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浙江省强基联盟2025-2026学年高三上学期8月联考技术试题-高中信息技术
一、选择题
1．互联网汽车是搭载智能驾驶系统的智能终端，通过在线导航、远程控制等功能实现智能互联，依靠多种传感器（如摄像头、激光雷达等）和AI算法，车辆能实时感知周围环境并与云端进行数据交互，实现自主驾驶。下列关于数据的描述，不正确的是（ ）
A．系统中的数据均来源于传感器采集
B．车载传感器实时采集的数据一般适用于流计算处理
C．车载摄像头拍摄的画面以数字信号形式存储和传输
D．传感器采集的实时数据需要及时处理才能充分发挥其价值
2．互联网汽车是搭载智能驾驶系统的智能终端，通过在线导航、远程控制等功能实现智能互联，依靠多种传感器（如摄像头、激光雷达等）和AI算法，车辆能实时感知周围环境并与云端进行数据交互，实现自主驾驶。下列措施中，不能有效提升智能驾驶系统数据安全的是（ ）
A．增加车载摄像头数量 B．定期备份数据到云端硬盘
C．对敏感数据加密存储和传输 D．及时下载系统补丁修补漏洞
3．互联网汽车需实时传输交通数据至云端，最适合的通信技术是（ ）
A．Wi-Fi B．4G/5G C．光纤 D．RFID
4．互联网汽车是搭载智能驾驶系统的智能终端，通过在线导航、远程控制等功能实现智能互联，依靠多种传感器（如摄像头、激光雷达等）和AI算法，车辆能实时感知周围环境并与云端进行数据交互，实现自主驾驶。互联网汽车可通过车载摄像头和AI模型识别驾驶员违规行为，下列说法不正确的是（ ）
A．逆光或遮挡可能影响识别准确性
B．训练AI识别模型无需依赖特定场景标注数据
C．AI模型通过深度学习掌握驾驶行为识别能力
D．车辆自主驾驶时无需将原始训练数据全部加载到内存
5．智能收银终端搭载了多种传感器。系统能通过AI摄像头自动识别未贴标商品，配合高精度称重传感器实时计价，同时也可以批量读取预置RFID标签的商品信息，进行统一结算。下列关于智能收银终端的说法，正确的是（ ）
A．数据的采集和输入功能由高精度称重传感器实现
B．识别过程需将RFID标签与识别模块紧密接触
C．该终端能“统一结算”体现了数据输出功能
D．智能收银终端的组成部分一定有存储器
6．智能收银终端搭载了多种传感器。系统能通过AI摄像头自动识别未贴标商品，配合高精度称重传感器实时计价，同时也可以批量读取预置RFID标签的商品信息，进行统一结算。关于智能收银终端通过AI摄像头自动识别未贴标商品的过程，下列说法不正确的是（ ）
A．提高采集图像的分辨率会增加数据量
B．图像识别过程需要访问商品特征数据库
C．图像采集过程将模拟信号转换为数字信号
D．将BMP图像转化为JPEG格式以减少存储空间
7．智能收银终端搭载了多种传感器。系统能通过AI摄像头自动识别未贴标商品，配合高精度称重传感器实时计价，同时也可以批量读取预置RFID标签的商品信息，进行统一结算。智能收银终端在结算时自动叠加“满减活动”，每满200元立减30元（不足200元部分不减免），减免金额不超过300元。计算减免金额的部分流程图如图所示，甲、乙方框中可供选择的代码有：①s=s-200，②s=s//200，③s=s-s%200，依次可填入的代码为（ ）
A．①① B．①② C．②③ D．③②
8．在某二叉树的前序遍历和后序遍历序列中，节点C处于同一位置，该树可能是（ ）
A． B． C． D．
9．某队列中队首到队尾的元素依次为E,D,C,B,A，元素出队后马上入栈，已知栈容量为3，以下出栈序列不可能的是（ ）
A．E D C B A B．D E C B A C．C D E B A D．B C D E A
10．有如下Python程序：
f1 = 0
cnt = 0
for i in range(0, len(s)-1):
if s[i] > s[i+1]:
f1 = 1
elif s[i] < s[i+1] and f1 == 1:
f1 = 0
cnt += 1
print(cnt)
若s为“Python123”，执行程序后，输出结果为（ ）
A．1 B．2 C．3 D．4
11．有如下Python程序：
import random
a = [2, 3, 4, 4, 4, 8, 8, 9, 10]
key = random.randint(1,10)
i, j = 0, 8
s =""
while i <= j:
m = ( i + j ) // 2
if a[m] >= key:
j = m - 1; s = s + 'L'
else:
i = m + 1; s = s +'R'
print(s)
程序运行后，输出变量s的结果不可能是（ ）
A．LLL B．LRL C．RLR D．RRRL
12．有如下Python程序：
pre = [0] * (len(data) + 1)
min_pre = 0
p = head
i = 1
max_sum = data[head][0]
while p != -1:
pre[i] = pre[i-1] + data[p][0]
if pre[i] - min_pre > max_sum:
max_sum = pre[i]-min_pre
if pre[i] < min_pre:
min_pre = pre[i]
p = data[p][1]
i += 1
若data为[[12,3],[4,4],[3,1],[-2,2],[-3,5],[1,-1]],head = 0，运行该程序后max_sum的值为（ ）
A．10 B．15 C．17 D．19
二、综合题
13．某车站引入网约车智慧接驳系统，网约车停入接驳车位后，智能终端自动采集车辆信息（车牌号、车位编号等），通过无线网络上传至服务器并存入数据库。候车区大屏实时显示车位状态及车牌号，乘客也可通过小程序查询车辆位置。
（1）该系统判断车位上是否有车辆停入，最可能用到的传感器是 。（单选，填字母。A．温度传感器 / B．重力传感器 / C．地磁传感器）
（2）系统中小程序获取车辆信息的数据流向为 （单选，填字母）。
A．小程序→服务器→数据库 B．服务器→数据库→小程序 C． 数据库→服务器→小程序
（3）若用户查询车辆信息时，小程序始终显示“加载失败”，原因可能是 （多选）。
A．服务器未正常启动 B．用户手机网络连接断开
C．小程序未更新至最新版本 D．数据库故障
（4）车辆驶入某车道后3分钟未成功停入接驳车位，系统判定该车辆为“滞留”状态。当“滞留”车辆占比超过 20%时，系统判定该车道“拥堵”，并向管理员发送预警信息。实现该功能的部分Python程序如下，程序中的时间均以分钟为单位，请在划线处填入合适代码。
def check(data, park):
#列表data：data[i]表示第i+1辆车辆驶入车道的时间
#列表park：park[i]表示第i+1辆车辆的停放状态，True为停入，False为未停入
#获取当前时间now，代码略
count = 0
for i in range(len(data)):
if :
count += 1
ratio = count / len(data)
if ratio > 0.2:
# 发送拥堵预警信息，代码略
# 周期性调用check函数判断车道状态，并更新data与park中的信息，代码略
（5）若某车道的智能终端因故障离线，系统在智能终端维修期间仍需实时获取该车道的车位状态信息，请提出2种可行方案。
14．为优化车站工作人员调度，现从网约车智慧接驳系统导出某一天（24小时）的车辆通行数据，存于“day.xlsx”文件中，部分数据如表a所示。请回答以下问题：
（1）现要找出每个车道车流量最大的时段及其对应流量值，并绘制如图所示的柱形图。实现上述功能的部分Python程序如下，请选择合适的代码填入划线处。
1 车牌号 车道编号 驶入时间 驶离时间
2 浙A85419 C3 2025/07/20 00:00 2025/07/20 00:05
3 浙A89120 B5 2025/07/20 00:01 2025/07/20 00:16
4 浙A39490 C5 2025/07/20 00:02 2025/07/20 00:12
5 浙A43623 B5 2025/07/20 00:03 2025/07/20 00:13
6 浙A06635 C4 2025/07/20 00:04 2025/07/20 00:23
7 浙A23965 B1 2025/07/20 00:05 2025/07/20 00:24
1380 浙A82060 C4 2025/07/20 23:54 2025/07/21 00:11
1381 浙A88847 C2 2025/07/20 23:55 2025/07/21 00:15
1382 浙A15377 B1 2025/07/20 23:56 2025/07/21 00:01
1383 浙A63130 B5 2025/07/20 23:57 2025/07/21 00:21
1384 浙A89120 B5 2025/07/20 23:58 2025/07/21 00:25
1385 浙A18340 A4 2025/07/20 23:59 2025/07/21 00:20
表a
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel("day.xlsx")
hour=[]
for i in range(len(df)):
t=df.at[i, "驶入时间"]
hour.append(int(t[11:13]))
df["小时"]=hour
lane_name = []; max_count = []; max_hour = []
df1 = df.groupby("车道编号", as_index = False).count()
for i in df1.车道编号:
df2 =①
df3 =②
df4 =③
lane_name.append(i) # 将车道编号i添加至列表lane_name末尾
# 将该车道最大的车流量添加至列表 max_count，代码略
# 将该车道车流量最大的小时添加至列表max_hour，代码略
plt.bar(lane_name,max_count)
# 设置绘图参数，显示如图所示的柱形图，代码略
程序中①②③处可选的代码有：
A．df[df["车道编号"] == i]
B．df1[df1["车道编号"] == i]
C． df2.groupby("小时",as_index = False).count() # 分组计数
D．df2.sort_values("车牌号",ascending = False) # 降序排序
E. df3.groupby("小时",as_index = False).count()
F. df3.sort_values("车牌号",ascending = False)
（2）现在需要根据车流量大小进行人员调度，车流量最大的车道增派2人，车流量次大的车道增派1人，若有车流量相同的车道，一并增派，输出结果如表b所示。实现上述功能的部分Python程序如下，请在划线处填入合适代码。
车道：B2 时段：16时 车流量：10 增派：2人 车道：A5 时段：18时 车流量：9 增派：1人 车道：B1 时段：23时 车流量：9 增派：1人 车道：B4 时段：22时 车流量：9 增派：1人 车道：C4 时段：20时 车流量：9 增派：1人
表b
# 获取列表lane_name，max_count，max_hour的值，代码略
max1 = max2 = -1
id1 = id2 = []
for i in range(len(max_count)):
①
if cnt > max1:
②
max1 = cnt
id2 = id1; id1 = [i]
elif cnt == max1:
id1.append(i) # 在列表id1 末尾添加元素i
elif③ :
max2 = cnt
id2 = [i]
elif cnt == max2:
id2.append(i)
for j in range(len(id1)):
idx = id1[j]
print("车道: ", lane_name[idx], "时段: ", max_hour[idx], "时", "车流量: ", max_count[idx], "增派", 2, "人")
# 输出车流量次大的车道增派建议，代码略
15．某科技公司需要为N个研发团队安排每日的会议。每个团队会提前申请第二天的会议时间段[A, B]，不同团队的会议时间可能有重叠。公司希望设计一个会议室调度程序，要求同一会议室不能同时安排多个会议，即时间重叠的会议必须分配不同会议室，并使得会议室数量最小化。
设计Python程序实现上述功能。请回答以下问题：
（1）某天有8个研发团队提出使用会议室申请，具体时间如表所示，则需要的会议室最少数量为 。
团队编号 5 7 4 3 1 2 8 6
起始时间 08:30 10:30 08:00 11:30 15:00 14:00 13:40 13:40
结束时间 10:00 12:00 10:30 13:40 17:30 15:50 15:30 15:50
（2）定义如下函数，功能为对所有团队的会议时间按起始时间升序排序，如果起始时间相同，按会议结束时间升序排序。参数time中每个元素包含3个数据项，依次为团队编号、会议开始时间（用分钟表示，如 8:30表示为510）和会议结束时间。
def sort_d(data,n):
if n == 1:
return data
for i in range(_________):
if data[i][1] > data[i+1][1]:
data[i], data[i+1] = data[i+1], data[i]
elif data[i][1] == data[i+1][1] and data[i][2] > data[i+1][2]:
data[i], data[i+1] = data[i+1], data[i] return sort_d(data,n-1)
①要实现以上功能，划线处应填入的代码为 （单选，填字母）。
A．0,n-1 B．n-2,-1,-1 C． 1,n
②若data为如表中的数据，执行程序data = sort_d(data,8)后，data[4][0]的值为 。
（3）实现会议室时间安排功能的部分Python代码如下，请在划线处填入合适的代码
def group(data, n):
’’’
函数参数data列表存放团队提交的会议申请信息，每个元素包含4个数据项，依次为团队编号，会议起始时间，会议结束时间，会议室编号，其中起始、结束时间都用8位数字字符，如“09020930”表示9月2日9点30分；“会议室编号”数据项用于存放团队最终使用的会议室编号，参数n存放团队总数
’’’
data[0][3] = 0
ans = [[] for i in range(n)]
q = [0]*n # 索引数组，记录当前正在进行的会议时间顺序
bh = 0
for i in range(1,n):
f = q[0]
①
if data[f][2] > data[i][1]:
j = bh
while j>=0 and data[q[j]][2]>tmp:
q[j+1] = q[j]; j -= 1
q[j+1] = i
bh += 1
②
else:
data[i][3]=data[f][3]
j = 1
while③ :
q[j-1] = q[j]; j += 1
q[j-1] = i
参考答案
1．A
2．A
3．B
4．B
5．D
6．D
7．A
8．C
9．D
10．B
11．C
12．C
13． C C ABD now-data[i]>3 and park[i]==False或 now-data[i]>3 and not park[i] 临时部署移动式检测设备；人工采集数据并输入系统；启用相邻车道的数据推算。答案合理即可
14． A C F cnt=max_count[i] max2=max1 cnt>max2 或 cnt>max2 and cnt15． 4 A 8 tmp = data[i][2] data[i][3] = bh j <= bh and data[q[j]][2] < tmp

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