作者：電腦博士， 互聯網進化論作者劉鋒
前言：本文是根據6月28日我在上海舉辦的2017（第六屆）國際智慧城市峰會上的發言內容整理而成，
2007年開始， 我和科學院大學石勇， 彭耿， 劉穎等老師， 發表論文提出互聯網的進化發展問題， “互聯網正在向著與人類大腦高度相似的方向進化， 它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經系統， 也會擁有自己的記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統。 並繪製了互聯網雲腦的架構圖。
2008年11月6日， 美國IBM總裁兼首席執行官彭明盛在紐約市外交關係委員會發表演講《智慧地球：下一代的領導議程》。 “智慧地球”的理念被明確的提出來， 目標是讓社會更智慧地進步， 讓人類更智慧地生存， 讓地球更智慧地運轉。
在此基礎上， 智慧城市的概念孕育而生， 並在此後的8年裡， 成為中國城市建設的的目標並得到大力推進。 智慧城市就是運用資訊和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵資訊， 從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智慧響應。 其實質是利用先進的資訊技術，
一.用互聯網雲腦架構詳解智慧城市若干重要應用和概念
從本質上講智慧地球和智慧城市還是互聯網發展到一定程度， 向城市建設蔓延和深入的結果。 因此建設智慧城市就不能忽略互聯網的發展趨勢和進化規律。 在探討城市神經反射弧之前之前， 我們首先解析在智慧城市建設中最重要的組成部分雲計算， 物聯網， 大資料， 人工智慧， 邊緣計算， 工業4.0,機器人等之間究竟是什麼關係
1.物聯網是互聯網雲腦的感覺神經系統
因為物聯網重點突出了感測器感知的概念， 同時它也具備網路線路傳輸， 資訊存儲和處理， 行業應用介面等功能。 而且也往往與互聯網共用伺服器， 網路線路和應用介面， 使人與人（Human ti Human ,H2H）， 人與物（Human to thing， H2T）、物與物（ Thing to Thing,T2T）之間的交流變成可能， 最終將使人類社會、資訊空間和物理世界融為一體
2.工業4.0或工業互聯網本質上是互聯網雲腦運動神經系統的萌芽
互聯網中樞神經系統也就是雲計算中的軟體系統控制工業企業的生產設備， 家庭的家用設備， 辦公室的辦公設備， 通過智慧化， 3D列印， 無線傳感等技術使的機械設備成為互聯網大腦改造世界的工具。 同時這些智慧製造和智慧設備也源源不斷向互聯網大腦回饋大資料數， 供互聯網中樞神經系統決策使用
3.雲計算是互聯網雲腦的中樞神經系統
在互聯網虛擬大腦的架構中， 互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬體層， 核心軟體層和互聯網資訊層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支援和服務， 從定義上看， 雲計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特徵非常吻合。 在理想狀態下， 物聯網的感測器和互聯網的使用者通過網路線路和電腦終端與雲計算進行交互， 向雲計算提供資料，接受雲計算提供的服務。
4.大資料是互聯網人工智慧熱潮產生的基礎
隨著博客、社交網路、以及雲計算、物聯網等技術的興起，互聯網上資料資訊正以前所未有的速度增長和累積。互聯網用戶的互動，企業和政府的資訊發佈，物聯網感測器感應的即時資訊每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化資料，這些資料分散在整個互聯網網路體系內，體量極其巨大。這些資料中蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的資訊。這就是互聯網大資料興起的根源和背景。
5.互聯網人工智慧是互聯網雲腦智慧和智慧產生的動力源泉
1992年日本第五代電腦計畫的無果而終，隨後人工神經網路熱在20世紀90年代初退燒，人工智慧領域再次進入“AI之冬”。這個冬季如此的寒冷與漫長，直到2006年加拿大多倫多大學教授Geoffrey Hinton提出”深度學習“演算法，情況才發生轉變。這個演算法是對20世紀40年代誕生的人工神經網路理論的一次巧妙的升級，它最大的革新是可以有效的處理龐大的資料。這一特點幸運的與互聯網結合。由此引發了2010年以來新的一股人工智慧熱潮。人工智慧從此進入一個新的時代--互聯網人工智慧時代，基於互聯網海量的“大資料”和每時每刻與現實世界的資訊交互，2014年開始，百度大腦，訊飛大腦，阿裡大腦等互聯網人工智慧系統也紛紛湧現，不斷創造出新的領域和記錄。
6.邊緣計算是互聯網雲腦系統的神經末梢
邊緣計算可以看做是互聯網雲腦（大腦）發育過程中互聯網神經末梢不斷發育的結果，邊緣計算為代表的智慧感受器和效應器在網路的邊緣進行初步和簡單的資料，資訊處理。它們的出現不是為了替代互聯網的中樞神經系統（雲計算），而是與雲計算互為備份，互為依託，增加整個互聯網雲腦（大腦）的魯棒性。在有良好網路條件的情況下，雲端能減少本地端的計算任務，也能夠完成資訊儲備能力及資料即時共用。當網路線路和雲端計算量受限時，邊緣計算和霧計算可以獨立進行資訊處理，但最終當線路聯通後，邊緣計算和霧計算還是要把相關資訊傳輸到雲端（互聯網中樞神經系統），實現不同邊緣設備的資訊共用和交互。
二 基於互聯網雲腦架構的智慧城市建設
從以上研究可以看出智慧城市作為互聯網與城市建設結合的樣本，一方面會繼承互聯網大腦架構的基本原理，也就是說智慧城市作為完整的體系，應該有自己的城市中樞神經系統（雲計算建設），城市感覺神經系統（物聯網建設），城市運動神經系統（工業4.0建設），城市神經模式發育（邊緣計算），城市智慧的產生與應用（大資料與人工智慧建設）。
智慧城市建設的基本體系依然是互聯網大腦架構的縮小版，但其關鍵核心卻是城市神經元或城市神經元網路的建設，我們知道人類大腦中最重要的結構是神經元，正是由於神經元的連結，互動才產生了智慧，同樣智慧城市只有找到和建設好自己的神經元，神經網路，其他所有的一切要素（包括雲計算，物聯網，工業4.0.大資料，人工智慧）才有基礎。
那麼這個城市神經元，城市神經網路將如何建設呢？答案是大社交網路的生成和大社交網路與城市的結合，一直以來，社交網路被認為就是互聯網上人與人的交互社區。但隨著物聯網，雲計算，大資料等新現象的出現，社交網路的形態也必將發生改變，
這個大社交網路與智慧城市緊密的結合是智慧城市能否建設成功的關鍵，也就是說智慧城市的每個要素，無論是居民，企業，政府機構，路燈，車輛，工廠，都要以城市神經元的方式加入到智慧城市的大社交網路，這些城市神經元的互動，聚合，連結將成為城市變成智慧城市的關鍵點。城市中樞神經系統（雲計算建設），城市感覺神經系統（物聯網建設），城市運動神經系統（工業4.0建設），城市智慧的產生與應用（大資料與人工智慧建設）的產生而是以此為基礎才能真正運轉起來。綜上所述，基於互聯網雲腦架構的智慧城市示意圖如下圖所示：
三、基於互聯網雲腦的7種城市神經反射弧和應用場景
神經反射現象是人類神經系統最重要的神經活動之一，它首先由法國哲學家笛卡兒提出，他注意到機體對於一些環境刺激具有規律性反應。例如，異物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理學中反射的概念，認為動物的活動像光線投射到鏡子上被反射出來一樣。用實驗分析的方法研究腦和脊髓並闡明反射規律的，是英國的謝靈頓以及俄國的謝切諾夫和巴甫洛夫。
反射弧是反射活動的結構基礎，是機體從接受刺激到發生反應的過程中興奮在神經系統內循行的整個路徑。反射一般都需要完整的反射弧來實現。一個完整的反射弧由感受器、傳入神經、神經中樞、傳出神經、效應器5個基本部分組成。
膝跳反射是我們最為熟知，也是最簡單的反射活動， 我們經常可以看到一個笑話，那就是一位醫生坐在病人的前面，低頭用錘子測試病人的膝跳反射，結果可想而知，醫生的鼻子受傷了，膝跳反射就是一個標準的神經反射弧現象。接受刺激，做出反應。那麼互聯網雲腦和基於互聯網雲腦建設的智慧城市有沒有同樣的機制呢？
互聯網雲腦的神經反射弧其實在今天已經廣泛的出現在我們的周圍，幾乎每時每刻，從世界各地發起的互聯網神經反射現象都在不斷的產生和消失。例如汽車感測器發現有盜賊，發短信給車主，車主趕到將盜賊抓住；濕度感測器發現空氣濕度加大，有下雨跡象，通知野外挖掘設備打開防雨設備等。
與人體的神經反射弧相對應，從前文可以看出，互聯網雲腦的感受器主要由聯網的感測器（包括攝像頭）組成。互聯網雲腦的效應器主要由聯網的辦公設備，智慧製造，智慧駕駛，智慧醫療等等組成。控制他們的是互聯網雲腦的中樞神經系統（雲計算+大資料+人工智慧）,邊緣計算將加強互聯網雲腦感受器和效應器的智慧程度和反應速度。
城市神經反射弧作為互聯網雲腦與智慧城市結合的產物，在智慧城市的未來建設中將起到非常重要的作用。從實踐上看，將可以出現7種不同種類的城市神經反射弧。
第一種是網路感測器到聯網智慧設備的反射弧：例如，在大樓裡，溫度感測器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏感測器檢測到室內二氧化碳濃度升高，於是報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。
第二種是人到聯網智慧設備的反射弧：例如，在大樓裡，大樓監控機房的值班人員發現某辦公室出現火苗和煙霧，於是按下報警按鈕，將報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。
第三種是網路感測器到人的反射弧：例如，在大樓裡，溫度感測器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏感測器檢測到室內二氧化碳濃度升高，於是報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送資訊給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火。
第四種人到人的反射弧：例如，在大樓裡，大樓監控機房的值班人員發現某辦公室出現火苗和煙霧，於是按下報警按鈕，將報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送資訊給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火
第五種是互聯網雲腦的智慧程式到聯網智慧設備的反射弧：例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測城市郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈指令，啟動雲電腦房的備用機器，擴充資料空間。
第六種是互聯網雲腦內部智慧程式到人的反射弧：例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈短信或電子郵件，提醒機房值班人員，啟動雲電腦房的備用機器，擴充資料空間。
第七種是互聯網雲腦智慧程式到智慧程式的反射弧：這種類型的神經反射弧可以看做是雲端人工智慧系統的對話。例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈指令給雲電腦房的維護程式，停止向資料空間寫入資料，避免資料空間超載。
四、城市神經反射弧應用範例和未來發展
智慧城市中已經已經出現很多神經反射弧案例，例如無錫消防部門開始利用家庭火災遠端監控和救助系統，説明農村留守老人和留守兒童家庭進行防火預警與快速反應。這套系統由無線終端、業務平臺和傳感探測設備（煙感、緊急救助按鈕等）組成。它的工作過程就是一個典型的基於互聯網雲腦的城市神經反射弧。
當發生火災或其它緊急事件時，探測器發出報警信號（或手動按下救助按鈕），火警資訊將通過GPRS或TD無線網路傳輸到四個地方：一是社區（社區）監控中心；二是轄區消防部門的消防巡防車；三是全市119火災調度指揮中心；四是發生火災家庭的業主及其親人和鄰居朋友的手機上。
當四方面在接到報警後能第一時間趕赴現場開展救助，為撲滅火災和緊急處置贏得時間，避免火災的蔓延擴大，最大限度地減少人員傷亡和財產損失。從無錫消防的這個系統我們可以看出，除了感測器和機械設備可以作為感受器和效應器，人也是互聯網反射弧中重要的因素，既可以做感受器也可以做效應器。
隨著智慧城市的發展，互聯網雲腦與智慧城市的結合，相信會出現更多城市神經反射弧的案例。譬如智慧駕駛，共用單車，智慧護理，城市安全，智慧無人商店，等等很多場景將會實現城市神經反射弧的建設，未來如何增強城市神經反射弧的健壯性（魯棒性），如何加快城市神經反射弧的反應速度和執行效率，將是智慧城市發展的重點。
END
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向雲計算提供資料，接受雲計算提供的服務。4.大資料是互聯網人工智慧熱潮產生的基礎
隨著博客、社交網路、以及雲計算、物聯網等技術的興起，互聯網上資料資訊正以前所未有的速度增長和累積。互聯網用戶的互動，企業和政府的資訊發佈，物聯網感測器感應的即時資訊每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化資料，這些資料分散在整個互聯網網路體系內，體量極其巨大。這些資料中蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的資訊。這就是互聯網大資料興起的根源和背景。
5.互聯網人工智慧是互聯網雲腦智慧和智慧產生的動力源泉
1992年日本第五代電腦計畫的無果而終，隨後人工神經網路熱在20世紀90年代初退燒，人工智慧領域再次進入“AI之冬”。這個冬季如此的寒冷與漫長，直到2006年加拿大多倫多大學教授Geoffrey Hinton提出”深度學習“演算法，情況才發生轉變。這個演算法是對20世紀40年代誕生的人工神經網路理論的一次巧妙的升級，它最大的革新是可以有效的處理龐大的資料。這一特點幸運的與互聯網結合。由此引發了2010年以來新的一股人工智慧熱潮。人工智慧從此進入一個新的時代--互聯網人工智慧時代，基於互聯網海量的“大資料”和每時每刻與現實世界的資訊交互，2014年開始，百度大腦，訊飛大腦，阿裡大腦等互聯網人工智慧系統也紛紛湧現，不斷創造出新的領域和記錄。
6.邊緣計算是互聯網雲腦系統的神經末梢
邊緣計算可以看做是互聯網雲腦（大腦）發育過程中互聯網神經末梢不斷發育的結果，邊緣計算為代表的智慧感受器和效應器在網路的邊緣進行初步和簡單的資料，資訊處理。它們的出現不是為了替代互聯網的中樞神經系統（雲計算），而是與雲計算互為備份，互為依託，增加整個互聯網雲腦（大腦）的魯棒性。在有良好網路條件的情況下，雲端能減少本地端的計算任務，也能夠完成資訊儲備能力及資料即時共用。當網路線路和雲端計算量受限時，邊緣計算和霧計算可以獨立進行資訊處理，但最終當線路聯通後，邊緣計算和霧計算還是要把相關資訊傳輸到雲端（互聯網中樞神經系統），實現不同邊緣設備的資訊共用和交互。
二 基於互聯網雲腦架構的智慧城市建設
從以上研究可以看出智慧城市作為互聯網與城市建設結合的樣本，一方面會繼承互聯網大腦架構的基本原理，也就是說智慧城市作為完整的體系，應該有自己的城市中樞神經系統（雲計算建設），城市感覺神經系統（物聯網建設），城市運動神經系統（工業4.0建設），城市神經模式發育（邊緣計算），城市智慧的產生與應用（大資料與人工智慧建設）。
智慧城市建設的基本體系依然是互聯網大腦架構的縮小版，但其關鍵核心卻是城市神經元或城市神經元網路的建設，我們知道人類大腦中最重要的結構是神經元，正是由於神經元的連結，互動才產生了智慧，同樣智慧城市只有找到和建設好自己的神經元，神經網路，其他所有的一切要素（包括雲計算，物聯網，工業4.0.大資料，人工智慧）才有基礎。
那麼這個城市神經元，城市神經網路將如何建設呢？答案是大社交網路的生成和大社交網路與城市的結合，一直以來，社交網路被認為就是互聯網上人與人的交互社區。但隨著物聯網，雲計算，大資料等新現象的出現，社交網路的形態也必將發生改變，
這個大社交網路與智慧城市緊密的結合是智慧城市能否建設成功的關鍵，也就是說智慧城市的每個要素，無論是居民，企業，政府機構，路燈，車輛，工廠，都要以城市神經元的方式加入到智慧城市的大社交網路，這些城市神經元的互動，聚合，連結將成為城市變成智慧城市的關鍵點。城市中樞神經系統（雲計算建設），城市感覺神經系統（物聯網建設），城市運動神經系統（工業4.0建設），城市智慧的產生與應用（大資料與人工智慧建設）的產生而是以此為基礎才能真正運轉起來。綜上所述，基於互聯網雲腦架構的智慧城市示意圖如下圖所示：
三、基於互聯網雲腦的7種城市神經反射弧和應用場景
神經反射現象是人類神經系統最重要的神經活動之一，它首先由法國哲學家笛卡兒提出，他注意到機體對於一些環境刺激具有規律性反應。例如，異物碰到角膜即引起眨眼。他借用了物理學中反射的概念，認為動物的活動像光線投射到鏡子上被反射出來一樣。用實驗分析的方法研究腦和脊髓並闡明反射規律的，是英國的謝靈頓以及俄國的謝切諾夫和巴甫洛夫。
反射弧是反射活動的結構基礎，是機體從接受刺激到發生反應的過程中興奮在神經系統內循行的整個路徑。反射一般都需要完整的反射弧來實現。一個完整的反射弧由感受器、傳入神經、神經中樞、傳出神經、效應器5個基本部分組成。
膝跳反射是我們最為熟知，也是最簡單的反射活動， 我們經常可以看到一個笑話，那就是一位醫生坐在病人的前面，低頭用錘子測試病人的膝跳反射，結果可想而知，醫生的鼻子受傷了，膝跳反射就是一個標準的神經反射弧現象。接受刺激，做出反應。那麼互聯網雲腦和基於互聯網雲腦建設的智慧城市有沒有同樣的機制呢？
互聯網雲腦的神經反射弧其實在今天已經廣泛的出現在我們的周圍，幾乎每時每刻，從世界各地發起的互聯網神經反射現象都在不斷的產生和消失。例如汽車感測器發現有盜賊，發短信給車主，車主趕到將盜賊抓住；濕度感測器發現空氣濕度加大，有下雨跡象，通知野外挖掘設備打開防雨設備等。
與人體的神經反射弧相對應，從前文可以看出，互聯網雲腦的感受器主要由聯網的感測器（包括攝像頭）組成。互聯網雲腦的效應器主要由聯網的辦公設備，智慧製造，智慧駕駛，智慧醫療等等組成。控制他們的是互聯網雲腦的中樞神經系統（雲計算+大資料+人工智慧）,邊緣計算將加強互聯網雲腦感受器和效應器的智慧程度和反應速度。
城市神經反射弧作為互聯網雲腦與智慧城市結合的產物，在智慧城市的未來建設中將起到非常重要的作用。從實踐上看，將可以出現7種不同種類的城市神經反射弧。
第一種是網路感測器到聯網智慧設備的反射弧：例如，在大樓裡，溫度感測器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏感測器檢測到室內二氧化碳濃度升高，於是報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。
第二種是人到聯網智慧設備的反射弧：例如，在大樓裡，大樓監控機房的值班人員發現某辦公室出現火苗和煙霧，於是按下報警按鈕，將報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送指令給大樓滅火機器人，由該樓層滅火機器人操控水槍進行滅火。
第三種是網路感測器到人的反射弧：例如，在大樓裡，溫度感測器檢測到室內溫度升高超過100度，同時氣敏感測器檢測到室內二氧化碳濃度升高，於是報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送資訊給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火。
第四種人到人的反射弧：例如，在大樓裡，大樓監控機房的值班人員發現某辦公室出現火苗和煙霧，於是按下報警按鈕，將報警資訊通過互聯網線路傳送到伺服器中心，伺服器發送資訊給附近的消防隊，消防隊出動消防人員來大大樓實施滅火
第五種是互聯網雲腦的智慧程式到聯網智慧設備的反射弧：例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測城市郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈指令，啟動雲電腦房的備用機器，擴充資料空間。
第六種是互聯網雲腦內部智慧程式到人的反射弧：例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈短信或電子郵件，提醒機房值班人員，啟動雲電腦房的備用機器，擴充資料空間。
第七種是互聯網雲腦智慧程式到智慧程式的反射弧：這種類型的神經反射弧可以看做是雲端人工智慧系統的對話。例如，互聯網伺服器中運行的自動監測程式，檢測郊區雲電腦房的伺服器資料空間的容量變化，當程式發現資料空間已滿時，發送報警資訊給互聯網中心伺服器，由中心伺服器發佈指令給雲電腦房的維護程式，停止向資料空間寫入資料，避免資料空間超載。
四、城市神經反射弧應用範例和未來發展
智慧城市中已經已經出現很多神經反射弧案例，例如無錫消防部門開始利用家庭火災遠端監控和救助系統，説明農村留守老人和留守兒童家庭進行防火預警與快速反應。這套系統由無線終端、業務平臺和傳感探測設備（煙感、緊急救助按鈕等）組成。它的工作過程就是一個典型的基於互聯網雲腦的城市神經反射弧。
當發生火災或其它緊急事件時，探測器發出報警信號（或手動按下救助按鈕），火警資訊將通過GPRS或TD無線網路傳輸到四個地方：一是社區（社區）監控中心；二是轄區消防部門的消防巡防車；三是全市119火災調度指揮中心；四是發生火災家庭的業主及其親人和鄰居朋友的手機上。
當四方面在接到報警後能第一時間趕赴現場開展救助，為撲滅火災和緊急處置贏得時間，避免火災的蔓延擴大，最大限度地減少人員傷亡和財產損失。從無錫消防的這個系統我們可以看出，除了感測器和機械設備可以作為感受器和效應器，人也是互聯網反射弧中重要的因素，既可以做感受器也可以做效應器。
隨著智慧城市的發展，互聯網雲腦與智慧城市的結合，相信會出現更多城市神經反射弧的案例。譬如智慧駕駛，共用單車，智慧護理，城市安全，智慧無人商店，等等很多場景將會實現城市神經反射弧的建設，未來如何增強城市神經反射弧的健壯性（魯棒性），如何加快城市神經反射弧的反應速度和執行效率，將是智慧城市發展的重點。
END
《 召 集 令 》
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1，有學術水準：一定的專業學術水準是必須的！
2，有獨到思想：具深度，廣度，銳度者為最佳！
3，內容範疇：自然科學，社會科學等等不設限！
4，資訊或翻譯類文章：符合上述條件的均可以。
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