2021-2022學年浙江省湖州市三賢聯(lián)盟高二（下）期中信息技術試卷

一、選擇題（本大題共8小題，每小題4分，共24分。每小題列出的四個備選項中只有一個是符合題目要求的，不選、錯選、多選均不得分）

• 1．有關某“無人超市”的信息系統(tǒng)結構圖如圖所示，請回答第1～2題。
  
  下列有關“無人超市”的說法，正確的是（　?。?/h2>

  A．系統(tǒng)通過入口處刷臉獲得的特征值屬于個人一般信息

  B．零購物碼和出門二維碼使用后失效，體現(xiàn)了信息的時效性

  C．系統(tǒng)自動對用戶數(shù)據(jù)進行加密是為了提高數(shù)據(jù)的完整性

  D．存儲在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的海量用戶信息屬于大數(shù)據(jù)
  組卷：2引用：0難度：0.60

  解析

• 2．有關某“無人超市”的信息系統(tǒng)結構圖如圖所示，請回答第1～2題。
  
  下列對“無人超市”信息系統(tǒng)的功能描述，不正確的是（　?。?/h2>

  A．錄制用戶付款視頻和離開時的影像屬于信息系統(tǒng)的收集功能

  B．識別到注冊用戶立刻開門屬于信息系統(tǒng)的傳輸功能

  C．使用 POS 機自助付款屬于信息系統(tǒng)的存儲功能

  D．打印小票、出門二維碼屬于信息系統(tǒng)的輸出功能
  組卷：1引用：0難度：0.60

  解析

• 3．22022 年的北京冬奧會，我國取得了歷史最好成績，人工智能技術也以科技手段助運動員們一臂之力。研究團隊利用基于深度學習原理的人工智能技術，建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對動作視頻中人體關節(jié)點的計算機自動識別，進而建立起適用于競技體育和一般生物力學研究的計算機系統(tǒng)——無反光點人體運動自動捕捉人工智能系統(tǒng)。目前該系統(tǒng)已應用在國家速度滑冰和越野滑雪項目的訓練中，獲得超過 8000 人次的賽時動作技術數(shù)據(jù)，使機器深度學習越發(fā)“得心應手“，對于滑冰與滑雪運動員的動作捕捉與技術分析，既能精準到具體細節(jié)，又能快速反饋分析結果。
  請回答15～16題。
  根據(jù)以上描述，下列說法不正確的是（　?。?/h2>

  A．隨著獲取的動作數(shù)據(jù)逐漸增加，該技術對于數(shù)據(jù)的反饋會更有效

  B．該技術主要體現(xiàn)動作與結果的關系，說明大數(shù)據(jù)更注重事物之間的相關性

  C．該技術捕捉到的每一個數(shù)據(jù)都來自于真實數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)價值密度高的特點

  D．能根據(jù)動作自動捕捉進行分析，并快速反饋分析結果，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)速度快的特點
  組卷：0引用：0難度：0.50

  解析

• 4．22022 年的北京冬奧會，我國取得了歷史最好成績，人工智能技術也以科技手段助運動員們一臂之力。研究團隊利用基于深度學習原理的人工智能技術，建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對動作視頻中人體關節(jié)點的計算機自動識別，進而建立起適用于競技體育和一般生物力學研究的計算機系統(tǒng)——無反光點人體運動自動捕捉人工智能系統(tǒng)。目前該系統(tǒng)已應用在國家速度滑冰和越野滑雪項目的訓練中，獲得超過 8000 人次的賽時動作技術數(shù)據(jù)，使機器深度學習越發(fā)“得心應手“，對于滑冰與滑雪運動員的動作捕捉與技術分析，既能精準到具體細節(jié)，又能快速反饋分析結果。
  請回答15～16題。
  根據(jù)以上描述，人工智能技術助力運動員主要基于以下哪種方法（　?。?/h2>

  A．符號主義

  B．聯(lián)結主義

  C．行為主義

  D．建構主義
  組卷：1引用：0難度：0.50

  解析

二、非選擇題（本大題共4小題，其中第13小題6分，第14小題6分，第15小題7分，第16小題7分，共26分）

• 15．某網(wǎng)站對信息進行加密解密，選擇頁面“index.jye.ai”如圖1，加密頁面“jia.jye.ai”如圖2，解密頁面“jie.jye.ai”如圖3。在選擇頁面點擊相應按鈕，選擇加密或解密。
  
  選擇加密時，在明文文本框中輸入明文，點擊“加密”按鈕，網(wǎng)頁顯示密文與對應的密鑰。加密規(guī)則為打亂明文對應的索引作為密鑰，再利用該索引逐個取明文字符連接成密文，例如：明文為“信息技術”，若被打亂的索引為[2，0，1，3]，則密文為“技信息術”，密鑰為“2，0，1，3”
  選擇解密時，在密文文本框中輸入密文，密鑰文本框輸入密鑰，點擊“解密”按鈕，網(wǎng)頁顯示明文。
  （1）該網(wǎng)絡應用屬于

   

  架構。（單選，填字母：A.B/S架構，B.C/S架構）
  （2）若待解密文本為“自息愛信也我己愛”，密鑰為“2，7，1，6，4，0，3，5”，則解密結果是

   

  。
  （3）實現(xiàn)該功能的python程序如下，請在橫線處填入合適的代碼：
  
  組卷：0引用：1難度：0.3

  解析

• 16．決策樹是一種通過樹形結構進行分類的人工智能預測模型，如根據(jù)圖1所示“氣象特點與游客是否來游樂場的關系”繪制的如圖2所示的決策樹樹形結構：
  
  通過了解當天的是否有風、天氣、溫度和濕度這4個節(jié)點參數(shù)即可預測當天是否有人來游樂場。
  不同的節(jié)點劃分順序可以繪制不同的決策樹，為了選出最優(yōu)的節(jié)點劃分順序，需要采用“信息熵”與“信息增益”指標。
  信息熵，又稱香農(nóng)熵，被用來度量信息量的大小，信息熵越大表示信息量越大。
  信息增益，表示樣本經(jīng)某節(jié)點劃分后的信息熵變化大小。我們繪制決策樹時應當逐次選擇信息增益最大的節(jié)點作為當前節(jié)點。
  對于有n個信息的樣本D，記第k個信息發(fā)生的概率為pk,信息熵計算公式為E（D）=?∑

  n

  1

  p_klog₂（p_k），
  例如游樂場14個樣本中“去”（9個）、“不去”（5個），則信息熵=?（

  9

  14

  log₂

  9

  14

  +

  5

  14

  log₂

  5

  14

  ）=0.940
  若樣本按“是否有風”節(jié)點劃分，“是”（6個，其中3個去，3個不去）信息熵=?（

  3

  6

  log₂

  3

  6

  +

  3

  6

  log₂

  3

  6

  ）=1；
  “否”（8個，其中6個去，2個不去）信息熵=?（

  6

  8

  log₂

  6

  8

  +

  2

  8

  log₂

  2

  8

  ）=0.811；經(jīng)過此節(jié)點劃分后的信息增益=原始信息熵?按此節(jié)點劃分后樣本信息熵比例和=0.940?（

  6

  14

  ×1+

  8

  14

  ×0.811）=0.048。
  （1）根據(jù)上述描述與圖1，則“天氣”節(jié)點中的“多云”信息熵是

   

  。
  （2）實現(xiàn)求首次劃分節(jié)點的程序如下，請在橫線處填入合適的代碼：
  
  
  
  組卷：0引用：1難度：0.3

  解析