公務(wù)員考試每日一練:言語理解(09.08)
言語理解
《共產(chǎn)黨宣言》不僅具有巨大的政治和歷史價值,這篇光輝之作的“激揚文字”也是無與倫比的。“一個幽靈,共產(chǎn)主義的幽靈,在歐洲大陸徘徊。”哪個政治文件有這樣________的開篇?“讓統(tǒng)治階級在共產(chǎn)主義革命面前發(fā)抖吧,無產(chǎn)者在這個革命中失去的只是鎖鏈,他們獲得的將是整個世界。”如此________的豪言,誰能不為之熱血沸騰。
依次填入畫橫線處最恰當(dāng)?shù)囊豁検牵?/p>
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A深邃 舍我其誰
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B厚重 氣壯山河
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C抒情 壯懷激烈
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D詩意 擲地有聲
村居法律顧問作為農(nóng)村和城市社區(qū)基層法律服務(wù)市場的服務(wù)主體,過去主要由基層法律工作者擔(dān)任?;鶎臃晒ぷ髡咴鶎臃?wù)基層,在基層法律服務(wù)領(lǐng)域作出巨大貢獻。但隨著現(xiàn)代基層社會治理法治化的快速發(fā)展和法律服務(wù)需求的不斷增長變化,基層人民群眾對法律服務(wù)產(chǎn)品和質(zhì)量提出了更高的需求,傳統(tǒng)的基層法律工作者職業(yè)隊伍和服務(wù)模式都顯現(xiàn)出一定的不適應(yīng)和供給不足,亟待從根本上回應(yīng)和回歸法律服務(wù)市場的特殊規(guī)律,引入律師和律師團隊是一種必然趨勢。
這段文字意在強調(diào):
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A應(yīng)重視基層法律工作者隊伍的建設(shè)
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B實現(xiàn)基層治理法治化需要律師參與
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C村居法律顧問工作必須要與時俱進
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D基層法律工作者需要提升服務(wù)能力
鄉(xiāng)村文化復(fù)興的關(guān)鍵在于外生變量,城市居民是重要的外生變量,滿足和激發(fā)其對鄉(xiāng)村文化的需求至關(guān)重要。凸顯原生態(tài)的鄉(xiāng)村自然環(huán)境和原生態(tài)的鄉(xiāng)村人文環(huán)境,不僅可以滿足城市居民的體驗需要以及對鄉(xiāng)村的浪漫想象,也有助于鄉(xiāng)土文化的傳承和保護。在鄉(xiāng)村旅游規(guī)劃中,應(yīng)盡量減少人工雕琢的痕跡和外來文化的移植,通過營造和保持鄉(xiāng)村自然環(huán)境、作物植被、聚落形態(tài)、鄉(xiāng)村建筑、生產(chǎn)方式、風(fēng)俗習(xí)慣,再現(xiàn)鄉(xiāng)村優(yōu)美的田園風(fēng)光,濃郁的鄉(xiāng)土文化,使鄉(xiāng)村更像鄉(xiāng)村。
這段文字重在說明:
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A鄉(xiāng)村旅游體驗的真實性需求
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B城市居民旅游的沉浸式需求
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C鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展中應(yīng)凸顯人文性
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D鄉(xiāng)村旅游規(guī)劃中應(yīng)重視獨特性
人們對隱私泄露的擔(dān)憂正在發(fā)生變化。相對于前網(wǎng)絡(luò)時代人們擔(dān)心自己的私事被不正當(dāng)披露,現(xiàn)在的擔(dān)憂更多來自網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)大規(guī)模泄露或過度收集事件、大數(shù)據(jù)交易、地圖應(yīng)用軟件對個人位置的精準(zhǔn)定位。一方面?zhèn)€人對于某信息的掌控能力不斷弱化,由此引發(fā)了對于隱私乃至個人自由的擔(dān)憂;另一方面很難證明某些干預(yù)或處理個人信息的行為確實對個人造成了實質(zhì)性損害,以至于很少有人在瀏覽網(wǎng)頁時會注意服務(wù)商的隱私條款。
這段文字接下來最可能討論的是:
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A網(wǎng)絡(luò)時代隱私泄露風(fēng)險增加的原因
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B個人信息泄露的管理責(zé)任與技術(shù)漏洞
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C隱私權(quán)保護在網(wǎng)絡(luò)時代需應(yīng)對的問題
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D提升個人信息掌控能力的基本路徑
數(shù)字孿生是指物理空間中的對象在虛擬空間中的數(shù)字模型,該模型通過傳感器隨時獲取真實物體的數(shù)據(jù),并隨之一起演變、成熟甚至衰老。利用該模型,人們可以對物理對象進行分析、預(yù)測、診斷或者訓(xùn)練,從而優(yōu)化和決策。這個數(shù)字模型就像是真實物體的孿生兄弟,因而得名。小到一顆螺絲釘,大到一座城市,物理世界中的各種事物均可擁有數(shù)字孿生模型。數(shù)字孿生并不是全新技術(shù),而是建模仿真技術(shù)在制造領(lǐng)域的新發(fā)展之一。
下列關(guān)于數(shù)字孿生的說法與文意不符的是:
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A本質(zhì)是真實物體的數(shù)字化模型
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B是制造領(lǐng)域研發(fā)出的最新技術(shù)
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C與物理對象間保持動態(tài)的關(guān)聯(lián)
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D因模型與真實物體的關(guān)系得名
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