(2023国考·行政执法)深度学习是一系列复杂的算法,使计算机能够识别数据中的模…
(2023国考·行政执法)深度学习是一系列复杂的算法,使计算机能够识别数据中的模式并作出预测。研究人员利用深度学习技术 训练 AI 系统自动读取视网膜扫描数据,并识别那些在接下来的一年中患心脏病风险较高的人。研究人员认为 该项技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式。 ) 对于 对外交涉 ) 对于 公益组织 ) 相当于 ( 上述论证的成立须补充以下哪项作为前提?
A. 该项说的是视网膜扫描数据反映的微小血管变化可以用来预测心脏疾病,将“视网膜扫描数据”和 “心脏病筛查”建立了联系,属于搭桥项,可以加强,当选;B. 该项说的是心脏病筛查需要进行复杂且昂贵的超声心动图或心脏磁共振成像检查,而论点讨论的是 深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除;C. 该项说的是视网膜扫描相对便宜且在配镜中使用很多,而论点讨论的是深度学习技术有可能彻底改 变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除;D. 该项说的是 AI 系统是解开自然界中存在的复杂模式的绝佳工具,而论点讨论的是深度学习技术有可 能彻底改变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除。先想一想,再看答案与解析 ▸
正确答案:A
花生十三方法解析
用加强削弱的搭桥法找前提。论点:深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式;论据:AI系统读取视网膜扫描数据即可识别未来一年心脏病高风险人群。论据谈视网膜扫描数据,论点谈心脏病筛查,二者话题不一致,须搭桥。四项分析中,唯有指出视网膜扫描数据反映的微小血管变化可用于预测心脏疾病的一项建立了这一联系;其余三项分别谈传统筛查昂贵、扫描便宜、AI工具优秀,均话题不符。确认答案为A。
原解析
第一步:找出论点和论据。论点:深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式。论据:研究人员利用深度学习技术训练 AI 系统自动读取视网膜扫描数据,并识别那些在接下来的一年中患心脏病风险较高的人。本题提问为“须补充以下哪项作为前提”,优先考虑搭桥和必要条件。论点讨论的是深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式,而论据讨论的是利用深度学习技术可以训练 AI 系统自动读取视网膜扫描数据,二者话题不一致,优先考虑搭桥,即建立“视网膜扫描数据”和“心脏病筛查”的联系。第二步:逐一分析选项。 A 项:该项说的是视网膜扫描数据反映的微小血管变化可以用来预测心脏疾病,将“视网膜扫描数据”和“心脏病筛查”建立了联系,属于搭桥项,可以加强,当选; B 项:该项说的是心脏病筛查需要进行复杂且昂贵的超声心动图或心脏磁共振成像检查,而论点讨论的是深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除; C 项:该项说的是视网膜扫描相对便宜且在配镜中使用很多,而论点讨论的是深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除; D 项:该项说的是 AI 系统是解开自然界中存在的复杂模式的绝佳工具,而论点讨论的是深度学习技术有可能彻底改变传统的心脏病筛查方式,话题不一致,无法加强,排除。故正确答案为 A。
做这道题,再来五道同考点 ›