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来源:盈彩网投资平台下载2024-03-10 17:48

  

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2022年“十大语文差错”公布 都有哪些字词?******

  中新网北京1月11日电(记者 上官云)11日,《咬文嚼字》编辑部公布了2022年十大语文差错,其中包括“踔厉奋发”的“踔”误读为zhuō、“连花清瘟”误为“莲花清瘟”、“终止”误为“中止”等等。

  快来看看,这些字词你都了解吗?

图片来源:《咬文嚼字》编辑部供图

  一、“踔厉奋发”的“踔”误读为zhuō

  2022年,“踔厉奋发”频频出现于文件报告、新闻媒体、宣传横幅中。“踔厉奋发”的“踔”常被误读为“zhuō”,正确的读法是chuō。“踔”是个多音多义字:读chuō,有跳跃、疾行等义,引申指超越、远胜的样子;读zhuō,有卓然特立之义。“厉”指振奋;“踔厉”形容精神奋发有为。“踔厉奋发”还常被误写为“戳力奋发”。“戳”指用力刺,引申有刺激、指责等义;“戳力”讲不通。

  二、“天和核心舱”误为“天河核心舱”

  2022年7月和11月,问天实验舱和梦天实验舱先后完成与天和核心舱的交会对接,形成“T”字基本构型,天宫空间站建设迈出了关键一步。媒体报道相关新闻时,常把“天和核心舱”误为“天河核心舱”。

  中国载人航天工程办公室曾举办空间站征名活动,核心舱最终被命名为“天和”。“天和”本指自然和顺之理、天地之和气,包蕴天地自然与人类和谐统一之意,充分彰显中国和平利用太空造福全人类的理念。“天河”则指银河。

  三、“连花清瘟”误为“莲花清瘟”

  在说到防疫药品时,“连花清瘟”常被提及,但往往有人把它误为“莲花清瘟”。其中“连花”二字分别指该药品成分中的连翘和金银花,二者均有清热解毒的功能,以此为主要原料制成的药物颗粒,可清瘟解毒、宣肺泄热,对流感病毒等起抑制作用。“连花清瘟”的成分里不含“莲”。

  四、数量减少误用“倍”

  新冠病毒不断迭代,研究人员发现,如今奥密克戎毒株的传染性明显增强,而致病性显著下降。媒体报道相关新闻时,常出现这样的表达:奥密克戎致病力比原始毒株下降四十倍。“下降四十倍”的说法明显不妥。 

  “倍”作量词时用在数词后,表示增加的是跟原数相同的数;某数的几倍就是某数乘以几,如二的三倍是六。量词“倍”一般用于数目的增加,而不用于数目的减少。如果硬要用于数目的减少,减少一倍数值便成为零,如何“下降四十倍”?规范的说法应为:下降到四十分之一。

  五、“天然气”误为“天燃气”

  俄乌冲突爆发后,俄罗斯面临西方国家的严厉制裁,国际能源市场动荡,天然气价格暴涨。相关报道中,“天然气”常被误为“天燃气”。天然气通常指产生于油田、煤田和沼泽地带的天然气体,主要成分是甲烷等。

  而“天燃气”只能理解成自然燃烧的气体,世界能源体系中不存在这种气体。汉语中有“燃气”一词,指的是用作燃料的气体,天然气便属燃气。“天然气”是“燃气”,但不是“天燃气”。

  六、“不负众望”误为“不孚众望”

  2022年12月18日,卡塔尔世界杯决赛,阿根廷队击败法国队夺得冠军,梅西不负众望,率领阿根廷队捧起大力神杯。有媒体在报道相关新闻时,把“不负众望”误为了“不孚众望”。

  “负”指辜负,“不负众望”即没有辜负众人的希望、期待。“孚”读fú,指令人信服,如“深孚众望”便指使大众非常信服,享有很高的威望。“不孚”指不能使人信服,“不孚众望”只能理解成不能使大众信服、辜负了大家的期望。这显然和赞扬梅西的本意大相径庭。

  七、“英国女王”误为“英国女皇”

  伦敦时间2022年9月8日,英国白金汉宫证实英国女王伊丽莎白二世当天去世,终年96岁。相关报道中,不少媒体把“英国女王”误成了“英国女皇”。

  英国的全称为大不列颠及北爱尔兰联合王国,实行君主立宪制,其国家元首称“国王”。伊丽莎白二世为英国国王乔治六世的长女,1952年2月6日即位,1953年6月2日加冕,是英国在位时间最长的国王,世称“女王”。“女皇”则指女性皇帝,英国没有皇帝,自然也没有“女皇”。

  八、“终止”误为“中止”

  2022年11月3日,第77届联合国大会再次以185票赞成,2票反对,2票弃权的压倒性多数通过决议,要求美国终止对古巴的经济、商业和金融封锁。

  在相关报道中,有媒体将“终止”误为了“中止”。“终止”表示结束、完全停止,而“中止”表示事情没有完成而中途停止。“中止”还有继续的可能。联合国要求美国“终止”对古巴的封锁,是希望美国“结束”其行为,而非让其行为“中途停止”。

  九、“霰弹枪”误为“散弹枪”

  2022年7月8日,日本前首相安倍晋三在奈良市进行演讲时胸部中枪身亡。有多家日本媒体援引警方的消息称,安倍晋三被人用霰弹枪击中。

  在相关中文报道中,有媒体把“霰弹枪”误为了“散弹枪”。“霰”指白色不透明的小冰粒,常为球形或圆锥形。

  “霰弹枪”简称“霰枪”,是一种能将许多弹丸(或小箭)成束射向目标的后装滑膛枪,能进行不需精确瞄准的喷撒式射击。“霰”过去曾读sǎn,后统读xiàn。“霰弹枪”不能写成“散弹枪”。

  十、“莘莘学子”的“莘莘”误读为xīnxīn

  “莘莘”应读shēnshēn,形容众多;“莘莘学子”指众多学生。“莘”另读xīn,为药草名,即细辛,也作地名,如莘庄(属上海)。“莘莘学子”的“莘莘”,常被人误读为xīnxīn。

  2022年夏,某著名高校一块写着“悻悻学子,前程似锦”的宣传板引起社会关注。“悻悻学子”显系“莘莘学子”之误。此处“莘莘”被误为“悻悻”,当是弄错了“莘莘”的读音,进而写了别字。

  “悻”读xìnɡ,“悻悻”形容恼怒怨恨、愤懑不平;“悻悻学子”不可能是宣传板想要表达的意思。此外,“莘莘学子”本是众多学子组成的群体,类似“这位莘莘学子”“两名莘莘学子”“众多莘莘学子”等说法,都是错误的。(完)

                                                                                • 你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

                                                                                    在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                    1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                    大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                    甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                    再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                    当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                    2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                    什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                    大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                    不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                    这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                    再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                    3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                    大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                    一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                    接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                    几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                    其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                    如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                    各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                    当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                    4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                    必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                    不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                    但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                    因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                    对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                    (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                  阅读剩余全文(

                                                                                  相关阅读

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