收敛式论证结构是一种常见的多前提论证结构，它是指多个前提相对独立地分别支持结论，也许这些理由独自给结论提供的支持非常有限，但它们的支持力积累起来可以给结论提供强有力的支持。
根据上述定义，下列属于收敛式论证结构的是：（ ）。
所有理性主义者都不会超前消费，所以有些非超前消费的人是理性主义者
她不是四川人，因为四川人都会说四川话，但她却不会说
正在上小学的小李天资聪颖，能够吃苦，学习兴趣比较浓厚，小李的父亲认为他将来一定可以考上大学
妻子生气地对丈夫说：“你若是能够戒烟，太阳会从西边出来。”显然，太阳不会从西边出来
收敛式论证结构是一种常见的多前提论证结构，它是指多个前提相对独立地分别支持结论，也许这些理由独自给结论提供的支持非常有限，但它们的支持力积累起来可以给结论提供强有力的支持。
根据上述定义，下列属于收敛式论证结构的是：
所有理性主义者都不会超前消费，所以有些非超前消费的人是理性主义者
她不是四川人，因为四川人都会说四川话，但她却不会说
正在上小学的小李天资聪颖，能够吃苦，学习兴趣比较浓厚，小李的父亲认为他将来一定可以考上大学
妻子生气地对丈夫说：“你若是能够戒烟，太阳会从西边出来。”显然，太阳不会从西边出来
2016年，我国推动供给侧结构性改革取得初步成效，部分行业的供求关系、政府和企业的理念行为发生积极变化。2017年是供给侧结构性改革的深化之年。下列经济行为中，不符合供给侧结构性改革精神的是：
推动钢铁、煤炭行业化解过剩产能
消化三四线城市房地产库存
加强减税、降费，降低各类交易成本
对缺乏市场竞争力的企业进行补贴
2008年中国家庭居民的消费水平持续提高，与2006年社会状况综合调查结果比较，消费支出总额从17388元升高到22555元（未考虑价格变动因素），消费结构也进一步改善，作为家庭生活水平标志的恩格尔系数（家庭食品支出占消费总支出的比例）进一步降低。在2008年城乡家庭消费支出细项中，列前三位的消费类型是食品、教育和医疗，分别占总支出的34.0%、11.5%和10.6%。
调查还显示，城乡居民消费的总体结构及家庭生存型消费（包括食品与衣着类）与发展型消费（包括居住、交通、通讯、文教、娱乐用品、医疗保健、旅游等）所占比重，都发生了重要变化。从购买商品和服务的消费情况看，城乡居民消费层次有所提高。大众耐用消费品普及率提高较快，但家庭消费率总体仍偏低。
城乡家庭居民的消费结构最主要的特点是：
居民消费水平持续提高，总体结构进一步改善
城乡居民消费商品化程度较高，但消费层次存在明显差异
家庭消费率总体偏低，消费率随收入提高而边际递减
大众耐用消费品普及率较高，农村消费发展潜力巨大
供给侧结构性改革强调从供给、生产端入手，不断解放生产力，提升效率，促进经济发展，下列属于供给侧结构性改革举措的是：
物价部门开展市场检查
商业银行上浮企业贷款利率
发改委取消部分行政审批事项
工商部门限制明星代言广告
技术塑造全新的理论范式。大数据技术给公共管理带来了一场新的范式革命，这场范式革命表现在：第一，方法论范式的转型。大数据借助于云平台而具有数据搜集、分析、管理、挖掘和重组的功能，以及基于多类型数据和海量数据的预测功能，从而形成一整套基于大数据技术的方法。此类方法在大数据技术诞生前是完全没有的。其数据能实时更新，且接近于全数据，因此被广泛运用于恐怖主义研究、移民研究、战争与冲突研究、国际反腐败研究等社会科学的各个领域。面对这样一个时代和技术，传统的管理方法如定性和定量研究、比较分析、案例分析等基于“小数据”的研究方法，将更多地为数据挖掘、全数据分析等全新的研究方法所代替。简言之，“大数据+”开创了社会科学研究的新技术和新方法。第二，研究思维范式的转型。过去的案例研究、样本研究体现的是数据“精确性”思维、因果关系思维和定性思维，而借助于大数据技术，现已转向“量化”思维，即以全数据为目标的思维，以“混杂性”思维为形式，以量化数据值之间的“相关关系”为核心内容。单纯的“计算社会科学”也并不完全反映“量化”思维。第三，研究对象的转变。大数据技术诞生前，公共管理的对象是人及其相互关系。人既成为管理对象，也成为管理的工具，结果是人成为管理者的“被管理者”。大数据的公共管理对象是人所有活动所产生的数据，目的是用数据及其产生的价值来为人服务，体现了人本主义管理思想。第四，绩效检验方式的转变。此前，绩效检验的目的是以政策的落实和政策对人发挥规制作用来衡量，但政策是否科学则容易被忽视，而且，往往采取刚性强制手段。就是说政策确实发挥了作用，但人也可能因强制而对政策产生抱怨，甚至有些情况下有些人成为反政策的一员。大数据条件下的绩效检验则强调技术对人的所有社会活动产生的数据进行收集、整理、分析，最终使数据通过服务于人来体现其价值，使人在享受价值服务的过程中自觉维护良好的秩序。
从具体的实践层面看，也有了变化。第一，大数据技术使公共管理的实践内容从流量管理向数据管理转化。传统的公共管理尤其强调流程的重要性，这主要是基于行政的科层体制。但在实践中，这会慢慢演变成流程的刻板化，效率日趋下降，甚至影响流程的合法性。而大数据技术则专注于对管理对象的数据收集、分析，它管理的对象是数据，核心是对数据进行处理。第二，大数据使公共管理的实践从事后机械应对转向智能化预先治理。传统的方式，无论是管理还是治理，都是出现了问题才采取措施。即便有所谓的预防性治理或预防性管理，也常常非常盲目，甚至可能没有任何针对性。因此，其典型特征就是事后的机械性。大数据条件下则截然不同，其核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。之所以能够成功，关键在于它是建立在海量数据的基础之上的，而不是基于某个人的主观判断。
第一段论述的结构属于：
递进关系
总分关系
并列关系
条件关系
截至2019年底，广东省常住人口11521万人，比上年底增加175万人。其中，男性6022.03万人、女性5498.97万人，人口密度为641人/平方公里。2019年底，全省城镇化率（城镇常住人口占常住人口的比重）为71.40%，同比提高0.70个百分点。其中，珠三角九市的城镇化率为86.28%。
2019年底除珠三角九市外，广东省其他地区的城镇化率（ ）。
小于40%
在40%至50%之间
在50%至60%之间
大于60%
，解得x≈52%，在50%至60%之间。
结构化数据可以在关系数据库中找到，多年以来一直在主导着信息技术的应用；半结构化数据包括电子邮件、文字处理文件以及大量发布在网络上的新闻等，以内容为基础，这也是谷歌和百度存在的理由；而非结构化数据广泛存在于社交网络、物联网、电子商务之中。伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术不断产生，有报告称，超过85%的数据属于非结构化数据。很多人相信这些庞大的异构数据中蕴含着巨大财富——企业如果能在这些非结构化数据中挖掘知识并与业务融合，决策的依据将会更加全面和准确；在科学、体育、广告和公共卫生等其他领域中，也有着向数据驱动型的发现和决策方式转变的趋势。
这段文字意在说明：
搜索引擎网站的发展方向
非结构化数据的商业价值
结构化数据和非结构化数据的区别
企业决策对庞大数据的依赖性
甲县人大代表李某，于2006年当选为该县人大代表，一年后，因私迁入另一个县居住，他应：
享有甲县人民代表大会代表资格到届满
自然转任乙县人民代表大会代表
按正常工作调动手续转任乙县人民代表大会代表
被终止甲县人民代表大会代表资格
人工经济林采用分层结构，主要目的是：
模拟自然界垂直地带性
增加植物蒸腾调节气候
充分利用当地光照条件
减少降雨对地面的冲刷
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