约18170+24200字。

　　专题03 实用文本阅读（精讲精炼）
　　一、实用类文本传记阅读
　　解题原则：
　　总原则：观点是作者的（探究题除外），答案在原文中。
　　基本原则：
　　（1）“还原”原则：现代文阅读是“还原”阅读，解题时要遵循“还原”原则。要求还原为文中信息和原文作者的思想观念，尽可能用原文字词表达；一般答案都能从文章中找到现成依据。
　　（2）由已知求未知的原则：其已知有二，一是题干的字面意思，二是题干所在文段的语境。若将题干文字的字面意思视为横坐标，将题干词句在文中的语境可能意义视为纵坐标，可以建立一个坐标，只有从语境与字面意思两方面锁定，才能保证正确的求解。
　　（3）“语境”原则：语境是答题的思维背景，要牢记“词不离句，句不离段，段不离篇”。
　　（4）“点面结合”的原则：2020年高考语文二轮复习讲练测 专题04 文言文阅读（专项训练），面上把握，点面结合，看懂文章，审清题目，掌握答题技巧，还是能够拿到必得分数的。
　　解题技巧指导：
　　（1）理解文中重要句子的含义及作用；（2）理清传记陈述的基本事实；（3）把握传主形象；（4）把握文章结构；（5）分析表现手法：（6）语言特色。
　　二、实用类文本非连续性阅读
　　解答技巧或方法总结：
　　阅读非连续性文本，要注重对阅读方法和阅读策略的指导。教学中要着重指导学生学会从多元材料中提取信息、分析信息和组合信息的方法。根据阅读非连续性文本的任务要求，其策略关键当抓住三点。
　　（1）寻找所需信息。发现文本关键信息是非连续性材料的核心。信息有虚实、隐显之分，明显的信息容易获取，而分辨隐含信息较为困难，要引导学生善于抓住文中负载关键信息的词句，剔除与阅读目的无关的多余信息，从字面看出表达的言外之意，以快速锁定要寻找的目标。
　　（2）整合得出结论。对于非连续性文本的阅读，在没有详细且明确的陈述言语情况下，需要将文本中有关联的信息通过比较、归纳、综合进行加工处理，判断出编者的真实
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　　专题03 实用类文本阅读（专项训练）
　　1.（2020•江苏泰州中学高三期中）阅读下面的文字，完成各题。
　　材料一：
　　无人驾驶的研究开始于20世纪70年代，从美国谷歌、英国 Venturer联盟和阿联酋的“EZ10”等，到中国的百度，无人驾驶都已经进入到路试阶段。虽然无人驾驶汽车也属于移动机器人和人工智能的一种，但是在市场应用上，与普通机器人及通用人工智能相比，无人驾驶汽车将在更短时间内得以普及。
　　无人驾驶汽车的各单元性能已满足当下的物流市场需求，其精度的提升主要依赖于导航技术的提升。配合互联网、物联网及持续提升的信息化平台技术的智能导航系统将会进一步提高无人驾驶汽车的市场应用能力。当然人工智能发展虽然神速，但无人驾驶汽车依然处于技术储备期，其性能全面提升尚需时日。当路试完成后，为了进一步实现物流业降本增效，提升物流行业的全球竞争力，政府一纸行文全面鼓励无人驾驶或将成为大概率事件。
　　无人驾驶汽车极大地提升运输速度和运输效率，将会给物流业和物流企业带来较大冲击，智能装备替代有人司机，货运车辆变成了自动化运输网络中的智能装备。无人驾驶汽车带来物流的网络化、规模化和标准化将改善超限超载的低价运营状态，由此成为物流企业竞争的核心手段。
　　（摘编自《经济参考报》2018年5月29日）
　　材料二：
　　（摘编自《2018-2024年中国互联网+无人驾驶行业市场监测分析报告》）
　　材料三：
　　创新工场董事长李开复表示，无人驾驶落地除了技术，还需考虑到车辆、人员的保险和理赔等问题，在未来交通解决方案中， Hyperloop公司的高铁、 Kitty Hawk的飞车都给我们提供了无限想象。创新工场目前已经投资了4家无人驾驶公司。无人驾驶是以高效、便捷和可靠为具体目标的驾驶行为，需要人、车、路高度协同。广州公交集团董事长谢振东表示，无人驾驶整个生态是由各种产业链交织在一起形成的，目前无人驾驶的产业链尚未建立起来，未来需要从技术等各个方面做更多工作。在广州联通总经理廖江看来，无人驾驶要求车路协同，特别需要可靠的网络，5G技术和5G网络非常契合车路协同的要求。他说：“5G网络建设对自动驾驶发展很重要，然而5G本身建设有难度，它要求建更密集的基站，对运营商有很大的挑战。”广汽研究院郭继舜透露，广汽即将量产第一辆L3智能驾驶汽车，“但到现在为止，我们的主芯片由国外的一个供应商提供，有延期的风险。我们非常需要中国能先研发出合格的人工智能芯片，拥有足够的算力和功能安全。”
　　（摘编自《科技日报》2018年11月28日）
　　材料四：
　　人类经过驾校训练，相对容易就可以掌握驾驶技能，但是用机器并非如此。中国工程院院士郑南宁说，对计算机而言实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等智慧行为却需要巨大的计算能力。“人类思维是在记忆经验和知识的基础上进行預测模式分类以及学习的。每个人的大脑中都有预测的模型，对于驾驶行为而言，预测能力非常重要。”郑南宁表示，针对这些难题所开展的尝试，需要整合在基于认知计算引擎的自主驾驶系统中，这是无人驾驶研究领域值得研究的方向。
　　郑南宁表示，未来需要从脑认知和神经科学研究中得到启发，发展一种新的学习机器。“将神经科学和脑认知作为新的机器学习算法的灵感来源，使用这些知识来帮助我们思考在人工智能系统中如何实现同样的功能，是未来人工智能发展方向之一。”郑南宁说，“我们需要更多时间来发现受脑认知和神经科学启发的人工智能突破点在哪里。”
　　（摘编自《光明日报》2018年12月07日）
　　1．下列对材料相关内容的理解，不正确的一项是
　　A．当路试完成后，为了进一步实现物流业降本增效，提升物流行业的全球竞争力，政府极有可能出台政策全面鼓励无人驾驶。
　　B．据材料二可知，预测无人驾驶市场的规模与增长率都呈逐年上升态势，可见无人驾驶市场有着巨大的发展空间。
　　C．可靠的5G技术和5G网络可满足无人驾驶车路协同的要求，而密集的基站建设