梅花可分為真梅、杏梅和櫻李梅，小申設計了一個人工智能算法自動判斷梅花的類型。
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（1）如圖1所示，小申找到了一張真梅類梅花，將其另存為16色位圖，分辨率不變，這張圖片所占存儲空間為

32

32

KB。
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（2）將圖1轉(zhuǎn)換為JPG格式，這屬于

有損

有損

（選填：有損壓縮/無損壓縮）。
（3）在圖像數(shù)字化的過程中，用若干位二進制數(shù)表示每個像素點的顏色，每種顏色用一個二進制數(shù)來表示。例如，如圖2所示，一個像素點的顏色用24比特來表示，某顏色的RGB值是（225，124，159），這屬于圖像數(shù)字化環(huán)節(jié)中的（選填：采樣/量化/編碼）。
（4）已知第13行的二進制序列是（0111111111001000），那么第14行轉(zhuǎn)換為十六進制數(shù)是

C

C

。
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A.7FA8
B.7FC8
C.7FEC
D.7FCC
（5）小申在訓練模型前，數(shù)據(jù)集中每張梅花圖片被標記了類型，以這些標記作為預期效果來區(qū)分梅花類型，不斷修正機器的預測結果，這種機器學習的方法是，這種方法的預測結果是

A

A

。
A.監(jiān)督學習離散的
B.監(jiān)督學習連續(xù)的
C.非監(jiān)督學習離散的
D.非監(jiān)督學習連續(xù)的
（6）用K-近鄰算法對真梅、杏梅和櫻李梅三種類別的梅花自動分類，為了便于計算，取其中的某一個特征屬性進行測量，收集的若干樣本數(shù)據(jù)如下表所示，已知待測梅花的該特征值為12，根據(jù)K-近鄰算法思想，當K=5 時，待測梅花的品種預測為

C

C

。

特征值	6.5	7	7.5	8	8.5	9.5	13	15	15.5
花的距度	5.5	5	4.5	4	3.5	2.5	1	3	3.5
類別	直梅	直梅	櫻李梅	櫻李梅	櫻李梅	杏梅	直梅	杏梅	杏梅

A.直梅
B.杏梅
C.櫻李梅
D.無法判斷
（7）人工智能和大數(shù)據(jù)等新技術飛速發(fā)展，方便了人們的日常生活。關于大數(shù)據(jù)的處理過程，正確的排序是

②①④③

②①④③

。
①數(shù)據(jù)預處理
②數(shù)據(jù)采集
③數(shù)據(jù)挖掘應用
④數(shù)據(jù)分析
（8）關于人工智能技術的說法，以下描述正確的是

ABD

ABD

。
A.將紙質(zhì)試卷掃描并借助OCR軟件識別成文本文件使用了人工智能的圖像識別技術
B.使用手機的語音助手撥打電話使用了人工智能的語音識別技術
C.商場結賬時掃描商品條形碼顯示價格使用了人工智能的文字識別技術
D.醫(yī)療影像平臺能推進人工智能在醫(yī)學影像、輔助診斷、醫(yī)療機器人等眾多醫(yī)療環(huán)節(jié)的探索和應用