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注意事项：
1.本试题卷分两部分，第一部分信息技术，第二部分通用技术。全卷共 14 页，第一 部分 1 至 8 页， 第二部分 9 至 14 页。满分 100 分，考试时间 90 分钟。
2.选择题的答案须用 2B 铅笔将答题纸上对应的题目标号涂黑， 非选择题的答案须用 黑色字迹的签字笔或钢笔写在答题纸上相应区域内。作图时可先使用 2B 铅笔，确定后须 用黑色字迹的签字笔或钢笔描黑。答案写在试题卷上无效。
第一部分 信息技术(50 分)
一、选择题 (本大题共 12 小题，每小题 2 分，共 24 分。每小题列出的四个备选项中只有 一个是符合题目要求的， 不选、错选、多选均不得分)
阅读下列材料， 回答第 1 至 2 题。
某停车场采用了无人值守停车收费系统， 当车辆离场时， 压到出
口的地感线圈， 地感线圈发射信号给卡口的高速摄像机， 摄像机拍摄
并通过软件识别车牌号，在出口终端显示器显示收款二维码， 以及一
些提示信息，如图所示。司机扫码支付后，道闸自动抬杆放行。
1.下列关于数据与信息的说法， 正确的是
A.二维码是图形，不是数据
B.图中的“10”仅是数字，不具有意义
C.支付信息需在终端显示器显示，体现了信息的载体依附性
D.通过软件对车牌图像进行识别转变成文本后，车牌信息会丢失
2.下列关于数据的采集与数字化的说法， 正确的是
A.地感线圈采集的是车牌图像
B.摄像头拍摄车牌照片的过程实现了数字信号转化为模拟信号
C.扫描二维码的过程属于信息编码
D.图像的数字化一般需要经过采样、量化、编码等环节
3.小明在手机上下载了某 APP 软件， 在安装过程中该软件申请获取位置以及读取通讯录 和相机等权限， 下列说法正确的是
A.授权相机权限能方便完成“扫一扫”、照片上传等功能，不存在用户数据泄露风险 B.如果是官方的地图导航软件， 可以授权“获取位置”权限
C.任意 APP 安装过程中都应该授权 APP 申请的所有权限
D.只要从官方手机应用商店下载的 APP，就不会存在收集个人信息的现象
(
．
．．
)4.下列关于大数据的说法，不正确的是
A.大数据支持动态跟踪， 提高了数据分析的即时性，让决策更精准
B.大数据给生活带来便利的同时，也带来如信息泄露等安全问题
C.大数据的特征是数据量大、速度快、类型多、价值密度高
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D.大数据蕴含着巨大的价值，在挖掘价值时不再追求数据的精确性 5.给定数万张人脸图像，深度学习从这些图像出发，学习挖掘人脸图像中像素点的空间分
布模式，然后就能基于学习得到的像素点空间分布模式来进行人脸识别。关于人脸识别
(
．
．．
)与深度学习，下列说法不正确的是
A.人脸识别属于领域人工智能的应用
B.人脸识别属于联结主义人工智能方法
C.深度学习是一种数据驱动人工智能方法
D.深度学习需要手工构造知识库，依靠推理引擎实现 6.某算法的部分流程图如图所示，若输入 n 的值为 3，执行该部分流程，则输出的结果是
A.0011 B.1100 C.011 D. 11
阅读下列材料，回答第 7 至 8 题。
为全力做好亚运保障，杭州市政府推出了智能排水系统， 依托低功耗嵌入式 AI 的毫 米波雷达、超声雷达测速测距技术以及精准流量模型，不仅能在线监测实时降雨、管网 水位、出水水量等信息， 还能实时感知重点区域地表积水、窨井盖异位等情况，可实现 地下污水管网漏损和淤积提前预警。
(
．
．．
A
.该系统
的用户指的是系统的操作人员
B
.监测
到的实时数据一般存储在数据库中
C
.该系统的使用提高
了工作效率，减少了人力投入
)7.关于该智能排水系统， 下列说法不正确的是
D.采用市供电与蓄电池双路供电可降低系统对外部环境的依赖
8.该系统中测速测距传感器的编码方式如图所示。
若用字符串 s 存储该编码，则获取“市辖区”的 Python 表达式是
A.s[3:4] B.s[3:5] C.s[2:3] D.s[2:4]
9.下列 Python 表达式中，结果为 True 的是
A.3//9==3%9 B.not(7//3**2<=1) C.5>=4 or 3==2 D.int(-5+10/4)==2.5
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10.某 Python 程序段如下：
import random
ans=""
while len(ans)<3:
t=chr(random.randint(0,25)+ord("A"))
if t not in ans:
ans+=t
print(ans)
程序运行后，输出的结果可能是
A.TXT B.DOC C.Xls D.MP3
11.回文串是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的字符串。编写自定义函数
判断某字符串是否为回文串，若是返回 True，否则返回 False。
def hw(s):
i=0
(1)
while s[i]==s[len(s)-i-1]:
if i==len(s)//2:
(2)
(3)
i+=1
return flag
上述程序段中方框处可选语句为：①flag=True ②flag=False ③break
则(1)(2)(3)处语句依次为
A.①②③ B.①③② C.②①③ D.②③①
12.某 Python 程序段如下：
s="a123b456"
t=""
f=True
for i in s:
if "0"<=i<="9" and f:
t+=i
f=False
else:
f=True
print(t)
运行程序， 输出结果是
A.123456 B.1346 C.123 D.14
二、非选择题 (本大题共 4 小题，其中第 13 小题 6 分，第 14 小题 6 分，第 15 小题 7 分， 第 16 小题 7 分，共 26 分)
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13.小明将两份不同来源的“每小时空气质量数据”进行合并后存入“空气质量.xlsx”文 件中，部分界面如第 13 题图a 所示。他先对数据进行了整理，然后运用Pandas 模块筛选 出 11 月第 1 周的数据进行分析， 并制作图表， 如第 13 题图b 所示。请回答下列问题。
第 4 页，共 8 页
第 13 题图 a
第 13 题图b
(1) 在对数据进行整理的过程中，下列说法正确的有 (多选， 填字母) A.第 4 行与第 5 行数据重复，可删除其中一行
B.单元格 A169 的数据出现了逻辑错误，可将数据修改为“11 月 7 日” C.第 7 行与第 8 行都是时间“4”监测到的数据， 可直接删除其中一行 D.两份数据的“时间”列数据格式不一致，需要统一数据格式
(2) 经数据整理后，每日都有 24 条数据，为直观显示该周“日平均AQI”的对比情况， 小明编写如下程序， 请在划线处填入合适的代码。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Simhei"]
df=pd.read_excel ("空气质量.xlsx")
df=df.head(24*7)
df_ave=df.groupby("日期",as_index=False). ① #日平均 AQI
df_sort=df_ave.sort_values("AQI",ascending= ② )
plt.bar ( ③ ,df_sort["AQI"],label="日均空气质量指数")
plt.legend()
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("AQI 值")
plt.title("湖州市 11 月第 1 周日均空气质量指数对比")
plt.show ()
14.为进一步分析该周的空气质量等级以及该等级出现的天数， 小明根据“空气质量指数
(AQI)划分标准”(如表 1 所示) ，编写了如下 Python 程序， 读取第 14 题图a 中的 数据， 运行结果如第 14 题图b 所示， 请回答下列问题。
表 1 空气质量指数(AQI)划分标准
第 14 题图a 第 14 题图b
f=open("日均 AQI.csv","r")
grade={"优":0,"良":0,"轻度污染":0,"中度污染":0,"重度污染":0,"严重污染":0} for line in f:
a=line.split(",") #列表a数据格式形如['11 月7 日', '41.17', '63.75']
t=float( )
if t<=50:
key="优"
elif t<=100:
key="良"
elif t<=150:
key="轻度污染"
elif t<=200:
key="中度污染"
elif t<=300:
key="重度污染"
grade[key]+=1
print("本周共有"+str(grade["优"])+"天的空气质量为优")
(1) 若将 11 月 7 日的日均 AQI 值修改为 163.75，则输出结果是否发生变化？ (选填字母：A.变化/B.不变化)
(2) 请在划线处填入正确的代码。
(
．
．．
)(3) 将加框处的代码段补充完整。
15.有图像如第 15 题图 a 所示， 用以下算法记录图像的像素点分布。先将像素的颜色值进 行调整，使之成为一幅黑白图像(如第 15 题图 b 所示) ，再将黑白图像中像素点(0 表 示黑色，1 表示白色) 分布以列表形式存储，如[2310,321,1230……]表示先有 231 个连续
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的黑色像素，再接着是 32 个连续的白色像素， 再接着是 123 个连续的黑色像素……， 列表中部分数据如第 15 题图c 所示。
第 15 题图 a 第 15 题图b 第 15 题图 c
实现上述功能的 Python 代码如下：
#导入库， 代码略
img=np.array(Image.open ("hz.png").convert("L")) #将图像转换为二维矩阵
rows,cols=img.shape #图像尺寸分别赋值，rows 表示行数， cols 表示列数
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if img[i,j]>180: #0~255 表示 256 级灰度值， 0 表示黑色， 255 表示白色
img[i,j]=1
else:
img[i,j]=0
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plt.imshow(img,cmap="gray") plt.show ()
c=img[0,0]; cnt=0; ys=[] for i in range(rows):
for j in range(cols):
if img[i,j]==c:
#显示灰度图像
#弹出包含了图片的窗口
else:
ys.append(cnt*10+c)
cnt=1
c=1
ys.append(cnt*10+c)
print(ys)
(1) 由程序代码可知， 对图像的记录方式采用 (填字母： A.逐行记录/B.逐列记录 /C.随机记录) 。
(2) 若得到第 15 题图 d 颜色加深的图像，则划波浪线处 代码应修改为 (单选)
A. img[i,j]>210 B. img[i,j]>140
C. img[i,j]<140 D. img[i,j]<210
(3) 在横线处填上合适的代码。
(4) 程序加框处代码有错，请改正。
第 15 题图 d
16.某音乐平台可以为用户推荐歌曲， 推荐歌曲的算法如下：
第 1 步， 系统根据用户的听歌行为， 使用-2~5 进行量化， 单曲循环=5 ，分享=4 ，收藏 =3 ，主动播放=2 ，听完=1，未听=0，跳过=- 1，拉黑=-2，量化值大于 0 表示喜欢， 建立 如第 16 题图a 数据。
第 16 题图 a
第 2 步， 分别计算待推荐用户与其他每位用户的听歌相似度(相似度=两用户同时喜欢 的歌曲数/两用户中至少有一人喜欢的歌曲数) 。
第 3 步，分别计算其他用户对每一首歌曲的推荐度(推荐度=某用户该歌曲的量化值*两 用户的相似度) 。
第 4 步，在其他用户所有量化值大于 0 的歌曲中找到推荐度最高的，且待推荐用户没有 听过的歌曲，推荐给该用户。
小明用 Python 程序模拟了此推荐算法，请回答下列问题。
(1)在第 16 题图 a 所示的 10 首歌曲中，“yigoo”与“lucky”两用户的相似度为 。 (四舍五入保留两位小数)
(2) 实现上述功能的 Python 程序如下，运行结果如第 16 题图 b 所示， 请在划线处填上
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合适的代码。
第 16 题图b
第 16 题图 c
def find(name,user):
#代码略
def simalar(music,data,k): #计算相似度
xsd=[0]*len(data)
for i in range(len(data)):
ms1=ms2=0
for j in range(len(music)):
if k!=i:
if data[k][j]>0 and data[i][j]>0:
ms1+=1
if ① :
ms2+=1
if ms2>0:
xsd[i]= ms1/ms2
return xsd
music=["《孤勇者》 ","《Hug me》","《后会无期》 ","《NUNA》","《蜗牛》 "," 《心墙》 ","《对你说》 ","《与天齐》 ","《栀子花开》"," 《风吹半夏》"]
user=["HelloK","sime32","yigoo","lucky", "halibo","baby","HaiT","bao_66"] #读取听歌行为的量化数据存入 data 列表，如第 16 题图 c 所示
name=input("请输入您的用户名：")
k=find(name,user) #调用 find 函数返回该用户在 data 列表中的索引号
xsd=simalar(music,data,k) #xsd[0]表示 0 号用户与 k 号待推荐用户的相似度
maxm=0
for i in range(len(data)):
for j in range(len(music)):
if data[k][j]==0 and data[i][j]>0:
like= ②
if like>maxm:
maxm=like
p=j
print("为您推荐的歌曲是：", ③ )
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2022 学年第一学期期末调研测试卷信息技术参考答案
一、选择题 (本大题共 12 小题，每小题 2 分，共 24 分，每小题列出的四个备选项中只有一
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
C D B C D A A D C B C B
二、非选择题 (本大题共 4 小题，其中第 13 小题 6 分，第 14 小题 6 分，第 15 小题 7 分， 第 16 小题 7 分，共 26 分)
13.
(1) ABD
(2) ①mean() 或 AQI.mean()
②False
③df_sort["日期"] 或 df_sort. 日期
14.
(1) B
(2) a[2]
(3) 以下三种答案或其他等价语句
else: key="严重污染" elif t>300 : key="严重污染" if t>300 : key="严重污染"
15.
(1) A
(2) A
(3) cnt+=1
(4) 1-c 或 abs(c-1) 或 (c+1)%2 或 c=img[i,j]或其他等价表达式 16.
(1) 0.33
(2) ①data[k][j]>0 or data[i][j]>0
②xsd[i]*data[i][j]
③music[p]
(2 分)
(1 分)
(1 分)
(2 分)
(2 分)
(2 分)
(2 分)
(1 分)
(2 分)
(2 分)
(2 分)
(1 分)
(2 分)
(2 分)
(2 分)

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