长期以来，研究人员认为人类是从大约500万年前的非洲猿分化而来的，不过最新发表的一项研究报告提出，欧洲发生的这种分化要早得多。关于人类起源的这一新假说的依据是，在希腊和保加利亚洞穴里发现了720万年前的前人类遗骸。来自多个国家的研究人员对两个已知样本的牙根进行了分析。他们利用专门的X射线，即计算机断层检查技术，对来自希腊的下颌化石和来自保加利亚的上前臼齿化石进行了扫描，发现其特征表明这两个古猿——外号“希腊人”，可能是前人类，即原始人类。
根据这段文字，以下说法正确的是：
原始人类从欧洲古猿分化而来
“希腊人”古猿具有人的特征
研究人员只找到了欧洲古猿的牙根
X射线技术能准确测算古猿人的年代
新兴产业物联网的发展势如破竹。仅几年时间，物联网的产业规模就呈现出年30%以上的复合增长率。专利等知识产权为这个朝阳产业的迅速崛起提供了强有力的支撑。预测未来几年，全球物联网市场规模将出现快速增长，我国2015年物联网市场规模将达到7500亿元，市场前景将远远超过计算机、互联网、移动通信等市场。而从我国目前的专利申请情况来看，核心技术专利、通过《专利合作条约》途径提交的国际专利申请的数量都有明显不足。因此，业内专家指出，需要加速我国物联网产业的专利布局。
与这段文字意思不相符的一项是：
我国物联网产业的发展需要自主知识产权的支撑
我国物联网产业将发展成为未来我国的支柱产业
我国物联网市场规模未来有可能超过计算机市场
我国物联网产业作为朝阳产业发展规模快速增长
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。
这段文字意在说明：（ ）
干扰机器识别图像的新方法
新算法助机器学习抵抗干扰
机器学习是人工智能的核心
机器学习大数据训练的方法
人工智能技术擅长许多人类视为畏途的工作，________________。比如，人类从小数据中迅速归纳出规律的直觉，心领神会的社交能力，对日常概念和场景的识别等。人类看似简单的一些能力，实际上是由人脑60亿个神经元和500万亿个连接所支撑。一个人的大脑容量相当于2的50次方字节，等同于目前整个互联网的容量。不敢妄言计算机永远不能模拟人类的全部功能，但至少在十年之内，人工智能的能力还是有限的。
填入该文段横线处最合适的是:
而人们的某些能力也将被人工智能替代
但人类的一些能力却成为人工智能技术的短板
仍有业内人士认为人工智能无法完全替代人类
未来需要模拟更多人类的特殊能力
某大型商场销售商品的收入款，三月份为25万元，五月份为36万元，如果按照每月相同增长率的话，计算6月份的收入款是多少万元：
50.2
43.4
43.9
43.2
，解得x=20%；疼痛共情的偏好性，是指个体对他人疼痛的感知、判断和情绪反应，总是由于个体与他人之间的亲疏远近关系或情感认同程度不同而不同。
根据上述定义，下列没有体现疼痛共情的偏好性的是：
小明看到《西游记》里的白骨精被孙悟空打死，高兴得跳了起来
小张看到外来游客不幸溺水而亡，从此再也不敢去那条河里游泳
小李在看歌剧《白毛女》时跳上戏台拉住喜儿，不让黄世仁抢走
小红听奶奶回忆自己在旧社会的苦日子时，禁不住潸然泪下
生命是如此的复杂，以至于几乎每一位生物学家都只能在一个很小的领域进行探索。尽管在每一个领域都产生了大量的描述性数据，但是科学家能够从这些海量的数据中得出一个整体的概念吗？例如，生物是如何运作的？系统生物学这门正在形成的学科为回答这些问题提供了一些希望。它试图把生物学的各个分支联系起来，利用数学、工程和计算机科学的方法让生物学研究更加量化。不过，现在还无法得知这些方法是否能够最终让科学家理解生物运作的整体图景。
这段文字意在说明：
获取描述性数据是生物研究的必要条件
系统生物学为解开生命之谜提供了可能
如何从生物学数据中得到生命全景还是未知
对生物运作的整体图景进行科学解释即将成为现实
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。
这段文字意在说明：
干扰机器识别图像的新方法
新算法助机器学习抵抗干扰
机器学习是人工智能的核心
机器学习大数据训练的方法
基础数学是一门对天赋要求极高的学科，它的高度抽象性让不具备这种天赋的人望而生畏。在某种意义上可以说，是数学选择了它的追随者，而非相反。加之数学是一门完全依赖人自身最纯粹的大脑机能进行探索的学科，这使得一流的数学研究介乎学问和艺术创造之间，总是在“灵感乍现”的时刻产生突破。因此，数学家实际上是一个极其冒险的职业，其成就几乎完全仰仗天赋和灵感的偶然眷顾。另一方面，对具有数学才能的人来说，现代社会充满了机会的诱惑，金融、计算机、互联网，都是比数学研究更赚钱的行业。
这段文字意在：
解释数学家可遇不可求的现象
说明天赋对于数学研究的意义
探讨基础数学研究的本质规律
强调基础数学发展面临的困境
用不了几十年，人工智能就会超越多种人类自认独有的能力。对我们这一代人来说，这是个巨大的挑战，也许我们需要“非理性”地应对。计算机占领了曾专属于人类的工作——那些需要知识、策略甚至创造力的工作。在这种“劳动分工”之下，我们应把人类的工作定位在与机器互补，而非与之相抗衡上。重视机器带来的挑战，意味着我们需要作出改变，刻不容缓。同时，相信创造力是人类特有的价值，即使机器超越人类，我们仍拥有地球上最具创造力的脑袋，里面装着天马行空的想法和深沉复杂的情感。
下列哪一说法与作者的观点不相符：
人类应该及时应对人工智能带来的挑战
人类的创造力不会被人工智能完全取代
人类的知识是与人工智能相抗衡的基础
人类与人工智能可在不同领域实现互补
陕公网安备 61010302000399号