2026年7月25日全国事业单位联考C类综合应用能力试题及答案解析

2026年7月25日全国事业单位联考C类综合应用能力试题及答案解析一、科技文献阅读题（共50分）阅读以下材料，回答1—10题。材料：近年来，人工智能技术在气象预报领域取得显著进展。传统数值天气预报以大气动力学方程组为基础，通过超级计算机求解方程来预测未来天气演变。而AI气象预报模型则另辟蹊径，依靠深度学习技术从海量历史气象数据中学习输入与输出之间的非线性映射关系。目前，部分AI模型在中短期预报中的准确率已接近甚至超过传统数值模式，尤其在降水落区和高低温预报等方面表现突出。AI气象预报的主要优势在于计算效率高。传统数值模式生成一次全球预报通常需要数小时，而训练完成的AI模型可在数秒至数分钟内输出预报结果。此外，AI模型具有较强的特征提取能力，能从多源异构数据中自动学习复杂气象规律，对某些强对流天气过程的捕捉能力较传统模式有所提升。然而，AI气象预报也存在明显局限。其一，模型的可解释性较差，难以回答“为什么这样预报”的问题；其二，对极端罕见天气事件的预报能力不足，其原因在于训练数据中此类事件样本较少；其三，模型性能高度依赖训练数据的质量和覆盖范围，数据偏差可能导致系统性误差。未来，融合物理规律与数据驱动的“神经算子”方法成为可能的发展方向。该方法将大气动力学方程作为物理约束嵌入神经网络，在保持计算效率的同时提高预报结果的物理一致性。单项选择题（每题2分，共6分）1.根据材料，AI气象预报模型学习和预报的主要依据是：A.大气动力学方程组B.海量历史气象数据的非线性映射关系C.超级计算机的数值求解能力D.气象专家人工设定的预报规则答案B2.与传统数值模式相比，AI气象预报的主要优势表现在：A.模型可解释性强，能清晰说明预报依据B.对极端罕见天气事件预报准确率高C.计算效率高，生成预报所需时间大幅缩短D.不依赖训练数据的质量和覆盖范围答案C3.材料中提到的“神经算子”方法的特征是：A.完全替代大气动力学方程B.仅依靠数据驱动建立映射关系C.将大气动力学方程作为物理约束嵌入神经网络D.放弃深度学习技术，回归传统数值求解答案C多项选择题（每题3分，共9分）4.根据材料，AI气象预报存在的局限性包括：A.模型可解释性较差B.对极端罕见天气事件预报能力不足C.计算效率远低于传统数值模式D.性能高度依赖训练数据的质量和覆盖范围答案ABD解析材料第三段明确列举了AI气象预报的三个局限，即可解释性较差、极端事件预报能力不足、依赖数据质量。C项与材料第二段“计算效率高”相反，故排除。5.与传统数值天气预报相比，下列属于AI气象预报特点的有：A.以大气动力学方程组为基础B.依靠深度学习技术建立非线性映射C.预报结果完全不受数据来源影响D.可在数秒至数分钟内输出预报结果答案BD解析A项属于传统数值模式的特点；C项表述绝对化，材料指出AI模型性能高度依赖训练数据，故错误。6.下列表述中，符合材料内容的有：A.部分AI模型在中短期预报中的准确率已接近甚至超过传统数值模式B.训练完成的AI模型生成预报的效率远高于传统模式C.AI模型对强对流天气的捕捉能力必定全面优于传统模式D.数据偏差可能导致AI气象预报出现系统性误差答案ABD解析C项“必定全面优于”表述绝对化。材料说的是“对某些强对流天气过程的捕捉能力较传统模式有所提升”，并非全面优于。辨析题（每题4分，共8分）7.有人认为：“AI气象预报与传统数值预报一样，都是依靠超级计算机求解大气动力学方程来预测天气。”请判断该说法是否正确，并说明理由。答案错误。解析AI气象预报依靠深度学习技术从海量历史气象数据中学习非线性映射关系，而非求解大气动力学方程；求解大气动力学方程是传统数值天气预报的核心方法。二者技术路径不同。8.有人认为：“AI气象预报对极端罕见天气事件的预报能力很强，因为训练数据中此类事件样本十分充足。”请判断该说法是否正确，并说明理由。答案错误。解析材料明确说明AI气象预报对极端罕见天气事件预报能力不足，其原因恰恰是训练数据中此类事件样本较少，而非样本充足。简答题（共12分）9.根据材料，概括AI气象预报相比传统数值预报的两点优势，并指出其两点局限。答案优势：(1)计算效率高，生成预报所需时间从数小时缩短至数秒至数分钟；(2)特征提取能力强，对某些强对流天气过程的捕捉能力有所提升。局限：(1)模型可解释性较差，难以解释预报依据；(2)对极端罕见天气事件预报能力不足，且性能高度依赖训练数据质量和覆盖范围。解析本题要求从材料中提取并概括关键信息，答题时应紧扣原文归纳，避免遗漏要点。摘要题（共15分）10.请为上述材料撰写一篇内容摘要。要求：概括准确、条理清晰、文字简洁，不超过150字。答案本文介绍了AI气象预报技术。AI气象预报依靠深度学习从历史数据中学习非线性映射，相较传统数值模式具有计算效率高、特征提取能力强的优势，但对极端罕见天气事件预报能力不足，且可解释性差、依赖数据质量。未来“神经算子”方法有望融合物理规律与数据驱动，在保持计算效率的同时提高物理一致性。解析摘要应涵盖材料核心内容，包括AI气象预报的原理、优势、局限及未来方向，语言精练。二、论证评价题（共40分）阅读以下论证材料，指出其中存在的4处论证错误，并分别说明理由。材料：近年来，某市空气质量优良天数比例从2019年的72%上升到2023年的85%。这一显著改善主要得益于该市大力推广新能源汽车。因为数据显示，2023年该市新能源汽车保有量比2019年增长了约10倍。可见，只要继续增加新能源汽车的数量，该市空气质量就能持续改善，最终实现污染零排放。同时，有研究认为，空气质量改善还能显著降低居民呼吸道疾病发病率。因此，该市呼吸道疾病发病率一定已经大幅下降。11.请指出材料中存在的4处论证错误，并分别说明理由。每条理由不超过100字。答案错误1：由“空气质量优良天数比例上升”和“新能源汽车保有量增长”同时发生，推出前者主要得益于后者，属因果关系误判。二者存在时间相关性，但未必构成因果，空气质量改善也可能受工业减排、气象条件等因素影响。错误2：由“增加新能源汽车数量”推出“空气质量就能持续改善”，属过度推断。空气质量受多种污染源和因素综合影响，仅靠增加新能源汽车不能保证持续改善。错误3：由“持续增加新能源汽车数量”推出“最终实现污染零排放”，属绝对化论断。新能源汽车并非完全无污染，电力生产、轮胎磨损等环节仍可能产生污染，且空气质量还受工业、扬尘等其他污染源影响，零排放目标难以仅靠推广新能源汽车实现。错误4：由“空气质量改善能显著降低呼吸道疾病发病率”推出“该市呼吸道疾病发病率一定已经大幅下降”，属绝对化推断。呼吸道疾病发病率受多因素影响，且空气质量改善的健康效应可能存在滞后性，不能必然推出“已经大幅下降”。解析论证评价题要求准确识别论证中的逻辑谬误，常见的错误类型包括因果误判、过度推断、绝对化表述、以偏概全等。答题时应先指出错误所在，再简洁说明错误理由。三、材料作文题（共60分）12.阅读以下材料，结合材料，联系实际，围绕“科技创新与科技伦理”这一主题，自拟题目，写一篇议论文。要求：观点鲜明，论证充分，逻辑清晰，字数800—1000字。材料：近年来，以人工智能、量子信息、生物技术为代表的新一轮科技革命和产业变革加速演进。然而，在科技快速发展的同时，也出现了算法歧视、数据滥用、基因编辑伦理争议等问题。有科学家指出：“技术本身并无善恶，关键在于人类如何使用它。”也有观点认为：“在追求科技创新的同时，必须把科技伦理摆在更加突出的位置。”答案参考范文：以科技伦理为创新校准方向当今时代，人工智能、量子信息、生物技术等前沿科技正以前所未有的速度重塑世界。然而，算法歧视、数据滥用、基因编辑伦理争议等问题也随之而来，警示我们：科技创新不能脱离伦理约束。唯有把科技伦理摆在与创新同等突出的位置，才能实现科技向善、行稳致远。科技伦理是科技创新的内在要求。科技本身虽无善恶之分，但应用科技的主体有目的、有选择，应用后果也有利有弊。人工智能可以提高效率，也可能因算法偏见造成社会不公；生物技术可以攻克疾病，也可能因基因编辑越界冲击人类伦理底线。若离开伦理规范，创新成果反而可能成为伤害人类自身的工具。因此，科技伦理不是束缚创新的锁链，而是引导创新走向造福人类的指南针。重创新轻伦理会带来严重风险。现实中，部分互联网平台过度收集用户数据，以算法操纵消费行为；一些科研人员为追求技术突破，忽视实验对象的知情同意与权益保护。这些行为短期看可能获得商业或学术利益，长期看则侵蚀公众信任，加剧社会对立，甚至引发公共安全危机。一旦伦理底线失守，科技发展将失去社会土壤，创新动能也会随之衰减。推动科技创新与科技伦理协调发展，需要多方协同发力。政府应加快科技伦理立法与监管，明确技术研发和应用的边界；科研机构和企业应建立伦理审查机制，将伦理评估嵌入研发全过程；科技工作者应增强自律意识，不以技术可行代替道德应当；社会公众也应提高科技素养，积极参与科技伦理讨论。唯有构建多元共治的科技伦理治理体系，才能为创新提供稳固支撑。创新决定科技进步的速度，伦理