2015年全年我国粮食产量62144万吨,比上年增加1441万吨,增产2.4%。其中,夏粮产量14112万吨,增产3.3%;旱稻产量3369万吨,减产0.9%;秋粮产量44662万吨,增产2.3%。全年谷物产量57225万吨,比上年增产2.7%。其中,稻谷产量20825万吨,增产0.8%;小麦产量13019万吨,增产3.2%;玉米产量22458万吨,增产4.1%。
2014年,我国玉米产量比小麦产量多:
8642万吨
8958万吨
9429万吨
9915万吨
2台大型收割机和4台小型收割机在一天内可收完全部小麦的,8台大型收割机和10台小型收割机在一天内可收完全部小麦。如果单独用大型收割机和单独用小型收割机进行比较,要在一天内收完小麦,小型收割机要比大型收割机多用多少台:
8
10
18
20
2018年C国全年粮食种植面积11704万公顷,比上年减少95万公顷。其中,小麦种植面积2427万公顷,减少24万公顷;稻谷种植面积3019万公顷,减少56万公顷;玉米种植面积4213万公顷,减少27万公顷;棉花种植面积335万公顷,增加16万公顷;油料种植面积1289万公顷,减少33万公顷;糖料种植面积163万公顷,增加9万公顷。
2018年C国全年粮食产量65789万吨,比上年减少371万吨,减产0.6%。其中,夏粮产量13878万吨,减产2.1%;早稻产量2859万吨,减产4.3%;秋粮产量49052万吨,增产0.1%。全年谷物产量61019万吨,比上年减产0.8%。其中,稻谷产量21213万吨,减产0.3%;小麦产量13143万吨,减产2.2%;玉米产量25733万吨,减产0.7%。
2018年稻谷产量与小麦产量之差是:
7080万吨
8070万吨
8090万吨
8080万吨
“侯世达”是Douglas Hofstadter的中文名,这个1997年由他的中文出版商所定的名字,如今已是他在中文世界里的通称,这个名字也确实比他的父亲、1961年诺贝尔物理学奖得主、物理学家罗伯特•霍夫施塔特(Robert Hofstadter)按照姓名音译规则对应过来的中文名要好听。不过,侯世达还有一个更私密,也更漂亮的中文名,那就是1976年他的第一位中文老师高先生为他取的“侯道仁”。
与他的中文名字同样精彩的,是侯世达的成名作“Godel,Escher,Bach:an Eternal Golden Braid”的译名——《哥德尔、埃舍尔、巴赫:集异璧之大成》,侯世达的这本书在英文世界里被简称为“GEB”——取哥德尔(Godel)、埃舍尔(Escher)、巴赫(Bach)的首字母,而中文则以“集异璧”应对。
《集异璧》探讨了庞杂的主题。正如侯世达本人在该书出版20周年的再版前言中所写:“……包括赋格和卡农,逻辑和真理,几何学、递归、句法结构、意义的本质、佛教禅宗、悖论、脑和意识、还原论与整体论、蚂蚁群落、概念和心理表征、翻译、计算机和计算机语言、DNA、蛋白质、基因编码、人工智能、创造性、意识和自由意志——偶尔还写到了音乐和艺术,它写到了所有的一切!很多人觉得不可能找到这本书的重点。”
但这本书还是有重点的。总体上说,《集异璧》被归为人工智能的经典著作,就像研究认知科学、心智哲学(Philosophy of Mind)、计算机科学、心理学、比较文学和物理学的侯世达被视为人工智能领域不可忽视的代表一样。上世纪70年代,侯世达痴迷于“思考是什么?”,投身于其时刚刚兴起的人工智能领域,他在《集异璧》中对计算机、程序、思考和大脑的描绘,开启了整整一代年轻人对人工智能的探索。但是,在人工智能领域掀起一个高潮后,侯世达却从公众的视野中消失了。
原因很简单:算法很巧妙、也能完成不少实际任务,但依托这种思路做出来的计算机并没有真正在“思考”。意识到这一点,侯世达对普通的人工智能彻底失去了兴趣,他自己的研究也转而建立在跟常规人工智能完全不同的技术上面。侯世达在美国印第安纳大学的研究小组叫做灵活类比研究小组(Fluid Analogies Research Group,FARG),“在FARG我们没有致力于开发实际的应用,诸如翻译引擎、答问机器、网络搜索软件此类的东西。我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制。我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家,而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们是一群老派的纯粹主义者,我们的动力源于内心深处的哲学好奇心,而不是制造实用设备的欲望(遑论赢得大笔金钱的欲望!)。”
这些年来,关于“思考是什么”,侯世达取得了一定进展,但更多的还是失败——FARG开发的程序常常得出可笑的结果,远远谈不上“智能”。不过,侯世达看着这些失败“很开心”,因为“要是我们的任何系统真的在其微领域中获得了与人类相颉颃的智力,我们将痛心至极,因为那将是很可怕的:这意味着人的智力并非如我们所想的那样复杂或深奥。这意味着短短几十年的研究就足够人类解开人类思维的奥秘”。在他看来,程序真正具有智能将是人类的悲剧。
侯世达认为,思考的关键在于美、在于品味,与逻辑或真理无关。这与大数据、大算法的现代人工智能格格不入。“形式化的研究方法得出的是极其生硬的‘智能’,毫无洞见可言。”他的人生目标是创造出许多绝美的事物。他选择了一条少有人走的研究道路,他在路上遇到了许许多多至臻至美的事物,他说“我宁愿当个独立思考的人,不总是站在人们注意力的最前端。我觉得不被大多数人注意到没什么不好;但我相信最终我的想法会被更多的人知道。”
“至于有没有可能我选错了路,这当然是可能的,但我并不担心这一点。人生苦短,我相信我自己的观点,而且我会捍卫它们。毕竟,俗话说得好,你都不相信自己,谁还会呢?”
关于本文主人公的名字,下列说法正确的是:
“侯世达”和“罗伯特•霍夫施塔特”是同一个人
“侯道仁”和“侯世达”是同一个人
侯道仁”比“侯世达”这个名字更广为人知
“侯世达”是Robert Hofstadter的中文名字
任何一本所有批评家赞许的作品都被每个文学工作者所读过,并且任何一个读过点什么的人都将谈论到它,任何一个批评家都将赞许那些推崇批评家本人的人的任一作品,张因铣推崇每位批评家,由此可见:
张因铣写了很多作品
所有文学工作者都读过张因铣的作品
张因铣作品被所有批评家读过
张因铣所有作品都被所有的文学工作者谈论
某村庄南北两块小麦地里,南面的地施用了生物复合肥,北面的地则没有。收割完小麦测算后发现,南面的地亩产450公斤,北面的地亩产200公斤。由此可见,施用生物复合肥是南北两块地小麦亩产差异较大的原因。
以下哪项如果为真,最能削弱上述结论:
南北两块小麦地均由老杨管理
南北两块小麦地的土壤质量不同
村南小麦地里施用的生物复合肥已过保质期
村西的小麦地里也施用了该生物复合肥,亩产只有230公斤
我国2017年粮食种植面积为11222万公顷,比上年减少81万公顷。其中,小麦种植面积2399万公顷,减少20万公顷;稻谷种植面积3018万公顷,减少0.2万公顷;玉米种植面积3545万公顷,减少132万公顷。棉花种植面积323万公顷,减少12万公顷。油料种植面积1420万公顷,增加7万公顷。糖料种植面积168万公顷,减少1万公顷。
2017年粮食产量61791万吨,比上年增加166万吨,增产0.3%。其中,夏粮产量14031万吨,增产0.8%;早稻产量3174万吨,减产3.2%;秋粮产量44585万吨,增产0.4%。全年谷物产量56455万吨,比上年减产0.1%。其中,稻谷产量20856万吨,增产0.7%;小麦产量12977万吨,增产0.7%;玉米产量21589万吨,减产1.7%。全年棉花产量549万吨,比上年增产3.5%。油料产量3732万吨,增产2.8%。糖料产量12556万吨,增产1.7%。茶叶产量255万吨,增产6.0%。
2017年,我国小麦、稻谷、玉米、棉花四种农作物中,种植面积减少速度最快的是:
小麦
稻谷
玉米
棉花
作家都是在坚守文学信念的同时找寻创作的突破口,力争在文化的海洋腾起美丽的浪花。这需要作家深入挖掘现实生活,以丰富的创作手法、生动的艺术语言,塑造更多折射时代的面孔。但值得注意的是,作家要克服内容空洞的创作倾向,并不是写当代就是现实题材作品,真实是创作基调,一些只是故事发生时间为当代,却与当代生活割裂的作品,并不是真正意义上的现实题材作品。现实题材作品不是将时代符号写进作品、对社会生活细节简单还原,也不是同质化回忆的机械陈列,而是要传达出作者对人生、对历史、对现实的深刻思考。
这段文字意在说明:
文学创作应紧跟时代发展的步伐
文学创作应警惕内容空洞的创作倾向
现实题材作品必须传达出作者深刻的思考
好的文学创作应不断拓宽题材、丰富表现手法
是否构成抄袭,要结合主观动机和客观结果两方面来判断:主观上是有意还是无意,有没有欺诈的成分;客观上自己是否从中获利,是否对原作者造成伤害。当人们依据这一标准再度审视古往今来那些有着抄袭倾向的“借鉴”时,怎样的行为应该受到舆论谴责,渐渐明朗。比如文学创作领域,早在17世纪,莎士比亚就曾经身陷“抄袭门”,其作品中的很多句子均与前人作品雷同。绝大多数的人默许了莎翁的“抄袭”,甚至坚定不移地将其奉为文坛巨匠,这是因为在他所处的时代,这样的借鉴有利于传播知识、惠及大众,而对原作者不构成实质性的伤害或者伤害几乎可以忽略不计。
下列陈述符合作者观点的是:
句子雷同是判定是否为抄袭的重要标准
为传播知识的“借鉴”会得到读者赞同
时代局限使得抄袭行为不能被明确界定
在特定时代,对原作者造成实质侵害的抄袭才会被谴责
2022年2月13日,全国春季农业生产暨加强冬小麦田间管理工作会议召开。会议指出,当前冬小麦苗情偏弱,促弱转壮任务繁重,要( )抓好春季田管,做好病虫害防控和极端天气应对防范,力争夏粮再获丰收。
因苗施策
因时制宜
因地制宜
因地因苗