一、孵蛋工人在照蛋灯的照射下挑选鸡蛋的原理是什么
光照鉴别法是根据蛋本身具有透光性的特点，在灯光透视下观察蛋内部结构和成分变化的特征，来鉴别蛋品质的方法。因此，人们借助光照可以鉴别蛋质量的鲜陈优劣。新鲜蛋在光照透视时，蛋白完全透明，并呈淡桔红色；气室极小，深度在5mm内，略微发暗，不移动；蛋白浓厚澄清，无杂质；蛋黄居中，蛋黄膜包裹得紧；呈现朦胧暗影。蛋转动时，蛋黄亦随之转动；胚胎不易看出。通过照验，还可以看出蛋壳上有无裂纹，气室是否固定，蛋内有无血丝血斑、肉斑、异物等。 ①最新鲜蛋：透视全蛋呈桔红色，蛋黄不显现，内容物不流动，气室高 4mm 以内。 ②新鲜蛋：透视全蛋呈红黄色，蛋黄所在处颜色稍深，蛋黄稍有转动，气室高 5-7mm 以内，此系产后约 2 周以内的蛋，可供冷冻贮存。 ③普通蛋：内容物呈红黄色，蛋黄阴影清楚，能够转动，且位置上移，不再居于中央。气室高度 10mm 以内，且能动。此系产后 2-3 个月左右的蛋，应速销售，不宜贮存。 ④可食蛋：因浓蛋白完全水解，蛋黄显见，易摇动，且上浮而接近蛋壳（贴壳蛋）。气室移动，高达 10mm 以上。这种蛋应快速销售，只作普通食用蛋，不宜作蛋制品加工原料。 ⑤次品蛋（结合将蛋打开检查） a 热伤蛋：鲜蛋因受热时间较长，胚珠变大，但胚胎不发育（胚胎死亡或未受精）。照蛋时可见胚珠增大，但无血管。 b 早期胚胎发育蛋：受精蛋因受热或孵化而使胚胎发育。照蛋时，轻者呈现鲜红色小血圈（血圈蛋），稍重者血圈扩大，并有明显的血丝（血丝蛋）。 c 红贴壳蛋：蛋在贮存时未翻动或受潮所致。蛋白变稀，系带松驰。因蛋黄比重小于蛋白，故蛋黄上浮，且靠边贴于蛋壳上。照蛋时见气室增大，贴壳处呈红色，称红贴壳帽。打开后蛋壳内壁可见蛋黄粘连痕迹，蛋黄与蛋白界限分明，无异味。 d 轻度黑贴壳蛋：红贴壳蛋形成日久，贴壳处霉菌侵入生长变黑，照蛋时蛋黄粘壳部分呈黑色阴影，其余部分蛋黄仍呈深红色。打开后可见贴壳处有黄中带黑的粘连痕迹，蛋黄与蛋白界限分明，无异味。 e 散黄蛋：蛋受剧烈震动或帽贮存时空气不流通，受热受潮，在酶的作用下，蛋白变稀，水分渗入蛋黄而使其膨胀，蛋黄膜破裂。照蛋时蛋黄不完整或呈不规划云雾状。打开后黄白相混，但无异味。 f. 轻度霉蛋：蛋壳外表稍有霉迹。照蛋时见壳膜内壁有霉点，打开后蛋液内无霉点，蛋黄蛋白分明，无异味。 ⑥变质蛋和孵化蛋 a 重度黑贴壳蛋：由轻度黑贴壳蛋发展而成。其粘贴着的黑色部分超过蛋黄面积 1/2 以上，蛋液有异味。 b 重度霉蛋：外表霉迹明显。照蛋时见内部有较大黑点或黑斑。打开后蛋膜及蛋液内均有霉斑，蛋白液呈冻样霉变，并带有严重霉气味。 c 泻黄蛋：蛋贮存条件不良，微生物进入蛋内并大量生长繁殖，在蛋内微生物作用下，引起蛋黄膜破裂而使蛋黄与蛋白相混。照蛋时黄白混杂不清，呈灰黄色。打开后蛋液呈灰黄色。变质，混浊，有不愉快气味。 d 黑腐蛋：又称老黑蛋、臭蛋，是由上述各种劣质蛋和变质蛋继续变质而成。蛋壳呈乌灰色，甚至因蛋内产生的大量硫化氢气体而膨胀破裂，照蛋时全蛋不透光，呈灰黑色，打开后蛋黄蛋白分不清，呈暗黄色、灰绿色或黑色水样弥漫状，并有恶嗅味或严重霉味。 e 晚期胚胎发育蛋（孵化蛋）：照蛋时，在较大的胚胎周围有树枝状血丝、血点，或已能观察到小雏体的眼睛或者已有成形的死雏。
二、某同学站在体重计上在突然下蹲至静止的过程中,体重计为什么先变小后变大
人受到两个力，一个竖直向下的重力，一个竖直向上的支持力。 突然下蹲，有一个向下的加速度，合力向下，重力是始终不变的，即支持力变小，而支持力与人对秤的压力是相互作用力，根据牛顿第三定律，压力变小，即示数变小 下蹲时有速度到速度减为0.必然经历一个减速过程，即有一个向上的加速度，重力不变，即支持力变大，根据牛顿第三定律，压力变大，即示数变大 人是先加速后减速
三、阿西莫夫机器人三大定律是什么？
阿西莫夫机器人三大定律是：
一、机器人不得伤害人类，也不得因不行动而让人类受到伤害。
这一定律是最基本的准则，保证了机器人的行为始终以人类的利益和安全为首要考虑。这意味着，无论在什么情况下，机器人都不应该做出对人类有害的行为或者因为不作为而导致人类的伤害。
二、机器人必须遵守人类给予的命令，但前提是这些命令不与第一定律相冲突。
这一定律建立了机器人与人类之间的服从关系，明确了机器人的职责是服从戚氏人类的命令。然而，这种服从并非核隐无条件，必须在不违反第一定律，即不伤害人类的前提下进行。
三、机器人应该保护自己，但只有在不违背第一、第二定律的情况下才能进行。
这一定律保证了机器人的生存权益，机器人只有在其自身安全不会威胁到人类安全的前提下，才能采取措施进行自我保护。也就是说，机器人的自我保护行为不能违反其服务于人类的根本宗旨。
阿西莫夫机器人三大定律是一套为机器人行为和人工智能发展设定的道德准则。这些定律的提出，旨在确保改仔厅人工智能的发展始终以人为本，保障人类的安全和利益。通过这三条定律，人们可以更好地理解和控制机器人的行为，促进人工智能的健康发展。