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      高二下学期3月阶段检测信息技术试题

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      • 2026-04-04 15:05:49
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      高二下学期3月阶段检测信息技术试题

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      这是一份高二下学期3月阶段检测信息技术试题,共4页。试卷主要包含了head等内容,欢迎下载使用。
      注意事项:
      1.答卷前,考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
      2.选择题时,选出每小题答案后,用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动,用橡皮擦干净后,再选涂其他答案标号。
      3.回答非选择题时,将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。
      4.考试结束后,将本试卷和答题卡一并交回。
      一、选择题(共12小题,每小题3分,共36分)
      在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的。
      1. 2025年,我国某城市启动“城市大脑”项目,通过物联网传感器实时采集交通、环境等数据,并利用大数据分析优化城市管理。这一过程体现了信息系统的( )
      A. 数据采集与存储
      B. 数据挖掘与可视化
      C. 数据采集、处理与决策支持
      D. 数据加密与安全传输
      2. 在数据分析中,经常需要对缺失值进行处理。下列方法中,不属于缺失值处理常用方法的是( )
      A. 删除含有缺失值的记录
      B. 用均值或中位数填充
      C. 用随机数替代
      D. 根据其他变量预测填充
      3. 某电商平台使用关联规则算法分析用户购买行为,发现“购买奶粉的顾客同时购买尿布”的概率很高。这种分析属于( )
      A. 聚类分析 B. 分类预测 C. 关联分析 D. 回归分析
      4. 下表是某数据集的部分样本,其中“年龄段”属于( )
      A. 数值型数据 B. 分类型数据
      C. 顺序型数据 D. 文本型数据
      5. 2025年,深度学习模型在医学影像诊断中取得突破,准确率超过95%。深度学习属于人工智能的( )
      A. 符号主义流派 B. 连接主义流派
      C. 行为主义流派 D. 进化计算流派
      6. 在机器学习中,用于训练模型的数据集通常分为训练集和测试集。测试集的主要作用是( )
      A. 调整模型参数 B. 评估模型的泛化能力
      C. 增加训练样本量 D. 进行特征选择
      7. 下列人工智能应用中,利用自然语言处理技术的是( )
      A. 人脸识别门禁系统
      B. 智能语音助手(如Siri)
      C. 自动驾驶汽车
      D. 工业机器人分拣货物
      8. 2025年,欧盟通过《人工智能法案》,对高风险AI系统提出严格监管要求。这体现了人工智能发展需要关注( )
      A. 技术突破速度 B. 算法效率优化
      C. 伦理与法律规范 D. 算力成本控制
      9. 数据可视化是数据分析的重要环节。以下选项中,不适合展示数据变化趋势的是( )
      A. 折线图 B. 柱状图 C. 饼图 D. 散点图
      10. 某同学利用Pythn进行数据分析,编写了如下代码片段:
      imprt pandas as pd
      df = pd.read_csv('data.csv')
      print(df[df['年龄'] > 30].head())
      该代码的功能是( )
      A. 读取数据并显示所有行
      B. 筛选年龄大于30的记录并显示前5行
      C. 统计年龄大于30的人数
      D. 删除年龄小于等于30的记录
      11. 在机器学习中,过拟合是指模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现差。下列措施中,有助于缓解过拟合的是( )
      ①增加训练数据量 ②降低模型复杂度 ③增加模型层数 ④使用正则化
      A. ①②③ B. ①②④ C. ①③④ D. ②③④
      12. 2026年,中国发布《新一代人工智能发展规划》中期评估报告,强调要加强人工智能基础理论研究。下列属于人工智能基础研究领域的是( )
      A. 量子计算与AI融合 B. 智能客服机器人开发
      C. 人脸识别系统部署 D. 智慧城市应用推广
      二、非选择题(共6小题,共64分)
      13. (8分)【数据处理流程】
      某学校图书馆希望分析学生借阅行为,优化图书采购。采集到的数据包括:学生学号、性别、年级、借阅图书类别、借阅时间、归还时间等。请回答下列问题:
      (1)数据预处理阶段,可能需要对哪些数据进行清洗?请列举两种常见的数据质量问题及处理方法。(4分)
      (2)若想分析不同年级学生的借阅偏好,应选择哪些字段进行分析?请写出具体字段名称。(4分)
      14. (10分)【数据分析与可视化】
      下表是某电商平台2025年第一季度各品类销售额(单位:万元):
      (1)若要比较各品类3月份的销售额,最适合的图表类型是什么?请说明理由。(4分)
      (2)若要展示服装品类在第一季度销售额的变化趋势,应选择哪种图表?并简述其优势。(4分)
      (3)假设你是一名数据分析师,请根据表格数据,给出至少一条有价值的业务建议。(2分)
      15. (12分)【机器学习应用】
      某科技公司开发了一款基于机器学习的疾病早期筛查系统,使用患者体检数据(包括年龄、血压、血糖、BMI等)预测患病风险。已知数据集包含10000条记录,其中患病样本占10%,非患病样本占90%。
      (1)该问题属于监督学习中的哪一类任务?(2分)
      (2)数据集存在样本不均衡问题,请提出两种解决方法。(4分)
      (3)若模型在测试集上准确率达到95%,但实际应用中漏诊率较高,你认为可能的原因是什么?应如何改进?(6分)
      16. (12分)【人工智能伦理与安全】
      2025年,某社交媒体平台因算法推荐导致“信息茧房”问题引发广泛讨论。用户长期接收同质化内容,认知逐渐固化。此外,深度伪造技术被用于制作虚假视频,对社会造成不良影响。
      (1)什么是“信息茧房”?请简要说明算法推荐技术如何导致这一问题。(4分)
      (2)针对深度伪造技术的潜在风险,请提出两条治理建议。(4分)
      (3)作为新时代青年,在使用人工智能技术时应当树立怎样的价值观?(4分)
      17. (10分)【Pythn编程实践】
      某同学用Pythn处理学生成绩数据,部分代码如下,请根据注释补充完整。
      imprt pandas as pd
      # 读取成绩表.csv
      df = pd.read_csv('成绩表.csv')
      # 计算每个学生的总分(语文、数学、英语三科之和)
      df['总分'] = ______________________
      # 筛选出总分大于240分的学生信息
      high_scre = ______________________
      # 按总分降序排序,并输出前5名
      tp5 = ______________________
      print(tp5)
      (1)请在横线处填写正确的代码。(6分)
      (2)若想计算所有学生语文成绩的平均分,应使用什么函数?(2分)
      (3)该代码中使用了pandas库,请写出pandas库的两个主要数据结构名称。(2分)
      18. (12分)【综合应用:智能系统设计】
      某校计划开发一个“智慧食堂”系统,实现菜品推荐、营养分析、剩余餐量预测等功能。系统需要收集学生用餐数据、菜品销售数据、学生健康信息等。
      (1)从数据采集角度,列出至少两种获取学生用餐数据的方式。(4分)
      (2)若要用机器学习预测次日菜品需求量,需要准备哪些特征数据?请列出至少三项。(4分)
      (3)结合所学,谈谈在系统开发中如何保护学生个人隐私。(4分)
      参考答案及评分标准
      一、选择题(每小题3分,共36分)
      1.C 2.C 3.C 4.C 5.B 6.B 7.B 8.C 9.C 10.B 11.B 12.A
      二、非选择题(共64分)
      13.(8分)
      (1)①缺失值:如借阅时间缺失,可删除记录或用众数填充;②异常值:如借阅时间早于入学时间,可核实修正或删除。(每种2分,共4分)
      (2)年级、借阅图书类别(或学生学号+年级+借阅图书类别,2分);可通过分组统计不同年级的借阅类别频次(2分)。
      14.(10分)
      (1)柱状图(2分);理由:柱状图适合比较不同类别的数值大小,直观显示各品类3月销售额差异(2分)。
      (2)折线图(2分);优势:能清晰展示数据随时间的变化趋势,便于观察增减波动(2分)。
      (3)建议:服装品类销售额较高且增长明显,可加大推广力度;食品类增长缓慢,可结合促销活动。(言之有理即可,2分)
      15.(12分)
      (1)分类问题(或二分类)(2分)
      (2)①对少数类样本进行过采样(如SMOTE算法);②对多数类样本进行欠采样;③使用类别权重调整损失函数。(每点2分,答出两点得4分)
      (3)原因:模型在非患病样本上表现好,但对少数类(患病)识别能力不足(2分)。改进:①使用召回率(recall)作为评估指标;②调整分类阈值,提高对患病样本的敏感度;③使用集成学习方法(如随机森林)或代价敏感学习。(每点2分,答出两点得4分)
      16.(12分)
      (1)信息茧房指算法根据用户偏好推荐内容,导致用户长期接触同质化信息,视野变窄(2分)。算法通过分析用户历史行为,不断推送相似内容,使用户陷入信息“茧房”(2分)。
      (2)①研发深度伪造检测技术,建立内容审核机制;②完善相关法律法规,明确深度伪造内容的制作者责任;③加强公众媒介素养教育,提高辨别能力。(每点2分,答出两点得4分)
      (3)①秉持科技向善理念,合理使用AI工具;②尊重他人隐私,不滥用技术;③关注AI伦理,参与技术治理讨论。(每点2分,答出两点得4分)
      17.(10分)
      (1)df['语文']+df['数学']+df['英语'](2分);df[df['总分']>240](2分);high_scre.srt_values('总分', ascending=False).head()(2分)
      (2)mean()(或df['语文'].mean())(2分)
      (3)Series和DataFrame(2分)
      18.(12分)
      (1)①校园卡刷卡记录;②手机APP点餐订单;③人脸识别取餐记录。(每点2分,答出两点得4分)
      (2)①历史销售量;②日期类型(工作日/周末);③天气情况;④学校活动安排;⑤节假日。(每点2分,答出三项得4分)
      (3)①对个人信息进行脱敏处理,仅保留必要字段;②设置严格的访问权限,防止数据泄露;③采用数据加密存储和传输;④遵守《个人信息保护法》,明确告知学生数据用途。(每点2分,答出两点得4分)姓名
      年龄段
      月收入(元)
      是否购买
      张三
      青年
      8000

      李四
      中年
      12000

      王五
      老年
      6000

      品类
      1月
      2月
      3月
      电子产品
      320
      280
      360
      服装
      450
      400
      520
      食品
      280
      300
      310

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