众所周知，每个人的指纹都是不同的，指纹才是每个人独一无二的身份证，因此指纹常常用在案件侦破中。然而科学家的最新研究发现，随着机体老化，指纹纹路排列会发生不可逆转的变化，因此科学家得出结论：指纹不应该再用于案件侦破中。
以下哪项如果为真，最能质疑上述结论：
指纹是目前案件侦破的最关键证据，许多重案犯是依靠指纹才被抓捕归案的
除了指纹，每个人的DNA也是独一无二的且不会随着时间变化而发生改变
除了纹路排列，指纹的其他几项指标也是指纹识别技术的重要依据
指纹纹路排列发生变化有规律可循，这一规律是普遍适用的
生物钟基因是控制生物钟的特殊基因，它们相互作用控制其他基因时而活跃时而沉寂，形成睡眠节奏。科学家实验发现，长时间照明会扰乱幼鼠脑细胞中调节睡眠与苏醒节律的生物钟。一些医院的婴儿护理室为方便照料新生儿，习惯把他们安置在长时间有照明的环境中，科学家担心这种长明环境可能导致新生儿睡眠和苏醒的节律发生紊乱。
下列哪项为真，可以成为科学家担心的前提条件：
很多婴儿只在护理室中短期停留就会交到父母身边
用于照射幼鼠的光线与婴儿护理室的光线强度相同
人体内生物钟机制与实验所用老鼠基本相同
被长时间照明扰乱了生物钟的幼鼠即便被放回到正常环境也很难恢复
所有电力公司职工都参加了抗雪救灾工作，某部武警官兵也参加了抗雪救灾工作。该部武警官兵强化了冬季军事训练。铁路部门的工作人员大多没有参加冬季军事训练，但都参加了抗雪救灾工作。
据此，下列各项判断除了哪项其余必然为真：
有的参加了抗雪救灾工作的人员是电力公司职工
某部武警官兵既参加抗雪救灾工作又强化冬季军事训练
有的铁路部门的工作人员参加了冬季军事训练
有的铁路部门的工作人员参加了抗雪救灾工作
人们经常利用植物去判断生长地的环境，下列有关说法正确的是：
树林中所有树冠西边稀疏东边繁盛，说明东风盛行
矮牵牛含有的花青素对二氧化硫有指示作用
胡杨的生长地土壤通常呈现深褐色
地衣大量生长反映空气湿度较低
沙漠中生长的植物其叶子比较小，而根部极深，其原因主要是：
根深不会被风吹倒
沙漠中生长的植物品种都是叶小根深的
叶小有利于减少日晒面积，不会被晒死
沙漠中降雨量少，气候干旱，叶小是为了减少蒸发，根深利于吸收水分
官员这种人从早到晚都在解决有答案的问题，头脑已经被训练成这样，因此不是当政治人物的料。政治人物的任务是处理没有答案的问题，去应付很有可能无解的问题。然而，一个人越是被训练成优异的官员，就越以为问题都是有答案的，一定可以解决，因此一遇到可能无解的问题就束手无策，甚至拍拍屁股一走了之。所以，一个人越是被训练成官员，就越会变成不称职的政治人物。
对这段文字的主旨概括最准确的一项：
一个优异的官员总以为问题都是有答案的
政治人物的任务是处理没有答案的问题
不是所有的官员都能成为政治人物
最优异的官员是差劲的政治人物
佛朗西斯·克里克提出的中心法则指明了遗传信息的流向，在科学发展中得到不断补充完善。根据该法则，下列哪一种遗传信息传递流程不可能发生：
DNA通过转录把遗传信息传递给RNA
RNA通过翻译把遗传信息传递给蛋白质
RNA通过逆转录把遗传信息传递给DNA
蛋白质通过逆翻译把遗传信息传递给RNA
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。
依据文段，下列陈述不正确的一项是：
大数据下的公共管理体现了人本思想
传统的公共管理往往有一种强制性
传统的公共管理有预测性
基于大数据的管理是客观的
职业培训，是指按照不同职业岗位的要求，对接受培训的人员进行职业知识与实际技能的培训和训练。
根据上述定义，下列属于职业培训的是：
某社区对本区“两劳”（劳改、劳教）释放人员进行了集中教育
某培训机构举办了拟参加今年播音主持专业高考学生的考前培训班
某企业对今年新进的员工进行“我与企业共荣辱”教育
某市人力资源和社会保障局计划上半年举办一期电脑培训班，三期家政培训班，培训对象全部是该市下岗人员
在农业越来越依靠现代科学知识和农耕技术的当下，在越来越多的年轻人被卷入城镇化大潮而失去种地技能之后，农民职业化可以有效促进家庭小农经济变革为家庭农场或庄园经济，从而解放农村的落后生产力，也能够促进农业生产的现代化。然而农民职业化，不是农民证书化，更不是相关部门设立几个条条框框，外加做一些培训工作，就能让农民实现职业化了的。
关于这段文字所表述的内容，下列说法正确的是：
农民职业化不应当给农民颁发证书或组织农民进行培训
农民职业化意味着农业生产力的现代化，对农民适当培训也是需要的
当下农业面临着由于现代科学技术的发展而越来越丧失传统种地技能的问题
农民职业化意味着吸引更多年轻人回到农村务农，形成家庭农场
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