文档内容
2024全国高考名校名师联席命制 英语押题卷（六）
A
水与教育
在地球上的每一个社会，水和教育都是密切相关的。水和教育之间的关系可以从两个方
面来看:我们需要接受与水有关的问题和水管理方面的教育，但我们也需要获得水来接受教
育。在本网页，你可以找到有关双重关系的资料，并以现有的图则举例说明，并连结到有用
和相关的网站和网页。
第一部分:与水有关的问题教育
与水有关的问题需要讨论和反思，以便每个人都采取行动。每个人都可以做出贡献，无
论是刷牙时不要让水龙头开着，还是反对发展中国家糟糕的污水处理系统。已经实施了几项
以教育为目标的重要计划。一些组织开发了水教育工具，使教师、学童、学生和社区等群体
能够获得水资源和管理知识。点击本节的标题，阅读更多关于这些项目及其结果的信息。
第二部分:获得水以接受教育
水和教育之间关系的第二部分是向缺水的社区提供水。实施供水系统往往会使儿童有更
好的受教育机会。首先，他们不必每天走很远的路去取水，其次，如果在缺乏供水设施的学
校实施供水系统，孩子们有更大的机会接受教育。许多重要的项目已经或正在完成。请点击
标题，了解一些取得这些成果的组织，以及水源对教育影响的确切例子。
B
拉海纳的餐馆老板威廉·芬奇眼睁睁地看着自己的社区在毛伊岛致命的野火中被烧毁。
他的家和他的两家餐馆在这场悲剧中被完全摧毁。
他和他的家人躲在拉海纳南部的一个临时出租的房子里，等待着在这个夏威夷历史悠久
的小镇重建生活的下一步。数千名居民因致命的大火而流离失所，大火造成97人死亡。
但是，稳定的漫长道路很快就会取得进展。毛伊岛的建筑商JuanRicci在芬奇的帮助下，
在这段不确定的时期为芬奇一家建造了微型住宅。Ricci希望这些位于未受损地区的小房子
能给芬奇和他的家人一种正常的感觉。
“你知道，拉海纳的重建不会在几个月或一年内发生。拉海纳需要很长时间才能建成，”
里奇说。
居民刚刚开始被允许返回灾区，因为房屋内的危险物质已经被清除。据当地官员说，该
镇的一些地方完全认不出来了。
“毫无疑问，拉海纳是世界上最好的地方，现在它还在那里，但它永远不会和以前一样
了，”芬奇说，他将成为学习建造的团队的一员，以帮助建造他的新小屋。芬奇说:“我擅长
使用工具，但我不知道如何搭建框架、安装屋顶或铺设基础，你知道，这些东西我都不懂。”
“胡安做到了，胡安有知道如何做这些事情的人。”
Ricci和他的团队依靠捐款为家庭提供住房，现在他们自愿让项目启动。
里奇说:“这就是我们的想法，筹集一些资金，继续帮助人们。”他希望获得足够的资金，
为有需要的家庭建造更多的空间。“现在每个人都想帮忙，”Ricci说。
C
非洲企鹅生活在南非、纳米比亚和附近岛屿的岩石海岸上。像其他种类的企鹅一样，这
种鸟的胸部有白色的羽毛，背部有黑色的羽毛。它们与配偶结成终生的伴侣关系，但它们的
巢是在巨大的群体中筑巢的——因此，科学家们想知道这些鸟是如何在黑白相间的鸟类海洋
中识别出自己的伴侣的。他们想知道他们的胸部斑点是否与此有关。为了验证这一理论，他们在罗马附近的动物园和海洋公园研究了12只非洲企鹅。
在一项测试中，他们悬挂了两张真人大小的非洲企鹅照片。其中一张展示的是蚁群中的
随机成员，而另一张展示的是实验对象的配偶。科学家们记录了鸟类与照片的互动:它们花
了多长时间看每张照片，以及它们在每张照片附近站了多长时间?企鹅盯着伴侣的照片看的
时间比看另一张照片的时间长——平均多23秒。她们站在自己情人的画像旁的时间也是原
来的两倍。然后，研究人员把照片中企鹅的头部遮住，只留下斑点的身体，企鹅仍然在伴侣
的肖像附近徘徊。
在另一个实验中，研究人员挂起了两张企鹅配偶的照片——但是，在其中一张照片中，
他们用数字技术删除了它的斑点。在这种情况下，企鹅又花了更多的时间看带点的照片。
最后，研究人员发布了两张企鹅的照片，其中一张是实验对象的配偶，另一张是群体中
随机挑选的企鹅。在这种情况下，企鹅似乎没有认出他们的伴侣。他们凝视或站在两张照片
附近的时间大致相同。
科学家们说，这些实验的结果表明，非洲企鹅正在瞄准伴侣的位置，并把它们当作名片
来使用。
研究人员在论文中写道:“我们的研究结果提供了第一个证据，证明鸟类有一种特定的
视觉线索负责自发的个体识别，并强调了在动物交流研究中考虑所有感觉模式的重要性。”
D
根据你拥有的新款汽车的不同，你的车可能会在你开车的时候看着你——无论是字面上
还是比喻上。它会用摄像头监视你，跟踪你的视线，还会用传感器跟踪你的速度、车道位置
和加速度。
除了提供这些功能之外，这种数据收集是一个潜在的隐私噩梦。这些信息可以揭示你的
身份、你在车里的习惯、你开车的安全性、你去过哪里以及你经常去哪里。
根据服务和功能的水平，驾驶体验的质量和司机的隐私之间存在权衡。一些司机可能更
喜欢分享他们的生物识别数据，以方便访问汽车的功能，并自动化驾驶体验的主要部分。其
他人可能更喜欢手动控制汽车系统，共享更少的个人身份信息，或者根本不共享。
乍一看，隐私和驾驶舒适性之间的权衡似乎无法避免。汽车制造商倾向于采取措施保护
驾驶员的数据免受数据窃贼的侵害，但他们自己也收集了大量数据。正如Mozilla基金会的
报告所显示的，大多数汽车公司保留出售你的数据的权利。
研究人员目前正致力于开发数据分析工具，以更好地保护隐私，并在消除这种权衡方面
取得进展。例如，在过去的七年中，联邦机器学习的概念引起了人们的注意，因为它允许算
法从本地设备上的数据中学习，而无需将数据复制到中央服务器。谷歌的Gboard键盘得益
于联合学习，它可以更好地猜测你可能键入的下一个单词，而无需与服务器共享你的私人数
据。还有其他保护隐私的技术，比如位置混淆，它会改变用户的位置数据，以防止位置被泄
露。
虽然用户隐私和服务质量之间仍然存在权衡，但保护隐私的数据分析技术可以为在不泄
露司机和乘客个人身份信息的情况下使用数据铺平道路。这样，司机就可以从现代汽车的各
种服务和功能中受益，而不必付出失去隐私的高昂代价。
