与经济的影响相比,现在的中国在对外方面缺乏有力的文化表现。国务院新闻办公室原主任赵启正不久前说:“和中国对外贸易的出超相比,中国对外文化交流和传播存在严重的赤字。”他举例说,在图书出版方面,中国近年来图书版权贸易的逆差是1比10。2004年,从美国引进图书4068种,出口只有14种。从日本引进694种,出口22种。英国前首相撒切尔夫人最近也在一本书中说:“中国出口的是电视机,而不是思想观念。”
作者举撒切尔夫人的话是为了说明:
中国对外方面的文化表现远远落后于经济方面的影响
和中国对外贸易的出超相比,中国对外文化交流和传播存在严重的赤字
中国的经济发展速度超过了中国的文化发展速度
中国近年来在图书出版方面逆差严重
某单位每逢年底会针对全体员工进行评优,评优项有5个,分别是最佳敬业奖、最佳创意奖、最佳协作奖、最佳写作奖、年度明星奖。
其中如果评选了年度明星奖则不能再评选最佳创意奖和最佳敬业奖;
如果评选了协作奖,就不能再获得写作奖;
如果评选了敬业奖,则不能再获得协作奖。
每个人最多获得两个奖项。
综合科一共3位员工,揽括了所有奖项,每个人都获奖,但是奖项各不相同。
已知员工甲获得了明星奖,员工乙和员工丙二人之间有人获得了写作奖。
由此可知,下列推测一定正确的是:
如果乙获得了写作奖,则其还获得了敬业奖
如果乙获得了协作奖,则乙和丙各获得两个奖项
如果乙获得了写作奖和创意奖,则甲一定只获得一个奖项
如果丙获得了协作奖,则乙一定不能获得敬业奖
甲和乙两个乡村图书室共有5000本藏书,其中甲图书室的藏书比乙图书室多3x本。现从甲图书室中取出150本书放入乙图书室后,甲图书室的藏书仍比乙图书室多2x本。问甲图书室原有图书多少本?
2500
2750
2950
3500
南辕∶北辙
声东∶击西
虚情∶假意
七上∶八下
阳春∶白雪
配音在当下是有市场的。有些人不喜欢看书,却喜欢“听书”;有些时候没办法解放双手双眼,却可以通过“听书”提高时间利用效率。有的人夜跑时听书,半年里也能听完十来本文学名著。一些地方设立“声音图书馆”,即使不识字也能“看书”;越来越多的阅读平台推出听书功能,实现“可听化”;一些有声小说不满足于“一人读”的传统配音,为每个角色和旁白招募配音者。移动互联时代,多元的阅读场景增加了人们对配音人员的需求,雨后春笋般涌现的配音兼职招聘信息自然也就不足为奇了。
根据这段文字,听书配音市场需求增加的原因不包括:
有听书功能的平台与日俱增
有些人对“听书”有特别的偏好
“听书”可以降低时间成本
一人配多角时很难自如切换
甲、乙、丙、丁4位同学参加学校运动会。已知他们4人每人都至少获得1个奖项,4人获奖总数为10。关于具体获奖情况,4人还有如下说法:
甲:乙和丙获奖总数为5;
乙:丙和丁获奖总数为5;
丙:丁和甲获奖总数为5;
丁:甲和乙获奖总数为4。
后来得知,获得2个奖项的人说了假话,而其他人均说了真话。
根据以上信息,甲、乙、丙、丁4人具体的获奖数分别应是:( )。
2、3、2、3
2、4、1、3
2、2、2、4
2、2、3、3
与其他投资基金相比,下列哪项不是货币型基金的特点?
高流动性
风险性较高
收益率较低
投资费用低
古籍修复是一项实践性很强的工作,如果无法接触到古籍,即使学习了相关知识也很难提高实践能力。古籍修复虽然可以看作一门技艺,但需要文学、目录学,乃至材料、化学等理工科目的背景知识才能更好地工作,对文化水平要求较高。图书馆、博物馆等招聘单位对于古籍修复工作应聘者的学历要求通常较高,需要本科及以上学历,但是目前我国古籍修复专业的学历教育却以高职专科教育为主。这就使得文博机构的人才需求无法得到满足,而具有一些实际操作能力的人又无用武之地。
这段文字意在说明:
古籍修复人才应具备多方面的专业知识
招聘古籍修复人才时应轻学历、重能力
文博机构应为古籍修复人员提供实践机会
古籍修复人才的培养与现实需求严重脱节
美国鸟类学基金会在不久前公布了《美国鸟类状况》的报告。他们认为,全球变暖正促使鸟类调整生物钟,提前产蛋期,而上述变化会使这些鸟无法为其刚破壳而出的后代提供足够的食物,比如蓝冠山雀主要以蛾和蝴蝶的幼虫为食,而蛾和蝴蝶的产卵时间没有相应提前,“早产”的小蓝冠山雀会在破壳后数天内持续挨饿。
下列哪项如果为真,最能支持上述论证:
最近40年的英国的平均气温不断上升
很多鸟类的产蛋期确实提前了
除了蛾和蝴蝶的幼虫外,蓝冠山雀很少吃其他食物
蛾和蝴蝶的产卵期不同
近年来,伴随着信息技术的发展和传播形态的演变,出现了一种“深度造假”新现象,这一现象是指经过处理的视频,或者通过人工智能技术生成的其他数字内容,它们会产生看似真实的虚假图像和声音。2019年初,某国际知名人工智能杂志的一篇文章提到:人工智能基金会筹集了1000万美元,开发了一套系统工具,能够通过人工审核或机器学习来识别诸如深度造假之类的欺骗性恶意内容。这篇文章还介绍了一家总部位于荷兰的科技初创公司努力将对抗性机器学习“作为探测深度造假的主要工具"。
由此可以推出:( )。
“深度造假”的技术往往是领先于最新的检测技术的
我们依靠技术进步才能解决“深度造假”带来的挑战
人类无法像人工智能那样能识别出“深度造假”现象
强大的人工智能技术可以用来检测虚假或欺骗性内容