2021考研***每日一句:第70句

2020考研国家线已经出来了，2021考研人复习到哪个阶段了呢?***老师的每日一句也已经来到了70句，下面一起来看下2021考研***每日一句:第70句。

今天的句子：

文章来源背景和来源在后面：

Processing these oceans of data requires enormous infrastructure, extending beyond smartphones and personal computers to millions of energy-hungry data centres around the globe. For decades, technological improvements kept the rising waters at bay, allowing hardware to get smaller, faster and more energy efficient. But the silicon chips we rely on are starting to hit physical limits, threatening to leave us with an energy bill we can ill afford to pay.

思考题：

Technological improvements of silicon chips will___.

A.continue to curb more issues

B.lead to the affordability of energy

C.not be as desirable as before

D.lead to bigger chips

句子解析：

第一句：

Processing these oceans of data (主语)requires enormous infrastructure,(宾语) extending beyond (不仅)smartphones and personal computers to (还)millions of energy-hungry data centres around the globe.

参考译文：处理这些海量数据需要巨大的基础设施，不仅包括智能手机和个人电脑，还扩展至全球数百万高耗能的数据中心。

第二句：

For decades, technological improvements kept the rising waters at bay(这是个比喻，你看不懂很正常), (这)allowing(使得) hardware to get smaller, faster and more energy efficient.

参考译文：数十年来，技术的改进防住了“不断上涨的波涛“，让硬件的体积更小、速度更快、能耗更低。

(过去技术一直是好的!)

第三句：

But the silicon chips we rely on(依赖) are starting to hit physical limits, (这) threatening to leave us with an energy bill/ we can ill afford to pay.

参考译文：但是，我们依赖的硅芯片正开始接近物理极限，威胁要留下一张我们很难负担的能源账单。

思考题解析：

A. continue to curb more issues

(继续控制越来越多的问题)

A选项错误。

导致问题差不多!

B. lead to the affordability of energy

(导致能源的可负担性)

能源不可负担!

B选项错误。

C. not be as desirable as before

(没有过去那么符合我们的要求)

多么模糊的选项，如果还看不出来，那就需要你多体会了 !

C选项正确。

D. lead to bigger chips

(导向更大的芯片)

不是更大的芯片而是更大的基建!

D选项错误。

文章来源背景和来源：

To Make Smartphones Sustainable, We Need to Rethink Thermodynamics

为了让智能手机可持续发展，我们需要重新思考热力学

背景：现代世界正淹没在数据之中。1984年，羽翼未丰的互联网全球总流量为每月15千兆字节，到了2019年，单个用户每周就要用掉这个量。据预测，到2025年，全球数据流量将超过175泽字节(1021字节)。我们对于数据的欲望已经大到无法维持的地步，在要求进一步提速和减少延迟的更强大、更灵活的应用中，硅芯片正接近物理上的极限。另外，处理山呼海啸般的数据也需要极大的能耗。这一切意味着我们需要加快研究如何用更少的能量获得高性能计算能力的技术。解决困境的也许是神奇的新材料，也许是处理数据的创新方法。

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