某地区中小学教师中,毕业于师范类院校的女教师多于毕业于非师范类院校的男教师,________________,所以,该地区中小学女教师比男教师多。
要使上述推理成立,最适合填入画横线位置的是:
毕业于师范类院校的教师少于毕业于非师范类院校的教师
毕业于师范类院校的教师多于毕业于非师范类院校的教师
毕业于师范类院校的女教师比毕业于非师范类院校的男教师多
毕业于非师范类院校的女教师比毕业于非师范类院校的男教师多
工厂的两个车间共同组装6300辆自行车。如果先由一号车间组装8天,再由二号车间组装3天,刚好可以完成任务;如果先由二号车间组装6天,再由一号车间组装6天,也刚好可以完成任务。则一号车间每天比二号车间多组装( )辆自行车。
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180
150
130
卡尔·波兰尼说,如果听任市场机制成为人类命运及其自然环境乃至购买力的数量和用途的唯一指导者,那将导致对社会的破坏。就以商品而言,劳动力不可能被任意驱使、利用甚或舍弃而不影响刚好是这一特殊商品承担者的个人。也就是说,在处置一个人的劳动力时,制度总是面对着“人”那个称号下身体、心理和道德的统一体。
这段文字主要说明:
无管制的市场会破坏社会
劳动力是特殊的商品
无管制的市场缺乏道德属性
劳动力不能被商品化
有100元、10元、1元的纸币共4张,将它们都换成5角的硬币,刚好可以平分给7个人,则总币值的范围是:
(100~110)
(110~120)
(120~130)
(210~220)
对于古希腊人来说,各种形式和内容的比赛活动无所不在,凡是有竞赛的地方就有规则的存在。体育比赛有严格和严密的竞赛规则,裁判员在赛场上依据规则来进行判罚,只有如此才能产生没有任何争议的优胜者。这些活动的背后,如何用好的规则引导竞争,规范竞争,使人向善,使社会更为公正,是古希腊思想家们热衷探讨的话题。
这段文字意在说明:
古希腊人强调竞争中规则的重要性
公平是古希腊思想家们持续关注的话题
遵守规则是古希腊体育比赛的核心理念
严密的规则才能实现社会的公正
我们往往喜欢弄清楚某件事“到底是黑还是白”,这种思维方式称为“非黑即白的思维方式”。但是,“非A即B”的思维方式从逻辑学来看是错误的。当陷入非黑即白的思维方式时,我们所看到的只有极端的选择,所以容易做出错误判断,甚至上当受骗。例如,“不买这个壶会招来不幸哦”,卖壶的骗子巧妙利用语言,让人陷入“买这个壶会招来好运,不买这个壶会招来不幸”的非黑即白的思维方式中。实际上,还有“不买壶会招来好运”“买了壶会招来不幸”的情况。因此,当你被迫做出“A或B”的选择时,不妨停下来思考一下所有的4个选择。
下列与这段文字的意思相符的是:
世界充满了非黑即白的思维方式
要避免陷入非黑即白的思维误区
“非A即B”从逻辑上讲是错误的
“非A即B”易让人做出错误判断
某位党员同志制定了个人“新时代e支部”学习目标:每天学习时长都比前一天增加50%。如果他第一天学习时长是16分钟,第5天他的学习时长是:
27分钟
54分钟
81分钟
100分钟
2011年,全国教育经费总投入为23869.29亿元,比上年增长22.02%。2012年,全国教育经费总投入比上年增加3826.68亿元。2013年,全国教育经费总投入比上年增长9.64%,比2009年翻了一番。2014年,全国教育经费总投入32806.46亿元。2015年1—9月,全国财政教育支出累计同比增长16.5%。
2015年,全国普通本专科院校招生人数约为737万人,其中普通本科院校招生人数389万人,比普通专科院校人数多41万人;在校人数约为2626万人,其中普通本科院校约1577万人,普通专科约1049万人;毕业人数约为1000万人,其中普通本科院校约占68.1%,普通专科院校约占31.9%。
上表所列省(市)中,2015年普通专科院校招生人数不多于该类院校毕业人数的有()个。
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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
某慈善机构募捐,按捐款数额排名前五位的依次是甲、乙、丙、丁、戊,五人共捐款10万元,且数额都不相同。如果甲的捐款刚好是乙、丙之和,乙的捐款刚好是丁、戊之和,那么丙的捐款最多为多少元(捐款金额均是1000元的整数倍):
17000
18000
19000
20000