某市2005年就该市城镇居民和农民参加体育锻炼及其影响因素，开展了一项调查。调查结束后按城乡、性别分别进行了统计，统计结果如表1和表2所示。
与男性相比，在女性中更普及的两个体育项目是：
球类 步行
跑步 游泳
步行 健身 操舞 秧歌
健身 操舞 秧歌 跑步
两个单位联合行文需要会签，以（ ）为成文日期。
第一个签发机关负责人签发的日期
第二个签发机关负责人签发的日期
会议通过的日期
会议送印的日期
根据国家《“十三五”脱贫攻坚规划》，到2020年稳定实现现行标准下农村贫困人口“两不愁、三保障”。“两不愁、三保障”具体是指：
不愁吃、不愁穿，义务教育、基本医疗和住房安全有保障
不愁吃、不愁花，义务教育、基本医疗和住房安全有保障
不愁吃、不愁穿，义务教育、基本医疗和就业有保障
不愁吃、不愁住，义务教育、基本医疗和就业有保障
一个人有两个耳朵，能听话；两只眼睛，能看东西；两个鼻孔，能闻味。听话，能听正面的，也能听反面的；看东西，能看白的，也能看黑的；闻气味，能闻香的，也能闻臭味的，所以，_______________。
横线上为这段文字所填写的结论性语句是：
人体构造也是符合美学原理
人的机能也是合乎辩证规律的
面对纷繁复杂的世界，我们必须善于辨别
万事万物都具有两面性的特点
甲、乙两人从环形跑道的A点同时出发背向而行，6分钟后两人第一次相遇，相遇后两人的速度各增加10米每分钟，5分钟后两人第二次相遇。问环形跑道的长度为多少米？
600
500
400
300
，加速后速度和为
。
；
①；
②；
米/分钟；甲、乙两个单位周末分别安排60%和75%的职工下沉社区帮助困难群众，其中甲单位派出的职工比乙单位少3人，后两单位又在剩下的职工中，分别抽调40%和75%的职工，共计24人参加周末的业务培训，问甲单位职工人数比乙单位：
少三人
少十一人
多三人
多十一人
；
否定之否定是指在事物的发展过程中，经过两次否定所达到的阶段，否定之否定阶段的特征是“重新达到了原来的出发点，但这是在更高阶段上达到的”。
根据上述定义，以下关于否定之否定的说法错误的是：
否定之否定并不是否定已有的事物，而是对旧事物的扬弃
否定之否定规律表明事物的发展不是直线式前进的，而是螺旋式上升的
“同则存，异则变”、“求同存异”都是否定之否定的表现
“学习—实践—再学习—再实践”就是否定之否定的一种表现
“一桌子苹果，别人通常挑一两个，挑三四个。毕加索最可气，每个都咬一口，每个苹果上都有他的牙印。”一位中国画家如此评价毕加索。毕加索一生搞过素描、油画、雕塑、版画，担任过舞台设计，还写过小说、剧本和无标点散文诗。
从这段文字中我们可以推论：
毕加索吃苹果，每个都只咬一口，中国作家对这种做法不以为然
很多人都像毕加索一样参与过许多艺术类型的创作
毕加索在艺术领域的许多方面进行过创作的尝试
毕加索是个天才式的人物，没有他不涉及的艺术领域
小张投资6万元买了甲、乙两个股票，一段时间后股票上涨，甲股票涨了45%，乙股票涨了40%，小张看行情好就想再等等。没想到后来股票下跌，甲股票跌了20%，乙股票跌了10%，小张马上卖出所有股票，最终获利11000（不计交易费用）。那么在这两个股票中，小张投入较多的股票投资了多少元：
40000
42000
44000
46000
；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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