0，1，4，15，56，（ ）
203
205
207
209
1，3，11，67，629，（ ）
2350
3130
4783
7781
1，0，9，16，（ ），48
33
25
36
42
1，11，31，512，196，（ ）
9999
999
888
8888
1，26，9，124，( )，342
57
65
79
123
1!+2!+3!+…+2003!的个位数字是：
3
5
6
8
1，9，25，49，121，（ ）
144
154
169
177
城市治理活动中海量数据的背后，隐藏着人们对公共治理需求的偏好，也隐藏着公共治理需求的优先顺序和变化趋势。数字化治理致力于运用大数据、云计算、区块链、人工智能等技术，优化甚至重塑治理流程、组织结构、运行机制。通过数字化改革，治理主体能够更加精确地掌握不同区域、不同群体甚至不同个体的治理需求及其动态变化，进而优化公共资源配置和服务流程，实现城市治理的智能化。
这段文字意在强调：
精准化与智能化是数字化治理终极目标
数字化治理将会引发公共治理性质的革命性变革
数字化治理的基础是公共治理的数据化
数字化治理将有效提升公共治理主体的治理水平
-1，-4，5，-22，59，（ ）
-184
302
-243
140
我们生活在一个复杂的世界，因此不得不努力将其简化。我们把周围的人归类为朋友或敌人，将他们的动机分成善意或恶意，并将事件的复杂根源归结为直接的原因。这些捷径帮助我们游弋于社会存在的复杂性之中，协助我们对自己和他人的行为后果进行预测，从而促进决策。但这种“思维模型”是一种简化策略，必然会出错。我们可以借助这种策略应对日常的挑战，但是由于它遗漏了很多细节，当我们处于已有的经验分类和解释都不太适用的环境时，简化策略就会____________。
然而，没有这些捷径，我们将会迷失或者瘫痪。我们既缺乏心智能力，也没有足够的知识去破译所有社会存在中因果关系的完整网络，所以我们的日常行为和反应必须基于不完整的、偶尔误导性的思维模型。
社会科学所能提供的最好“产品”实际上和这种思维模型也没有多大差别。社会科学家（特别是经济学家）使用简单的概念框架（即他们口中的“模型”）来分析世界，其优势在于能展现清晰的因果链条，从而使一个特定的预测可以明确构建在一个特定的假设之上。好的社会科学，会把我们未经检验的直觉转化成一个满是箭头的“地图”，有时候它会让我们看到，当那些直觉延伸到其逻辑结论时，结果可能出人意表。
全国通用型的理论框架，比如经济学家喜欢使用的阿罗-德布鲁（Arrow-Debreu）一般均衡模型，是如此宏观而包罗万象，以致根本无法用于任何现实世界的解释或者预测。通常来说，有用的社会科学模型都是不含变量的简化模型。它们舍弃了许多细节而聚焦在某一特定背景下最为关联的方面，应用经济学家的数学模型就是最典型的例子。不管是否以固定模式存在，社会科学家就是靠把某项事件不断简化来谋生的。
不过，虽然简化对于解释一项事务来说必不可少，但它也可能会是一个陷阱。你很可能会固守一个模型，却未能意识到变化了的情境需要另一个完全不同的模型。
文章第1段画线部分应填入的词语是：
相得益彰
事半功倍
适得其反
爱莫能助
；
，
，
=65；
，
，
。
