回南方，循环不停。欧洲能这么暖，全靠这条带子供着热。这条带子有多重要？ 给你个扎心的对比，伦敦和加拿大傣北课程纬度几乎一样高，但傣北课程一年平均九十九天结冰， 伦敦只有三天，差出三十多倍，差的就是这台暖气。说白了，欧洲的温暖不是他自己的，是这条洋流借给他的。 那融冰怎么就把这台暖气搞停了？关键在密度，这台泵靠咸水变重下沉来驱动，可格林兰化出来的是淡水，大量淡水冲进北大西洋，把海水稀释变清，沉不下去了，泵的动力就被掐断。这就相当于你家暖气循环泵里被人不停灌矿泉水， 水越来越清，泵越转越慢，最后罢工。泵一旦真停了会怎样？二零二五年一篇研究算过，哪怕全球只升温两度，只要 a m o c 崩溃，欧洲就会比现在更冷。 伦敦极端低温可能到零下二十度，斯堪的纳维亚到零下五十度。荷兰一个城市的双冻天数，会从历史平均五十三天，飙到一年一百五十到一百八十天。这就是越热越冷的真相。地球总热量没少，只是内台把热量搬给欧洲的泵， 被熔冰给整停摆了，热量还在，只是不去欧洲了。讲到这，作为深度号，我必须踩一脚刹车。说句负责任的话，这是科学界还在吵，而且吵的很凶。这恰恰是最值得讲的部分。 好的是什么？是那台泵到底什么时候停？哥本哈根大学的研究团队，用一百五十年海文数据算出， a m o c 有 百分之九十五的概率会在二零二五到二零九五年之间崩溃，最可能的年份是二零五七年。可另一边，二零二五年二月发在自然上的研究又说， 就算极端变暖，本世纪目前 a m o c 也不会彻底停，只会减弱。所谓的末日预言被打破了。为什么差这么远？说一个最关键，也最少有人讲的硬伤。人类对 a m o c 的 连续直接观测，是二零零四年才开始的。 也就是说，我们手里能直接测的数据，满打满算二十来年。这就相当于你只看了一部三百集长剧的二十集，就要去预测大结局。 专家们当然吵翻天，但有一个信号，几乎没人否认。迈阿密大学团队靠海底毛细阵列证实， amoc 自一九五零年以来已经慢了大约百分之十五，还有那块著名的冷斑， 北大西洋上一片海域，一个多世纪以来死活不跟着全球一起变暖。二零二五年加州大学的研究确认，原因正是 amoc 在 长期减弱，地球已经在把减速预警灯打给我们看了。 最能说明问题的是态度。冰岛在二零二五年底已经正式把 a m o c 崩溃列为国家级安全威胁，开始做能源和粮食的灾难遇案了。一个国家不会为一个谣言去做战备， 那这一切离我们普通人到底有多远？最后这个落点可能比变冷更现实。问你一个问题，你猜第一个 被这块化掉的冰砸中的是哪个？超级大国的总统是特朗普。二零二六年初，白宫已经明确把拿下格林兰列为国家安全优先事项，连军事选项都摆上了桌。为什么？因为冰一化岛就开了 格林兰。冰盖底下压着一百五十万吨稀土，一百七十五一桶石油，欧盟认定的三十四种关键矿产有三十一种，这都有。而美国八成稀土依赖进口。北极航道一旦打通到二零三五年，可能扛起 亚欧贸易的四分之一。这就相当于全球变暖，正在帮一个锁了一万年的巨型保险柜慢慢解冻，慢慢打开，气候危机转头就变成了大国抢柜子的牌局。冰盖融化早就不是远方北极熊的事了，它在重画世界地图，而真正被忽略 的是岛上那些英纽特人。超过四成的年轻人，正在离开这座祖辈生活的家园，最后 回到那朵花。一万两千年前，克洛维斯人的祖先穿过白令海峡来到美洲。眼看着冰川消退，草原一年比一年向北铺开， 把文明养的繁盛，当万年建冰也开始融化。长老们决定登上圣山去感谢神明的恩赐。而朝圣路上开满了那种黄白色的小花，但他们不知道的是，那是仙女木，是灾难的树名。 一个文明，在他最相信好日子来了的那一刻，被按进了千年寒冬。今天，新华社记者在格林兰看到， 原本寸草不生的冰原，长出了红色的北极柳。一万两千年前是北极的花，被冻得一路难逃。报信，今天是温带的草被热的一路北上。报信两次，地球递的是同一张纸条，只是这一次，读不读的懂，看我们自己。
10.7万科普新视野
03:26查看AI文稿AI文稿人贩子又出新招了，专挑九到二十二岁的女孩下手，别说小孩子，就连很多大人遇到都不一定扛得住。如果你家有女儿有妹妹，今天哪怕按着他的头，也必须花两分钟把这条视频看完。出门在外，遇到下面这三种情况，哪怕被别人骂冷血，被别人说无情，也要扭头就走，一秒都不要停留。 第一种，公共洗手间里的闻味试探。一个穿着保洁服的阿姨，或者看起来面慈心善的老太太，突然在洗手间门口拦住你，姑娘，我重感冒，鼻塞的厉害，你帮我闻闻这瓶子里装的是清洁剂还是消毒水？你是不是觉得举手之劳？闻一下能出什么事？我告诉你， 千万别凑过去。记住，瓶子里装的大概率不是什么日常用品，极有可能是高浓度的致昏迷刺激性液体。在这种相对封闭的空间里时，只要你毫无防备的凑近吸一口，呼吸道瞬间经挛，剧烈咳嗽流泪，整个人几秒内就会丧失反抗能力。你前脚刚倒下，隔间里埋伏好的同伙后脚就会冲出来，假装是你的家属，大喊着 我闺女低血糖晕倒了，当着所有人的面把你强行抱走，周围路人根本反应不过来。一个有正常劳动能力的成年人，就算真的鼻塞，第一选择也是找商场保安，找同事，绝对不会偏偏挑一个毫无防备的年 轻女孩。她不是在求助，她是在测试你的防备心，告诉孩子立刻摆手说，我也感冒了，闻不出，转身就往外走，扭头就走不丢人，被拐走了才是一辈子的魂。 第二种，街头看似热情的加料免费试吃，路边有人搞所谓的扫码送货或新品试吃活动，及其热情的递给你已经开封的饮料或者零食。美女，我们新店开张，这是刚调好的线条果汁，免费尝尝，帮点个赞就行，再便宜也别贪，再热情也别接。只要是已经开封，没有完整密封包装的食物和饮料， 里面极有可能被提前投放了强效镇静药物。这种药发作极快，吃下去走不出五十米，你就会立刻上来亲昵的搂住你， 大胜责备！不能喝还喝这么多，走，跟我回家！路人一看只会以为是情侣吵架，或者你喝醉了，谁也不会多管闲事。记住硬铁律，任何时候入口的东西必须是自己买的，必须是包装完整的 离开视线的饮料，白给的开封食物，碰都别碰，坚决摆手，快步走开。第三种，利用女孩子同理心的生理期幼稚。其实最让人防不胜防的就是这一种，因为恶魔精准的利用了女孩子最私密也最难以拒绝的同情心。你一个人走在路上，突然跑来一个长相老实人， 满脸焦急的年轻男生，姐，我女朋友在女厕所里来例假，急需卫生巾，我刚去买的，但我一个大男人不方便进去，求求你帮我把这个拿进去给他吧。这个要求听起来是不是特别合理，特别无法拒绝？别不好意思立刻冷脸拒绝。 这是最典型的请君入梦既女厕所，是一个相对私密、隔绝视线且没有监控的绝对死角。你仔细想想，真有急事，他为什么不找保安保洁？ 他为什么要越过无数个大活人在路边精准拦下一个单身的小姑娘，因为他看准了你心软，你脸皮薄，你以为自己是在做跨越性别尴尬的善事。可一旦你推开那扇门，里面等待你的根本不是什么需要帮助的虚弱女生，而是早就准备好胶带和麻袋的恶魔。你前脚迈进去，门一锁，你叫破喉咙，外面都听不见。善良可以，但必须带点脑子。 在这个随时有伪装者的社会里，我们要教给孩子三条保命原则，反向逻辑，任何反常的求助都是陷阱。保洁阿姨闻不出消毒水，年轻大男人找小姑娘进女厕所，这都叫反常？物理防线，离开视线的食物不碰，陌生人递的开封饮料不喝，这是底线。面子分文不值。 宁可事后发现是误会去道个歉，也别在当下为了那点不好意思把自己送进虎口。自保从来不是自私，而是底线。碰到这种事，不闻、不吃不帮忙不上车，你转身跑开的那一刻，才真正救了自己。 看到这的家长，请务必把这三点讲给孩子听。宁可他一辈子用不上，也绝不能让孩子在危险降临时大脑一片空白。多一个人看到，就可能少一个悲剧。
13.5万周周有理
01:52查看AI文稿AI文稿我一直觉得啊，下一个 ai 入口绝对不是手机屏幕，而是耳朵。今天啊，小米发布的这款耳夹，让我更加确定了这件事。以前我们买耳机大多是为了听个响，但现在，你得看它长没长脑子。这款耳机塞进去了一颗 n p u 处理器，这意味着什么呢？意味着它不再是个哑巴配件，而 是你的随身 ai 助理，你带着他，根本不用掏手机。一句小爱同学，他随换随应，最绝的是他的陪伴模式，能听懂模糊语意，还能连续对话，有记忆不冷场。你跟他聊天啊，就像跟一个真朋友在吐槽跨国出差，或是想练练口语。他支持二十一种语言的同声传译。这哪里是耳机， 这分明是个外挂大脑！更有意思的是，生态壁垒被打破了。超级小爱竟然兼容苹果，你敢信？苹果用户也能无缝体验这种快乐。当然啊，作为耳机，它的本职工作也极其硬核。开放式耳机最怕的是什么？ 漏音？在工位听歌相当于给全组开演唱会。但小米用了逆向声波技术，耳机发出的声音，它自己能反向抵消掉，开放式也能拥有自己的私密世界。音质上，十一毫米大驱动单元，加上 hires 金标认证同档位，你真的很难找到第二个这么能打的。 最后啊，我们来聊聊颜值。你看这个半透明的机械美学设计，四个配色，尤其是这个金色和紫色，简直就是潮人出街的时尚单品。单单只有五点五克，轻的像一张 a 四纸，加上记忆钛丝和三点支撑，戴一整天狂甩不掉，甚至啊，会让你忘掉它的存在。 ai 够聪明，音质够硬核，颜值啊更是在线。这三件事放在一起，你要说它是个耳机，我觉得它更像是一个随身的 ai 搭子。至于价格 价八百四十九元，现到手价七百九十九元，我已经下单了，下次啊，给大家做个硬核实测，看看他这脑子到底好不好使。
2.0万蒸汽电波
01:53查看AI文稿AI文稿美股跟 a 股他从出生的时候他就不是同一个基因，美股西方资本主义诞生，我们说大航海时代，大家是因为要出去抢财富，抢财富的过程当中，哎，风险很大，哎收益也很大，所以哎大家分摊这种风险跟收益。但是 a 股从一开始他的起点就是，哎，这个资本市场能为国家做什么？这是他的起点。九十年代刚出生的时候，就是因为要给国企赎困，要给开发浦东凑钱， 这是他的出生基因。所以 a 股的出生是带着政治任务的，美股的出生是市场天然形成了这种股票市场，然后国家介入去保护投资者，哎，这些公司不要造假啊，不要那个乱搞乱搞割韭菜啊。 所以对于美股来说，他是先有股票再有政治，而 a 股是先有政治再有股票。 所以在 a 股你投股票要想清楚的第一个问题是，这个 a 股市场在帮国家解决什么问题？你投进去的这份钱能帮国家解决什么问题？如果你投的这份钱帮不了国家解决问题，那你国家也就不支持了。比如说白酒能帮国家解决什么问题？比如说现在一些落后产难，怎么 房地产啊这种，你能帮国家解决什么问题？你，你钱进到房地产里面，你反而给国家创造问题，你说房地产还能吵吗？最多吵到哎合理就不崩的那个状态，这就是国家要的东西，你再他妈吵吵，吵到上面 国家强行会把你压下来的，这不是国家支持的方向，国家要退出的方向，国家要压的方向，再包括一些落后才能什么内卷的这些就国家本身就不支持的方向，你就不要去了，就算炒高了 也是要压下来的，因为这个方向不是国家支持你资金去的方向，国家是要你把资金投到那些卡脖子的地方，帮国家解决问题。所以每一个 a 股的股民是先有政治任务再有经济任务的。
11.5万廖小爱
