2023年浙江省精誠(chéng)聯(lián)盟高考信息技術(shù)二模試卷

一、選擇題（本大題共12題，每題2分，共24分。每題列出的四個(gè)備選項(xiàng)中只有一個(gè)是符合題目要求的，不選、多選、錯(cuò)選均不得分）

• 1．閱讀下列材料，回答1～2題。
  微軟亞洲研究院視覺計(jì)算組曾在ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽中取得了96.43%的圖像識(shí)別正確率而一舉奪冠。這得益于它前期對(duì)海量已分好類的圖像大數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的特征模式的深度學(xué)習(xí)。該深度學(xué)習(xí)模型如圖所示。
  結(jié)合材料，下列關(guān)于信息、知識(shí)等的說法正確的是（　　）

  A．圖中狗和貓等分類圖像都是信息

  B．96.43%是數(shù)據(jù)，即使脫離材料中給出的語境，我們可以獲知其中的信息

  C．人類知道左側(cè)照片中是貓和狗，這是知識(shí)的體現(xiàn)

  D．即使大部分輸入數(shù)據(jù)的分類、特征信息不準(zhǔn)確，深度學(xué)習(xí)結(jié)果也不會(huì)有偏差
  組卷：0引用：0難度：0.60

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• 2．閱讀下列材料，回答1～2題。
  微軟亞洲研究院視覺計(jì)算組曾在ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽中取得了96.43%的圖像識(shí)別正確率而一舉奪冠。這得益于它前期對(duì)海量已分好類的圖像大數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的特征模式的深度學(xué)習(xí)。該深度學(xué)習(xí)模型如圖所示。
  結(jié)合材料，下列關(guān)于人工智能的說法正確的是（　?。?/h2>

  A．該技術(shù)用已知的數(shù)據(jù)定義來推導(dǎo)出其他圖像數(shù)據(jù)定義，是符號(hào)主義實(shí)現(xiàn)方法

  B．增大該系統(tǒng)前期輸入的訓(xùn)練量，可以完全消除該系統(tǒng)圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率

  C．該技術(shù)需要人工參與輸入已分類的圖像信息，屬于混合增強(qiáng)型人工智能

  D．人工智能改善了人類生活，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也帶來了社會(huì)問題
  組卷：0引用：0難度：0.70

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• 3．下列四個(gè)選項(xiàng)中所描述的數(shù)從數(shù)值上比較，最大的是（　?。?/h2>

  A．5位十六進(jìn)制數(shù)能表示的最大值

  B．20位二進(jìn)制能表示的不同數(shù)的個(gè)數(shù)

  C．存儲(chǔ)10000個(gè)ASCII碼所需字節(jié)數(shù)

  D．存儲(chǔ)圖像大小為100×100像素的黑白兩色位圖所需的字節(jié)數(shù)
  組卷：1引用：1難度：0.5

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• 4．隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息安全保護(hù)也越來越重要，采取下列措施無助于信息安全的是（　?。?/h2>

  A．?dāng)?shù)據(jù)可視化	B．異地容災(zāi)
  C．USB Key認(rèn)證	D．非對(duì)稱密碼
  組卷：6引用：1難度：0.6

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二、非選擇題（本大共3題，其中第13題8分，第14題9分，第15題9分，共26分）

• 14．小林收集了各地市各年份檢測(cè)的PM2.5濃度值保存于Excel文件“PM2.5.jye.ai”中，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖a所示。小林使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，請(qǐng)回答以下問題。
  ?
  （1）小林先將同一個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)輸出到各自獨(dú)立的Excel文件中，部分結(jié)果如圖b所示，實(shí)現(xiàn)程序如下所示：
  
  那么劃線部分語句可以是

   

  。
  A.df[df[”地區(qū)名稱”]==city]
  B.df[df[”地區(qū)名稱”]]==city
  C.df[df.地區(qū)名稱==city]
  D.df[df.”地區(qū)名稱”]]==city
  （2）對(duì)于圖a所示的原始數(shù)據(jù)，小林要進(jìn)行數(shù)據(jù)整理：刪除“地區(qū)編碼”、“指標(biāo)名稱”、“計(jì)量單位”等對(duì)后面統(tǒng)計(jì)無用的數(shù)據(jù)列，請(qǐng)將劃線處②的語句補(bǔ)充完整。
  
  （3）對(duì)于整理后的數(shù)據(jù)，在同一個(gè)地市中取歷次PM2.5濃度檢測(cè)值最高的值，最后按PM2.5升序排序數(shù)據(jù)，輸出結(jié)果如圖c所示，則第③空應(yīng)填寫的語句是

   

  （單選，填字母）。
  A.df.groupby（“PM2.5”）.max（　　）
  B.df.groupby.地區(qū)名稱.max（　?。?br />C.df.sortvalues（“PM2.5”）.max（　?。?br />D.df.groupby（“地區(qū)名稱”）.max（　　）
  ?
  （4）將排序后的數(shù)據(jù)分別取PM2.5檢測(cè)值最高和最低的五行數(shù)據(jù)合并成新的DataFrame對(duì)象后繪制成柱形圖如圖d所示。請(qǐng)將程序補(bǔ)充完整。
  
  組卷：0引用：1難度：0.4

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• 15．貪吃蛇在n×n（1≤n≤10）的方陣中游走，它可以往上下左右四個(gè)方向游走，當(dāng)穿越方陣的邊界時(shí)還可以從該邊界的對(duì)立面繼續(xù)進(jìn)入方陣。初始時(shí)你可以任意安排貪吃蛇的起點(diǎn)位置，并且選擇一個(gè)方向一直走n步。方陣中“.”表示空位置，數(shù)字表示可以吃的食物，每吃到一個(gè)數(shù)字時(shí)，這個(gè)數(shù)字便會(huì)附著到貪吃蛇的尾部，同時(shí)方陣中該數(shù)字會(huì)消失。問：在某個(gè)時(shí)刻，貪吃蛇身上會(huì)不會(huì)出現(xiàn)我們想要的某個(gè)整數(shù)；若有，會(huì)有多少個(gè)數(shù)會(huì)小于該整數(shù)。
  例如，在右側(cè)5×5的方陣中可以產(chǎn)生[1，3，4，12，21，234，243，324，342，423，432]共11個(gè)數(shù)。其中數(shù)“234”的產(chǎn)生過程可以是：選擇第4行第2列為起點(diǎn)，第一步吃掉2，接著往右走三步吃掉3，再往右走一步穿越到對(duì)面的4，吃掉它成為“234”，共五步。其中“1234”或“123”等整數(shù)是不可能出現(xiàn)的。
  請(qǐng)回答以下問題。
  （1）輸入方陣保存至數(shù)組a,然后將貪吃蛇所有可能吃到的所有數(shù)字組合保存到數(shù)組b中，請(qǐng)補(bǔ)充完該算法程序。
  
  （2）若數(shù)組a=[['.”，’1’，’.’]，[′.’，’2’，′3’]，[’.’，’.’，’.’]]，上述程序處理完后b數(shù)組中

   

  （選填：存在/不存在）整數(shù)2。
  （3）對(duì)b數(shù)組中的所有整數(shù)進(jìn)行升序排序，輸入待查找的數(shù)據(jù)，輸出小于等于該數(shù)字的數(shù)有多少個(gè)。
  ?
  請(qǐng)補(bǔ)充完該算法程序
  
  組卷：0引用：1難度：0.4

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