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浙江省丽水市2024-2025学年高二下学期期末教学质量监控信息技术
一、选择题
1．某学习平台提供丰富的在线学习资源。平台通过分析用户作业完成情况、观看的视频类别及时长等数据，生成学习报告，并推送个性化学习资源。下列关于数据与信息的说法，正确的是（ ）
A．视频是该平台唯一的数据表现形式
B．用户观看视频等行为不会产生新的数据
C．平台推送的个性化学习资源，体现了信息的可加工处理
D．同一课程对不同的学习者，其价值是相同的
2．某学习平台提供丰富的在线学习资源。平台通过分析用户作业完成情况、观看的视频类别及时长等数据，生成学习报告，并推送个性化学习资源。为了给平台提供高清的视频课程，录制时，下列做法合理的是（ ）
A．提高视频的分辨率 B．其他参数不变，每秒播放的帧数从30降为15
C．采用高压缩比的流媒体编码 D．其他参数不变，颜色位深度从24位降为8位
3．某医院智能药房管理系统具备以下功能：自动分拣子系统通过计算机视觉自动识别药品包装，完成精准分药入库；取药子系统自动对接医生开具的电子处方。就诊者取药时，扫描医保码或人脸识别完成身份认证，药剂师通过APP登录系统，核验后分药。该系统基于深度学习的智能分析算法，能根据就诊者用药记录、过敏史等生成用药风险预警信息，并通过语音助手向就诊者播报用药注意事项。该系统还对药品流通数据实施了加密存储，支持药品流通全流程溯源。下列关于该系统功能和应用的说法，正确的是（ ）
A．该系统的用户是指药剂师和就诊者
B．药房管理系统APP属于系统软件
C．该系统仅通过传感器采集数据
D．取药子系统自动对接医生开具的电子处方，体现信息系统的数据传输功能
4．某医院智能药房管理系统具备以下功能：自动分拣子系统通过计算机视觉自动识别药品包装，完成精准分药入库；取药子系统自动对接医生开具的电子处方。就诊者取药时，扫描医保码或人脸识别完成身份认证，药剂师通过APP登录系统，核验后分药。该系统基于深度学习的智能分析算法，能根据就诊者用药记录、过敏史等生成用药风险预警信息，并通过语音助手向就诊者播报用药注意事项。该系统还对药品流通数据实施了加密存储，支持药品流通全流程溯源。下列关于人工智能技术应用的说法，不正确的是（ ）
A．用药风险预警信息可基于符号主义的知识推理实现
B．语音助手播报用药事项可采用语音合成技术
C．基于深度学习的智能算法能分析就诊者用药记录
D．计算机视觉识别药品包装应用了行为主义人工智能方法
5．某医院智能药房管理系统具备以下功能：自动分拣子系统通过计算机视觉自动识别药品包装，完成精准分药入库；取药子系统自动对接医生开具的电子处方。就诊者取药时，扫描医保码或人脸识别完成身份认证，药剂师通过APP登录系统，核验后分药。该系统基于深度学习的智能分析算法，能根据就诊者用药记录、过敏史等生成用药风险预警信息，并通过语音助手向就诊者播报用药注意事项。该系统还对药品流通数据实施了加密存储，支持药品流通全流程溯源。下列关于信息系统安全的说法，正确的是（ ）
A．为方便管理，药剂师和就诊者设置相同的访问权限
B．数据加密存储可降低药品相关数据被篡改的风险
C．该系统药品流通数据已加密，无需定期进行数据备份
D．就诊者通过医保码、人脸识别进行身份认证，可以确保系统没有安全隐患
6．某医院智能药房管理系统具备以下功能：自动分拣子系统通过计算机视觉自动识别药品包装，完成精准分药入库；取药子系统自动对接医生开具的电子处方。就诊者取药时，扫描医保码或人脸识别完成身份认证，药剂师通过APP登录系统，核验后分药。该系统基于深度学习的智能分析算法，能根据就诊者用药记录、过敏史等生成用药风险预警信息，并通过语音助手向就诊者播报用药注意事项。该系统还对药品流通数据实施了加密存储，支持药品流通全流程溯源。下列关于该系统中网络技术的说法，正确的是（ ）
A．该网络系统最基本的功能是资源共享
B．配药终端访问服务器不需要网络协议
C．配药终端可使用有线或无线的方式连接服务器
D．该系统的网络资源只包括硬件和软件资源
7．某算法的部分流程图如图所示，执行这部分流程输出结果为“act now!”，则输入的s为（ ）
A．dfw qrz! B．dfq klt! C．xzq klt! D．xzqklt
8．逆波兰表达式的计算规则为：从左到右扫描表达式，遇到数字则压入栈，遇到运算符则弹出栈顶的两个元素并计算，将结果入栈。计算表达式682-2÷*时，所需最小栈容量为（ ）
A．2 B．3 C．4 D．5
9．定义如下函数：
def f(j,t,b):
if t < 0:
return "no answer"
elif j*2+t*4 == b:
return str(j)+" "+str(t)
else:
return f(j+1,t-1,b)
print(f(0,10,36))
运行该程序段，输出的结果是（ ）
A．1 9 B．2 8 C．3 7 D．no answer
10．某二叉树结构如图所示，队列Q初始元素为根节点A。约定：判断队列不为空，则队首元素出队，并将该队首元素的左右孩子依次入队，继续判断队列，以此类推，则最终出队顺序为（ ）
A．ABCDEFGH B．ABDCEGFH C．ABCEDGFH D．DBGEHFCA
11．某次学生测试成绩从高到低存储在a数组中。输入key值，查找其值以上人数的Python算法程序段如下：
a=[98,……,85,85,85,85,……,50]
key=int(input("请输入要查找的数据:"))
i=0;j=len(a)-1
while i <= j:
m=(i+j)//2
if (1) :
i=m+1
else:
j=m-1
print("大于等于key值的人数为:",(2) )
划线（1）（2）处可供选择的语句有：
①key <= a[m] ②key < a[m] ③j+1 ④i+1
则正确的代码应为（ ）
A．①③ B．①④ C．②③ D．②④
12．有n个人围成圈，从第1个人开始报数，报到m（m>1）时该人出圈，依次循环，直到圈里只剩下1人为止。下面程序实现了上述功能，则加框处代码为（ ）
n=int(input("请输入参与人数："))
m=int(input("请输入淘汰数："))
a=[[i+1,i+1]for i in range(n)]
a[n-1][1]=0
q=0;t=1
while n > 0:
t+=1

print("胜出者为：",a[q][0])
A．if t == m-1: r=a[q][1] a[q][1]=a[r][1] n-=1 t=0 q=a[q][1] B．if t == m: r=a[q][1] a[q][1]=a[r][1] n-=1 t=1 q=a[q][1] C．if t == m-1: r=a[q][1] a[r][1]=a[q][1] n-=1 t=0 q=a[q][1] D．if t == m: r=a[q][1] a[r][1]=a[q][1] n-=1 t=1 q=a[q][1]
A．A B．B C．C D．D
二、操作题
13．某款跑步机有“心率跑”模式，设定目标心率为(220-年龄)*0.7，目标心率±5范围视为正常。每隔1分钟采集一次用户心率，与其目标心率对比。①心率正常，维持当前坡度与速度；②心率偏低，动态调整跑步参数（步长为1），首先增加坡度，区间为[0,15]；如果坡度已经达到上限，则提升速度，区间为[1,20]；③心率偏高，则反之。直到心率维持在正常范围，从而实现科学锻炼的目标。
请回答下列问题：
（1）若某用户年龄为20，运动过程中某时刻的心率值为150，则该跑步机认为其心率 （单选，填字母： A．正常/B．偏低/C．偏高）。
（2）实现上述功能的部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
mina = 0;maxa = 15
mind = 1;maxd = 20
age = int(input("年龄:"))
t =int(input("跑步总时长(分钟):"))
d =int(input("初始速度(km/h):"))
th = 0.7 * (220 - age)
a = 0
m = 0
while m < t:
# 获取当前心率数据存储到变量ch中，代码略
while m < t and ① :
if a < maxa:
a += 1
print("心率偏低 → 坡度升为↑", a)
elif ② :
d += 1
print("坡度达到上限 → 速度升为↑", d)
③
# 获取当前心率数据存储到变量ch中，代码略
#心率偏高，降低坡度、速度，代码略
#心率正常，维持原坡度、速度，代码略
m += 1
14．某游泳池水质监测系统在浅水区和深水区分别设置监测点，每个监测点均配备智能终端、传感器、执行器和IoT模块。智能终端通过IoT模块连接Web服务器，上传水温、余氯浓度、pH值水质参数；当水质参数值超出设定阈值时，服务器发出预警信号，并通过智能终端控制执行器净化水质，使得水质达到标准。
请回答问题：
（1）下列功能无法在智能终端程序中实现的是 （单选，填字母：A．采集传感器上的数据/B．传输数据到服务器/C．分析历史数据/D．发送指令到执行器）。
（2）基于Flask Web框架编写服务器端获取传感器数据的程序，部分代码如下：
app=Flask(_name_)
@app.route("/input")
def judge():
id=int(request.args.get('id'))
ph=float(request.args.get('p'))
#根据阈值，判断是否异常，并将结果返回到智能终端，代码略
if _name_ == "_main_":
app.run(host=" 192.168.43.117 ", port=8080)
若深水区监测点编号id为2，某时刻采集的pH值为6.9，则该智能终端发送的URL
为http:// (单选，填字母)。
A．192.168.43.117:8080/ id=2&ph=6.9 B．192.168.43.117:8080/input id=2&ph=6.9
C．192.168.43.117:8080/ id=2&p=6.9 D．192.168.43.117:8080/input id=2&p=6.9
（3）系统运行一段时间后，发现每个监测点的净化器都一直在工作，请从软件和数据的角度分析出现该现象的可能原因是 。（注：回答2项）
（4）将系统中4月份的数据导出到文件data.xlsx中，部分数据如图a所示，分析每个监测点水温处于23℃~28℃的舒适范围内的天数，绘制如图b所示的柱形图，请在划线处填入合适的代码：
图a 图b
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("data.xlsx")
df1=df[df["水温"]>=23]
df2=①
df3=df2.groupby("监测点",as_index=False)["水温"].②
plt.bar(③ )
15．K近邻分类算法是一种机器学习算法，它根据已有样本数据的训练模型预测新数据的特征与分类。现读取某校学生身体特征样本数据集“sample.csv”和验证数据集“test.csv”，两者文件数据格式均如图a所示，基于样本数据集的身高、体重及性别数据，采用K近邻分类算法进行训练，可预测验证数据集中的身高体重数据对应的性别。尝试不同的k值，计算出性别预测准确率（准确率=预测正确数/预测总数），选取预测准确率最高的k值，程序运行结果如图c所示。
验证数据集中，单个待测数据的预测步骤如下：
①计算该待测数据与样本数据所有点的距离。例如，待测的身高体重数据(160,50)与样本数据(163,54)，根据（距离计算公式）计算，距离为5；
②将样本按照距离升序排序；
③取前k个距离最近的样本；
④统计出k个样本中频次最高的性别，则为预测性别，并判断本次预测是否准确；
请回答下列问题：
图a 图b 图c
（1）如图b所示，若用★表示待测数据，当k=3时，选取离它最近的3个数据，则预测结果为 （填：男/女）。
（2）根据样本、验证数据集，通过实验来确定准确率最高的k值的程序如下，请在划线处填入合适的代码。
def cal(a,b):
r=0
for i in range(2):
①
return round(r**0.5,2)
#距离列表生成函数
def getjl(data,sample):
jl=[]
for unit in sample:
jl.append( [cal(data,unit),unit[2]] )
return jl
"读取样本数据集存入sample列表，读取验证数据集存入test列表，每个元素包含身高、体重、性别3个数据项，代码略"
res=[0]*(len(sample)+1)
maxk=0
maxcnt=0
for k in range(1,len(sample)+1):
for data in test:
d={}
mtype='' #存储预测性别
mcnt=0
jl=getjl(data,sample)
for i in range( ): #1
for j in range( ): #2 if ② :
jl[j],jl[j-1]=jl[j-1],jl[j]
for t in range(k):
if jl[t][1] not in d:
d[jl[t][1]]=1
else:
d[jl[t][1]]+=1
if d[jl[t][1]] > mcnt:
mcnt=d[jl[t][1]]
③
if data[2] == mtype:
res[k]+=1
if res[k] > maxcnt:
maxcnt=res[k]
maxk=k
print('Now K:',k,' | 预测正确概率:',round(res[k]/len(test)*100,2),'%' )
print('K推荐值：',maxk)
（3）根据K近邻算法特性，仅需获取k个距离最近的样本，则以上程序加框处可进行优化的是 （单选，填数字：1/2），优化代码为
题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
答案 C A D D B C C B B A
题号 11 12
答案 A B
13． C ch < th-5 d < maxd m+=1
【详解】本题考查的是循环与选择语句。
（1）根据公式：目标心率 = (220 - 年龄) * 0.7 = (220 - 20) * 0.7 = 140 ，正常范围 = 目标心率 ±5 → [135, 145] 实际心率150 > 145，因此属于偏高。故选C。
（2）①处：内层while循环的条件是当前心率低于目标范围下限（即偏低），因此填ch < th-5。 ②处：当坡度已达上限时，判断速度是否还可以提升，因此填d < maxd。 ③处：每次调整后需要更新分钟计数，因此填m += 1。
14． C D 阈值设置不合理；采集的数据超出标准范围；缺乏关闭净化器的指令。 df1[df1["水温"]<=28] 或 df1[df1.水温<=28] count() df3["监测点"],df3["水温"] 或 df3.监测点,df3.水温
【详解】本题考查的是信息系统搭建及数据分析。
（1）采集传感器数据和控制执行器是智能终端的本地功能 ，数据传输通过IoT模块实现 ，分析历史数据通常由服务器完成，智能终端算力有限。故选C。
（2）Flask路由为/input，排除AC 。代码中参数名为p（request.args.get('p')），排除B。 正确格式：http://192.168.43.117:8080/input id=2&p=6.9。故选D。
（3）可能原因是：阈值设置不合理（如标准范围过窄） 传感器数据持续超标（水质长期不达标） 缺少关闭指令（软件逻辑未设置停止条件）。
（4）① 需在df1（已筛选≥23℃）基础上追加≤28℃条件，故此处应为：df1[df1["水温"]<=28] 或 df1[df1.水温<=28]；② groupby后用count()计数 ③ plt.bar()参数为(x_data, y_data)，对应监测点和计数结果，故此处应为：df3["监测点"],df3["水温"] 或 df3.监测点,df3.水温。
15． 女 r+=(a[i]-b[i])**2 或 r+=(a[i]-b[i])*(a[i]-b[i]) jl[j-1][0]>jl[j][0] 或其他等价答案 mtype=jl[k][1] 或其他等价答案 1 k
【详解】本题考查的是数据分析。
（1）当k=3时，选取距离最近的3个数据点。有两个是女，一个是男，故预测结果为"女"。
（2）①此处需完成欧式距离的平方计算，遍历两个维度（身高、体重），累加平方差，故此处应为：r+=(a[i]-b[i])**2 或 r+=(a[i]-b[i])*(a[i]-b[i])；②此处是冒泡排序的交换条件，按距离（jl[i][0]）升序排列。若当前元素距离小于前一个元素，则交换位置，故此处应为：jl[j-1][0]>jl[j][0] 或其他等价答案；③当找到k个最近邻中出现次数最多的性别时（mcnt记录最大次数），需将该性别赋给mtype，jl[t][1]存储的是样本的性别。故此处应为：mtype=jl[k][1] 或其他等价答案。
（3）原始代码对所有样本进行完整排序（冒泡排序），但KNN仅需前k个最近邻。优化方向是改为部分排序或仅选取前k个最小距离的样本。故1处加框处可进行优化，优化代码为：k。

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