材料阅读以下材料，回答43-45题。 大数据的产生，简化了人们对…
材料阅读以下材料，回答43-45题。 大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成为无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。然而，目前的一些大数据应用还停留在标签化的层面，忽略了个体的差异，容易导致千人一面的结果。 如果说大数据关注的是总体和大致规律，那么 。和大数据相比，小数据的价值在于它来源于各类社会行为的细节，更贴近人们的个体感受，对需求的呈现也更精准。比如，按照大数据画像，婴儿尿布可能会和奶粉、玩具等商品相关联，啤酒的消费者可能会同时选购花生米、薯片等零食。而国外一家零售商依据小数据的分析显示，男性顾客在购买婴儿尿片时，常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，竟然取得了成功。 不论是大数据还是小数据，最重要的是对数据的分析。举一个古代的例子，在马陵之战中，庞涓善于数据分析，而孙膑通过编造“使齐军入魏地为十万灶，明日为五万灶，又明日为三万灶”的数据，反其道而用之，对庞涓实施诱杀。这就是庞涓惯用“灶”的大数据，而忽视对脚印等小数据的分析而导致的。要达成对事物的更深入理解，就需要把大数据思维和小数据细节相结合。 关于未来趋势，有专家预言，在不久的将来，大数据、小数据的界限或将被消除，取而代之的是“全数据”或全量数据，也就是所有数据。比如，未来在智能交通领域，将有可能用全量实时的数据，来感知城市每辆车所在的具体位置、每个红绿灯路口的车辆信息，并对这些情况进行全局调控，从而大幅提升城市交通运营效率。而实现这一目的，离不开对数据的挖掘和分析，以及人工智能的深度学习。 问题：并非所有人都能够去当人民教师，除非有教师资格证。 如果这个假设为真，则以下哪项一定为假？
A. 所有没有教师资格证的人都不能去当人民教师B. 即使有教师资格证也不一定能去当人民教师C. 没有人能够没有教师资格证就去当人民教师D. 有的人能去当人民教师，他们并没有教师资格证先想一想，再看答案与解析 ▸
正确答案：D
【正确率 74%｜考点：常规翻译】
第一步：翻译题干。
题干可等价替换为“除非有教师资格证，否则有的人不能去当人民教师”。这里有无教师资格证和是否当人民教师都是同一部分人。主体一致，则可翻译为：当人民教师[图]有教师资格证。
第二步：逐一分析选项。
A项：翻译为“[图]有教师资格证[图]当人民教师”，否后推否前，根据逆否等价原则可以推出，该项和题干都为真，排除；
B项：“有教师资格证”是肯定了题干的后件，肯后无法推出确定结论，该项真假不确定，排除；
C项：即所有人都需要有教师资格证才能当人民教师。翻译为“当人民教师[图]有教师资格证”，肯前必肯后，该项和题干都为真，排除；
D项：翻译为有的人“当人民教师 且 [图]有教师资格证”，与题干是矛盾关系，则该项为假，当选。
本题为选非题，故正确答案为D。
考点常规翻译