煤尘爆炸的最强烈浓度是()。A、30-40g/m3 B、300-400g/m3 C、

题型:单项选择题

问题:

煤尘爆炸的最强烈浓度是()。

A、30-40g/m3

B、300-400g/m3

C、2000g/m3

考点:煤矿安全生产知识竞赛煤矿地测防治水考试煤矿地测防治水考试题库
题型:单项选择题

下列不适合用有毒气体探测仪检测的是()。

A、可燃气

B、毒气

C、氯化氢

D、有机挥发性气体

题型:单项选择题

阅读下文,完成文后各题。

动物有时间观念吗?

动物们有没有时间观念呢?一些动物行为专家根据最近的一些实验结果,认为不只是人类有这种能力,动物也可以具有前瞻后瞩的能力。

  来自澳大利亚的心理学家塔文,将“情景记忆”定义为能够回忆人经历的细节的能力:比如发生了什么,在哪里发生,何时发生等。塔文博士强调,情景记忆只是存在于人类中,其他的生物不具备这种能力。这是为什么呢,因为情景记忆需要个人意识。他同时认为,目前还没有证据表明动物可以回忆它们的经历,即使这些经历具有非常重要的影响。

  许多动物行为研究人员对此都持肯定意见,不过也有一些研究者持反对的意见。剑桥大学的比较心理学家克莱顿还进行了一系列的实验,实验对象是西部灌丛松鸦。实验结果表明灌丛松鸦的表现符合情景记忆的一些特点。与克莱顿博士合作的其他科学家,通过实验在其他动物身上找到了情景记忆的标志。如老鼠,当它们发掘地下贮藏室时,沿途似乎可以凭借记忆寻找需要的食物;蜂鸟似乎可以记忆何时何地采过哪朵花的蜜。

澳大利亚的比较心理学家萨德多弗认为,无需自身的记忆,一只灌丛松鸦就可以在贮藏地的周围找到所需要的食物。他认为,信息实际上并不是精神时空穿梭的特征;情景记忆也要依赖其他的能力,而这些能力目前仅能在人类思想中找到。这种能力是在我们的祖先从猿分化出来之后进化而具有的,其优势不仅仅在于可以通晓过去,还包括“感知未来”。已有的一些研究表明,动物对于未来没有什么概念,比如,卷尾猴在吃饱了之后会将剩下的食物扔掉,尽管明天早晨它没有食物可吃。

  与此相对应的一些科学研究结果表明,动物是有未来意识的。加拿大比较心理学家罗伯特博士对松鼠猴是否可以规划未来进行了测试,让我们惊讶的是,结果很有说服力。克莱顿博士最近测试了灌丛松鸦对未来的意识情况。她说,鸟类会了解未来的需求并采取行动,它们知道需要什么,哪里需要。

  这个结果很振奋人心,即使是一直持反对意见的萨德多弗博士,也对克莱顿博士的研究结果感兴趣。他所关心的是,鸟类未雨绸缪的行为究竟能够提前多久,松鸡是否能够像人类,为未来一周或者一个月的事情做准备呢?是否这些研究结果仅仅局限在食物的贮藏方面呢?而且,他认为,这项研究非常有价值。

——摘自《百科知识》

小题1:根据文意,下列对有关“情景记忆”的理解,不正确的一项是

A.塔文博士认为情景记忆是指能够回忆人经历的细节的能力:比如发生了什么,在哪里发生,何时发生等。

B.塔文博士认为情景记忆需要个人意识的参与,它只是存在于人类中,因为其他的生物不具备个人意识能力。

C.塔文博士认为情景记忆在动物身上不能出现,因为动物根本不能回忆它们的即使具有非常重要的影响经历。

D.萨德多弗认为情景记忆也要依赖其他的能力,而这些能力是在我们的祖先从猿分化出来之后进化而具有的。小题2:下列实验,不能支持“动物有时间观念”观点的一项是

A.剑桥大学比较心理学家克莱顿博士关于西部灌丛松鸦的系列实验。

B.老鼠在发掘地下贮藏室时,沿途似乎可以凭借记忆寻找需要的食物。

C.卷尾猴在吃饱了之后会将剩下的食物扔掉,尽管明天它没有食物可吃。

D.加拿大比较心理学家罗伯特博士对松鼠猴是否可以规划未来进行的测试小题3:下列表述不符合原文意思的一项是

A.澳大利亚心理学家塔文博士强调,情景记忆只是存在于人类中,其他的生物不具备这种能力,所以动物们不可能有时间观念。

B.比较心理学家萨德多弗博士认为,单凭灌丛松鸦可以在贮藏地的周围找到食物不足以证明动物有时间观念,因为动物找食无需记忆。

C.加拿大比较心理学家罗伯特博士对松鼠猴“规划未来”的能力进行测试,很有说服力的结果表明,动物是有未来意识的。

D.剑桥大学的克莱顿博士认为,情景记忆也要依赖其他的能力,比如鸟类会了解未来的需求并采取行动,它们有未来意识。

题型:单项选择题

一辆以12m/s的速度在水平路面行驶的汽车,刹车过程中以大小为4m/s2的加速度作匀变速直线运动,则汽车在5s内的位移是[ ]

A.10m

B.18m

C.50m

D.70m

题型:单项选择题

美国独立战争爆发的根本原因是

A.英国的高压政策

B.英国希望北美成为其永久的原料产地与商品市场

C.波士顿倾茶事件

D.英国殖民统治阻碍北美资本主义的发展

题型:单项选择题

软件工程是一种什么样的分阶段实现的软件程序开发方法

A.自底向上

B.自顶向下

C.逐步求精

D.面向数据流

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