月刊期刊编写类比推理

人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。　人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(b)利用知识解决问题的推理机。　　　　　　　大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动　　　　　　　　　　　　知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。　　　　　　　　　　　　　　　　 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。　　　　　　 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势　 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。　　　　　　　　　　　　由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。　　　　　　　　　　　　　　　　结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年

有申论、行政能力测试和公共基础知识三门。其中行政能力测试的话关键是多做，这部分有数字推理、图形推理等，一定要多练习，去适应出题人的思路，公共基础知识就靠你平时的积累了，各个方面都有，也就是常识之类的包括语文啊，历史社会常识和时政要闻等。申论的话也就是案例分析之类的，给你一个案例，你用自己的话去分析，写一篇小文章。报考的话一般是每年的年初，是网上报名的。你大四就可以报名了，考试是在3、4月份，你可以跟学校请假的。你可以去/gwy/上面下载。这个网站上面有很多题目的。上面也有的。随你找哪个。

公务员考试就跟上学时的考试差不多，都是要学习、复习、练习的。首先要搞清楚考哪些内容才能知道如何对应复习。我为你整理了考试科目如下：《行政职业能力测试》必考；《申论》必考；《专业知识》根据你报考的职位决定：考法院等司法部门需要考法律相关的内容考税务局等税务部门需要考财会相关的内容其他一些如外语、计算机、公安知识、军事知识等内容名所以你可以买以上内容的教材学习，复习。多做做历年考试真题。以上回答由大登科公考整理提供，望采纳！

公务员考试就跟上学时的考试差不多，都是要学习、复习、练习的。首先要搞清楚考哪些内容才能知道如何对应复习。我为你整理了考试科目如下：1、《行政职业能力测试》必考；2、《申论》必考；3、《专业知识》根据你报考的职位决定：4、考法院等司法部门需要考法律相关的内容5、考税务局等税务部门需要考财会相关的内容6、其他一些如外语、计算机、公安知识、军事知识等内容名拓展资料：一、行测关于行测，我感觉主要还是在于长时间的积累和动脑。大部分知识点都是初中高中水平吧，只不过会让你的脑子多转一个弯才可能做出来。具体的题型解题方法不再说了，现在网上讲的很多。随便说点大体的准备过程。1、规定时间做套真题，一方面检验自己的做题速度，另一方面了解自己对每个题型的掌握程度。根据这再去准备，通过做题提高。2、对于自己的弱项，进行专项练习。其实很好进行，因为现在的大部分辅导书，都是单项讲解的。只是在做题的时候，最好先掌握基本规律，先看单个规律讲解，再看真题，再做单项规律的练习题，最后再做这一类的综合真题，练习题。一星期按规定时间做一套真题，平常练习的时候，最好两部分三部分的放在一块，把握着时间去做，效果或许会更好一点。同时，还要注意对于各类题目的取舍。一般而言，行测的考试时间是不足以做完所有题目的，所以可以注意，对于自己来说比较有难度的题目可以适当的放弃。先做自己有把握而且不费时间的题目。关于涂卡，建议做完一部分题目涂一次卡，防止最后紧张或者其他原因，忘记时间，导致来不及。二、申论字为第一就如同高考作文一样，字是你的第一门面，很多时候你内容写的再好，如果你的字太丑，很多改卷老师就会马上把你判定为差等的类型，所以字是第一知晓内容至少你要知道你的申论考试的内容是什么，大致的步骤是什么，这是你学习申论的第一步，而国考和省考的内容又不一样，这个具体还需要参考教科书积累素材胸无点墨的人，就算文笔再好也写不出东西，所以很多时候学习申论要多多累计素材，比如多看新闻，报纸，关注时事政治，这里推荐求是网，人民网，新华网，半月刊等。范文阅读多看看一些优秀的申论范文，这样你至少能知道应该如何写，写到什么程度，很多时候申论与作文是不一样的，主要在于议论，而不是华丽的辞藻练笔写作是检验真理的唯一标准学的再多，不写是没有用的，好文章不如烂笔头，很多时候需要多写写，这样才可以学以致用。如果还是感觉自己学的不好，很吃力，建议报个培训班进行系统的学习。安徽大登科公考值得信赖！

夏天到了，天气非常炎热，最好的避暑方法莫过于游泳了。但游泳有一定的危险性，每一年，不知有多少人因为游泳而失去了生命。下面就有这么一则关于溺水的悲剧故事。2008年6月25日是一个令人伤感的日子，一个叫戴明明的13岁的男孩因为溺水而永远的离开了这个世界。那一天，天气特别炎热，他和两个同伴一起去鱼塘里游泳解暑，起先大家都在浅水区里游，慢慢地，水性很好的戴明明放松了警惕，他兴奋地往深水区游去。没过几分钟，两个同伴就怎么也找不到戴明明的踪影了。他们爬上岸来，四处寻找，大声呼唤，就是没有发现戴明明。不知所措中，两个同伴悄悄地收拾书包溜回家了。回到家，戴明明的同伴把刚才发生的事情告诉了自己的父母，两家的家长连忙感到鱼塘边，看到戴明明的书包还在鱼塘边，知道事情不妙，急忙打110报警。等到把戴明明从鱼塘深水区大佬上来的时候，他早已没了呼吸。这件事给了我们深刻的教训，在这里，我提醒大家：小孩游泳一定要有家长看护，不会游泳的最好不要下水，特别不能到水深谁冷的地方，如鱼塘、水库等地方去游泳。及时出去游泳，也要结伴同行，这样可以互相有个照应，一定要记住血的教训，珍爱生命，防止溺水。

公务员考试报考条件 报考公务员必须具备一定的资格条件，即国家和主考机关规定的成为某职位上的公务员不可缺少的起码条件。对此，国外公务员法中都有明确规定。主要包括本国国籍，是否享有公民权，良好的道德品质，相应的文化水平，年龄要求，身体素质等等。 根据《国家公务员暂行条例》和《国家公务员录用暂行规定》第十四条的规定，报考公务员的有关人员必须具备下列基本条件： 一、具有中华人民共和国国籍，享有公民的政治权利 这一项要求公务员的报考者必须具有公民的政治权利和必须具有本国国籍。这里所说的“政治权利”，是个法律术语，指公民依法享有的选举权，被选举权，参加国家管理，担任公职和享受荣誉称号的权利。没有这种权利的公民不能报考公务员。因此，因违法犯罪而剥夺公民政治权利的人、因患精神病等疾病而无法行使公民政治权利的人，不能报考国家公务员。非我国的公民，例如外国人、已加入外国国籍的华人，无国籍人，不能报考我国公务员。 二、拥护中国共产党的领导，热爱社会主义 这一项规定的是报考者必须具备的政治立场。这是我国公务员制度区别于西方文官制度的一个显著特征。我国的政治制度要求政府工作人员，必须在政治上与党保持一致，必须拥护社会主义。报考公务员的人也必须符合这一要求。 中国共产党是我国的执政党，共产党的领导是我国各项事业取得成功的根本保证；社会主义是我国社会制度。共产党的领导和社会主义制度都在我国宪法中作了明确规定。因此拥护党的领导和社会主义制度是我国公民报考公务员最基本的政治要求。应当注意，要把反对党的领导的人与批评、抨击党的某些组织及其领导人的错误言行的人严格区分开来；把反对社会主义制度的人与批评、抨击现行体制中的某些弊端的人严格区分开来。在这方面，我们已有过深刻的历史教训。应当防止有人因报考人对党组织和党的干部提过意见，对我国政治、经济体制的弊端进行过批评，就给报考人扣上政治上反对党、反对社会主义制度的帽子、剥夺其参加公务员考试的资格和权利。 三、遵纪守法，品行端正，具有为人民服务的精神 这一项列举的是报考者必须具备的法纪观念和道德品质。国家公务员掌握着人民赋予的权利，依法执行公务。他们的言行不仅关系到政府的形象，也关系到人民的切身利益和基本权利。因此，报考公务员的人必须具有良好的法纪观念和道德修养。考察报考人的品行方面的情况比较复杂，必要时还应由报考人原来所在单位和基层组织出具证明，提供必要的考察材料。 四、报考省级以上政府工作部门的应具有大专以上文化程度，报考市（地）级以下政府工作部门的文化程度由省级录用主管机关规定。这一项规定照顾到两方面因素：一是根据我国教育事业发展的现状，报考中央和省级政府的要具有大专以上学历；二是考虑到我国地域间的文化差异，授权省级政府人事部门根据实际情况和工作需要，确保市（地）级以下政府部门录用公务员所需文化程度。 五、报考省级以上政府工作部门的须具有两年以上基层工作经历，国家有特殊规定的除外。考虑到中央和省级政府工作部门担负着宏观管理职能，不仅要求其工作人员具有基层工作经验。这里所说的基层，一般是指各种类型的企业、事业单位和市（地）以下政府工作部门。但按国家有关规定，某些专业毕业生，如外语、计算机、财会和考古专业的毕业生，可以直接进入中央和省级政府机关工作。 六、身体健康，年龄为三十五岁以下。这一项要求的是报考者的身体善和年龄限制。其中，年龄限制经录用主管机关批准，可适当放宽。报考人的健康状况，需要由医院开具体检验证明。报考人的实际年龄，出示户口登记薄加以证明。这都是正式考试前必须履行的手续。 七、具有录用主管机关批准的其它条件。这一项所规定的情况是指，在上述所列六项基本条件外，还根据拟任职位的要求，规定一些特殊资格条件。如某些经济监督部门要求其录用对象应具备中、高级专业技术职务；或某公安部门要求其录用对象的身高要达到一定高度等等。这些特殊资格条件，必须经录用主管机关批准才能有效。 《国家公务员录用暂行规定》规定了报考公务员的基本条件。在具体工作中，还有一些否定性条件。凡具有这些否定性条件的人不能报考公务员。它们主要包括： 1、曾受过刑事处罚、劳动教养或行政开除处分的； 2、曾因贪污盗窃、行贿受贿、泄露国家机密等原因受到党纪、政纪处分的； 3、正在接受审查或受过处分未解除的 4、参加与“四项基本原则”相悖的组织或活动，存在严重问题的。 我国公务员制度，对报考公务员的条件只作了原则性的规定。规定内容主要侧重于报考者的基本政治素质，这当然与公务员作为国家权力执行者的具体身份和工作特征相联系。在其它方面，有关机关在遵守基本规定的条件下，必要时也采取较灵活的方式，以便选出更加适合所需填补职位要求的合格的公务员。 ·公务员报考程序--申请报名 ·公务员报考程序--资格审查 ·公务员报考程序--领取准考证 ·公务员考试招考公告