管道数组中，fd[0]代表管道的______端，fd[1]代表管道的______端。

下列不属于Windows 2000特征的是（）A. 具有标准化安全技术B. 提供活动目录技术C. 必须与 MS—DOS 共同管理系统资源D. 支持移动用户

阅读下面的文字，完成下面小题。对话邱谆：全世界都在等一个具身智能拐点时刻刘景丰 霞光社：从春晚的“机器人热”之后，到过去的一个月，国内有数十家具身智能、机器人的企业涌现，整个机器人行业进入前所未有的发展高潮。您过去一直关注具身智能和机器人行业，怎么看待这种突然的火爆？ 邱谆：从时间点上看，这并不是突然的事，而是水到渠成，只是刚好和春晚凑到一起了。 首先需明确区分传统机器人和具身智能。扫地机、送餐机器人等属于传统机器人，它们的核心是机械、运控加部分算法，大部分是规则驱动的；而具身智能（包括人形和非人形）是人工智能的分支，是有机器人形态的人工智能大模型，核心为训练数据驱动，而非规则驱动，这是二者最核心的区分红线。 今年机器人行业并非传统机器人爆发，而是物理AI（具身智能）的爆发。其实也是因为AI大模型已经发展到一定量级，带动了物理AI的发展，而且当前数据搜集环节也迎来发展节点，具身智能领域才会涌现大量数据搜集公司。 霞光社：为什么具身智能的本体要做成与人形相近？ 邱谆：核心还是数据的关系，因为具身智能的训练数据多是围绕人类行为、视角来进行的，因此人形的设计能获取更大量数据。当然非人形设计若能找到足够训练数据也可行，但目前中美市场均以人形为主，且特斯拉主打的灵巧手也与接近人类动作的训练数据相关。 霞光社：中国和美国在具身智能发展上有哪些差异？ 邱谆：在具身数据搜集上中国是有显著优势的，美国则在数据搜集算法研发上更擅长。 中国在数据搜集的优势体现在四个方面：一是人力优势，数据搜集需要大量采集员；二是设备供应链优势，数据采集涉及硬件设备，中国在数据采集设备上有优势；三是场地优势，数采工厂建设需要场地支撑；四是基础设施，包括数据采集后的存储、分析、部署等基础设施，中国更完善。 因为有这样的优势，有些中国企业会专门向海外企业提供采集的具身智能数据和数据设备。 霞光社：在AI大模型上，中美开发者交流特别多，很多美国AI企业里有非常多的华人。那在具身智能这个领域，会延续这种情况吗？ 邱谆：目前因为一些地缘政治的关系，国内具身智能企业不再像以前自动驾驶那会儿在美国设很多研发中心，但是两边的合作还是很多。国内企业已经在做自己的具身智能算法研究，而且中美两边很多时候是同时开发。像星动纪元的创始人陈建宇教授，最近与斯坦福大学Chelsea Finn团队合作，联合发布了VLAW框架；光轮智能跟英伟达的机器人实验室也交流非常紧密。我目前看到，中国跟美国在具身智能领域，不管是算法还是数据，都是齐头并进的。 另外，华人在这些项目中的优势是他们对硬件的理解会比较强，而且在国内带着很强的供应链资源。 其实很多美国的具身智能公司在硬件本体、灵巧手、数据方面也在跟中国企业合作，这说明双方的互补和合作是比较清晰的，至少美国的具身智能公司完全离开中国，我觉得是搞不定的。 霞光社：在具身智能这个赛道，中国企业目前出海的机会是什么？ 邱谆：美国在硬件供应链上存在大量缺口，从电机、电池到本体、灵巧手等核心零部件均依赖外部，这为中国企业带来了出海机会。虽面临关税、科技壁垒、技术出口限制等问题，合作形式更间接，但行业需求真实存在，出海机会明确。 霞光社：海外市场对机器人/具身智能的需求近年会有什么变化吗？ 邱谆：我认为海外市场对机器人的需求是一直在那里的。你看各种欧美科幻电影，第一天就在拍机器人。哪怕50年前，如果有一个机器人能帮你扫地、做家务，性价比还不错的，当时就会有很多人要。但这几十年一直面临的问题是，你很难使机器人真正实现通用化。现在基于大模型的具身智能，第一次让机器人实现通用化成为可能。 霞光社：今年一开年大家都投入了很多，您觉得会有具身智能跑出来吗？ 邱谆：我们应该看几个里程碑。顺着当年GPT的爆发看现在的具身智能，我觉得应该对它稍微降低一些期望值。如果在GPT出来之前，你抓住Sam Altman①，问这个东西到底会应用在金融、医疗还是教育，或是写代码，他其实也未必知道。 所以我认为，对于太创新的事情，不要给太多商业化压力，这个事情非常重要。而这一点恰恰是中国创新环境下与硅谷有一定差距的地方，因为中国的环境会更加强调创新带来的商业化效益。 所以第一步我们要等到具身迎来“GPT时刻”，即这个AI大模型被训练出来，突然展现出通用智能涌现的能力；第二步，再去看它怎么商业化。 现在这些项目还处在大量搜集数据、全力训练模型的阶段，如果太着急去问它要在哪个非常具体的场景里去落地，我觉得有时候可能会伤害到这些公司。 霞光社：因为您平时常在硅谷，从您的视角看国内这波“具身智能热”，您想给什么建议？ 邱谆：现在的AI企业、具身智能企业，已经不单单是一家企业了，它其实还有科研的部分，比如他们都会有首席科学家，因为他们要做科研。对这些公司来讲，其实前沿探索的能力是更重要的，尤其是当下的具身领域，它的软件算法还没有收敛，大家还没有形成一个共识，还在探索的阶段。 比如单就人形机器人来说，如果软件没有收敛，虽然最后硬件都是偏人形，但到底是怎样的人形，比如你的灵巧手有多少自由度？要轮式还是双足？这些都还未定。 因此，只要朝着一个大目标，路线可以不同。 从这个角度，我觉得投资者应该给这些创业公司更多空间、机会去成长，去实现“具身智能的GPT时刻”。（有删改） 【注】①Sam Altman：OpenAI联合创始人，被誉为“ChatGPT之父”。（1）下列对原文相关内容的理解和分析，不正确的一项是（ ____ ）A.标题中所说的“拐点时刻”指具身智能迎来“GPT时刻”，即大模型通过训练展现出通用智能的涌现能力。B.文本开头部分对传统机器人和具身智能的区分，为后文写具身智能的未来发展提供了前提。C.由于美国具身智能企业在硬件本体、灵巧手等方面具备技术优势，中美企业之间开展了诸多合作。D.邱谆对比中国与硅谷的创新环境，为的是强调在当下不能给予我国具身智能公司太多商业化压力。（2）下列对原文相关内容的分析和评价，正确的一项是（ ____ ）A.受访者阐释概念时用词精准，如以“规则驱动”和“训练数据驱动”划定核心界限，体现出论述的专业性。B.具身智能与传统机器人的主要区别在于是否拥有机器人形态，传统机器人缺乏形态设计，而具身智能有明确的形态。C.陈建宇教授和光轮智能与美国开发者合作的例子，证明了地缘政治关系对具身智能发展的影响。D.受访者既立足国内具身智能产业现状，又放眼硅谷与全球技术格局，为行业未来发展指明了具体路径。（3）老师要求同学们结合本文总结有关访谈的相关知识，请结合文本补全下面横线处的内容。每处不超过10个字。①这篇访谈紧扣当下火爆的“具身智能”话题进行，体现出访谈具有 ____ 的特点。②访谈者设计的提问以直问为主，由浅入深、层层深入，体现出问题设计 ____ 的特点。③访谈者全程保持客观谦逊的倾听姿态，提问语言 ____ ，显现出良好的专业素养。（4）霞光社对邱谆的访谈内容围绕“具身智能”展开，请概括本次访谈是从哪些角度逐步推进对话的。（5）面对具身智能拐点时刻到来的发展机遇，中国具身智能行业有怎样的优势？又面临怎样的挑战？请简要分析。

22. (判断题) 在芯片、操作系统、工业软件等领域，我国与发达国家相比仍存在较大差距。A. 对B. 错

MD 3000生物信号采集处理系统的使用顺序是()。A. 启动电脑B. 打开MD 3000前面板电源C. 打开MD 3000后面板电源D. 双击MD 3000打开软件

在各方共同努力下，世界人工智能合作组织在上海应运而生。A. 对B. 错

下列表述正确的是()。A. 计算机中主要使用的是模拟信号[1]B. 数字电路可以表示多种状态[2]C. 数字信号只能表示状态0和状态1[3]D. 数字信号可以是非离散信号

关系数据库的基本关系有许多特性,()不是基本关系的特性。A. 行顺序可以是任意的B. 列是同质的C. 可以存在完全相同的行D. 列顺序可以是任意的

8[填空题，3分]内部RAM中，位地址为40H、88H的位，该位所在字节的字节地址分别为（）和（）。此处作答

在 n 个结点的顺序表中，算法的时间复杂度是 O（1）的操作是（ ）。A. 访问第 i 个结点（1≤i≤n）和求第 i 个结点的直接前驱（2≤i≤n）B. 在第 i 个结点后插入一个新结点（1≤i≤n）C. 删除第 i 个结点（1≤i≤n）D. 将 n 个结点从小到大排序