有两箱数量相同的文件需要整理。小张单独整理好一箱文件要用4.5小时，小钱要用9小时，小周要用3小时。小周和小张一起整理第一箱文件，小钱同时开始整理第二箱文件。一段时间后，小周又转去和小钱一起整理第二箱文件，最后两箱文件同时整理完毕。则小周和小张、小钱一起整理文件的时间分别是：
1小时，2小时
1.5小时，1.5小时
2小时，1小时
1.2小时，1.8小时
小时，与小钱整理3-1=2小时。各国机场常用声效装置、风筝或稻草人驱鸟，但这些手段用上一段时间后即被鸟群_______而无效。加拿大埃德蒙顿国际机场决定引进机器猎鹰驱鸟。这款机器猎鹰外形接近真猎鹰，能够扇动翅膀飞行，它利用了鸟类害怕捕食者的心理，或能_______地解决问题。
依次填入划横线部分最恰当的一项是：
识破 一劳永逸
破解 行之有效
察觉 轻而易举
洞穿 顺理成章
俗话说“每逢佳节胖三斤，仔细一看三公斤”。春节过后，人们摸着肚子上突然显露的一圈肥肉细思极恐，迫不及待地开始了新一轮的疯狂节食和运动。不过，很多人通过运动、节食减肥好一段时间了，但是仍然看不到效果。
以下哪项如果为真，最能解释上述现象：
减肥欲速则不达，事实上，减肥速度最好是要控制在一个月减一到两公斤
在减肥的过程中不宜天天称体重，一周一次就好，最好在起床空腹时称重
太瘦的人身体内的蛋白量比较低，处于一种低水平健康状态，易受伤害
人体对体重的下降很敏感，会通过刺激饥饿感来提醒自己多吃以维持体重
研究人员给一群实验用的小鼠提供相同的食物，这些小鼠中有部分小鼠的下丘脑部位有不可恢复的损伤，而另一些则没有。一段时间后，研究人员发现那些下丘脑部位有损伤的小鼠出现了肥胖的症状。研究人员认为，下丘脑特定部位的损伤是导致小鼠肥胖的原因。
以下哪项如果为真，最能支持研究人员的结论：
下丘脑部位未损伤的那些小鼠未出现肥胖的症状
已有相当多研究人员致力于研究小鼠脑部损伤与肥胖之间的关系
研究人员发现，下丘脑部位损伤的小鼠患糖尿病的比例高于正常水平
下丘脑部位损伤的小鼠与食用高脂饮食导致肥胖的小鼠肥胖程度相当
一段朽木上面长满了苔藓、地衣，朽木凹处聚积的雨水中还生活着孑孓，水蚤等，树洞中还有老鼠、蜘蛛等，下列各项中，与这段朽木的“生命系统层次”水平相当的是：
一块稻田里的全部害虫
一个池塘中的全部鲤鱼
一片松林中的全部生物
一间充满生机的温室大棚
AI应用于医疗服务，已经有很长一段时间。机器医生的表现看起来神奇，但在AI专家眼里，这些医疗应用都属于计算机视觉中的图像识别范畴，而大数据支持的图像识别技术，机器的表现已经在很多方面超过了人类，在医学影像领域展现实力属于正常发挥。
这段文字意在说明：
AI在医学图像识别领域的进展
AI用于医学图像识别已趋成熟
AI在医学上的表现已超越人类
AI必将全面进入医疗服务领域
我们只能通过空间来表达它，比如说我们用一条直线来表达一段时间，或者用一个表盘，在上面刻上十二个点，来表达一天的二十四小时。这是用空间来表达时间。但是这种表达又是不完全的，一条直线虽然可以表达时间所经历的路程，但是它不能表达时间的方向。有人说，可以有一个办法，画一条直线，然后画一个箭头，说明时间就是朝那个方向的，但是这还是不太贴切，因为实际上时间自身是无法用形象来表达的。
最适合做这段文字标题的是：
时间是不可思议的
时间难以捉摸
时间是一个奇妙的问题
时间之门
甲、乙二人同时上山砍柴，甲花6小时砍了一担柴，乙砍了一段时间后觉得刀比较钝，于是下山磨了一次刀，磨刀加上山下山共花了一个小时，磨完后效率提升了50%，总共也花费了6个小时砍了同样一担柴，如果甲、乙二人磨刀之前的效率是相同的，则乙磨刀之前已经砍了( )个小时柴。
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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
近年来，在众多城市和工厂密布的珠三角地区，天空经常灰蒙蒙一片，大气能见度很差。
很多市民可能并不清楚，棕色云团正是能见度下降的“罪魁祸首”：棕色云团中的一些微小颗粒，会吸收阳光，或者将部分阳光反射回大气。联合国环境规划署的棕色云团报告就显示，自上世纪70年代以来，广州的日光强度已经下降了五分之一以上。
北京大学环境系教授张远航及其同事在珠三角地区进行的研究表明，珠三角空气有很多污染物，其中那些粒径小于2.5微米的细颗粒物（PM2.5），是造成能见度衰退的主要因素。而中国现行的空气质量国家标准中，却没有关于PM2.5的规定。我们每天在电视上或者报纸上看到的空气质量日报中所谓的“可吸入颗粒物”，仅指那些粒径小于10微米的颗粒物（PM10）。
联合国环境规划署的报告指出，每立方米PM2.5的浓度如果上升20微克的话，中国和印度每年就会有约34万人死亡。即使按照折中的估计，棕色云团相关的PM2.5所致经济损失，也将分别占到中国GDP的3.6%以及印度GDP的2.2%。
除了影响空气质量和人类健康，棕色云团还可能影响气候。在很多情况下，棕色云团与全球不断增加的温室气体交织在一起，正在对区域乃至全球气候系统产生极大影响。
此外，棕色云团的成分非常复杂。其中硫酸盐等多种成分可以降温。而黑碳的成分正在加快喜马拉雅等地冰川的融化速度，因为黑碳沉降在冰雪上，会使冰雪颜色变暗，吸收热量的能力增强；黑碳还会加热空气。这些因素，都使得冰川融化加速。
然而，棕色云团对整个气候系统带来的影响，实际上比这复杂得多。它可以通过反射阳光和吸收热量减缓全球气温上升的幅度。如果棕色云团一夜之间消失。全球气温可能迅速上升多达2度，而这正是一些科学家认为地球还能容忍的最大升温幅度。
文章最后一段的意思是：
如果气温升高2度以上，地球将岌岌可危
棕色云团给地球和人类带来的不仅仅是危害
棕色云团的危害具有复杂性
棕色云团很有可能一夜之间消失
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