近年来，诸子学尤其是近代诸子学研究逐渐升温，近代诸子学既与乾嘉学派具有不可分割的理论渊源，又与后者不可等量齐观。中国近代是重塑中华民族精神家园的时代。近代思想家一面宣传西学，一面整理、解读中学，由此推出了声势浩大、影响深远的国学思潮。

他们在国学上不约而同地聚焦先秦，以诸子学为重心。诸子学研究在《康有为全集》中占据了前三卷。梁启超曾经被誉为史上著述最丰的思想家，诸子学研究在他的国学研究中举足轻重，并且是其中的亮点。他对先秦学术的研究既有宏观透视，如《先秦政治思想史》等；又有个案研究，如《孔子》《老子哲学》等；此外还有学派代表的中观研究，如《儒家哲学》等。至于严复，晚年提倡尊孔读经，推挹诸子学自不待言。章太炎是享有盛誉的国学大家，他的国学研究以先秦诸子为重镇，如《诸子略说》《国故论衡》等。

近代思想家注重诸子学，并非无意之举，而是有心之为。如果说惧怕文字狱是乾嘉年间诸子学兴起的直接原因之一，那么，近代思想家的诸子学研究则是迫于中国近代救亡图存的政治斗争和现实需要，因而承载着前所未有的历史使命和价值诉求。他们深切地意识到，对中华文化的坚守和赓续与中国的前途命运休戚相关。严复指出，文化具有“国性”，是国家存立的根基，传承中华文化就是延续中国人的精神命脉。康有为、梁启超等人强调，文化是民族自信心和自豪感的源泉，也是凝聚民族信仰的不二法宝。先秦诸子的思想是国学不可或缺的组成部分，是中国人的精神家园。除此之外，诸子学还具有其他时期的国学所没有的特殊价值和重大意义。这主要包括两个方面：第一，先秦哲学是中国文化的活水源头；第二，在近代思想家看来，先秦学术代表了中华文化的高峰之一，有利于提振中国人的文化自信。章太炎认为，先秦诸子是中国最有学问的人。严复、康有为和梁启超等人提到轴心时代的世界学术时，对诸子学的超迈全球赞叹不已。可见，有别于乾嘉诸子学研究的“避席畏闻文字狱，著书都为稻粱谋”，近代思想家的诸子学研究是有意识、有目的地守护中国人的精神家园的产物。

近代思想家积极投身火热的救亡斗争实践，这为他们的诸子学研究打上了鲜明的时代印记，并且拥有了鲜活的实践品格。综观近代思想家对诸子思想的解读和诠释不难发现，他们的诸子学研究服务于救亡图存的现实需要，旨在凝聚民族精神，激发中国人同仇敌忾、抵御外侮的自信心。近代诸子学与乾嘉学派的最大不同在于注重思想阐发而不是文字训诂。在吸收西学的过程中，他们对西学进行大胆改造，以此推动对诸子思想以及先秦学术的创新性解读和诠释。通过厘辨中西文化的关系、比较中西文化的异同优劣，借助诸子学坚守中国文化立场。对于他们来说，西学只不过是手段，中学才是目的。梁启超曾经将中国近代的诸子学复兴称之为中国的“文艺复兴”。由于不忘初心，近代思想家并没有因为对西学的借鉴而迷失在欧风美雨之中，反而更清醒、更坚定了对中国学术思想的坚守。

（摘编自魏义霞《近代诸子学研究及其实践品格》）

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东北黑土地含碳量高、土壤质地疏松、适耕性好，是我国粮食安全的“压舱石”。然而，由于高强度开发利用和用养失衡，传统的翻耕技术破坏地表秸秆保护层，以及风蚀和水蚀严重等因素，黑土地的生态和生产功能均出现不同程度退化。

2007年以来，中国农业大学和中国科学院等团队通过借鉴引进模仿自然的国际保护性耕作方式，为吉林省的梨树县研发并创建了“梨树模式”，解决了东北黑土区玉米秸秆移除导致耕地退化的关键问题，有效保护了黑土地。

“梨树模式”以秸秆覆盖为核心，建立了秸秆覆盖、免耕播种、施肥、除草、防病及收获全程机械化技术体系。其中，覆盖了收获、休闲季、播种+施肥+镇压、除草、苗期、后期等流程，包括秸秆覆盖免耕、秸秆覆盖条带旋耕、秸秆覆盖垄作以及高留茬垄侧栽培等适合不同地域与土壤特点的种植模式。

秸秆覆盖免耕种植可以减少农机作业次数以保护黑土地，抗风蚀水蚀，保水抗旱效果好，适用于土壤疏松的地块，特别是风沙区和坡岗地。据测定，秸秆覆盖免耕地块保水能力相当于每年增加了40毫米至50毫米降水。秋季机械收获后，将秸秆直接覆盖在地表，在秋季或春季用归行机进行秸秆归行处理，春季适时用免耕机直接在苗带播种。

秸秆覆盖条带旋耕种植可以解决土壤板结的问题，同时能提高地温和加速低洼地水分的散失。缺点是需对土壤进行部分动土，增加了作业成本。在秸秆覆盖的前提下，直接对苗带通过条带旋耕疏松土壤，或在秸秆归行后对苗带进行旋耕，作业宽度通常为60厘米至70厘米，深度为 15厘米至20厘米，不宜过浅或过深。条带旋耕后必须镇压，待来年春天适时免耕播种。在不影响播种质量的情况下，秸秆量少的地块可以直接条带旋耕，秸秆量大的地块要先归行再条带旋耕；若春季条带旋耕作业，最好先进行归行处理，保证旋耕带没有或留存少量秸秆，然后镇压等待播种；如果春季干旱，最好是边归行边条带旋耕边播种。采用条带旋耕能提高播种带的地温和促进水分的散失，有利于幼苗的生长，还可以避免土壤板结对播种的影响。

秸秆覆盖垄作种植可以实现垄上增温、垄下保墒，农民容易接受，适用于地势较洼或一家一户分散种植的地块。秋季机械收获后，在起垄种植的地块将秸秆集中覆盖在垄沟，春季种地前进行垄上灭茬，然后适时用免耕机播种，6月末进行中耕培垄，行距60厘米左右。

与传统模式相比，高留茬垄侧栽培种植操作方法简单、省工省时、增产潜力大，适合低洼地及山坡地。在秋季收获后，地上留有30厘米以上高度的秸秆，春耕时田间不进行翻地和机械灭茬，播种在原垄侧进行。

传统的翻耕技术，破坏了地表秸秆的保护层，扰动了土壤中的动物和微生物，使土壤的生态和生产功能退化。相反，秸秆覆盖还田保护了生物的多样性，特别是蚯蚓数量增加，使土壤的生物性状得到了改善。据统计，秸秆覆盖还田地块每平方米蚯蚓数量可达114条，是常规垄作地块的6倍。秸秆覆盖还为猎鸟和小动物等野生动植物提供掩蔽和食物。

以秸秆覆盖还田，少、免耕为核心的“梨树模式”，具有蓄水保墒、培肥土壤、减少侵蚀、稳产高产等多重功效，实现了粮食安全与缓解气候变化的协同增效。此外，秸秆覆盖还田在节约成本、减少碳排放、绿色生产、提升农产品质量方面也能发挥巨大作用。

（摘编自李保国等《“梨树模式”呵护“耕地中的大熊猫”——聚焦黑土地保护性利用》）

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阅读下面的文字，完成下面小题。

动画《极速战警》在20多年前首次播出，主角们拥有特殊技能。故事发生在未来的东京，在无人驾驶革命很久以后，只剩下罗娜、理沙和走一仍然懂得如何开车。这群年轻人接受过的独特训练能派上用场，他们在夜晚追寻发生异常的自动驾驶汽车，这些汽车遭受了蓄意破坏或是代码出错。

从工业化初期，我们就一直担心机器可能会破坏劳动力。不过随着自动化出行大行其道，专业司机将在这些反乌托邦愿景中发挥主导作用。相比过去的恐慌，现在我们关于自动化对工作影响的焦虑有了更加严谨的基础。

早在20世纪90年代末，几十年的技术变革已经积累在经济中。人们知道工作正在随着自动化的广泛运用而改变，但是没有理论指引研究者，甚至没有共同语言概述问题。随着政策制定者日益关注这个问题，一支由三个教授组成的跨学科的梦之队集结而成，以共同解决难题。在之后的几年里，这三个人找到了巧妙而全面的新方法，他们称之为“任务模型”。任务模型进行了两种基本区分。首先，“常规工作”和“非常规工作”存在区别。常规工作包括重复相同程序的任务。对此，教授们解释道：“这些工作可以由编程指令详尽地指定并由机器执行。”相比之下，非常规工作涉及解决问题和复杂的沟通。教授们写道:“几乎没有基于计算机的技术能从模型中得出推论，解决新问题，或者形成有说服力的论点。”其次，“体力任务”和“认知任务”之间有区别。体力任务主要涉及物理世界的操作，认知任务则发生在更加抽象的分析和互动领域。

运用这两种基本区分，我们就有可能对某项特定工作的重复性和智力要求进行分类。将两种基本区分一起使用，形成了四种截然不同的工作类型。教授们推断，每种工作类型具有完全不同的计算机化潜能（见表1）

任务模型的概念框架已经改变了现在研究者理解自动化影响人类工作前景的方式，其具体预测已经证明非常有预见性和惊人的持久性。任务模型在2003年首次发表时，很多常规和认知任务的自动化程度已经很高。自动取款机严重削弱了银行柜员的地位，数据库破坏了文书工作。不过，研究者关于“挑选或分类”的自动化的预测仪在电子商务运营中实现了：正如我们之前所看到的，仓库机器人取代了人类工人。与此同时，对人机互补更乐观的预测也出现了。在医疗诊断中使用计算机视觉，能帮助医生以更低的成本提供更好的服务。不管怎样，人工智能极大地增强了人类的沟通能力，有助于说服他人。此外，尽管任务模型给卡车驾驶加上“替代或互补机会有限”的标签，但投资者不同意这种说法，仅在2017年就向自动驾驶卡车初创公司投资约10亿美元。即使你和任务模型的推测保持一致，不相信可能出现全自动卡车，但是计算机化的副驾驶员肯定在路上了。

尽管有些预测不够精准，但是任务模型在首次尝试解决真正棘手的问题上，向前迈出了一大步。任务模型还需要10多年的时间，才能真正运用于全面详细地拆解所有劳动力，对每项工作进行测试。在此期间，机器学习的进步不仅推动了产业的计算机化，也促进了科学界的计算机化。讽刺的是，经济学实验室采用廉价的人工智能，揭示了自动化如何威胁到范围更广、过去认为安全的工作岗位。

值得注意的是，该模型只关注现有职业，将我们局限在某个位置上，我们所看到的未来只是今天劳动力的残余。不过，如果未来的工作和现在的工作不一样，那情况会怎么样呢？无党派团体“保护美国未来能源”发布了报告《美国劳动力和自动驾驶未来》，这个团体致力于降低美国对进口石油的依赖，坚定倡导自动驾驶汽车技术能减少化石燃料消耗量。这份报告非常乐观，描述了自动化交通工具在这个国家对就业的影响几乎是“微不足道的”，直到21世纪30年代，影响才会有所显现。但即使到了那个时候，我们也能够应对这些影响，而不是面临灾难性的冲击。该团体的专家认为，即使在2040年就业最受冲击的时期，失业的结构性增长也将低于0.2％。他们认为自动驾驶汽车不会带来大规模、无法复原的失业，预测到2050年，通过减少拥堵、减少事故、降低耗油量、重新获得开车耗费的时间价值，自动驾驶汽车每年将带来7000多亿美元的社会和经济效益。该团体表示，这些效益的任何一项都远超预计的薪酬损失。

（摘编自安东尼·汤森《无人驾驶：从想象到现实》，沈瑜译）