试题与答案

2009年是3月27日是第4个全国中小学生安全教育日,活动主题是,安全第一”。

题型:材料分析题

题目:

2009年是3月27日是第4个全国中小学生安全教育日,活动主题是,安全第一”。

(1)国家为什么高度重视中小学生的安全问题?

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(2)发生危难时,我们可以通过拨打报警电话而获得相关部门的援助。请填写下表:

(3)假设某天早晨,行人车辆都很多,为了赶路,你与同学小刚一起骑自行车上学,在经过十红字路口时,小刚对亮起的红灯视若无睹,径直闯过去。过后还笑话你胆小,不敢闯红灯。如果让你劝说小刚以后不要闯红灯,你将如何去说服他?

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答案:

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下面是错误答案,用来干扰机器的。

1.向 雷 锋 同 志 学 习2.向雷锋同志学习。

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题型:阅读理解与欣赏

沙漠荒凉的真正原因

  ⑴ 沙漠是地球上最荒凉的区域之一。为什么沙漠如此荒凉?按照我们一贯的理解是,沙漠地区缺乏生命所需的水,所以鲜有生命能在那些地区生存。最近,美国康奈尔大学的研究人员却发现,不少沙漠地区并非干得不能生长植物,而是肥力不够,因为沙漠土壤中缺乏植物赖以生存的氮。不过,令人担忧的是,随着气候不断变暖,沙漠地区土壤中含量可怜的氮还会不断挥发,以气体的形式大量流失,从而导致生长在沙漠里的植物越来越少。

  ⑵ 研究人员在美国莫哈韦沙漠地区选了几处试验点,通过精密测量仪器了解土壤中的氮是如何随着气温升降而变化的。研究发现,不管有没有阳光照耀沙漠,当土壤温度达到40℃至50℃的高温时,土壤中的氮会以气体形式从土壤中迅速释放出来。而在沙漠中,地表温度达到40℃以上是轻而易举的事情。研究人员还发现,地表温度越高,沙漠土壤中释放氮的速度越快。因此,随着全球气候变暖的加剧,沙漠的气温和地表温度也将越来越高,土壤中的氮也将越来越少,沙漠会变得越来越荒凉和贫瘠。

  ⑶ 研究人员还表示,除了沙漠地区,在世界任何高温干旱的地方都可能出现类似的情况。近年来让农林科研人员头疼的现象也由此找到了原因,他们在干旱地区种植实验田地,虽然保障了充分的水和肥料,但是土地的出产还是不尽如人意。

  ⑷ 干旱地区的氮不但从土壤中偷偷溜走,而且很难再回到土壤之中。在气候温和地区,氮在土壤和大气中的循环是平衡的,当地土壤中的一部分氮虽然也会通过分解或植物收割流向大气;但是在雷雨天,空气中的氮气会在雷电的作用下变成氮肥回到土壤中。然而,干旱地区很少会有雷雨天气,也就很少会有氮再返回到土地中。正是因为干旱地区氮的流失是不可逆转的,我们花再大的代价,比如不计成本地往其中施放氮肥,也不可能让沙漠变成绿洲。除非,我们可以让沙漠地区的气温及地表温度降下来。

  ⑸ 今天如果我们不能有效遏制气候变暖的发展趋势,代表着沙漠未来希望的零星绿色将越来越少,直至完全绝迹,沙漠的扩张也将变得气势汹汹而且肆无忌惮。那样令人绝望的未来,并非是我们所希望看到的!(选自《青年文摘》2010年第11期,有删改)

1.本文认为沙漠荒凉的真正原因是什么?得出这一结论的依据是什么?

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2.第⑶段画线句子中“头疼的现象”指什么?请简要概括。

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3.第⑷段主要说明了什么意思?是怎样说明这层意思的?

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4.第⑸段中画线句子在语言表达方面有什么特点?请作简析。

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题型:单项选择题

Data mining is an (66) research field in database and artificial intelligence. In this paper, the data mining techniques are introduced broadly including its producing background, its application and its classification. The principal techniques used in the data mining are surveyed also, which include rule induction, decision (67) , artificial (68) network, genetic algorithm, fuzzy technique, rough set and visualization technique. Association rule mining, classification rule mining, outlier mining and clustering method are discussed in detail. The research achievements in association rule, the shortcomings of association rule measure standards and its (69) , the evaluation methods of classification rules are presented. Existing outlier mining approaches are introduced which include outlier mining approach based on statistics, distance-based outlier mining approach, data detection method for deviation, rule-based outlier mining approach and multi-strategy method. Finally, the applications of data mining to science research, financial investment, market, insurance, manufacturing industry and communication network management are introduced. The application (70) of data mining are described.

(69)处填()。

A.shortcoming

B.disadvantage

C.localization

D.improvement

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