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2021年 10⽉23⽇综合应用能力 C类( )海洋是气候系统中关键的一环,要理解气候系统的变化并预测其动向,研究海洋是的研究人员开发了一种能够在海洋 1000 米深处随洋流自动漂航的浮标,并在浮标上安装温度和盐度感应器。这就是 Argo 计划在 1998 年时的雏形——全球性的浮标网络。截至 2018 年 3 月,Argo 计划的浮标数量达到了 3784 个。每个浮标高 1.8 米,直径
100 年前,爱因斯坦提出了引力波的概念,因其难以被探测到而遭到当时很多物理学家的质疑,就连爱因斯坦也说:“这些数值是如此微小,它们不会对任何东西产生显著的作用,没人能够去测量它们。”然而,科学家们在几十年里经历多次挫折,不断调整方案,改进仪器,最终探测到了引力波。每一个重大科学发现,都来自科学家对“真理”的大胆怀疑和不懈追求,都经历了从怀疑、被怀疑再到发现的漫长而艰苦的过程。物理学家爱德温·哈勃曾在加州理工学院的毕业典礼上说过,一个科学家要拥有“健康的怀疑、迟缓的判断以及规范的想象”。科学家们要接受:没有什么是绝对定论的,所有的知识都只是目前我们能得到的最合理的解释,与之矛盾的证据随时可能出现,哈勃说:“科学家是用不断迭代,渐次逼近真理的方式解释世界的。”请根据给定材料,以“怀疑与坚持——从引力波的发现谈起”为题,写一篇议论文。要求:观点明确,论证充分,逻辑严谨,语言流畅,字数 800—1000 字
2016 年,美国科学家宣布首次探测到了由两颗恒星级黑洞 13 亿年前合并产生的引力波,引力波的发现为我们打开了研究宇宙的全新窗口,就好比人类以前以为自己只有( ),这是科学史上又一次具有划时代意义的探测。本伯尔尼我更合理的课程、更严格的课堂 更专业的老师、更高的上岸率
2、2019年 8月,A省 M地区地表水符合Ⅱ类质量标准的共有多少天?概括说明当月该地区地表水质量的总体变化情况。( )
1、2019年 8月 9日和 8月 25日,A省 M地区地表水是否符合Ⅱ类的质量标准?为什么?( )
2019 年 8 月 1 日至 31 日,A 省 M 地区水质自动监测站曾出现过的部分指标数据变化情况如图所示( ):本伯尔尼我更合理的课程、更严格的课堂 更专业的老师、更高的上岸率
146分析材料中 A省 M地区水质自动检测站公布的溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷 4个项目的数据,概括说明这 4个项目之间变动的同步性规律。( )水质自动监测是由传感器技术、自动测量技术、自动控制技术,计算机 X 用技术及配套专用分析软件,通讯网络所组成的一门综合性技术,监测指标能够反映水体的水质状况,在一定范围内有各自相对稳定的规律。当自动监测数据异常波动时,通常会有两种情况:还需从各监测项目间的关联性、时间序的变化规律等方面进一步分析判断数据异常的原因。的仪器进行校准,校准后自动监测数据恢复正常,可判断是仪表故障;校准后依旧异常,应于河道采水系统断面直接采集水样进行手工监测比对确认。手工监测与自动监测数据相对偏差大于 20%,可判定为仪表故障;相对偏差小于 20%,可判定为污染事故。
6、请为本文写一篇内容摘要。要求:全面、准确,条理清楚,不超过 250 字。类到Ⅴ类的标准限值变化幅度最大?该项目在水体质量提升的过程中,其标准限值的要求有何变化趋势?( )空气中的分子态氧溶解在水中称为溶解氧。在 20℃、100kPa 下、纯水里大约溶解氧 9mg/L。一些有机化合物在喜氧菌作用下发生生物降解,要消耗水里的溶解氧,当水中的溶解氧值降到 5mg/L 时,一些鱼类的呼吸就发生困难,溶解氧因空气中氧气的溶入及绿色水生植物的光合作用会不断得到补充,但当水体受到有机物污染,耗氧严重,溶解氧得不到及时补充,水体中的厌氧菌就会很快繁殖,有机物因腐败而使水体变黑、发臭。溶解氧值是判断水自净能力的一种依据。水里的溶解氧被消耗,要恢复到初始状态,所需时问短,说明该水体的自净能力强,或者说水体污染不严重。否则说明水体污染严重,自净能力弱,甚至失去自净能力。氨氮是指水中以游离氨( )和铵根离子( )形式存在的氮。氨氮是水中的营养素,可导致水富营养化现场产生,是水体中的主要耗氧污染物,对鱼类及某些水生生物有危害。高锰酸钾盐指数是指在一定条件下,以高锰酸钾为氧化剂,处理水样所需要消耗的氧化剂的量。总磷是水样经消解后将各种形态的磷转变成正磷酸盐后测定的结果。其主要来源为生活污水、化肥、有机磷农药及近代洗涤剂所用的磷酸盐增洁剂等。水体中的磷是藻类生长需要的关键元素,过量磷会造成水体污秽异臭,使湖泊发生富营养化、海湾出现赤潮。地标水中溶解氧、氨氮、高锰酸钾盐指数及总磷四个项目的标准限制见表 1。本伯尔尼我更合理的课程、更严格的课堂 更专业的老师、更高的上岸率
5、下图总结了文章第七自然段中“脑机接口”“神经假体”的分类情况、各类别功能。请在答题卡相应的序号后写出符合图中分类指向关系的内容。每项不超过答题卡上的规定字数
143世纪 50 年代,已有研究人员开展了相关的工作、从具体任务出发( ),研究离线状态下的人机交互,让机器人在人的指引下完成任务学习。20 世纪 90 年代,人们开始研究实时交互问题,将服务机器人与人结合在一起,然而这种协作主要从功能角度使人和机器人共享智能,并不算真正意义上的融合,在这一过程中,人做一部分工作,机器人做一部分工作,二者分工完成同一任务。近年来,人们更加关注“认知——合作”,机器人作为人的“同事”,和人在一起工作,智能人机协同需要计算机在陌生的环境通过对周围环境的观察以及周围环境的反馈刺激、自主整合新旧知识、并进行综合智能决策,即要求计算机具有类脑的交互学习机制。随着人工智能技术和新材料技术的兴起,智能机器人行业将是未来“脑科学研究”和“脑认知与类脑计算”研究成果的重要产出方向,在实际的应用场合,新一代的机器人或者新型人工智能必须要具有通过交互从外界获得知识,并通过智能增长的方式进一步了解外部世界的能力,建立基于交互的从零学习及智能生长认知模型,能让计算机像婴儿一样,在与人的交互过程中进行错误纠正与知识积累,实现模仿人类认识外部世界的智能增长。在未来,人们希望可以将人的智能更深程度地引入机器人系统,从机理上对人进行模仿,使机器人能够像人一样思考,从而“配合”人的工作,共同完成任务。由于类脑智能机器人的研究既涉及到脑科学和神经科学的最新研究成果,又和机器人仿生结构与控制等内容密切相关,未来的研究迫切需要更多地借鉴类脑计算模型和仿人运动神经机理,从而构建新的机器人感知、交互和动作计算模型,从根本上提高机器人的智能性,形成具有动态立体视觉感知、快速自感知、多模态信息融合、运动自学习能力、协调人机协作、快速反应和高精度操作的类脑智能机器人。其中,尤其需要解决 3 个问题:一是类人运动执行机构带来的类脑运动神经控制;二是人机融合环境带来的机器人多模态信息融合、交互式学习控制;三是双目可动摄像头带来的摄像头高速在线校准。问题:
