一直以来，科学家们为鸟类祖先是谁争论不休。关于鸟类的起源主要有槽齿类起源说、恐龙起源说和鳄类姊妹群说三种，其中槽齿类起源说和恐龙起源说最近争论得比较激烈。近年新发现的化石特别是在中国辽西发现的一系列化石再一次挑起鸟类起源的争论，证明鸟真的是恐龙的后代。
以下哪项如果为真，最能支持上述结论：
在恐龙家族中，有的恐龙不仅有羽毛，还有翅膀
北美发现的原鸟比中华龙鸟和始祖鸟要早几千万年，如果原鸟确实是鸟类，则鸟类几乎与恐龙同时出现
科学家利用电子显微镜，在恐龙化石里找到了一种黑色素体，这种黑色素体在现在鸟类的羽毛中也有，是恐龙基因的延续
有研究认为中华龙鸟是长有“羽毛”的兽脚类恐龙，与美颌龙类似，其“羽毛”与真正鸟类的羽毛有所不同
一次逻辑考试后，兰兰、晶晶、玲玲在一起讨论考试成绩。
兰兰说：“如果我能得100分，则晶晶也能得100分。”
晶晶说：“我看兰兰能得100分，我不能得100分。”
玲玲说：“如果我能得100分，则晶晶得不了100分。”
事实上，考试成绩出来后，证明她们三个中只有一个人说的是真话。
下述说法中哪项是正确的：
玲玲说的是真话，晶晶没得100分
兰兰说的是真话，晶晶得了100分
晶晶说的是真话，晶晶没得100分
玲玲说的是真话，兰兰得了100分
联合国教科文组织将2008年定为“马铃薯年”，俗名“土豆”的马铃薯被联合国的专家们称为“隐藏的宝贝”。联合国用一种农作物命名一个年份，在历史上只出现过一次，就是2003年——国际水稻年。今年的主角为什么不是“玉米”、“苹果”，偏偏是土豆这个深埋地下、不起眼儿的小东西呢？因为解决全球粮食安全问题需要土豆。
对这段文字概括最准确的是：
土豆和水稻都是重要的农作物
全球粮食安全问题应引起重视
土豆被提到粮食安全的战略高度
土豆潜在的巨大价值有待进一步开发
某政务服务大厅开始办理业务前，已经有部分人在排队等候领取证书，且每分钟新增的人数一样多。从开始办理业务到排队等候的人全部领到证书，若同时开5个发证窗口就需要1个小时，若同时开6个发证窗口就需要40分钟。按照每个窗口给每个人发证书需要1分钟计算，如果想要在20分钟内将排队等候的人的证书全部发完，则需同时开（ ）个发证窗口。
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目前，新型消费也并非一种已经发展成熟或已定型的消费形态，随着数字技术的加快发展，将来可能还会出现更多新的消费业态和消费模式。“数字化”是新型消费最基本的属性。新型消费对人们的消费理念、消费模式和消费场景等多方面产生了新的影响。可以说，新型消费绝不是一次普通的消费升级，而是新时代的一场消费革命。
这段话主要讲述了：
新型消费的影响
新型消费的内涵
新型消费的体系
新型消费的视角
数学和语文两科考试结束后，三位老师讨论起学生的表现。A老师说：“小李取得了数学第一名。”B老师说：“小王取得了语文第一名。”C老师说：“小李没有取得数学第一名。”已知三位老师中只有一位老师说了真话，且小李、小王都只取得了一门课的第一名。
据此，可以推出：
小李取得数学第一名
小李取得语文第一名
小王取得数学第一名
小王取得语文第一名
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
公共危机管理的第一原则是：
科学性原则
效率性原则
时间性原则
协同性原则
用下面哪种物质做燃料最有利于保护人类环境？
酒精
天然气
氢气
煤气
下图为某大厦走火通道逃离路线。某大厦集中所有的人员开展火灾逃生演习，从入口A点出发，要沿某几条线段才到出口F点。逃离中，同一个点或同一线段只能经过1次。假设所有逃离路线都是安全的，则不同的逃离路线最多有（）种。
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