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八年级期中语文考试试卷
注意事项：
1.答题前，考生先将自己的姓名、准考证号写在答题卡和本试题卷上，并认真核对条形码上的姓
名、准考证号和相关信息：
2.选择题部分请按题号用2B铅笔填涂方框，修改时用橡皮擦干净，不留痕迹：
3.非选择题部分请按题号用0.5毫米黑色墨水签字笔书写，否则作答无效；
4.在草稿纸、试题卷上作答无效：
5.请勿折叠答题卡，保持字体工整、笔迹清晰、卡面清洁；
6.答题卡上不得使用涂改液、涂改胶和贴纸。
一、积累与运用（共20分)
请阅读下面的语段，完成下面小题。(8分)
汉字是中华民族智慧的结晶，是中华文明的基因和载体。据考证，原始汉字在新石器时代中期产
生，而汉字的使用可以追s心到商朝。在众多古文化逐海隐藏起来，不再出现在公众视野的今天，
汉字并没有随着人类的迁徙而消亡，反而在几千年的发展中，冲破了岁月的羁绊，y育出中国博
大精深的汉字文化。
1.根据拼音写汉字，并给加点字注音。(3分)
追sd
羁绊
yùn
育
2.语段中划线部分可以换成成语：
。(2分)
3.将下列句子重新排序，顺序恰当的一项是()(3分)
①生活处处有汉字踪迹，待我们俯身探寻。
②循其脉承其魂，自当弘扬中华璀璨文化。
③探寻之间，方见天地万象，尽藏笔墨之中。④薪火相传不绝，让文明瑰宝生生不息。
⑤品其形会其意，方能领悟古人无穷智慧。
A.③⑤①②④
B.①⑤③②④
C.③①⑤④②
D.①③⑤②④
4.综合性学习题（7分)
班级开展“绿水青山，低碳生活”主题宣传活动，你们小组负责制作一张宣传海报。请你参与并
完成以下任务。
(1)请为海报设计一句宣传标语，要求：主题鲜明，语言简洁，至少使用一种修辞手法。（2分)
(2)请你完成设计说明。(5分)
设计项目
你的选择
象征意义
主色调
①
自然环保、生机希望、可持续
辅色调
蓝色
②
图案1
③
④
图案2
公交车
⑤】
5.阅读经典诗文，品味古人情思。请填写空缺处的古诗文。（⑤分）
古诗文是中国传统文化中的瑰宝，滋润我们干涸的心田，点缀我们生命的星空。我们从“蒹葭苍
苍，白露为霜。(1)
。”(《蒹葭》)中体会诗人思念伊人的深切：从
"(2)
。”(《关雎》)中品读到君子对理想伴侣的向往；从“(3)
天涯若比邻。”（《送杜少府之任蜀州》)中感受诗人与友人远隔天涯却心意相通的深厚友谊。
二、阅读（24分)
(一)现代文阅读I(10分)
人工智能是如何“学习”的？
①提到人工智能()，很多人会想到电影里会说话、会思考的机器人，甚至担心它们有一天会
取代人类。但现实中的AI远没有电影里那么神奇。那么，AI究竞是如何获得“智能”的呢？答案其实
并不神秘一它主要依靠一种叫作“机器学习”的技术。
②要理解机器学习，我们首先需要区分它和传统计算机程序的不同。传统的计算机程序就像一位
“听话的仆人”：你给它什么指令，它就执行什么动作。比如你告诉它“如果前方是红灯，就停车；
如果是绿灯，就通行”，它就会一字不差地照做。程序员的每一行代码都是在告诉计算机“该怎么做”。
这种方式的优点是精确可靠，但缺点也很明显：面对没有预先设定规则的情况，程序就会束手无策。
比如，你无法通过编写固定规则的方式，让计算机识别出所有照片里的猫一因为猫的姿势、毛色、
光线条件千变万化，你不可能穷举所有可能性。
③机器学习则完全不同。它更像是一位“善于观察的学生”：你不需要告诉它所有的规则，只需
要给它大量的例子，它就能自己从中总结出规律。这个过程的核心，就是让计算机从数据中“学习”，
而不是被动地执行指令。
④那么，机器是如何“总结规律”的呢？这背后是数学和统计学在发挥作用。我们以“识别猫的
照片”为例来说明。研究人员会先给I模型展示成千上万张照片，每张照片都事先标注好“是猫”或
“不是猫”。A!模型就像一个刚出生的婴儿，起初它什么也不懂，内部的数学参数完全是随机设置的。
面对第一张照片，它只能胡乱猜测。如果它猜错了（比如把一只猫猜成了“不是猫”），模型就会通
过一个叫作“反向传播”的机制来调整内部的数学参数。这个过程类似于学生做错了一道题，然后翻
看正确答案，反思自己的思路哪里出了问题，从而纠正自己的认知。每一次猜错，模型都会进行一次
微小的调整；每一次猜对，模型则会强化当前的有效参数。经过成千上万次这样的循环，模型内部的
数字变得越来越“聪明”，最终能够准确地识别出猫的特征一尖耳朵、胡须、柔软的毛发、竖立的
瞳孔等。
⑤这种学习方法被称为“监督学习”，因为模型是在“有监督”的情况下学习的一每张照片都
有正确答案作为“老师”的指导。监督学习是目前最主流、最成熟的机器学习方式，广泛应用于语音
识别、图像分类、垃圾邮件过滤等领域。除了监督学习之外，还有另外两种重要的学习方式。一种是
“无监督学习”，研究人员不给模型任何答案，让模型自己从数据中发现隐藏的结构或分类，比如根
据顾客的购买行为自动将其分成不同的消费群体。另一种是“强化学习”，通过奖励和惩罚来训练模
型：做对了给“奖励分数”，做错了给“惩罚分数”，模型的目标是最大化自己的总奖励，就像训练

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