
若小李一年内在该电影院观影次数介于10-20次之间,则对于他来说最省钱的方式为:
2017年S省商品住宅竣工面积占房屋竣工面积的X%,当年该省商品住宅新开工面积占房屋新开工面积的Y%,则X与Y相差约( )。
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
,而非普通硬币的
,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
,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
根据上述材料,下列推断中正确的一项是
,降幅比1-5月扩大0.7个百分点,比1-4月扩大2.2个百分点,比一季度扩大7.5个百分点。 其中,上半年A区两大主导行业汽车制造业完成产值51.6亿元,同比增长
,医药制造业完成产值17亿元,同比增长
。 上半年A区六大高耗能行业七成企业生产产值低于上年同期,上半年共完成规模以上工业总产值55.6亿元,同比下降
,降幅较上年同期扩大0.1个百分点。
2015年上半年,A区汽车制造业产值同比增量约是医药制造业的多少倍?
,奥地利
,法国
,葡萄牙
,波兰
,比利时
,瑞典
,荷兰
,英国
,德国
,丹麦
。统计结果呈现出显著的两极分化,前七个国家的同意率都很高,在这几个国家之后,器官捐献的民意率______,是什么因素让那些国家有如此高比例的人同意捐献自己的器官呢? 英国和法国教育、经济水平相当,可英国仅有
的人同意捐献器官,而法国却接近
;另一组比较则更能说明问题,德国和奥地利接壤,也同为德语国家,然而德国只有
,奥地利却为
,说明以上这些因素还不足以解释。 会不会是宣传的作用呢?在荷兰,全国对器官移植进行了大规模的宣传,每个家庭都能收到关于器官捐献的信件,在电视、广播中也时常能看到宣传广告,甚至还有一档极具争议的综艺节目,让亟待器官移植的患者选择想要谁做他的供者。做了这么多活动,钱也花了不少,然而荷兰器官捐献的同意率却只有
,与邻国比利时一比就相形见绌:人家没花过一分钱做宣传,器官捐献的同意率却高达
。 原因究竟是什么?当研究者排除了以上这些因素后,他们将目光聚集在一个极其细微的环节上,那就是人们签署的那张器官捐献的知情同意书。在那些同意率低的国家中,知情同意书是这么写的:“如果您想参与器官捐献计划,请在这里画勾。”而在同意率高的国家中,知情同意书里只有一个地方不同,那就是:“如果您不想参与器官捐献计划,请在这里画勾。”器官捐献率如此悬殊,原因就在于知情同意书中的那一个词:“想”或“不想”。 这是两种不同的“默认选项”。第一种默认的情况是所有人都不参与器官捐献计划,因此参与者需要做出行动改变——“画勾”。在这种情况下,人们会不自觉地接受默认选项,因为在潜意识里这被看做是推荐的方案,而“画勾”做出改变则需要费力气,付出认知、情绪和行为上的投入,以换取改变默认选项后的收益。同样的,在第二种默认选项中,默认的情况是所有人都在器官捐献计划内,这也是默认的推荐,不捐献才需要人们去做决定和做出行动改变,而这需要花费人们更多的精力。也正因此,在两种情况下,“画勾”的都是少数,而接受“默认选项”则是大多数人的决定。
填入划横线部分最恰当的词语是( )。
增加到
。下列有关故宫博物院的说法中正确的是( )。
2015年第四季度,该国大米总出口量为多少万吨?

被调查者中,首选火车(包括高铁、动车和普通列车)出行的比首选飞机出行的多多少人?
,占全市企业总数的
;2015年新设文化及相关产业企业30323户,同比增长
。
截至2015年12月底北京市企业总数约为多少万户?
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
,而非普通硬币的
,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
,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。
一般来说,残破的物体总是不美的。但偏偏有那么些古建筑、雕塑乃至日用品的残体被认为是美的,这又该如何解释呢?可能因为,这些具有审美价值的残体,原本具有重要价值,或者由于可观的规模,或者由于重要的实用功能,如宏伟的宫殿、陵寝、庙宇、城墙、古桥、古塔等,包含着前人非凡的智慧和巨大的辛劳,不管是毁于兵燹或天灾,都会引起人们的痛惜,抚残体以思整体。联合国教科文组织的“世界遗产”项目中,就有一大批这样的古建筑,诸如中国的长城、希腊的巴特农神庙、柬埔寨的吴哥窟等等。
这段文字主要说明了
;实现利润总额13.5亿元,同比增长
;从业人员达到58631人,同比下降
。
如2013年该区限额以上金融业单位数量与2014年一样,则该区2013年平均每家限额以上金融业单位实现收入约多少亿元?
分钟。某日甲从A地出发前往B地,1小时后乙从B地出发前往A地,两人到达目的地后都立刻折返。如甲和乙前两次遇见都是迎面相遇,问
的取值范围为( )。

在该行业销售费用、管理费用和财务费用三项费用中,2020年前7个月费用额不到全年总额一半的有几项?