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事业单位综合应用能力试题(C类):题型早知道——科技应用文献题

互联网 2021-04-22 22:13:14

每年春天,都是省考和事业单位的备考高峰期。但是,有很多备考的小伙伴其实对于事业单位存在错误认识,总觉得只要备考了公务员,就能轻松应对事业单位。其实非也,公务员的《申论》和事业单位的《综合应用能力》还是存在着本质上的区别的。只有我们提前了解了相关题型,才能更好地做好备考工作。今天,我们主要了解到的题型,是事业单位《综合应用能力C》当中分数占比最大的科技文献阅读题目。

什么是科技文献阅读题?

在《综合应用能力C》中一共有四大题型,分别是科技文献阅读题、论证评价题、科技实务题、材料作文题。科技文献阅读题、材料作文题为常考题型,论证评价题、科技实务题交替出现,论证评价题与科技实务题出现比例为6:4。这也告诉我们科技文献的重要性。

科技文献阅读,顾名思义,就是给出一个和科技领域相关的话题,通过阅读文章完成选择、判断、简答等多种组合题目。

科技文献阅读题的选题针对性较强,一般为自然科学领域(天文学、物理学、化学、地球科学、生物学)的相关话题,比如等离子云、沙尘暴、地球雪球事件、月球演化、暗物质等、隐形海洋、粉碳灰、母乳喂养等。

二、科技文献阅读题的组合展现:

明确基本概念后,让我们来简单了解一下这类题在试卷当中如何展现,更好地对这类题目进行感知:

填空题:请根据文意,分别填补Ⅰ、Ⅱ两处缺项,每空不超过 6 个字。

深度学习的第一阶段——策略网络的有监督学习(即从 I 中学习)阶段, 拥有 13 层神经网络的 AlphaGo 借助围棋数据库 KGS 中存储的 3000 万份对弈棋谱进行初步学习。这 3000 万份棋谱样本可以用 a、b 进行统计。a 是一个二维棋局,把 a 输入到一个卷积神经网络进行分类,分类的目标就是落子向量 A。通过不断的训练,尽可能让计算机得到的向量A 接近人类高手的落子结果b,这样就形成了一个模拟人类下围棋的神经网络,然后得出一个下棋函数 F_go()。当盘面走到任何一种情形的时候,AlphaGo都可以通过调用函数 F_go()计算的结果来得到最佳的落子结果 b 可能的概率分布, 并依据这个概率来挑选下一步的动作。在第二阶段——策略网络的强化学习(即从 Ⅱ 中学习)阶段,AlphaGo 开始结合蒙特卡罗树搜索,不再机械地调用函数库,而类似于一种人类进化的过程:AlphaGo 会和自己的老版本对弈。即,先使用F_go(1)和 F_go对弈,得到了一定量的新棋谱,将这些新棋谱加入到训练集当中,训练出新的 F_go(2),再使用 F_go(2)和 F_go(1)对弈,以此类推,这样就可以得到胜率更高的F_go(n)。这样,AlphaGo 就可以不断改善它在第一阶段学到的知识。在第三阶段——价值网络的强化学习阶段,AlphaGo 可以根据之前获得的学习经验得出估值函数 v(s),用于预测策略网络自我对抗时棋盘盘面 s 的结果。最后,则是将 F_ go()、v(s)以及蒙特卡罗树搜索三者相互配合,使用F_ go()作为初始分开局,每局选择分数最高的方案落子,同时调用 v(s)在比赛中做出正确的判断。

伙伴们,上面就是我们节选的一道科技文献阅读题了,大家会发现,在这类题目中,阻碍我们做题或者说让我们产生为难之感的,是材料内容本身,一眼看去就是不熟悉的、不想去阅读的材料类型。但是各位小伙伴,也恰恰是因为这种材料特性,反而让我们的做题变得简单起来,下面,让我们来看看有哪些解题技巧。

三、科技文献阅读的解题技巧

伙伴们,我们这里拿上一道例题讲解一下这类题目的作答技巧。在这类题目中,首先观察整体文段,可以发现一共就分为两层,且为两个阶段。所以这可以帮助我们缩小答案要点的范围。接下来我们看第一层内容,第一阶段也叫做“策略网络的有监督学习”,其中指出:“从.......中学习”,也就是说我们只需要找到后面的答案即可。在“AlphaGo 借助围棋数据库 KGS 中存储的 3000 万份对弈棋谱进行初步学习。”这句话中,我们注意去掉带有“的”字、“3000”字等修饰性成分,则可以将句子缩短为“借助对弈棋谱进行学习”,这也就意味着,第一阶段的学习是从“对弈棋谱中”学习,这样一来,我们就可以得出答案了。那么后面的文段全部是对“对弈棋谱”的具体展开,省略即可。所以小伙伴们有没有发现,其实只要掌握了阅读的技巧,咱们做题是非常快速的。下面总结一下这里的小技巧:1.先对句子进行层次划分,缩小答案范围;2.缩短句子,提出主干,去掉不要的修饰性成分。小伙伴们,你们学会了吗?

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