2025年事业单位联考《综合应用能力》c类试题及答案

2025年事业单位联考《综合应用能力》c类试题及答案一、科技文献阅读题（共3题，50分）材料2024年6月，《自然·材料》在线发表了一项关于“自修复混凝土”的最新成果。研究团队将一种基于芽孢杆菌的微生物胶囊掺入普通硅酸盐水泥，当混凝土出现裂缝宽度大于0.2mm时，水分渗透触发胶囊破裂，细菌被激活并分泌碳酸酐酶，该酶催化CO₂与Ca²⁺反应生成CaCO₃晶体，28天内裂缝愈合率可达92%，抗压强度恢复至原试件的98%。实验采用三点弯曲梁法，裂缝宽度由激光位移计实时记录；对照组为同配比但不含胶囊的混凝土。扫描电镜显示，愈合区晶体呈方解石型，晶粒尺寸约5—10μm，晶体间桥接作用显著。研究同时指出，当环境温度低于5℃时，细菌活性下降，愈合率降至31%；若裂缝宽度超过0.8mm，愈合效率显著降低，原因是CaCO₃沉积量不足以完全填充裂缝。此外，反复干湿循环会冲刷部分晶体，导致愈合效率在第5次循环后下降15%。该成果有望延长沿海浪溅区混凝土结构服役寿命，但大规模应用前仍需解决胶囊成本偏高（每立方米混凝土增加造价约120元）及长期碱环境下细菌存活率问题。1.单选题（每题2分，共10分）（1）下列哪项不是本研究采用的评价指标A.裂缝愈合率  B.抗压强度恢复率  C.氯离子扩散系数  D.晶体晶粒尺寸答案：C解析：材料未提及氯离子扩散系数测试，其余三项均在文中出现。（2）根据实验数据，当裂缝宽度为0.9mm、温度为4℃时，可推测愈合率最接近A.92%  B.31%  C.15%  D.10%答案：D解析：0.9mm>0.8mm且4℃<5℃，双重不利因素叠加，愈合率应低于31%，最接近10%。（3）下列哪种条件最有利于CaCO₃晶体桥接A.裂缝0.1mm，温度30℃，干湿循环1次B.裂缝0.3mm，温度20℃，干湿循环0次C.裂缝0.5mm，温度10℃，干湿循环3次D.裂缝0.7mm，温度25℃，干湿循环5次答案：B解析：0.3mm裂缝处于高效愈合区间，20℃细菌活性高，无干湿循环冲刷，晶体桥接最充分。（4）文中“激光位移计”的主要作用是A.测定CaCO₃沉积量  B.记录裂缝宽度变化  C.分析晶体类型  D.监测细菌活性答案：B解析：第二句明确“裂缝宽度由激光位移计实时记录”。（5）若将胶囊造价降至60元/m³，则沿海某桥墩混凝土方量2000m³，需增加成本A.12万元  B.24万元  C.6万元  D.36万元答案：A解析：60元×2000=120000元=12万元。2.多选题（每题3分，共15分）（6）下列因素中，会导致愈合效率下降的有A.裂缝宽度0.9mm  B.环境温度3℃  C.第6次干湿循环  D.水灰比降低0.02答案：A、B、C解析：D项水灰比变化未提及，且降低水灰比通常提高强度，对愈合效率影响未知。（7）扫描电镜观察到的现象包括A.方解石型晶体  B.晶粒尺寸5—10μm  C.裂缝内壁布满菌丝  D.晶体间桥接答案：A、B、D解析：未提及菌丝，细菌为芽孢杆菌，非真菌。（8）为验证“碱环境长期存活率”，后续实验可设置A.pH=13.5溶液浸泡90d  B.碳化箱加速试验28dC.40℃烘箱干燥7d  D.3.5%NaCl溶液冻融循环50次答案：A解析：高碱环境直接考察细菌存活，其余为碳化、干燥、盐冻，与碱度无关。3.摘要题（25分）（9）请用中文撰写不超过200字的结构化摘要，包含研究目的、方法、结果、结论及局限。答案示例：目的：解决混凝土裂缝自愈难题。方法：将芽孢杆菌胶囊掺入水泥，采用三点弯曲梁法模拟裂缝，激光位移计记录宽度，扫描电镜分析晶体。结果：0.2—0.8mm裂缝在20℃、28d内愈合率92%，强度恢复98%，晶体为5—10μm方解石。结论：微生物矿化可实现高效自修复。局限：低温、宽缝、干湿循环降低效率，成本高，长期碱环境存活待验证。评分标准：目的3分，方法6分，结果8分，结论5分，局限3分；超字数每10字扣1分。二、论证评价题（共2题，40分）材料某市发改委发布《关于推广“氢能共享单车”的通知》，称将在三年内投放10万辆，替代现有电动共享单车。通知给出三点理由：①氢燃料电池能量密度高，单次加氢续航200km，可解决电动车续航焦虑；②氢气来源广泛，本市年产副产氢8亿吨，可完全满足需求；③氢能零碳排放，符合“双碳”战略，每辆氢车每年可减少碳排放1.2t。专家甲撰文质疑：副产氢含CO，需提纯至99.99%才能用于燃料电池，提纯成本每立方米增加约1.8元；按每辆车年耗氢18kg计，10万辆年减排量仅相当于一座60万千瓦燃煤电厂两周排放量，减排效果有限；此外，氢车成本为电动车2.3倍，运营亏损将转嫁消费者。4.指出通知中存在的论证缺陷（15分）答案：（1）概念偷换：将“副产氢资源量”等同于“可用氢”，忽略提纯损耗与成本。（2）数据矛盾：8亿吨副产氢远超全国氢气年产量（约3400万吨），单位量级错误。（3）归因不当：把“零碳排放”归因于氢气本身，忽略制氢来源，若副产氢来自化石燃料，则全生命周期碳排放高于电动车。（4）样本不足：以“续航200km”推导“解决焦虑”，未提供用户调查或实证数据。（5）经济缺失：未对运营成本、财政补贴、车损折旧进行成本—效益分析。评分：每点3分，指出缺陷并简要说明即可。5.请就“氢能共享单车是否应大规模推广”写一段500字的学术评议，要求引用材料数据，给出明确立场（25分）答案示例：当前氢能共享单车大规模推广条件尚不成熟。首先，通知称“副产氢8亿吨”明显违背行业统计，2023年全国氢气总产量仅3400万吨，数据可信度存疑；即便资源存在，副产氢含CO、H₂S等杂质，提纯至燃料电池用氢标准（CO<0.2ppm）将增加1.8元/m³成本，折合每辆车年运营成本增加324元，财政可持续性差。其次，碳减排收益有限：10万辆氢车年减排120000t，仅占该市交通碳排放0.8%，而同等投入的电动车+清洁电网组合，因边际减排成本更低，可减排190000t。再次，经济账难平：氢车采购价4800元，为电动车2.3倍，且加氢站单站投资800万元，是换电柜的6倍，在共享单车日均周转3.2次、客单价1.5元的市场环境下，投资回收期长达11年，远超车辆6年生命周期。综上，氢能共享单车在技术成熟度、经济可行性、数据准确性方面均存在显著短板，建议先行试点2000辆，同步建设绿氢供应链，待提纯成本降至0.5元/m³、燃料电池寿命超过5000h后再行扩容，以避免公共财政过度承压。评分：立场明确5分，数据引用8分，逻辑推理7分，对策建议5分；字数不足每少20字扣1分。三、科技实务题（共3题，60分）背景某流域局计划建设“水质指纹”溯源系统，通过三维荧光光谱+机器学习，识别排口污染来源。现已采集水样120份，建立包括DOM（溶解性有机质）荧光特征、COD、NH₃N、TN、TP、重金属Cu、Zn、Pb共10维指标的数据库。采用随机森林模型，70%样本训练，30%验证，初步准确率达87%。但发现：①农业面源样本误判率24%，高于工业点源（9%）；②Pb浓度低于检出限的样本，模型将其归为“生活污水”概率偏高；③荧光指数FI（370nm发射波长下470/520nm荧光强度比值）与农业污染呈显著负相关（r=−0.63），但FI阈值难以确定。6.设计实验验证“Pb检出限导致误判”假设（20分）答案：步骤1：将原始120份样本按Pb是否低于检出限（0.1μg/L）分为A、B两组，各组再按真实来源分层，保证农业、工业、生活污水比例一致。步骤2：对A组低于检出限样本，采用Pb富集—共沉淀法（加入MgCl₂+NH₄OH，使Pb共沉淀，再用APDCMIBK萃取浓缩10倍），复测Pb浓度，获得“增补后”数据。步骤3：以增补后的完整数据集重新训练随机森林，比较两组混淆矩阵，若工业样本误判率下降且McNemar检验p<0.05，则假设成立。步骤4：设置对照：对B组已检出Pb样本，人为将Pb值设为<检出限，观察误判率是否上升，以排除模型过拟合。评分：实验设计12分，对照设置4分，统计方法4分。7.提出降低农业面源误判率的技术路线（20分）答案：（1）特征工程：引入δ¹⁵NNO₃⁻同位素特征，因农业化肥δ¹⁵N偏低（0—4‰），畜禽养殖偏高（10—20‰），可区分农业子类；同步加入土地利用类型（耕地/林地/设施养殖）遥感解译数据，作为模型外部变量。（2）算法优化：采用Stacking集成，第一层基模型用随机森林、XGBoost、LightGBM，第二层用逻辑回归做元模型；对农业样本使用SMOTE过采样，缓解类别不平衡。（3）时空约束：构建“降雨—径流”事件窗口，若采样前3日降雨量>25mm且FI<1.3，则强制提高农业标签先验概率至0.6，通过后处理校准。（4）主动学习：对误判样本进行二次野外复核，补充高分辨率DOM光谱（增量至EEM300—600nm，5nm间隔），迭代训练。评分：每点5分，需说明原理与预期效果。8.撰写一份向市政府汇报的“水质指纹”系统建设方案要点（20分）答案：一、建设目标：2026年底前建成覆盖全市128条河道、408个排口的在线溯源网络，实现污染来源识别准确率≥90%，应急响应时间≤30min。二、技术路线：1.在线三维荧光仪（AqualogHC，1nm分辨率）安装于38个一级闸泵，数据5min上传云端；2.建立“端到端”CNNLSTM深度学习模型，融合荧光、常规水质、流量、气象四维数据；3.设置“指纹库”动态更新机制，每季度新增20个典型污染源样本，使用迁移学习防止模型漂移。三、投资预算：设备采购1280万元，模型开发240万元，三年运维180万元，合计1700万元；其中省级环保专项资金80%，地方配套20%。四、风险与对策：1.农业面源误判风险→增加δ¹⁵N在线膜进样系统，预算追加150万元；2.数据质量风险→建立“异常光谱”自动标记算法，对Raman峰偏移>3nm触发清洗；3.运维人才短缺→与高校共建“环境光谱”联合实验室，定向培养10名硕士。五、预期效益：年减少跨界纠纷12起，节省人工溯源费用260万元，为排污许可执法提供证据链，间接带动环保产业产值增加1.2亿元。评分：目标3分，技术路线8分，预算3分，风险对策4分，效益2分。四、材料作文题（50分）阅读下列材料，自选角度，自拟题目，写一篇1000—1200字的议论文。材料：2024年10月，全球首颗“AI设计、AI制造、AI测试”的通信卫星“智星一号”发射成功。卫星从需求输入到出厂仅180天，而传统流程需900天。然而，卫星在轨运行两周后，太阳翼驱动机构出现0.2°偏差，地面AI诊断系统迅速上传补丁，36小时内恢复精度。舆论由此分化：一方欢呼“AI速度”将重塑航天；另一方担忧“过快迭代”牺牲可靠性，呼吁“慢下来，等等灵魂”。写作要求1.观点鲜明，逻辑严谨；2.结合科技、伦理、治理等多维视角；3.不得抄袭，不得泄露个人信息；4.1000—1200字，书写于答题卡。【参考范文】在“快”与“慢”的轨道上校准人类尊严当“智星一号”用180天完成过去900天的旅程，当36小时的补丁跨越了地月之间的冷寂，我们仿佛听见未来呼啸而至。AI把航天工业拉上了“快车道”，却也把一道古老命题抛给现代人：技术加速度是否仍容得下人类价值的重力？“快”的诱惑不言而喻。摩尔定律的幽灵游荡在每一颗芯片之上，赛博空间把“迭代”变成信仰：快一步，抢占赛道；快十步，定义标准。航天领域尤甚，发射窗口以秒计，频段资源以赫兹争，AI压缩的不只是时间，更是机会成本。180天的背后，是算法在百万级参数里不眠不休，是数字孪生把真空、辐射、热循环同时推入虚拟熔炉，是机器学习用0与1拆掉了人类经验的藩篱。于是，成本腰斩，风险模型实时更新，小卫星星座像蜂群一样涌向太空，全球偏远地区第一次看见互联网的光芒。然而，“快”的暗面也在悄然膨胀。太阳翼0.2°偏差看似微不足道，却足以让天线指向漂移700公里，使千万用户的屏幕陷入雪花。AI诊断可以36小时打补丁，却无法回答：为何地面仿真未能预演这一偏差？当神经网络成为黑箱，当训练数据本身隐含偏见，我们是否在制造一种“未知的未知”？更关键的是，责任主体被加速稀释：设计师、制造商、测试方、算法供应商、数据标注公司……链条越长，伦理越稀薄。一旦卫星在轨失效变成太空垃圾，谁为碎片买单？当“快”让追责来不及追上责任，技术的傲慢便悄然滋生。于是有人呼吁“慢下来，等等灵魂”。但“慢”不是简单的刹车，而是让价值嵌入齿轮。NASA的“慢”是双冗余、三检制、百万行代码逐行审，是“挑战者”号用十四条生命换来的“绝不带故障上天”的信仰；SpaceX的“快”是迭代式失败，却也在“猎鹰9”的爆炸后