主观唯心主义把个人的某种主观精神如感觉、经验、心灵、意识、观念、意志等看作世界上一切事物产生和存在的根源与基础，而世界上的一切事物则是由这些主观精神所派生的，是这些主观精神的显现。
根据上述定义，下列观点不属于主观唯心主义的是：
生死有命，富贵在天
对象和感觉是同一个东西
有条件要上，没条件也要上
万物森然于方寸之间，满心而发，充塞宇宙
某公司的6名员工一起去用餐，他们各自购买了三种不同食品中的一种，且每人只购买了一份。已知盖饭15元一份，水饺7元一份，面条9元一份，他们一共花费了60元。问他们中最多有几人买了水饺：
1
2
3
4
，通过①-9②，化简得y=3（x-1），因此y能被3整除，故只有C选项符合。下列个人收入中，与其它三项性质不同的是：
工资
稿费
加班费
存款利息
下面句子中，语法结构与其它三句不同的是：
李老师戴上老花镜看报
老张赶驴子到河边饮水
小王骑车到医院看叔叔
赵师傅找尺子量玻璃
全国2007年认定登记的技术合同共计220868项，同比增长7%，总成交金额2226亿元，同比增长22.44%；平均每项技术合同成交金额突破百万元大关，达到100.78万元。
2007年全国共签订技术开发合同73320项，成交金额876亿元，分别比上年增长了13.5%和22.2%；共签订技术转让合同11474项，成交金额420亿元，成交金额同比增长30.8%；技术服务和技术咨询合同成交金额分别为840亿元和90亿元，分别比上年增长了20.9%和5.9%。
2007年，在全国认定登记的技术合同中，涉及技术秘密、计算机软件、专利、集成电路、生物医药、动植物新品种等各类知识产权的技术合同共计109740项，成交金额1477亿元，较上年增长23.5%，其中，技术秘密和计算机软件著作权的技术交易成交额居第一、第二，技术秘密合同成交76261项，成交金额1008亿元，较上年增长29.2%；计算机软件著作权合同成交27617项，成交金额255亿元，较上年增长了15.4%。
下列关于2006年技术开发、技术转让、技术咨询和技术服务等四类合同占全国成交金额比重的图形，描述正确的是：
如图所示
如图所示
如图所示
如图所示
某公司现有6箱不同的水果，安排三个配送员送到A、B、C三个不同的仓储点，其中A地1箱，B地2箱，C地3箱，问配送方式有：
60种
180种
360种
420种
种选择，B地2箱，有
种选择，C地3箱有
种选择；
种选择；
小王等6名学生参与了某展览会志愿者活动。他们被安排到两个不同的会场服务。如果要求每个会场都至少有2名志愿者，则对小王等人共有_______种不同的安排方式。
20
30
50
360
种安排方式；从6人中任选2人去这个会场，有
种安排方式；总共有2×15=30种安排方式。
种安排方式；由于同一宗房地产在不同的时间价值会有所不同，所以，估价通常只是对估价对象在某个特定时间的价值做出估计，这个时间被称为估价时点。
根据这段文字，下列说法一定错误的是：
根据不同的估价目的，估价时点可以是过去
估价时点就是提前确定的估价作业开始的特定时间
拆迁的房产项目会因估价时点的不同获得不同的补偿
预测某一房地产项目建成后的价格时，估价时点为未来
相邻的4个车位中停放了4辆不同的车，现将所有车开出后再重新停入这4个车位，要求所有车都不得停在原来的车位中，则一共有多少种不同的停放方式：
9
12
14
16
；
，（其中
）AlphaGo（阿尔法围棋程序）总体上由两个神经网络构成，以下把它们简单称为“两个大脑”。这只是一个比喻，在对弈时，这两个大脑是这样协同工作的：第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法，即所谓的“算棋”，以判断每种走法的优劣。在这个计算过程中，第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树，从而大大提高计算效率。与此同时，第二个大脑通过下一步棋导致的新局面的优劣也能给出关于下一步棋的建议。最后，两个大脑的建议被平均加权，做出最终的决定。
其实，这两个大脑的工作方式确实和人类很相似，一个__________细部，一个__________全局。但AlphaGo最终结合两者的方式相当简单粗暴：让两者各自评估一下每种可能的优劣，然后取一个平均数，这可绝不是人类的思维方式。
对人类来说，这两种思考问题方式的结合要复杂得多——不仅仅在围棋中是这样。人们并不总是同时对事态做出宏观和微观的判断，而是有时情绪、心理和潜意识的应激反应。这当然是人类不完美之处，但也是人类行为丰富性的源泉。
为什么要让人工智能去下围棋？有很多理由。但在我看来最重要的一个，是能够让我们更深入地理解智能的本质。
神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展，确实让人工智能做到许多之前只有人脑才能做到的事，但这并不意味着人工智能的思维方式接近了人类。而且吊诡的是，人工智能在计算能力上的巨大进步，反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。和国际象棋中的深蓝系统相比，AlphaGo已经和人类接近了许多，深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数，所以本质上只是个高效计算器。但AlphaGo的价值判断是自我习得的，这就有了人的影子，而且AlphaGo的进步依赖于海量的自我对局数目，这当然是它的长处，但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋，就能掌握AlphaGo在几百万局棋中所训练出的判断力，这足以证明，人类学习过程中还有某种本质是暂时无法用当前的神经网络程序来刻画的。
这当然不是说AlphaGo应该试图去复制一个人类棋手的大脑，但是AlphaGo的意义也不应该仅仅反映在它最终的棋力上。它是如何成长的？它的不同参数设置如何影响它的综合能力？如果有其他水平相当的人工智能和它反复对弈，它能否从对方身上“学到”和自我对弈不同的能力？对这些问题的研究和回答，恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类重要得多。
文章认为“两个大脑”与人类大脑根本的不同在于：
人的大脑会受情绪心理等因素的干扰
人的大脑有时会出现考虑不周的情况
人脑对事物的思考要比电脑复杂得多
人脑对大局或者细部的侧重并不等同
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