箴言∶劝诫
名言∶讽刺
宣言∶委婉
直言∶坦率
失言∶有意
章∶节
年∶月
桌∶椅
中考∶高考
班主任∶班长
周代礼乐，一段乐曲叫“章”。乐曲由若干段组成，即分为若干章。乐曲配有文辞，也相应称“章”。随着文辞的音乐性消失，“章”逐渐演变为文本单位。后来泛指诗歌、文章、书籍的文本段落。清人王筠《句读》云：“《风》《雅》每篇分数章，无论入乐不入乐皆然。”由此，“章”引申为表示文本的一部分。
根据这段文字可知：
量词“章”最早是作为音乐的量词而存在的
西周礼乐开启了“章”作为音乐量词的用法
作为文本单位的“章”更多被用作书籍量词
文本单位“章”由乐曲文辞的段落演变而来
定义：①爬山法：指经过评价当前的问题状态后，限于条件，不是去缩小，而是去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。
②降维法：指在解决问题过程中，根据问题需要，利用特定观察角度降低维数，化繁为简，化面为点，从而使研究的对象更为直观、求解过程更为简捷的方法。
③陡度法：指在解决问题过程中，选好几个点，分别找准特点，然后对差异悬殊的进行比照，看看哪一个最“陡”，从而使研究对象的特点更为显著的方法。典型例证：
（1）以前，小张天天游泳，他的颈椎病没有好，后来，他天天爬山，结果颈椎病好了。
（2）某公司以前实行过程管理，现在该公司实行目标管理。
（3）某化工厂为解决问题，先选了一个角度做了两个实验，随后立刻转到相关的另一个角度又做了两个实验。发现第二次的一个实验特好，而第一次的一个实验特差。在这种情况下再把特好、特差的合起来做了一个试验，结果终于发现了问题的症结所在。
上述典型例证与定义存在对应关系的数目有：
0个
1个
2个
3个
传言有20多本关于创世论与进化论之争的书即将出版，且有几本已经面世了。所有这些书的目的是试图告诉那些迷感而且常常是还不开通的芸芸众生：就宇宙和生命的起源与发展问题而言，不可能存在两种都成立的科学理论。宇宙学、地质学、生物学对世上所发生的一切，已经提供了一贯的、统一的并且是在不断完善的解释。“科学”创世论——当课堂上讲授进化论时，有些人就想争抢“相同的课时”来解释它——是基于宗教，而非科学。实际上，所有科学家和大多数非原教旨主义宗教领袖们都已将“科学”创世论看作是拙劣的科学和拙劣的宗教。
非专业人士起码可以了解支持进化论的各种数据和观点。对每个人来说，著名哲学家肯切尔在《关于创世论者》的最后一章都阐述得极为清楚，这部优秀作品的护封上引用了斯蒂芬•杰•库德的一句话，“此书本身就代表了理性”。的确如此，如果理性是创世论和进化论之争的唯一标准，一切问题也就迎刃而解了。
根据本文，我们可以推断出：
理性思维在争论中起了决定性作用
创世论者的观点应以理性思维为基础
对非专业人士来说，进化论显得难以理解
创世论者的观点得到了科学发现的支持
下列关于2001-2006年我国上市公司数目、上市股票数目、A股上市股票数目、B股上市股票数目年平均增长速度（顺次记为
）的比较正确的是：
中共中央、国务院、中央军委颁发了“庆祝中华人民共和国成立70周年”纪念章。下述对象中不符合纪念章颁发条件的人员是：
中华人民共和国成立前参加革命工作的、健在的老战士老同志
中华人民共和国成立后获得国家级表彰奖励及以上荣誉并健在的人员
中华人民共和国成立后因参战荣立特等功以上奖励并健在的军队人员（含退役军人）
为中华人民共和国成立作出杰出贡献的国际友人
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
杨某乘坐章某的出租车回家时，遇上一个6岁小孩突然横穿马路，章某及时刹车避免车祸，但导致杨某头部撞伤，产生600元医疗费。下面说法错误的是：
6岁的小孩应当承担侵权责任
章某的刹车行为属于紧急避险
杨某和章某之间存在合作关系
杨某可以要求章某赔偿医疗费
以下典故按照发生的时间先后顺序排列正确的是：
①指鹿为马②请君入瓮③约法三章④卧薪尝胆
④①②③
①④③②
④①③②
①④②③
，上市股票数目增加了
，前者大于后者，故
；
。