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命题研究组的一线教师对考试大纲进行解读，并总结应试技巧，对各种考试题型的命题特点、答题思路等进行深入的分析，以帮助考生快速提高英语水平。

历年真题

本套试卷包括2009-2014年6套真题，并附有参考答案及详细解析，以帮助考生掌握知识要点、熟悉命题规律、把握解题技巧。

考前押题

命题研究组的一线教师通过认真研究教材和考试大纲，根据命题趋势精心编写了两套考前押题试卷，以帮助考生顺利通过考试。

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历年真题详解

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　2012年全国职称英语等级考试真题（综合类C级）与参考答案详解

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　2009年全国职称英语等级考试真题（综合类C级）与参考答案详解

附增：考前押题卷

　全国职称英语等级考前押题卷（综合类C级）与参考答案详解（一）

　全国职称英语等级考前押题卷（综合类C级）与参考答案详解（二）

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书籍介绍

《2013全国专业技术人员职称外语等级考试真题汇编及详解:职称英语(综合类)(A级)》内容简介：职称英语等级考试划分为综合、理工、卫生3个专业类别，每个专业类别分为A、B、C三个等级。考试主要测试专业技术人员阅读理解英语专业基础文献的能力。 全书共包括三部分内容：第一部分是名师导航，对命题规律、考试要求进行总结，对各种考试题型的命题特点、答题思路及解决方法进行了深入分析和指导，还对一些专业术语进行了汇总，以帮助考生快速提高专业英语水平。第二部分是历年真题详解，汇集本类本级别的最近6年真题，进行详细解析，使考生明白考查方向、考试重点。第三部分是附赠的考前押题卷2套，用于考生考前自我检测，模拟实战考场，利于复习通关。

• 作者：半岛璞 发布时间：2022-07-29 10:35:39

  本以为能看到一些进化心理学的前沿理论，但其实是一本老书，更像一种理论综述，全书以达尔文的生平作了时间脉络。达尔文本人以及维多利亚时代部分挺有意思的，可以当历史书看了，理论梳理部分兴趣不大，太学院了

• 作者：Ancore 发布时间：2009-01-14 19:27:47

  经典

• 作者：钵 发布时间：2011-04-28 16:55:10

  非常好用。日语解释简明易懂，也有必要的同义词辨析，名副其实的学习型词典。

• 作者：八风不动888 发布时间：2019-06-22 10:14:44

  在岸上永远也学不会游泳，作为一个凭借看视频加勇敢的到水里练习从而学会了游泳的人，想要突破游泳方面的瓶颈，使自己游得更从容、更有效率，因此在kindle上买了这本书的电子版，然而却发现它对我的帮助没有期待的那么大，这本书是针对初学者的，许多的技术要领其实网上的视频教程也都讲过了，这种书本的形式已经没有什么优势，而我想要的进阶的经验、感觉，恐怕不是书本知识能够传达到的。

• 作者：小睡仙女 发布时间：2012-10-30 00:26:41

  TM 可以用的好书~简单易懂很实用

• 作者：暮婉流苏 发布时间：2015-05-21 13:20:54

  第三空间是亮点

• 成年人的世界，只有「不容易」和「更不容易」

  作者：盐罐我呀！ 发布时间：2021-12-14 13:25:44

• 从0到1：人工智能赋能商业的秘密

  作者：卢苗苗 发布时间：2021-09-12 13:35:18

  

  人工智能的缘起

  从上世纪50年代，人工智能一词首次被提出，到如今走向21世纪的第二个十年，人工智能变得炙手可热，在过去的六十多年里，人工智能的发展并非一片坦途。从兴起到经历寒冬，从寒冬到热潮，人工智能的每一次兴起，到代表了技术的一次飞跃性进步。乃至现在，人工智能一词充斥在我们生活的角角落落。

  人工智能并不是一种新兴技术。数十年来，计算机科学家已经尝试了不同的方法来触达计算领域的圣杯——智能机器。尽管我们距离复制人类大脑的奇迹甚远，但人工智能应用程序已开始充斥着我们的日常生活，从智能手机到家庭报警系统等等，它们为各种电子设备提供动力。

  1955年8月31日，达特茅斯学院的约翰·麦卡锡（John McCarthy）教授、哈佛大学的M.L.明斯基（ML Minsky），IBM的N·罗彻斯特（N. Rochester）和贝尔电话实验室的C.E.香农（C.E. Shannon）共同向洛克菲勒基金会（the Rockefeller Foundation）提出了“人工”和“智能”两个词，用于设立一个关于人工智能的夏季科研项目。

  

  2006年达特茅斯会议当事人重聚，左起：摩尔、麦卡锡、明斯基、塞弗里奇、所罗门诺夫图片来源于网络

  研究人员知道，由于技术限制和任务固有的复杂性，从整体上讲，解决智能问题是非常严峻的挑战。研究人员没有解决广泛的智能概念，而是决定专注于解决其子问题，例如语言。后来，这些应用程序将被称为狭隘人工智能（narrow AI）。能够匹配或超越人类能力的人工智能将被称为通用人工智能（general AI）。

  通用人工智能（或强人工智能）——一种能够处理所提出的各种任务的人工智能程序。这类似于一个非常足智多谋的人，你可以将其视为电影《终结者》（The Terminator）中的机器人（或者希望是它的更和平的版本）。

  狭隘人工智能——能够解决单个定义明确的任务的人工智能程序。它可以非常广（从图片中识别对象），也可以是非常具体（预测购买产品A的客户也更有可能购买产品B）。这意味着一次只能完成一项任务，而不是还有其他任何任务。例如：能够识别图像中猫咪的人工智能并不能将英语翻译成意大利语，反之亦然。

  机器学习的首次提出可以追溯到1959年，美国人工智能先驱亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）提到：

  机器学习是研究如何使计算机无需明确编程即具有可学习的能力。

  数据科学（DS）是一个广泛的跨学科领域，它使用科学的方法和过程来分析数据并提取见解。机器学习技术是数据科学工具箱中的一些工具。在实践中，当人们提到数据科学项目时，它们通常是静态的：从数据中提取见解并将其作为演示文稿或报告呈现。另一方面，人工智能更常用于实时软件。例如，分析交通数据，为城市设计新的城市规划，以最大程度地减少交通拥堵，可能属于数据科学领域。但是，如果你使用相同的数据来实时控制交通，并引导汽车通过不太拥挤的路线，大多数人会说该项目与人工智能有关。在第一种情况下，项目的输出是报告，在第二种情况下，它是全天候运行的“实时”软件。

  ">人工智能在商业的应用

  案例1

  前谷歌员工Jim Gao的一项倡议，他当时负责运营谷歌的数据中心。他查看了从用于冷却谷歌巨型计算机的大型空调系统收集的数据，并考虑使用机器学习来优化其能耗。Gao意识到，进一步降低PUE的一个障碍是，使用传统的工程方法在不同的情况下正确预测它是极其复杂的，因为各种因素之间存在复杂的相互作用（例如，风可以帮助电厂冷却，减少人工冷却的需要）。另一方面，由于部署了数千个传感器，收集了数百万个数据点，他非常清楚团队在日常操作中收集的大量数据集。

  Gao预见到利用这些数据来训练一个能够克服传统热力学局限性的机器学习模型的潜力。第一种方法是建立一个简单的神经网络（一种用于建立监督学习模型的经典算法），该网络被训练成预测PUE，给出一系列影响它的特征。最终，Gao帮助这家科技巨头的费用削减了40％。

  案例2

  Square是一家位于旧金山的支付服务公司。Square一直在为小型企业提供信用卡支付业务，并意识到其收集的所有数据都可用于向小型企业提供定制的低风险贷款。通过使用机器学习模型，Square创建了一条全新的业务线，解决了小企业贷款的蓝海。Square的服务质量无与伦比：通过自动执行贷方审查流程，Square可以在提交请求后的一个工作日内将贷款存入客户的银行帐户。几十年来，信贷风险模型一直是金融行业的重要组成部分，Square可以获得更广泛的数据集，包括每个个体购买的季节和时间。这使得Square能够构建模型，对每个业务的现金流状况有很好的可见性，并适当地确定所提供贷款的规模。加上直接的还款方式使得贷款违约率降至4%，是行业平均水平的一半。最后，Square在四年内借出了超过30亿美元，拖欠率极低，仅为4％。

  案例3

  Opower成立于2007年，其使命是为能源公司提供针对其用户的工具，并让他们改变消费习惯，既节约能源，又实现总体的平稳需求。该公司从公用事业公司的客户那里获取智能电表数据，并为客户发送关于他们的能源消耗的具体信息的报告，以提高改善他们的习惯，这些可以通过邮箱、电子邮件、互联网门户网站、短信，有时还可以在家中显示能源消耗来实现。Opower使用聚类结果以不同的方式针对不同的用户。它的基础设施允许将每个聚类分成组并测试不同的消息。通过对结果的分析和运用行为科学，Opower能够不断提高其针对性。由于此方法，Opower能够帮助消费者节省10%的能源费用，同时由于更好地分配了总需求，公用事业公司也更加有利可图。由于Opower出色的业绩表现，Oracle于2016年以5.32亿美元收购收购了Opower。

  案例4

  Netflix成立于1997年，它开始运营一种订阅模式，向家庭运送实物DVD，然后这些家庭在看完电影后通过邮递将媒体工具退回。在接下来的十年里，快速互联网接入和个人设备的大规模可用性使公司能够过渡到内容的数字分发。只需支付一个月的订阅费，客户就可以使用智能手机、平板电脑、笔记本电脑或智能电视观看任意数量的电影和电视剧。与实体媒体或有线电视相比，便利和低廉的价格使Netflix成为近年来增长最快的公司之一。从2005年到2018年，其收入从6.82亿美元增长到近160亿美元，股价上涨了近150倍，从2005年初的每股2美元上涨到2018年底的近300美元。2018年，该公司拥有来自190多个国家的1.5亿用户。Netflix将个性化推荐与来自时间趋势的信号相结合。具体来说，该公司发现了两类影响用户行为的因素。第一个因素与反复出现的趋势有关，比如圣诞节或情人节。另一种趋势与短期事件有关，比如选举或自然灾害，这些都会引起人们的兴趣。即使在这种情况下，Netflix也不会向每个用户显示相同的行为，而是将整体趋势的信号与个性化的项目混合在一起。而这样的推荐算法每年为Netflix节省了超过10亿美元支出。

  ">人工智能的前景

  如今的人工智能以机器学习为基础，从海量数据中学习浅层统计相关性的能力中汲取力量。然而，目前已知的算法或系统没有显示出人类所具有的泛化和逻辑推理能力。用描述性的话来说，人们可以说人工智能算法非常关注细节，但是当涉及到从其知识中得出明显的结论或处理非典型情况时，它是“愚蠢的”。以特斯拉自动驾驶仪为例，它可以在高速公路上无缝行驶数百英里，但在2017年却发生了车祸，因为它把一辆漆得很浅的卡车误认为是一片蓝天，直接驶过了它。没有人会把卡车上的天空图片误认为是真实的天空，然而，当今最先进的技术之一却识别错误了。

  保护自己不受这些问题影响的一个修补程序是使用不基于人工智能的冗余系统。例如，在自动驾驶汽车的情况下，许多公司使用传统的雷达来检查汽车行驶路线上是否有物理障碍物。不管汽车的人工智能是否将摄像头发出的信号解读为蓝天：如果雷达检测到物体，你最好停车。尽管这些解决方案可以提供一些保证，但它们仍然是修补程序。从本质上讲，人工智能的一些应用程序仍然不够鲁棒，无法部署在潜在的危险应用程序中。

  当然，人工智能的发展前景仍然是非常美好的。人工智能最吸引人的承诺之一是，它将使知识和专业知识的边际成本非常接近于零，向那些事先负担不起的受众开放产品和服务。如果谷歌将知识和搜索民主化，并免费提供给地球上任何与互联网相连的人，那么更先进的人工智能技术将保证在洞察力和智能方面也能做到这一点。

  可扩展性的潜力也不局限于发展中经济体。在世界上大多数国家，许多基于知识的产品和服务由于其价格结构而受到限制。有多少癌症患者因为一年只看一次医生而没有得到足够早的诊断和治疗？每天（甚至每小时，使用可穿戴传感器）给他们做一次基于人工智能的初步检查怎么样？如果每个人都能得到这样的服务，还能挽救多少人的生命？

  与可扩展性概念密切相关的是人工智能的良性循环。基于人工智能的产品更便宜，因此可以在更大范围内进行部署和销售，从而积累更多的数据，从而进一步提高产品的质量，使其对用户更具吸引力。