天文探索是为了揭示宇宙的奥秘,而占星术则忙于为某个具体的人卜算吉凶;化学揭示了水是由分子构成的,而厂商炮制出的所谓“小分子水”的概念,则成为了典型的商业骗局;在苏联时代,经不起严格推敲的“李森科遗传学”之所以能红极一时,正是“李森科试图消除学术竞争对手”与“苏联当局试图以科学证明意识形态的胜利”二者一拍即合的结果,而并不是它本身正确得无以复加。
这段文字意在说明伪科学:
会对科学发展有消极或负面的影响
经不起科学所必须接受的严格检验
披着科学的外衣示人,非常有蒙蔽性
带有功利性,其传播是有特殊目的的
把一根钢管锯成两段要4分钟,若将它锯成8段要多少分钟:
16
32
14
28
小华在练习自然数求和,从1开始,数着数着他发现自己重复数了一个数。在这种情况下,他将所数的全部数求平均,结果为7.4,请问他重复的那个数是:
2
6
8
10
某市工商局的员工数量较五年前减少了数百人,但新办企业办证时间减少了一周。由此可以得出结论:目前该市工商局的员工工作效率较五年前有明显的提高。
以下各项如果为真,不能支持上述论证的是:
该工商局增加了新办企业办证的环节
该工商局管理力度较五年前有明显加强
该市新办企业数量较五年前也有大幅减少
新办企业办证时间主要取决于人员办事的速度
青藏高原的原始生态环境在全球占有特殊的地位,但生态环境十分脆弱,一旦遭到破坏则不可逆转,有的植被恢复需要上百年的时间。高寒、干旱、原始和极其脆弱是这一区域生态环境的显著特征。
以下选项中符合原文意思的是:
青藏高原的植物十分脆弱,遭到破坏则不可逆转
高寒、干旱使得青藏高原的生态环境十分脆弱
青藏高原的生态环境是最古老、最原始的
青藏高原的生态环境虽然原始,但抗破坏能力很弱
某社区通过随机发放问卷的方式对社区居民的业余生活进行了调查,问卷回收率为96.7%,在所有回收的问卷中,18岁及以下居民40人,19—36岁居民440人,37—59岁居民380人,60岁及以上居民107人,调查结果如下表所示:
19—36周岁年龄段选取比例最高的业余生活选项,被该年龄段共约多少人选取:
260
230
210
180
把一根钢管锯成5段需要8分钟,如果把同样的钢管锯成20段需要多少分钟:
32分钟
38分钟
40分钟
152分钟
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
上个世纪90年代,中国高性能计算机领域存在的没得用、不适用、用不起的严重问题制约着国家的可持续发展。总体来看,我国的计算机比国外落后十几年,高性能计算机用户群窄小,只应用在科学计算类的“象牙塔”中,对各行各业的迫切需求的适配性很差,更没法大面积推广,没法形成产业。
为此,中国科学院计算技术研究所成立了智能中心,着力发展既要“顶天”更要“立地”的高性能计算机,即“曙光”高性能计算机。在统一认识的基础上,智能中心明确提出坚定不移地按照“863”计划“发展高技术、实现产业化”的宗旨来发展曙光机,其内涵是:系统地发展机群架构技术体系,使得曙光机的计算速度不断提高、适用的应用领域不断扩大、机器台数不断增多。这也是“曙光”之路的“三叉戟”——性能、应用和产业。
这一时段,在国外封锁的条件下,高性能计算机只为“两弹一星”等国家重大战略需求提供支撑。但因本身起步比国际上晚,加上西方国家的封锁和禁运,这些机器的研制大都耗费了较长的研制周期(如DJS系列、757机、“银河-Ι”),成果也不可能实现商品化、产业化,不过,对打破国外的封锁却具有里程碑式的意义。“曙光一号”诞生后仅3天,西方国家便宣布解除10亿次计算机对中国的禁运。
21世纪初,随着国内各行各业对高性能计算的需求急剧增加并呈多样化,以及改革开放的浪潮,很多国外高性能计算机品牌(如IBM、HP等)涌入中国市场,在民用市场形成了垄断地位。当中国的高性能计算机技术和产业水平发展起来后,西方国家开始从产业链条与技术层面进行遏制。意识到严峻局势,智能中心决心走上引领创新之路。“曙光”“神威”“天河”都开始自主研制高性能处理器和加速器,用自己的核心部件构建世界上最快的计算机。2010年6月,“曙光6000”系统排名世界第二,从此拉开中国高性能计算机持续占据超算排名前三甲的序幕。“神威·太湖之光”系统更是排名世界第一。
正是因为在技术和市场两方面都具备了能与国际巨头媲美的实力,对很多行业应用性能更高、价格更便宜、功耗更低,中科曙光成为国内第一家以高性能计算机为主业的上市公司。曙光机群高性能计算机强力竞争,也彻底改变了由国际大厂商制定的游戏规则,迫使国外的一些大公司也不得不采取“跳楼价”销售。目前,高性能计算在我国科研单位、大学基本实现了普及。但相比研制,更高性能计算机推广应用的历程却更加艰辛。
“这一时段”指的是:
上个世纪60年代
上个世纪90年代
21世纪初
1910年以后
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