题目内容
（请给出正确答案）
A.准确细致
B.浑厚雄壮
C.诘屈聱牙
D.华美绚丽
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A．未必是好事
B．不是好事
C．不可能是好事
D．可能是好事
A．思想和学术应当是一个统一的整体
B．思想是我们这个时代最不缺少的也是最缺少的东西
C．我们这个时代最需要的是有学术的思想
D．我们应当展示思想背后学术的力量
A.某集团以数以十亿美元收购国外企业
B.某公司撤出伦敦股市的资金转投芝加哥商品期货市场
C.两个国家的农产品贸易集团签署相互持股的协议
D.各国消费者通过电商购买境外的商品和劳务
使用RDCHEM.RAW中的数据，通过OLS得到如下方程
(i)sales对rdintens的边际影响在什么时候开始变成负的？
(ii)你会在模型中保留二次项吗？请解释。
(iii)定义salesbil为以十亿美元计的销售额：salesbil=sales/1000。用salesbil和salesbil2作为自变量重写估计方程。务必报告标准误和R2。[提示：注意salesbil2=sals21(1000)2。]
(iv)为了报告结果，你更偏好哪个方程？
A.每秒传送大量信息的能力
B.信息网络容纳信息的能力
C.信息网络传送比特的能力
D.计算机获取比特的能力
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
A.元数据模糊搜索,自动联想相似结果
B.历史记录搜索,自动记忆输入过的关键字
C.基于自动标签和搞要,以文搜图
D.基于自动标签和搞要,进行精确搜索
A.汇聚各个内容生产端数据,统一管理,文档不丢失
B.提供丰富第三方服务,支持更多使用场景
C.智能搜索支持海量且特定格式的文档快速查找
D.实现内外部高效且安全的协作
A.支持在海量文本数据中快速查找有效信息
B.支持N-gram、SCWS两种中文分词算法，准确率与查准率较高
C.文本检索类型支持tsvector和tsquery两种
D.可以对搜索结果进行排序
