目前,我国蓝领岗位中依旧还有大量的瓦工、钢筋工、锅炉工、油漆工等工种,而受专业“学科化”等影响,在我国中等职业教育专业目录中仅能找到相关的、且都带有浓厚“学科”色彩的专业名称,而这些专业名称很难让学生将未来相应的就业岗位与上述蓝领岗位对应起来,造成真正进入上述蓝领岗位的毕业生“大打折扣”。
这段文字意在指出:
我国中等职业教育的专业目录需要根据实际岗位需求调整
我国中等职业教育的专业教育无法培养学生进入蓝领岗位
瓦工、钢筋工、锅炉工等岗位不是传统意义上的蓝领工种
专业名称设置与实际教育内容脱节导致中职学生就业困难
暑假期间,学校组织高二(五)班的同学于7月20日外出旅游,小明说:“如果我去,小强与小林就一定都会去。”小强说:“如果我去,那么小燕与小芬至少有一个人会去。”小燕说:“只有不下雨,我才会去。”小芬说:“只有气温在30摄氏度以下,我才会去。”天气预报显示,7月20日,小雨,32至37摄氏度。
根据以上文字,下列选项中可以推出的是:
小明、小强、小林、小燕与小芬都没有外出旅游
小燕、小芬没有外出旅游,但小明、小林与小强外出旅游
小燕、小芬与小强没有外出旅游,但小明与小林外出旅游
小明、小强、小林、小燕与小芬都外出旅游
培养设计系学生的审美情趣是很重要的,因此学校应该为设计系学生开设中西方艺术史课程。
下列选项如果为真,最能削弱上述结论的是:
修习过中西方艺术史课程的学生与未修习该课程的学生在审美情趣上无显著差异
有没有审美情趣对于学生能否设计出优秀的作品关系不大
学生在课程学习中的努力程度与设计出的作品的精美程度成正比
并不是所有学习过中西方艺术史课程的学生均能成为杰出的设计师
一天晚上,某餐厅经理被人杀死了,警察对四名嫌疑犯进行了审讯。四个人都只讲了四句话,并且都有一句是假话。
甲说:“我从来就没有去过那家餐厅;我没有杀人;我对这个案件一无所知;星期六我和丁一起在电影院度过。”
乙说:“我没有杀人;我在案发那天与丁闹翻了;我不认识甲;甲是无罪的。”
丙说:“乙是罪犯;丁和甲那天根本没有去过电影院;我是无辜的;是甲和乙一起杀了餐厅经理。”
丁说:“我没有杀人;案发那天我和甲在电影院;我以前从未见过丙;丙说甲和乙杀人的这句话是谎言。”
请问,杀人凶手是:
甲
乙
丙
丁
有一段时间,电视机生产行业竞争激烈。由于电视机品牌众多,产品质量成为消费者考虑的首要因素。某电视机生产厂家为了扩大市场份额,一方面加大研发力度,进一步提高了电视机产品的质量;另一方面在价格上作调整,适当降低了产品的价格。然而,调整之后的头三个月,其电视机产品的市场份额不但没有提高反而有所下降。
以下哪项如果为真,最能解释上述现象:
消费者通常会考虑不同产品的价格差异,而非同一产品在不同时期的价格差异
一个家庭再次购买电视机产品时会首先考虑原来的品牌
消费者通常是通过价格来衡量电视机产品质量的
其他电视机生产厂家也调整了产品价格
机器学习专门研究计算机如何模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,提高学习效率。通常使用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能。
根据上述定义,下列不属于机器学习的是:
某公司通过海量数据,不断升级门禁考勤等场景的人脸识别技术的版本,将准确率从85%提高至99%
科研小组分析人类学习行为,决定让计算机先选用简单的数据再选用复杂的数据依次训练,提升了计算机算法的准确率
某高校统计学生核酸完成情况,利用算法识别核酸报告截图特定字符,自动生成结果,统计汇总时间由一小时缩短至两分钟
某AI算法在数据量较少的情况下,通过模拟双方对抗情况获取训练数据,不断提升技巧,最终在网络游戏中达到职业选手水平
迟钝的人说,文学需要天才,我既没有天才,就生来与文学无缘。纵然努力,也于事无补,白费精神。聪明人说,我有天才,这就够了,努力不单是多余的,而且显得天才有缺陷,天才之所以是天才,正在于他不费力而又有过人的成就。这两种心态都很普遍,误人不浅。
根据这段文字可以看出,作者认为:
天分是文学创造的基础
迟钝的人和聪明的人对文学的理解是不一样的
公众对文学的理解存在很多误差
跨入文学的大门单凭自身的天分是不够的
有我之境:指审美过程中包含客体性的自然景物,也蕴藏审美者的主观感受。即作为观察对象的客观事物染上观察者的主观色彩。
下列最能体现有我之境的是:
明月松间照,清泉石上流
星垂平野阔,月涌大江流
片云天共远,永夜月同孤
明月出天山,苍茫云海间
(1)我欠人的,有凭据照样兑现
(2)名声大震,凭诚信恢复生机
(3)出人意料,老板贴出了告示
(4)人欠我的,账目烧毁可不还
(5)一场大火,绸缎庄烧个精光
(3)-(5)-(2)-(4)-(1)
(3)-(5)-(4)-(2)-(1)
(5)-(3)-(4)-(1)-(2)
(5)-(3)-(2)-(1)-(4)
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