【推荐1】阅读下面的文字，完成下面小题。

如何给山峰测高

于先文

①山峰的高度通常指海拔高，是以平均海水面为基准，到山顶的垂直距离。怎样测量山峰的准确高度呢？主要有三种方法。

②目前，山高测量中精度最高的是水准测量法。一般来说，是从山脚下一个已知海拔高的点出发，利用水准仪和两把水准尺测量相距不远两点间的高差。水准测量精度高，误差可控制在厘米级，甚至毫米级。但水准测量进度慢，例如，200米左右高度的山，沿上山路测量也需要1天；如果碰到草木丛生没有路的山，测量进度就更加缓慢。因此，该方法只适合测量较低的山峰。

③相比之下，三角高程测量法要简单快捷得多。我们测量448.9米的南京紫金山主峰，用的就是这个方法：在山脚下，利用安置在海拔高已知点上的全站仪，瞄准安置在山顶的棱镜，可测得视线的高度角和距离，利用数学方法就能算出一个垂直高差。这个垂直高差加上已知点海拔高和全站仪高，再减去山顶棱镜高，就得到了山的海拔高。这个方法虽然“多快好省”，但仅仅适合测量精度要求不高的山峰。

④利用北斗卫星导航定位技术测量山峰高度，工作更加简便且测量精度高。2020年，我国科学家测量珠穆朗玛峰时就采用了这种方法。但这个方法测得的是大地高，大地高需要减去一个叫作大地水准面差距的值，才能得到海拔高。要想得到精确的大地水准面差距，需要有严密的数学模型和当地的重力加速度等数据，这也是2020年在珠峰测量中开展重力测量的重要原因。目前，北斗卫星测高误差已可控制在5厘米之内；随着科学技术的进一步发展，未来可能达到毫米级精度，进而全面替代水准和三角高程测量法。

⑤掌握山峰高度，对工程建设、科学研究有着重要作用。一方面，准确的山峰高度是工程规划、设计、施工的重要地理数据；另一方面，对于山峰及周边区域的高程监测，也可用于地壳形变、板块运动等演变机理研究，以及地震、泥石流等自然灾害预报。此外，准确了解山峰的高度，还有利于科学家开展生态环境演变研究，分析沧海桑田的变化趋势，探索人类家园的未知奥秘。

（选自《人民日报》，有删改）

拉巴比拉深入钻研了发明和设计轮桥、自行车的技术文献，钻研了陆上交通工具的设计原理，从这些研究中他发现，为什么对大多数动物来说没有轮子比有轮子更好，为什么人类只在一定的条件下才使用轮子，有这样三方面的原因：

1.轮子仅在坚硬平整的路面上才有效。用工程技术的术语来说：滚动阻力随着路面变软或凸凹不平而增加。交通工具的自重越重，在软的路面上运行的效率就越低，人类发明的轮子依赖于人类自己铺设的道路，而自然界并没有为动物准备平整坚硬的轮子之路。

2.轮子常会遇到路面上的垂直障碍。骑自行车的人都熟悉从马路驶上人行道边沿的台阶遇到的困难。这台阶就是一种垂直障碍。美国国家宇航总局在设计登月车时，曾花很大气力研究克服月球表面的垂直障碍问题。一般说来，车轮要爬上高度为轮子直径一半的垂直障碍是很困难的，而爬上高度与轮子直径相等的垂直障碍几乎不可能。自然界的垂直障碍物太多，动物依靠腿可以上爬下跳，甚至跃上山崖，跳过矮墙，攀上绝壁，而如果依靠轮子就无能为力了。

3.轮子还会遇到很多空间障碍，像树木、石块之类，都会阻挡轮子的滚动。

因此，在自然环境中，腿对于动物来说比轮子更优越。所以陆上动物始终没有进化出轮子那样的组织来。

那么，今天，人类的活动已经使陆地上的面貌大为改观，许多地方出现了纵横交错的车路，在这样的条件下，动物身上会不会进化出轮子来呢？有些生物学家相信一种被称为精确平衡的化理论。这种理论认为：生态环境的改变会加速动物的进化，当一种新的生态环境出现并可能为生物所利用时，总会有一些生物迅速地进化发展出适应的手段来，占据这一种生态环境。如果这种理论正确的话、那么，也许若干年之后，人类将会看到有些动物、例如老鼠，进化出像溜冰鞋那样的轮子器官，在人类修建的高速公路上飞速向前滚动。

（选自周立明《动物身上会进化出轮子来吗？》）

【推荐3】阅读以下材料，完成各题。

①人工智能是一把“双刃剑”，人工智能的不断发展有可能会导致出现“机器排斥人工”的场景。比如，在全球最大的12家投资银行里，最普通的研究人员平均年薪都有50万美元，如此令人羡慕的岗位也存在被替代的可能。

②在人工智能影响就业的问题上，目前存在着较大的分歧。一派是悲观看法，代表人包括：世界著名物理学家斯蒂芬·霍金，特斯拉汽车的创始人伊隆·马斯克等。霍金曾在英国《卫报》的一个专栏中写道：“工厂自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及到中产阶级，最后只给人类留下护理，创造和监督工作。”马斯克甚至提出：人类要与机器融合成为“半机械人”，否则将被人工智能淘汰。李开复在《麻省理工技术评论》上指出：人工智能10—15年内就有能力取代我们一半的工作任务，这将是人类经历的最快的科技革命，我们还没准备好。世界著名的咨询公司麦肯锡的研究报告更是悲观地预测：到了2030年，人工智能的发展将冲击到所有体力劳动和服务类的后端操作人员，将近8亿人将失业。据2016年一份花旗银行与牛津大学合作的报告预测，美国47%的就业岗位可能被机器人代替。在英国，这个比例是35%，而在经合组织国家，平均57%的工作岗位将实现自动化。

③（     ），另外一派则持有相对乐观的观点，如盖洛普的一项调查显示，大多数人认为，AI和机器人肯定可以代替很多人类初级简单的，服务类的工作，但是，人类由此被吸纳到更多新的领域，人类不必担心大量失业！总的来看，大学以上水平受影响最小。此外，人工智能的成本也是需要考虑的因素。在2016年的围棋人机对弈中，谷歌设计开发的阿尔法围棋与韩国的李世石对弈一局，所消耗的机器运行成本达到了3000美元。而在此期间，人类对手可能只消耗了一碗石锅拌饭。

（节选自《人工智能：新技术的“双刃剑”》，有删改）