韩国财阀敢动权志龙吗

韩星刘珠恩自杀了!一个27岁如花似玉的美女，居然就这么悄无声息地自杀，令人扼腕叹息，同时为什么又是韩国?

韩国，人均GDP31000，拥有三星、LG，现代等众多世界品牌，是二战后唯一人口5000万以上迈过发达国家门槛的先进国家，韩流娱乐世界流行，k-pop成为了世界音乐潮流!

当然，更不用提韩国娱乐的造星能力——张东健、裴勇俊、Rain、权相佑、权志龙、少女时代、金秀贤、EXO……真的，这哪一个都是当年在世界范围内当红炸子鸡，在亚洲特别是中国，那都是那一年里比肩周杰伦的存在，韩流之强，恐怖如斯!

但是，韩国娱乐业却在华丽无比的画皮下有着一张吃人的血盆大口——奴隶合约!演员出生的李秀满创办了SM公司，捧红了东方神起、super junior、少女时代、EXO等爆款组合，成为韩国“文化总统”。演员出生的他，深知如此打造艺人，如何打造束缚艺人的锁铐，让艺人不得翻身!而他根据自身经验所设定的奴隶条款，便成为了韩国娱乐业的标杆与准则，坑害了无数花样少男少女!

2009年，张紫妍的惨烈自杀与绝望控诉彻底撕开了韩国娱乐业的血腥肮脏内幕!一个已成名多年的女星，居然完全沦为玩物。最可笑的是，居然连碧池都不如，钱没赚到，反而一再被迫害侮辱，导致绝望自杀!

李秀满式的娱乐大亨，真正的是做到了“己所变态，施之于人”，不断将自己做艺人时所不愿做的，加以十倍千倍强加后辈!做惯了奴才的人，一旦做了主子，就希望别人比自己更像奴才——那就是奴隶条款吧!

更有甚者，财阀早已垄断资本和权力，当然穷奢极欲，看着美丽的明星，你猜会怎么样!而SM、DSP、YG、JYP不过是财阀们手中的购物平台而已，就好比普通人上京东、淘宝购物一样，财阀们手指一点一个漂亮的明星就送上门来，堪比暗网!

同时，一个没有经过彻底社会革命的韩国，底层封建残余与邪教泛滥横行，无解的内卷压力，导致精神极度压抑的韩国男性举刀向内——厌女严重，女性明星更加受压迫，公司、前辈、异性、甚至是家人!

是的，在韩国当明星，最大的可能是钱没有赚到，还当牛做马!

所以，人言——挺过去就是宋慧乔，挨不过去就是张紫妍!而很不幸，27岁的美女刘珠恩选择了后者!

权志龙是韩国首富吗

在东南亚国家中，不仅仅是越南军队在经商，实际上，几乎所有的东南亚国家军队都在经商，其中，泰国的军队是经商最严重的国家，泰国是整个东南亚国家唯一一个没有被殖民和入侵的国家，这不得不说是泰国的幸运。

泰国的国土面积513120平方千米，排名全球第51位。世界排名比法国以外的西欧国家都要大。2021年GDP5056亿美元，位居全球第26位。泰国的综合国力位居第二位，仅次于印尼，泰国整个国家局势复杂，文官政府与军政府交替上台，但不论政党如何风云变幻，地位崇高的泰王与军队一直稳坐钓鱼台。处于政治核心地位。他们共同组成了特殊利益联合体，在这里泰王才是政治真正的掌控者。泰王有着至高无上的权威。

世界大部分国家，都是政府管理军队，军队听从政府的。但是在泰国不一样，政府根本上管不了军队，而且军队动不动就直接政变推翻文官政府。由于军队与王室存在着公共利益。泰王需要军队对他的支持。就此泰国军队利用政治上的巨大优势介入国家经济。承担了很多军队本不该承担的“责任”。也正是因为军队的发达，使得泰国文官群体和民间组织长期发育不良。军队经商，形成庞大的利益集团，形成最大的财团。正是因为如此，军队可以控制国家的方方面面，谁都不能威胁。

因为军队经商，泰国的社会非常混乱。除了官商勾结、商业环境差等状况，泰国军队的战斗力也受到了极大的削弱。如果泰国的外部环境好还好说，关键是泰国现在可是连年战争不断，且国内的反政府武装也不少。所以泰国军队经商，在很大程度上属于饮鸩止渴。

权志龙不受财阀制约吗

?科技洞察：DeepMind的AlphaFold开创了计算生物学的新时代，

蛋白质是地球上所有生命所必需的。它们由成百上千个相连的亚单位组成，称为氨基酸。每一种氨基酸的大小、形状和电荷都是独一无二的，当蛋白质链固定到一个舒适的位置时，它会使蛋白质在三维空间中扭曲和扭曲。由此产生的结构决定了蛋白质的功能。例如，在红血球中发现的一种蛋白质，血红蛋白有一个与氧气（O2）结合的凹槽，将氧气输送到全身。

传统上，科学家使用像x射线晶体学这样的成像技术来确定蛋白质结构。1972年，化学家克里斯蒂安·安芬森提出蛋白质的氨基酸序列决定了它的三维结构。从那时起，为了避免实验的高成本，研究人员试图用强力计算来“模拟”蛋白质结构，但这种计算并未削减蛋白质结构。

1994年，John Moult和Krzysztof Fidelis教授创立了蛋白质结构预测技术的关键评估（Critical Assessment of technologies for Protein Structure Prediction，CASP），这是一项两年一次的蛋白质折叠方法评估。直到2018年，Alphabet（GOOGL）的人工智能（AI）研究子公司DeepMind用一种称为AlphaFold的基于神经网络（NN）的算法让财团大吃一惊，直到2018年。

而DeepMind用AlphaFold震惊了世界，AlphaFold是一种能够预测蛋白质结构的算法，与当代实验方法相当。CASP财团认为准确度得分高于90 GDT1是可行的解决方案。AlphaFold的平均得分为92.4 GDT。

在ARK看来，AlphaFold是一个极大的突破，原因有二。

首先，神经网络训练集不包括专有数据，只有一个免费的公共数据库中已知的约170000个蛋白质结构。

其次，根据ARK的估计，DeepMind只花了20000美元就训练出了AlphaFold，展示了新的NN架构与计算生物学领域的深层专业知识相结合的强大功能。

虽然AlphaFold似乎有望在药物发现、蛋白质工程和基础生物学方面取得重大突破，但其预测蛋白质的准确性可能存在局限性，与模型训练集中的蛋白质不同。期待DeepMind在其即将发表的关于AlphaFold的论文中对这一潜在弱点进行讨论。