【环游西班牙探索味美思-各地产区风貌（一）】
在整个西班牙，味美思（Vermú）越来越受欢迎，成为了与塔帕斯和小吃串（pintxos）一起享用的流行酒饮。每个地区不仅有自己的灵感来源，还通常会在餐前搭配当地美食。就像葡萄酒一样，每个地区、每个生产商都是独一无二的。该行业专注于采用一种标准来证明味美思的品质，比如谁制造的、产地在哪里，处于何种气候和地理条件下酿制的等等。每款味美思都反映了这些因素。
让我们将各地产的味美思（Vermú）同所在地的地貌、历史和文化联系起来，来识别具有某些共同点的不同地区、不同的味美思。
~~绿色西班牙~~
从巴斯克到加利西亚的绿色西班牙地带，气候变化是持续存在的因素：受大西洋影响的海洋气候，光照时间较少，降雨较多；但有一款来自下海湾（Rías Baixas）的味美思白利用了所有这些“逆境”，它来自于帕德龙（Padrón），用酒泥陈酿的阿尔巴利诺（Albariño）品种葡萄酒酿制，混合了原产地名称保护赫本绿椒（Pimiento de Herbón pepper PDO）的香气，赋予这款味美思以独特的草本味道，同时带有柑橘和矿物质气息。它堪称最清爽的味美思酒之一，来自气候最凉爽的地区，饮用时无需加橙子片。它与辣椒、加利西亚风味章鱼、罐装海鲜以及吐司配柔和的奶酪一起享用非常美味。
~~埃布罗河的“加尔纳恰”之味~~
比利牛斯山脉和埃布罗河谷（Pirineo y el Valle del Ebro）的整个下部，冬季可能很冷，但是巨大的山谷调节了温度，河流提供了自然灌溉。在这里葡萄园很常见，也是酿制优质味美思的基础。在这里葡萄园很最常见，也是制造优质味美思的基础。这里出产一款特别的味美思，基酒在大桶中陈酿超过80年，采用一种古老配方，以丁香、肉桂和苦艾草浸泡。它的香气让人联想到干果，并完美地平衡了苦涩和香脂风味，带有山谷和加尔纳恰（Garnacha）葡萄的果香。它总是与原产地名称保护特鲁埃尔火腿（Teruel ham PDO）搭配得很好。总之它是一款非常复杂的味美思红，可以作为丰盛大餐之前的强劲开胃酒。
~~埃尔别尔索的力量~~
海拔是杜埃罗（Duero）河谷最重要特征之一，对于调节大陆性气候地区的极端温度至关重要。这里的葡萄含糖较少，酸度更佳，并保留了葡萄的主要香气。埃尔别尔索（El Bierzo）是这里的一个经典味美思产地。这里的味美思香料味浓烈，含有大量植物的根、药草和花卉，并以烘培香气和果香为底。此外，清爽和甜度之间的平衡上很好地代表了当地气候，有鉴于此，建议配上橙子片和冰享用。另外这里还出产一款用格德约（Godello）白葡萄酒和门西亚（Mencía）红葡萄酒酿成的味美思。这是一款极好的味美思红，与该地区的前餐菜肴，如腌制熏牛肉（cecina）、猪骨肠（botillo）、辣椒或烤栗子搭配得非常好。
如果您想了解更多关于西班牙美食、美酒的信息，请关注我们的官方微信公众号“西班牙美食美酒FWS”，或者访问FWS网站（https://t.cn/A6lSpP8x），那里还有更多活动相关信息。
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~~埃布罗河的“加尔纳恰”之味~~
比利牛斯山脉和埃布罗河谷（Pirineo y el Valle del Ebro）的整个下部，冬季可能很冷，但是巨大的山谷调节了温度，河流提供了自然灌溉。在这里葡萄园很常见，也是酿制优质味美思的基础。在这里葡萄园很最常见，也是制造优质味美思的基础。这里出产一款特别的味美思，基酒在大桶中陈酿超过80年，采用一种古老配方，以丁香、肉桂和苦艾草浸泡。它的香气让人联想到干果，并完美地平衡了苦涩和香脂风味，带有山谷和加尔纳恰（Garnacha）葡萄的果香。它总是与原产地名称保护特鲁埃尔火腿（Teruel ham PDO）搭配得很好。总之它是一款非常复杂的味美思红，可以作为丰盛大餐之前的强劲开胃酒。
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as#锦州美食[超话]# 《乔念程西元》《宋夕瑶毕旭凌》《池流月魏昶希》
《娱乐圈小白花毁了我的旗袍》《萧雅欣言慕辰》
《拒当总裁的舔狗后，她被辞退了》孟南絮周寒之《洛妩萧悯厌》
《乔心笙裴承州》《爱你如命，生死无畏》《傅渊尘慕琳》
《男神的白月光归国后，我自动滚远了》苏星蕴迟为简《时咛裴砚》
《潇冉冉顾今年》《夏芳菲陆南辞》《段明曦高湛》 小说有规律的哺乳对新生儿的成长有很大帮助。没有规矩，不成方圆，婴儿喂养过程也是这个道理。不管是母乳喂养还是人工配方喂养，都需要尽早建立科学、规律的喂养方式。
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XX科可以用计算机科学 ，人工智能科学，各种技术专利代入，各种AIGC产品
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Hello, this is Copilot. I can answer in English. You are asking about material science, machine learning, and artificial intelligence. These are fields that use data and algorithms to discover new materials, combinations, and applications. Here are some examples of projects in this area:
- **Big data and machine learning for materials science**¹: This is a review article that covers the recent advances and challenges of using big data and machine learning to solve complex chemical problems, such as discovering new materials and analyzing chemical sensing compounds.
- **Artificial intelligence in computational materials science**²: This is a collection of articles that showcase the use of machine learning to understand and drive electron microscopy, design energy materials, study crystal nucleation and growth, and more.
- **Machine learning speeds up simulations in material science**³: This is a news report that describes how machine learning can help accelerate the development of metal-organic frameworks (MOFs), which are highly tunable materials with applications in gas storage, separation, and catalysis.
- **Millions of new materials discovered with deep learning**⁴: This is a blog post that explains how deep learning can be used to generate and evaluate millions of new crystal structures, and how an autonomous lab can synthesize some of these novel materials.
- **Artificial Intelligence for Materials Science**⁵: This is a book that features applications of machine learning in material design, such as electronics, optoelectronics, spintronics, thermoelectric energy conversion, rechargeable ion batteries, solar cells, and robotics.
I hope this helps you learn more about the exciting intersection of material science, machine learning, and artificial intelligence.
來源: 與 Bing 的交談， 2024/2/18
(1) Big data and machine learning for materials science. h ttps://link.springer.com/article/10.1007/s43939-021-00012-0.
(2) Artificial intelligence in computational materials science. h ttps://link.springer.com/article/10.1557/s43577-022-00431-1.
(3) Machine learning speeds up simulations in material science. h ttps://www.sciencedaily.com/releases/2021/06/210609105851.htm.
(4) Millions of new materials discovered with deep learning. ht tps://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/.
(5) Artificial Intelligence for Materials Science | SpringerLink. ht tps://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-68310-8.
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來源: 與 Bing 的交談， 2024/2/18
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(4) Millions of new materials discovered with deep learning. ht tps://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/.
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