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农业在国民经济中的基础地位主要表现在( )。

正确答案及解析

正确答案
A、B、D
解析

解题指导: 答案为ABD。

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单选题

日常工作中,如果一件事发展得太过顺利,我们总会隐隐觉得有哪里不对,这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章,说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时,它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论,发现在辨认嫌疑人过程中,系统偏差可能来自多种心理偏差,如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现,哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲,即使在1%的辨认过程中施加偏差,如暗示某人是犯人,最终当3个以上的证人意见一致时,他们的意见就不再可靠。有趣的是,如果________________。那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样?可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例:如果我们有一枚硬币,扔到正面的概率为55%,而非普通硬币的50%,只要扔的次数足够多,就会发现正面向上多于反面向上的次数,进而发现这个硬币是有问题的。换句话说,当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时,就会意识到出问题的是硬币,而非概率定理。同样,根据概率定理,很多证人同时得到一致结论的可能性极低,所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中,指认同一个人有罪的证人数目越多,这个人真正有罪的概率就越大。然而,这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中,当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后,该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降,最终与随机指认毫无差别,且系统偏差越大,概率下降得越早。比方说,如果你让证人完成一项较为容易的任务,比如从一堆香蕉中找出一个苹果,所有人都几乎不会出错,多人结论一致的情况就可能出现,而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示,如果________________,他们认错人的概率会高达48%,在这种情况下,许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了;但如果________________,他们认错人的概率会大大降低,多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外,一致性悖论还有很多用武之地,一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行,这个判断过程的错误率要达到非常低才行:低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中,可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数,毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意,这个概率要大于我们所要求的误差(2的负128次方),所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此,加密协议所宣称的安全程度越高,实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉,但研究者解释,一旦我们了解了足够的信息,就能理解它了。

根据本文,一致性悖论产生的根本原因在于:

  • A.过程复杂
  • B.系统偏差
  • C.主观因素影响
  • D.评价标准不唯一
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单选题

日常工作中,如果一件事发展得太过顺利,我们总会隐隐觉得有哪里不对,这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章,说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时,它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论,发现在辨认嫌疑人过程中,系统偏差可能来自多种心理偏差,如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现,哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲,即使在1%的辨认过程中施加偏差,如暗示某人是犯人,最终当3个以上的证人意见一致时,他们的意见就不再可靠。有趣的是,如果________________。那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样?可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例:如果我们有一枚硬币,扔到正面的概率为55%,而非普通硬币的50%,只要扔的次数足够多,就会发现正面向上多于反面向上的次数,进而发现这个硬币是有问题的。换句话说,当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时,就会意识到出问题的是硬币,而非概率定理。同样,根据概率定理,很多证人同时得到一致结论的可能性极低,所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中,指认同一个人有罪的证人数目越多,这个人真正有罪的概率就越大。然而,这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中,当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后,该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降,最终与随机指认毫无差别,且系统偏差越大,概率下降得越早。比方说,如果你让证人完成一项较为容易的任务,比如从一堆香蕉中找出一个苹果,所有人都几乎不会出错,多人结论一致的情况就可能出现,而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示,如果________________,他们认错人的概率会高达48%,在这种情况下,许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了;但如果________________,他们认错人的概率会大大降低,多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外,一致性悖论还有很多用武之地,一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行,这个判断过程的错误率要达到非常低才行:低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中,可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数,毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意,这个概率要大于我们所要求的误差(2的负128次方),所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此,加密协议所宣称的安全程度越高,实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉,但研究者解释,一旦我们了解了足够的信息,就能理解它了。

根据本文,下列哪种情况中可能存在一致性悖论:

  • A.检测站对某公司生产的所有新车及使用5年以上的旧车分别进行了尾气检测,检测结果为该公司生产的新车均达到尾气排放标准
  • B.低空跳伞世界级选手辛普森有2000次高空跳伞和1400次低空跳伞的经历,但是,他的第1401次低空跳伞,因降落伞未打开而以失败告终
  • C.两个城市的两位彩民凭借机选票分享一等奖两注,这两张在同一分钟购买的彩票,不仅中大奖那注号码一致,没中奖的两注机选号码也完全一致
  • D.在欧洲殖民者发现澳大利亚的黑天鹅之前,欧洲人曾经认为天鹅都是白色的,后来欧洲人登陆澳大利亚后,一上岸竟发现有黑色的天鹅
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单选题

日常工作中,如果一件事发展得太过顺利,我们总会隐隐觉得有哪里不对,这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章,说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时,它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论,发现在辨认嫌疑人过程中,系统偏差可能来自多种心理偏差,如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现,哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲,即使在1%的辨认过程中施加偏差,如暗示某人是犯人,最终当3个以上的证人意见一致时,他们的意见就不再可靠。有趣的是,如果________________。那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样?可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例:如果我们有一枚硬币,扔到正面的概率为55%,而非普通硬币的50%,只要扔的次数足够多,就会发现正面向上多于反面向上的次数,进而发现这个硬币是有问题的。换句话说,当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时,就会意识到出问题的是硬币,而非概率定理。同样,根据概率定理,很多证人同时得到一致结论的可能性极低,所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中,指认同一个人有罪的证人数目越多,这个人真正有罪的概率就越大。然而,这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中,当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后,该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降,最终与随机指认毫无差别,且系统偏差越大,概率下降得越早。比方说,如果你让证人完成一项较为容易的任务,比如从一堆香蕉中找出一个苹果,所有人都几乎不会出错,多人结论一致的情况就可能出现,而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示,如果________________,他们认错人的概率会高达48%,在这种情况下,许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了;但如果________________,他们认错人的概率会大大降低,多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外,一致性悖论还有很多用武之地,一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行,这个判断过程的错误率要达到非常低才行:低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中,可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数,毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意,这个概率要大于我们所要求的误差(2的负128次方),所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此,加密协议所宣称的安全程度越高,实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉,但研究者解释,一旦我们了解了足够的信息,就能理解它了。

第5段中“正因于此”的“此”,指的是:

  • A.加密技术判断过程的错误率并不可能达到2的负128次方
  • B.除宇宙射线外,还有其他因素会引起计算机的系统误差
  • C.上述加密技术的判断过程是在目前使用最为广泛的方法
  • D.出现计算机故障的概率高于加密技术判断过程的错误率
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日常工作中,如果一件事发展得太过顺利,我们总会隐隐觉得有哪里不对,这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章,说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时,它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论,发现在辨认嫌疑人过程中,系统偏差可能来自多种心理偏差,如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现,哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲,即使在1%的辨认过程中施加偏差,如暗示某人是犯人,最终当3个以上的证人意见一致时,他们的意见就不再可靠。有趣的是,如果________________。那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样?可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例:如果我们有一枚硬币,扔到正面的概率为55%,而非普通硬币的50%,只要扔的次数足够多,就会发现正面向上多于反面向上的次数,进而发现这个硬币是有问题的。换句话说,当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时,就会意识到出问题的是硬币,而非概率定理。同样,根据概率定理,很多证人同时得到一致结论的可能性极低,所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中,指认同一个人有罪的证人数目越多,这个人真正有罪的概率就越大。然而,这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中,当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后,该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降,最终与随机指认毫无差别,且系统偏差越大,概率下降得越早。比方说,如果你让证人完成一项较为容易的任务,比如从一堆香蕉中找出一个苹果,所有人都几乎不会出错,多人结论一致的情况就可能出现,而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示,如果________________,他们认错人的概率会高达48%,在这种情况下,许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了;但如果________________,他们认错人的概率会大大降低,多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外,一致性悖论还有很多用武之地,一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行,这个判断过程的错误率要达到非常低才行:低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中,可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数,毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意,这个概率要大于我们所要求的误差(2的负128次方),所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此,加密协议所宣称的安全程度越高,实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉,但研究者解释,一旦我们了解了足够的信息,就能理解它了。

如果要论证在指证嫌疑人的过程中不存在一致性悖论,则需要补充下列哪一组证明:

①所有证人都保持客观公正的态度

②所有证人都在犯罪现场看到了嫌疑人

③该名嫌疑犯在犯罪发生时的确在场

④该名嫌疑犯曾经犯过同样的罪行

⑤所有照片都体现出了嫌疑犯独有的外貌特征

⑥警察以同样方式对所有证人展示照片

  • A.①②⑥
  • B.①④⑤
  • C.②③⑤
  • D.③④⑥
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日常工作中,如果一件事发展得太过顺利,我们总会隐隐觉得有哪里不对,这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章,说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时,它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论,发现在辨认嫌疑人过程中,系统偏差可能来自多种心理偏差,如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现,哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲,即使在1%的辨认过程中施加偏差,如暗示某人是犯人,最终当3个以上的证人意见一致时,他们的意见就不再可靠。有趣的是,如果________________。那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样?可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例:如果我们有一枚硬币,扔到正面的概率为55%,而非普通硬币的50%,只要扔的次数足够多,就会发现正面向上多于反面向上的次数,进而发现这个硬币是有问题的。换句话说,当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时,就会意识到出问题的是硬币,而非概率定理。同样,根据概率定理,很多证人同时得到一致结论的可能性极低,所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中,指认同一个人有罪的证人数目越多,这个人真正有罪的概率就越大。然而,这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中,当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后,该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降,最终与随机指认毫无差别,且系统偏差越大,概率下降得越早。比方说,如果你让证人完成一项较为容易的任务,比如从一堆香蕉中找出一个苹果,所有人都几乎不会出错,多人结论一致的情况就可能出现,而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示,如果________________,他们认错人的概率会高达48%,在这种情况下,许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了;但如果________________,他们认错人的概率会大大降低,多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外,一致性悖论还有很多用武之地,一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行,这个判断过程的错误率要达到非常低才行:低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中,可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数,毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意,这个概率要大于我们所要求的误差(2的负128次方),所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此,加密协议所宣称的安全程度越高,实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉,但研究者解释,一旦我们了解了足够的信息,就能理解它了。

文中有3处画线部分,将以下3句依次填入,顺序正确的是:

①每个证人都曾经被犯人劫持为人质

②证人中有一个人与其他人的意见不合

③证人们都只在犯人逃走时匆匆瞥了一眼

  • A.①②③
  • B.②③①
  • C.③①②
  • D.②①③
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