2026年3月29日全国事业单位联考C类《综合应用能力》真题

2026年3月29日全国事业单位联考C类《综合应用能力》真题一、科技文献阅读题：请认真阅读给定材料，回答下列问题。（30分）材料一：人工智能（AI）在科学研究中的应用，即“AIforScience”，正在引发一场科研范式的深刻变革。传统的科学研究主要依赖于实验观测和理论推导，而在数据爆炸的今天，AI凭借其强大的模式识别和预测能力，成为连接实验数据与物理定律的桥梁。例如，在生物学领域，DeepMind公司开发的AlphaFold成功预测了几乎所有已知蛋白质的三维结构，解决了困扰生物学界50年的“蛋白质折叠问题”。这一突破不仅加速了药物研发进程，也为理解生命机理提供了全新的视角。然而，AI模型的“黑箱”特性始终是其在科学领域深度应用的主要障碍。传统的科学定律追求可解释性，如牛顿第二定律F=材料二：随着“AIforScience”的深入，科学数据的开放共享变得至关重要。高质量、标准化的数据集是训练高性能AI模型的基础。然而，目前科研数据存在严重的“孤岛”现象。不同实验室、不同学科的数据格式各异，且涉及知识产权和隐私保护问题，导致数据难以整合。此外，数据偏差也是一个不容忽视的问题。如果训练数据主要来源于发达国家或特定领域，AI模型的预测结果可能会产生系统性偏差，从而影响科学结论的普适性。为了解决这些问题，国际科学界正在推动建立全球性的科研数据基础设施。例如，欧洲核子研究中心（CERN）不仅开放了大型强子对撞机（LHC）产生的海量数据，还开发了专门的数据分析工具，供全球科学家使用。这种开放共享的模式极大地降低了科研门槛，使得发展中国家和中小型研究机构也能参与到前沿科学研究中来。但是，数据开放也带来了新的挑战，如数据存储成本高昂、数据版本管理混乱以及数据滥用风险等，这些都需要建立相应的国际规范和伦理准则来加以约束。材料三：在材料科学领域，AI正在加速新材料的发现与优化。传统的材料研发通常采用“试错法”，即通过不断改变配方和工艺来寻找性能更优的材料，这一过程往往耗时数年甚至数十年。而AI可以通过机器学习算法，从已有的材料数据库中学习结构与性能之间的映射关系，进而预测未知材料的性能，并推荐最有潜力的候选材料进行实验验证。计算公式方面，材料性能的预测往往涉及复杂的量子力学计算。例如，利用密度泛函理论（DFT）计算材料的电子结构时，需要求解薛定谔方程：ψ其中，是哈密顿算符，ψ是波函数，E是能量本征值。对于大尺度体系，直接求解该方程的计算量极大。引入AI势函数后，可以大幅降低计算成本。AI势函数通过学习高精度DFT计算的数据，拟合原子间的相互作用势，从而在保持精度的同时，将计算速度提升几个数量级。这使得利用分子动力学模拟数亿原子的体系成为可能，为设计高性能电池材料、催化剂等提供了强有力的工具。尽管如此，AI在材料科学中的应用仍面临局限性。目前的AI模型高度依赖训练数据，对于训练数据覆盖之外的材料体系，其预测能力急剧下降。此外，AI模型通常难以捕捉材料在极端条件下的相变行为，这需要结合人类专家的物理洞察力进行修正。1.根据材料一，下列关于“AIforScience”的说法中，正确的是（）。（4分）A.它完全取代了传统的实验观测和理论推导，成为唯一的科研范式。B.AlphaFold的成功证明了AI无法解决生物学界的长期难题。C.AI模型的“黑箱”特性是指其决策过程清晰且符合传统科学定律。D.可解释性AI（XAI）旨在解决AI模型决策过程难以理解的问题。2.根据材料二，下列关于科研数据开放共享的说法中，不正确的是（）。（4分）A.科研数据“孤岛”现象主要源于数据格式差异及知识产权问题。B.数据偏差可能导致AI模型的预测结果缺乏普适性。C.CERN开放数据模式表明，数据开放完全没有成本和风险。D.建立全球性科研数据基础设施有助于降低科研门槛。3.根据材料三，下列关于AI在材料科学中应用的说法中，正确的是（）。（4分）A.传统的“试错法”比AI方法更高效，应继续作为主要研发手段。B.引入AI势函数后，求解薛定谔方程的计算量会成倍增加。C.AI势函数通过学习DFT数据，拟合原子间相互作用势，提升了计算速度。D.AI模型在预测训练数据覆盖之外的材料体系时，表现依然完美。4.根据以上三则材料，概括“AIforScience”在当前发展过程中面临的主要挑战。（18分）二、论证评价题：请认真阅读给定材料，分析其中存在的论证缺陷，并简要说明理由。（30分）材料：近年来，随着生活节奏的加快和工作压力的增大，越来越多的人开始关注睡眠质量。某知名健康科技公司推出了一款名为“深睡宝”的智能助眠手环。该公司宣称，佩戴该手环可以显著改善用户的睡眠质量，有效缓解失眠症状。为了证明其产品的有效性，该公司发布了一份详细的实验报告。报告指出，研究人员选取了1000名存在睡眠障碍的志愿者作为实验对象。在实验开始前，对所有志愿者进行了睡眠质量评分，平均分为50分（满分100分）。随后，志愿者被分为两组：实验组和对照组。实验组佩戴“深睡宝”手环入睡，对照组则不佩戴任何设备入睡。实验持续了30天。30天后，研究人员再次对两组志愿者的睡眠质量进行评分。结果显示，实验组的平均睡眠质量评分提高到了85分，而对照组的平均睡眠质量评分仅提高到了55分。因此，该公司得出结论：“深睡宝”手环是改善睡眠质量的有效手段，其效果远超自然恢复。”此外，报告还补充了一项数据：在实验组中，有90%的用户表示佩戴手环后入睡时间缩短了；而对照组中，只有20%的用户表示入睡时间有所缩短。公司发言人据此强调：“数据无可辩驳地证明，‘深睡宝’手环能够通过微电流刺激神经，缩短入睡时间，其疗效具有统计学显著性。”基于以上实验数据和结论，该公司建议所有存在睡眠问题的消费者立即购买并使用“深睡宝”手环，并声称该产品适用于所有年龄段和所有类型的失眠患者。三、材料作文题：请认真阅读给定材料，结合实际工作生活，围绕“科学探索中的严谨与创新”这一主题，写一篇文章。（60分）材料：科学探索是一项既需要严谨求实，又需要大胆创新的事业。严谨是科学的基石，它要求科学家在实验设计、数据分析和结论推导过程中必须遵循严格的逻辑和规范，容不得半点马虎和虚假。历史上，许多重大的科学发现都建立在对细节的极致追求和对真理的坚守之上。然而，创新是科学的灵魂。如果只固守已有的理论和范式，科学就会停滞不前。哥白尼敢于挑战“地心说”，爱因斯坦突破牛顿力学的框架，才推动了人类认知的飞跃。在当今时代，学科交叉融合日益紧密，新技术层出不穷，这既为科学创新提供了广阔的空间，也对科学家的综合素质提出了更高的要求。在科研实践中，严谨与创新并非对立，而是相辅相成的。严谨为创新提供了可靠的土壤，确保创新不是无本之木；创新则为严谨指明了方向，避免严谨陷入繁琐的细节而迷失大局。只有在严谨的基础上勇于创新，在创新的过程中保持严谨，科学探索才能不断突破边界，造福人类。请参考上述材料，联系实际，自拟题目，写一篇议论文。参考答案及解析一、科技文献阅读题1.【答案】D【解析】A项：错误。根据材料一第一段“AI凭借其强大的模式识别和预测能力，成为连接实验数据与物理定律的桥梁”可知，AI是连接二者的桥梁，并非“完全取代”成为“唯一”范式。B项：错误。根据材料一第一段“AlphaFold成功预测了几乎所有已知蛋白质的三维结构，解决了困扰生物学界50年的‘蛋白质折叠问题’”可知，AlphaFold解决了难题，而非“无法解决”。C项：错误。根据材料一第二段“而深度学习模型往往由数亿个参数构成，其决策过程难以被人类直观理解”可知，“黑箱”特性是指决策过程难以理解，而非“清晰”。D项：正确。根据材料一第二段“为此，可解释性AI（XAI）成为了当前的研究热点，旨在通过可视化特征图、构建物理约束神经网络等方式，打开AI的‘黑箱’”可知，XAI旨在解决“黑箱”问题，即决策过程难以理解的问题。2.【答案】C【解析】A项：正确。根据材料二第一段“不同实验室、不同学科的数据格式各异，且涉及知识产权和隐私保护问题，导致数据难以整合”可知，该说法正确。B项：正确。根据材料二第一段“如果训练数据主要来源于发达国家或特定领域，AI模型的预测结果可能会产生系统性偏差，从而影响科学结论的普适性”可知，该说法正确。C项：错误。根据材料二第二段“但是，数据开放也带来了新的挑战，如数据存储成本高昂、数据版本管理混乱以及数据滥用风险等”可知，数据开放并非“完全没有成本和风险”，该项说法过于绝对。D项：正确。根据材料二第二段“这种开放共享的模式极大地降低了科研门槛，使得发展中国家和中小型研究机构也能参与到前沿科学研究中来”可知，该说法正确。3.【答案】C【解析】A项：错误。根据材料三第一段“传统的材料研发通常采用‘试错法’……这一过程往往耗时数年甚至数十年。而AI可以通过机器学习算法……推荐最有潜力的候选材料进行实验验证”可知，AI方法比“试错法”更高效。B项：错误。根据材料三第二段“引入AI势函数后，可以大幅降低计算成本……将计算速度提升几个数量级”可知，计算速度提升，计算量降低，而非“成倍增加”。C项：正确。根据材料三第二段“AI势函数通过学习高精度DFT计算的数据，拟合原子间的相互作用势，从而在保持精度的同时，将计算速度提升几个数量级”可知，该说法正确。D项：错误。根据材料三第三段“目前的AI模型高度依赖训练数据，对于训练数据覆盖之外的材料体系，其预测能力急剧下降”可知，AI模型在训练数据之外的预测能力会下降，而非“完美”。4.【答案】“AIforScience”在当前发展过程中面临的主要挑战包括：（1）模型可解释性差。深度学习模型的“黑箱”特性使其决策过程难以被人类直观理解，难以确保结论符合基本的科学逻辑，需要发展可解释性AI。（2）科研数据存在孤岛现象与偏差。不同机构数据格式不一，且涉及知识产权和隐私保护，导致数据难以整合；数据来源单一可能导致模型预测结果产生系统性偏差，缺乏普适性。（3）数据开放共享面临管理难题。数据存储成本高、版本管理混乱、存在数据滥用风险，缺乏相应的国际规范和伦理准则。（4）模型对训练数据的依赖性强。在材料科学等领域，AI模型对训练数据覆盖范围之外的体系预测能力差，且难以捕捉极端条件下的复杂行为，仍需结合人类专家的物理洞察力。【解析】本题考查归纳概括能力。需要从三则材料中提取关于“挑战”的关键信息。材料一主要提到“黑箱”特性和可解释性问题。材料二主要提到数据孤岛、数据偏差、数据开放的成本与风险、规范缺失。材料三主要提到模型对数据的依赖、外推能力差以及极端条件下的局限性。作答时需分点概括，语言准确、简洁。二、论证评价题【答案】材料中存在的论证缺陷及理由如下：1.样本分组缺乏科学性（或存在安慰剂效应）。实验组佩戴“深睡宝”手环，对照组“不佩戴任何设备”。这种设计无法排除心理暗示（安慰剂效应）对结果的影响。对照组应当佩戴一个外观相同但无实际功能的“伪手环”，以确保两组在心理状态上的一致性。2.归因不当（或结论归因单一）。实验组睡眠评分提高，不一定完全是手环的功能。佩戴手环这一行为本身可能让用户更加关注睡眠，从而改善睡前习惯（如减少玩手机、早睡等），这些混杂变量导致了睡眠质量的提高，而非手环本身的微电流刺激。3.数据来源单一，存在利益相关风险。实验报告是由“某知名健康科技公司”自行发布和选取的，数据的客观性和公正性无法保证，可能存在选择性发布数据或操纵实验结果以推销产品的嫌疑。4.混淆相关性与因果性。报告中提到“90%的用户表示……入睡时间缩短”，这是用户的主观感受，属于相关性描述，不能直接证明是手环的微电流刺激导致了入睡时间缩短。5.结论过度推广（以偏概全）。公司声称该产品“适用于所有年龄段和所有类型的失眠患者”。实验对象仅是“1000名存在睡眠障碍的志愿者”，其年龄构成、失眠类型（如生理性、心理性、病理性）未明确说明。基于特定样本得出的结论不能随意推广到所有人群和所有类型的失眠。【解析】本题考查逻辑论证评价能力。需要识别实验设计中的逻辑漏洞。要点一：对照组设置不合理。未使用双盲实验或安慰剂对照。要点二：忽视混杂变量。佩戴行为本身带来的心理暗示和生活习惯改变。要点三：利益冲突。既当运动员又当裁判员，数据可信度存疑。要点四：主观数据作为客观证据。用户的主观“表示”不能等同于生理指标的客观改善。要点五：以偏概全。样本代表性不足，结论扩大化。三、材料作文题【答案】（略，以下提供写作思路和范文框架）写作思路：1.审题：题目要求围绕“科学探索中的严谨与创新”这一主题写议论文。材料明确了严谨是基石，创新是灵魂，二者相辅相成。2.立意：应强调在科学研究中，严谨与创新是不可分割的辩证统一关系。只有将二者有机结合，才能推动科学进步。3.结构建议：标题：例如《守严谨之正，出创新之奇》、《严谨为基，创新为翼》。开头：引用材料或名言，引出科学探索中严谨与创新的重要性，提出中心论点。分论点一（为什么需要严谨）：严谨是科学的生命线。没有严谨，数据就会失真，结论就会谬误，科学大厦就会倾塌。可以结合反面案例（如学术造假）或正面案例（如屠呦呦发现青蒿素的反复实验）进行论证。分论点二（为什么需要创新）：创新是科学发展的动力。因循守旧只能原地踏步，只有敢于突破传统思维，才能发现新大陆。可以结合哥白尼、爱因斯坦或当代科技突破（如量子计算、AI）进行论证。分论点三（如何处理二者关系）：严谨是创新的前提，创新是严谨的升华。在科研工作中，既要在大胆假设时保持严谨的验证态度，又要在细致求实中保持突破的勇气。结尾：联系实际（如国家科技创新战略、科研工作者的使命），总结全文，升华主旨。范文示例：严谨为基石，创新铸灵魂科学探索，是一场穿越未知迷雾的壮丽远航。在这条通往真理的道路上，有两个不可或缺的罗盘与引擎：一是严谨求实的科学态度，二是大胆突破的创新精神。材料中深刻指出，严谨是科学的基石，创新是科学的灵魂，二者相辅相成，缺一不可。在当今这个科技日新月异的时代，唯有以严谨为基石，以创新铸灵魂，方能不断拓展人类认知的疆界。严谨是科学大厦屹立不倒的根基。科学研究来不得半点虚假，每一个数据、每一次推导都必须经得起检验。历史上，无数伟大的发现都源于对细节近乎苛刻的执着。英国科学家瑞利在测量氮气密度时，发现从空气中提取的氮气与从氨气中分解的氮气存在极其微小的质量差异，这千分之一的偏差并未被他忽略，反而经过严谨的追踪，最终导致了稀有气体氩的发现。反之，如果缺乏严谨，所谓的“成果”不过是建立在沙滩上的城堡，潮水一退便原形毕露。韩国黄禹锡干细胞造假案、日本小保方晴ST细胞事件，不仅让当事人身败名裂，更严重损害了科学界的公信力。这警示我们，严谨不仅是方法，更是科学家的良知与底线。然而，仅有严谨是不够的，创新才是推动科学车轮滚滚向前的动力。如果科学仅仅是对已有知识的验证与堆砌，人类将永远被困在经验的牢笼中。哥白尼敢于挑战统治千年的“地心说”，提出“日心说”，不仅需要观测数据的支撑，更需要颠覆常识的勇气；爱因斯坦不迷信牛顿力学的绝对时空观，提出相对论，开启了现代物理学的新纪元。这些伟大的跨越，无不源于对传统的突破和对未知的大胆想象。在人工智能、基因编辑、量子通信等前沿领域，技术迭代速度极快，唯有保持创新的敏锐度，才能在