摘要
本文以一张 140 行的总表整理了内地主要高校的院校编号（国标码）、行政级别、首轮「双一流」分类与「985／211」层次：39 所 985 高校、79 所纯 211 高校、22 所双非院校。表中澄清了「副部级大学」这一民间俗称的准确含义——由中央直接管理党委书记、校长的高校共 31 所，另有 8 所 985 高校的书记、校长为正厅局级；此外还梳理了内地高校在隶属关系、学位授权、招生录取等维度上的分类。表格之下只保留必要的统计与读表说明，全部展开论述集中在文末的「详细说明」一节。
表格共 140 行、8 列，按院校层次分三类、每类内部按院校编号升序排列：
| 分组 | 条目数 | 说明 |
|---|---|---|
| 985 高校（均属 211） | 39 | 全部入选首轮双一流 |
| 纯 211 高校 | 79 | 全部入选首轮双一流 |
| 双非 | 22 | 「双一流但非 211」，均为首轮「一流学科建设高校」 |
摘要
本文是《AI 职业替代风险评估矩阵》一文在 2026 年 7 月的扩展。前文仅从"输入-输出模态"与"禀赋依赖"两个维度分析 AI 对职业的替代风险；本文则将分析框架从职业功能层面推进到主体性层面，拆解出七个维度来分别检验 AI 能否作为主体替代人类。传统图灵测试以"机器能否在对话中冒充人类"为判据，该判据在 2026 年已失去区分度。本文将图灵测试重新解释为关于主体性的多维检验——在哪些维度上，AI 可以作为主体替代人类；在哪些维度上，AI 无法成为主体。本文认为，图灵测试的终结不等于人类主体性的消解；恰恰相反，AI 的边界照亮了人之为人的不可还原的维度。
1950 年，艾伦·图灵在 Mind 杂志上发表《Computing Machinery and Intelligence》，提出了那个著名的问题："Can machines think?"。为了避免陷入"什么是思考"的哲学泥潭，图灵设计了一个操作性替代方案——模仿游戏（Imitation Game）：如果一台机器能够在对话中让人类判断者无法将其与真人区分开来，我们就应当承认这台机器能够思考。
这就是图灵测试的经典表述。
摘要
| PD/PPS | SCP | HyperCharge | VOOC | FlashCharge | SuperCharge | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 厂商 | 所有厂商 Apple 仅支持 PD |
华为、荣耀 | 小米 | OPPO | vivo | 荣耀自研 |
| 技术路线 | 高压 | 低压大电流 | 中压大电流+高压双电池； 20V-6A在电池测转换成10V-12A |
极低压+超大电量，电池测几乎无降压 | 与 VOOC 同源 | PPS 扩展 |
| 线材要求 | 3A 及以下无要求 3A 以上需要 eMaker |
22.5W 以上使用额外信号线和特殊电阻标识 C-C 线优先识别 PD |
同 PD； | 必须专用线 | 44W 以上需要专用线 | |
| 典型功率 | 20V-5A；20V-3A；15V-3A PPS 电压电流连续可调 |
5V-4.5A；10V-4A；11V-6A；11V-8A | 11V-3A；11V-6A；20V-6A | 5V-6A；10V-5A；10V-8A；10V-10A |
面向考前冲刺：优先覆盖“老师最爱考、最容易丢分”的题型与结论。
源程序 -> 词法分析 -> 语法分析 -> 语义分析与中间代码生成 -> 代码优化 -> 目标代码生成 -> 汇编/链接
高频问答：
Supported Benchmarks « H-Store
官方网站：TPC-C Homepage
官方文档：tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/pdf/tpc-c_v5.11.0.pdf
在人类漫长的工业文明史上，产品的演进节奏通常受限于物理法则、供应链摩擦以及复杂的制造工艺。从蒸汽机的改良、内燃机的进化到民航客机的更迭，任何一项复杂工业产品的代际跨越往往以“十年”为基本度量单位 1。即便是在数字时代，操作系统的重大版本更新也通常维持在三到五年的周期 3。然而，自 2022 年底大语言模型（LLM）进入公众视野以来，一种前所未有的工业范式彻底颠覆了既往的认知：大语言模型成为了人类历史上首个以“月”甚至“周”为单位进行核心能力迭代、并在此极短周期内完成残酷优胜劣汰的工业产品 4。
这种高频迭代的现象并非偶然的技术爆发，而是算法、算力与数据在“缩放法则”（Scaling Laws）指导下形成的确定性工业产出 6。当智力本身被转化为一种可度量的数字化商品（Commodity Intelligence），其竞争的烈度与产品的可替代性达到了工业史上的巅峰 8。较弱的产品在层出不穷的基准测试（Benchmarks）面前无所遁形，极易在瞬息万变的市场中失去份额，这种“创造性毁灭”的效率远超传统的汽车、电子或软件行业 10。
在传统的工业制造领域，一个产品的生命周期被严密地划分为构思、设计、实现和服务四个阶段 12。由于涉及物理实体的制造、全球供应链的协同以及极高的安全性验证要求，产品的更新节奏极其缓慢。以汽车工业为例，一款全新车型的研发周期通常需要五到七年，即便是在量产之后，其典型的生命周期也遵循“七年一剑”的逻辑：前四年进行全规模生产，中间经历一次耗资巨大的“中期改款”（Facelift），最后几年逐步淡出 1。
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摘要
给定正整数 $N$ 和素数 $P$。
$\forall K=0,1,\ldots,N$，求出满足以下条件的简单有向图的数量：
只需要输出答案对 $P$ 取模后的结果。
求满足以下条件的长度为 $N$ 的序列 $A=(A_1,A_2,\cdots A_N)$ 有多少种：
JSOI 王国里有 $N$ 个机场，编号为 $1$ 到 $N$。从 $i$ 号机场到 $j$ 号机场需要飞行 $T_{i,j}$ 的时间。由于风向，地理位置和航空管制的因素，$T_{i,j}$ 和 $T_{j,i}$ 并不一定相同。
此外，由于飞机降落之后需要例行维修和加油。当一架飞机降落 $k$ 号机场时，需要花费 $P_k$ 的维护时间才能再次起飞。
JS Airways 一共运营 $M$ 条航线，其中第 $i$ 条直飞航线需要在 $D_i$ 时刻从 $X_i$ 机场起飞，不经停，飞往 $Y_i$ 机场。
为了简化问题，我们假设 JS Airway 可以在 $0$ 时刻在任意机场布置任意多架加油维护完毕的飞机；为了减少飞机的使用数，我们允许 JS Airways 增开任意多条临时航线以满足飞机的调度需求。