#会计专硕# #199管理类联考# #会计专硕[超话]# 【管综系列】论证有效分析，刷题后如何准确地自我打分？（觉得自己把握不准的，可以来找文子哟~文子帮你估分！[酷]）
[玉兔]一、估分篇
“找茬”得分（最高16分）
找对一个参考答案范围内的“茬”，4分到手，找错不得分也不扣费，最高累计16分。
[玉兔]论证得分（最高16分）
除了找对“茬”，论证也同样重要，因为并不是你只要指出一个错误，4分就到手了，你对谬误的分析是错的，相当于这一点没找到，同样不能得分。
根据论证程度、文章结构和语言表达，分四类卷给分：
一类卷（12-14分）：分析论证有力，结构严谨，条理清楚，语言精炼流畅；
二类卷（8-11分）：分析论证较有力，结构较严谨，条理较清楚，语言较通顺，有少量语病；
三类卷（4-7分）：尚有分析论证，结构不够完整，语言欠连贯，语病较多；
四类卷（0-3分）：明显偏离题意，内容空洞，条理不清，语句不通。
[玉兔]其他
1、3个错别字扣1分，重复的不计，至多扣2分；
2、书面不整洁，标点不正确，酌情扣1-2分；
3、若没有标题扣，2分；
4、若没有开头和结尾，分别扣2分。
[玉兔]二、“找茬”篇
如何找“茬”？
论证有效性分析所包含的谬误类型很多，文子就给大家简单讲一哈比较常见的几种，找“茬”时才能有的放矢。
1、因果谬误
主要有以下几种：
因果无关：也叫做强拉因果，指的是论证者将毫无因果关系的论据与结论生拉硬拽在一起的一种表现。
存在他因：存在他因意指在执因索果（由因推果）的论证过程中，由于因果关系的多样性，某一个结果的发生可能受到多个原因共同影响，而题干中未提及其他原因可能对题干中结果的成立起更关键的作用。
因果倒置：这一论证就是倒置了因果关系。
2、自相矛盾
在同一思维过程中，对于两个具有矛盾关系或者具有反对关系的命题，必须从中否定一个，不能两个都加以肯定，否则就会出现自相矛盾或者两可的逻辑错误。
3、非黑即白
非黑即白是一种比喻性的描述，意思是说在黑与白之间还有灰色的区域，而思考者却忽视了这些中间色的存在，把选择范围只局限在黑白二者之间，那么便作出了非此即彼的选择。
4、类比不当
我们要先了解何为类比？类比就是由两个对象的某些相同或相似的性质，推断它们在其他性质上也有可能相同或相似的一种推理形式。但是由于类比是一种主观的不充分的似真推理，因此，要确认其猜想的正确性，还须经过严格的逻辑论证。
5、以偏概全
以偏概全是指用片面的观点看待整体问题；片面地根椐局部现象来推论整体，得出错误的结论。
6、偷换概念
偷换概念意指在论证过程中不遵循同一律，概念在论据和结论中没有得到一致性的运用。
7、论据不当
论据不当意指在论证过程中使用了本身存在问题的论据，所以其论证的有效性自然有待商榷。
8、不当假设
不当假设意指一个论证要成立必须附加条件。而附加的条件很有可能是违背客观事实或者与结论相矛盾的。那这种情况下该论证就可能犯了“不当假设”的错误。
找不准的快来找文子啦！文子找老师给你解决哟~
[玉兔]一、估分篇
“找茬”得分（最高16分）
找对一个参考答案范围内的“茬”，4分到手，找错不得分也不扣费，最高累计16分。
[玉兔]论证得分（最高16分）
除了找对“茬”，论证也同样重要，因为并不是你只要指出一个错误，4分就到手了，你对谬误的分析是错的，相当于这一点没找到，同样不能得分。
根据论证程度、文章结构和语言表达，分四类卷给分：
一类卷（12-14分）：分析论证有力，结构严谨，条理清楚，语言精炼流畅；
二类卷（8-11分）：分析论证较有力，结构较严谨，条理较清楚，语言较通顺，有少量语病；
三类卷（4-7分）：尚有分析论证，结构不够完整，语言欠连贯，语病较多；
四类卷（0-3分）：明显偏离题意，内容空洞，条理不清，语句不通。
[玉兔]其他
1、3个错别字扣1分，重复的不计，至多扣2分；
2、书面不整洁，标点不正确，酌情扣1-2分；
3、若没有标题扣，2分；
4、若没有开头和结尾，分别扣2分。
[玉兔]二、“找茬”篇
如何找“茬”？
论证有效性分析所包含的谬误类型很多，文子就给大家简单讲一哈比较常见的几种，找“茬”时才能有的放矢。
1、因果谬误
主要有以下几种：
因果无关：也叫做强拉因果，指的是论证者将毫无因果关系的论据与结论生拉硬拽在一起的一种表现。
存在他因：存在他因意指在执因索果（由因推果）的论证过程中，由于因果关系的多样性，某一个结果的发生可能受到多个原因共同影响，而题干中未提及其他原因可能对题干中结果的成立起更关键的作用。
因果倒置：这一论证就是倒置了因果关系。
2、自相矛盾
在同一思维过程中，对于两个具有矛盾关系或者具有反对关系的命题，必须从中否定一个，不能两个都加以肯定，否则就会出现自相矛盾或者两可的逻辑错误。
3、非黑即白
非黑即白是一种比喻性的描述，意思是说在黑与白之间还有灰色的区域，而思考者却忽视了这些中间色的存在，把选择范围只局限在黑白二者之间，那么便作出了非此即彼的选择。
4、类比不当
我们要先了解何为类比？类比就是由两个对象的某些相同或相似的性质，推断它们在其他性质上也有可能相同或相似的一种推理形式。但是由于类比是一种主观的不充分的似真推理，因此，要确认其猜想的正确性，还须经过严格的逻辑论证。
5、以偏概全
以偏概全是指用片面的观点看待整体问题；片面地根椐局部现象来推论整体，得出错误的结论。
6、偷换概念
偷换概念意指在论证过程中不遵循同一律，概念在论据和结论中没有得到一致性的运用。
7、论据不当
论据不当意指在论证过程中使用了本身存在问题的论据，所以其论证的有效性自然有待商榷。
8、不当假设
不当假设意指一个论证要成立必须附加条件。而附加的条件很有可能是违背客观事实或者与结论相矛盾的。那这种情况下该论证就可能犯了“不当假设”的错误。
找不准的快来找文子啦！文子找老师给你解决哟~
这5种走势给的盘面信号，散户一定要知道！
身边不乏一些朋友每天来问；这个股票怎么看?那个股票怎么看?其实学会几个基础简单的走势信号， 你对自己持有的个股就会有一定的判断， 知道什么时间该出场还是该进场！不仅不用隔三差五问别人，对自己选择的股也会更加有把握。以下是我复盘做的图，可以关注收藏，方便随时翻阅！
身边不乏一些朋友每天来问；这个股票怎么看?那个股票怎么看?其实学会几个基础简单的走势信号， 你对自己持有的个股就会有一定的判断， 知道什么时间该出场还是该进场！不仅不用隔三差五问别人，对自己选择的股也会更加有把握。以下是我复盘做的图，可以关注收藏，方便随时翻阅！
自动驾驶领域，为什么车企都要传播「全栈自研」的概念？
一、全栈原来是这个意思
全栈这个词应该来源于Facebook提出的The Full Stack。在这篇文章里，提出一个优秀的软件工程师并不仅仅是掌握很多知识，而是具有全局思维，具备解决全流程问题的能力。
在自动驾驶领域，全栈自研一般多是指独立完成自动驾驶的感知及决策的算法、车辆控制策略、底层系统以及测试等全流程的开发工作。简单点说，就是除了硬件可以采购之外，所有的软件都是自己做的，自己独立完成自动驾驶全部环节的开发，而不需要依赖供应商。
二、你喜欢那一种“鱼香茄子”？
先不说别的，就想想咱们吃饭的时候。
你想吃鱼香茄子，走供应商方案的吃法就好比去食堂里吃，简单方便直接拿钱买就吃上了。但是你并不知道原料、配料和烹制过程，你吃就可以了。在这个情况下，你很难按照个人的喜好去做调整，比如我想多放点盐，或者我觉得油太多了。也许你可以和食堂说，你们的茄子太油了，但是食堂师傅大概率会和你说，我们要为所有的客人服务，没办法照顾到你一个人的喜好。
而如果是走全栈自研自研的方案，就好像你只是在菜场上买了茄子和调味料，你可以按照自己的要求去进行烹制。你第一次可能烧的不好，但是你烧的次数多了，你会不断的调整烧法，最终可以烧出你想要的口味，应为一切的主动权都把握在你自己手上。
三、能够识别“边三轮”的全栈自研
自动驾驶领域也是这样，在全栈自研之前，更多的都是采用的供应商方案。
比如量产车上搭载比较多的Mobileye方案，Mobileye提供的视觉解决方案基于EyeQ芯片及其自家感知软件，二者是紧密耦合的。在整个过程中，Mobileye通过自家处理视觉信息的算法以解读周边环境，然后把雷达和激光雷达等传感器收集的信息进行融合。车辆凭借对环境的感知，最后才能完成驾驶行为判断。说白了，就是你买了这套供应商方案之后，你能看到的信息就是类似于“前方30米有车”这类已经做过判断的数据。但是你并不真正的能知道摄像头里看到了什么，和为什么通过什么样的场景来判断前方30米有车。
所以，主机厂就无法根据自己的需求，不断的去快速调整方案。比如说供应商在做算法的时候，没有考虑过边三轮摩托车，那么车辆的摄像头即便拍到了边三轮摩托车，也无法识别该物体是什么，更不要说去做运动规划和判断。即便是主机厂想加，奈何完全不知道其中的逻辑，也只能望洋兴叹。
四、在产品规划上还有意义
在做产品规划的时候，主机厂往往可以结合产品的定位去统筹规划自动驾驶的开发，比如搭载自动驾驶的车卖多少钱、目标销量多少、有多大的成本空间，这些事情基本是能够在前期确定的。此时，自动驾驶的研发能够放开手去做，比如是不是需要堆料、能不能用最先进的芯片、需不需要做出更强的功能。
而换了供应商，这考虑的出发点就不一样了，谁来买、买多少、用在什么车上、会不会中途反悔、明年会不会买别人家的、后年会不会用自研取代……一台要卖100万的车找Mobileye要方案，一台要卖10万的车也找Mobileye要方案。Mobileye要按哪个成本预测去做开发？所以，供应商只能大概做出一个通用模型，尽可能的让更多的车可以搭载适用，才能满足其利润最大化的需求。
五、车企为啥要大力宣传
说白了，就是说“我很牛逼”呗。
类似于你在别的地方能买到的都是统一口味的外卖，在我这里能给你吃上按照你口味定制的小炒呗！
就比如在很多供应商方案的自动泊车还不能保证可以把车准确停进车位的时候， 小鹏自研的感知融合自动泊车，已经可以实现多场景下的快速自动泊车，甚至是无人遥控泊车了，甚至平均时间只要30秒。如果你觉得还是不够的话，小鹏现在还弄出了让车辆自己在停车场里记住你常用的停车线路，实现最后一公里的记忆泊车，这下，进了停车场，你就交给他吧。
当然，自研的优势还有太多，比如作为自动驾驶领域自研的标杆性车企，特斯拉的自研能力应该是量产车中一绝，尤其是其AP在实际体验中的超强能力，让人目瞪狗呆，比如特斯拉的车辆通过一个地面无标线的左转弯场景，AP可以完全没有任何异常的顺利跟车通过，该能力也是目前没有任何一家供应商的量产方案可以比肩的。
#出道吧新星##自动驾驶最核心的技术是什么##特斯拉#
一、全栈原来是这个意思
全栈这个词应该来源于Facebook提出的The Full Stack。在这篇文章里，提出一个优秀的软件工程师并不仅仅是掌握很多知识，而是具有全局思维，具备解决全流程问题的能力。
在自动驾驶领域，全栈自研一般多是指独立完成自动驾驶的感知及决策的算法、车辆控制策略、底层系统以及测试等全流程的开发工作。简单点说，就是除了硬件可以采购之外，所有的软件都是自己做的，自己独立完成自动驾驶全部环节的开发，而不需要依赖供应商。
二、你喜欢那一种“鱼香茄子”？
先不说别的，就想想咱们吃饭的时候。
你想吃鱼香茄子，走供应商方案的吃法就好比去食堂里吃，简单方便直接拿钱买就吃上了。但是你并不知道原料、配料和烹制过程，你吃就可以了。在这个情况下，你很难按照个人的喜好去做调整，比如我想多放点盐，或者我觉得油太多了。也许你可以和食堂说，你们的茄子太油了，但是食堂师傅大概率会和你说，我们要为所有的客人服务，没办法照顾到你一个人的喜好。
而如果是走全栈自研自研的方案，就好像你只是在菜场上买了茄子和调味料，你可以按照自己的要求去进行烹制。你第一次可能烧的不好，但是你烧的次数多了，你会不断的调整烧法，最终可以烧出你想要的口味，应为一切的主动权都把握在你自己手上。
三、能够识别“边三轮”的全栈自研
自动驾驶领域也是这样，在全栈自研之前，更多的都是采用的供应商方案。
比如量产车上搭载比较多的Mobileye方案，Mobileye提供的视觉解决方案基于EyeQ芯片及其自家感知软件，二者是紧密耦合的。在整个过程中，Mobileye通过自家处理视觉信息的算法以解读周边环境，然后把雷达和激光雷达等传感器收集的信息进行融合。车辆凭借对环境的感知，最后才能完成驾驶行为判断。说白了，就是你买了这套供应商方案之后，你能看到的信息就是类似于“前方30米有车”这类已经做过判断的数据。但是你并不真正的能知道摄像头里看到了什么，和为什么通过什么样的场景来判断前方30米有车。
所以，主机厂就无法根据自己的需求，不断的去快速调整方案。比如说供应商在做算法的时候，没有考虑过边三轮摩托车，那么车辆的摄像头即便拍到了边三轮摩托车，也无法识别该物体是什么，更不要说去做运动规划和判断。即便是主机厂想加，奈何完全不知道其中的逻辑，也只能望洋兴叹。
四、在产品规划上还有意义
在做产品规划的时候，主机厂往往可以结合产品的定位去统筹规划自动驾驶的开发，比如搭载自动驾驶的车卖多少钱、目标销量多少、有多大的成本空间，这些事情基本是能够在前期确定的。此时，自动驾驶的研发能够放开手去做，比如是不是需要堆料、能不能用最先进的芯片、需不需要做出更强的功能。
而换了供应商，这考虑的出发点就不一样了，谁来买、买多少、用在什么车上、会不会中途反悔、明年会不会买别人家的、后年会不会用自研取代……一台要卖100万的车找Mobileye要方案，一台要卖10万的车也找Mobileye要方案。Mobileye要按哪个成本预测去做开发？所以，供应商只能大概做出一个通用模型，尽可能的让更多的车可以搭载适用，才能满足其利润最大化的需求。
五、车企为啥要大力宣传
说白了，就是说“我很牛逼”呗。
类似于你在别的地方能买到的都是统一口味的外卖，在我这里能给你吃上按照你口味定制的小炒呗！
就比如在很多供应商方案的自动泊车还不能保证可以把车准确停进车位的时候， 小鹏自研的感知融合自动泊车，已经可以实现多场景下的快速自动泊车，甚至是无人遥控泊车了，甚至平均时间只要30秒。如果你觉得还是不够的话，小鹏现在还弄出了让车辆自己在停车场里记住你常用的停车线路，实现最后一公里的记忆泊车，这下，进了停车场，你就交给他吧。
当然，自研的优势还有太多，比如作为自动驾驶领域自研的标杆性车企，特斯拉的自研能力应该是量产车中一绝，尤其是其AP在实际体验中的超强能力，让人目瞪狗呆，比如特斯拉的车辆通过一个地面无标线的左转弯场景，AP可以完全没有任何异常的顺利跟车通过，该能力也是目前没有任何一家供应商的量产方案可以比肩的。
#出道吧新星##自动驾驶最核心的技术是什么##特斯拉#
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