精品解析：浙江省嘉兴市2024-2025学年高二下学期期末检测技术试题-高中信息技术

嘉兴市2024~2025学年第二学期期末检测 高二技术 试题卷（2025.6） 本试题卷分信息技术与通用技术两部分，满分100分，考试时间60分钟。 第一部分 信息技术（共50分） 一、单选题（本大题共10小题，每小题3分，共30分） 1. 某校开发的AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于该系统中数据与信息的说法，正确的是（ ） A. 系统中的数据表现形式只能是文字 B. 系统中的数据都属于结构化数据 C. 系统中的数据对不同学生，价值是相同的 D. 该系统中的数据不属于大数据 2. 某校开发的AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于人工智能说法正确的是（ ） A. 深度学习是数据驱动人工智能的典型代表 B. 人工智能可以帮助人们完成任何事情 C. “人脸识别”应用了符号主义人工智能方法 D. 测试完成后，数据自动上传到服务器采用了人工智能技术 3. 某校开发的AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于信息安全和保护说法正确的是（ ） A. 管理员为不同的用户设置相同的操作权限 B. 服务器上需安装杀毒软件和防火墙，以保护数据安全 C. 可以随意将平台数据提供给需要的单位或个人 D. 人为误操作导致故障体现平台对外部环境的依赖性 4. 下列关于传感与控制说法不正确的是（ ） A. 植入传感器使手机更具智能性 B. 用光线传感器能使路灯自动调节亮度 C. 控制技术是将采集到的数据输入信息系统 D. 地铁站检票系统控制闸机的打开和关闭属于控制技术 5. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。下列关于该系统组成与功能的说法，正确的是（ ） A. 系统中的用户仅为环保管理员 B. 摄像头属于输入设备 C. 报表生成由重量传感器完成 D. 系统无需网络支持 6. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。为提升系统安全性，下列措施合理的是（ ） A. 对监控视频进行压缩处理 B. 数据以密文形式存储在服务器上 C. 自动删除违规记录 D. 数据仅通过WiFi上传至服务器 7. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。若系统频繁误报分类错误，可能的原因是（ ） ①传感器故障 ②服务器存储空间不足 ③分类判定算法存在漏洞 ④数据传输故障 A. ①② B. ①③ C. ②④ D. ③④ 8. 某算法的部分流程图如图所示。执行这部分流程，下列说法正确的是（ ） A. 执行该流程后，s的值是表达式1+4+9的值 B. 执行该流程后，“s≤10?”执行次数为3 C. 执行该流程后，i的值与“i←i+1”执行的次数相同 D. 将“s≤10?”改为“s≤13?”，输出s的值不同 9. 某商场去年部分销售情况存储在文件“sale.xlsx”中，部分数据如表所示。编写Python程序，先填充第2行“▲”处数据为“8”，再统计并输出电视类销售数量最大的3种型号信息。 A B C D 销售日期 类别 型号 销售数量 1月1日 电视 2123A ▲ 1月1日 冰箱 3231B 12 1月1日 洗衣机 4345S 5 1月2日 电视 2123A 3 …… 12月31日 电视 3030B 3 12月31日 空调 7843G 16 import pandas as pd df=pd.read_excel('sale.xlsx') ① df1=df[df.类别= '电视'] df2=df1.groupby('型号',as_index=False).② df2=df2.sort_values('销售数量',ascending=False).head(3) print(df2) 要实现上述功能，划线①②代码正确的是（ ） A. df.at[1,'销售数量']=8 count() B. df.at[0,'销售数量']=8 count() C. df.at[1,'销售数量']=8 sum() D. df.at[0,'销售数量']=8 sum() 10. 某Python程序如下： s=input("请输入数字字符串: ") m1=0 m2=0 r=0 i=0 while i < len(s): if i%2 == 0: m1=m1+int(s[i]) else: m2=m2+int(s[i]) r=m1 if m1 > m2: r=m2 i=i+1 print(r) 程序运行时，若输入“4753”，则输出的结果是（ ） A. 1 B. 8 C. 9 D. 10 二、非选择题（本大题共2小题，其中第11题8分，第12题12分，共20分） 11. 某健身房搭建了智慧健身系统，会员使用健身器材必须刷会员卡登录，在健身过程中运动时长、心率等数据通过Wi-Fi传送到服务器并保存到数据库中。运动结束后，服务器根据此会员健身历史数据对本次运动数据给出评价，会员通过手机上的专用客户端程序查看评价结果。 （1）会员刷卡登录智慧健身系统采用的技术是____。 A、人工智能 B、射频识别 C、蓝牙通讯 （2）该系统的开发模式是____。 A、客户端/服务器模式 B、浏览器/服务器模式 （3）下列选项属于搭建系统前期准备环节的是____。（多选，填字母） A、确定开发模式 B、软件开发 C、硬件测试 D、可行性分析 （4）会员本次运动结束后的运动时长数据存放在time中，平均心率存放在heart中，服务器提取该会员最近10次运动数据为历史数据，计算其历史平均时长ta、历史平均心率ha。智能健身系统根据这些数据对运动质量进行评价，其中运动质量评为“A等”的条件是：本次运动时长大于历史平均时长且本次平均心率小于历史平均心率。 用于实现上述功能的部分代码如下，划线处填写合适的表达式。 if ____: #本次的评价等级为“A等” 12. 某电商平台需要对销售某品牌手机评分，现已收集了用户对该手机的评论（保存在“评论.txt”文件中，如表12-a，评论中不含消极词语）。计算该手机的最终评分步骤如下： 首先读取每条评论并进行分词处理，然后计算每条评论的情感分，再根据情感分和评分之间关系的线性回归模型计算出每条评论的评分，最后计算所有评论评分的平均值即为该手机的最终评分。 其中，计算每条评论的情感分的规则如下： ①对于每条评论中出现的积极词语，统计它们出现的次数。（积极词语程序中已定义，PositiveWords=[ "推荐","满意","好","喜欢","完美","惊艳","不错","perfect ","excellent ","great ","good ","fantastic ","amazing "]） ②每个积极词语第1次出现得1分，如果一个积极词语出现多次，后面每次出现得分都是前一次得分的80%。 ③把评论中所有“积极词语”的得分加起来得到这条评论的情感分。 例如：若要计算情感分的评论内容为“性能Excellent，真心喜欢，完美！完美！完美！”，情感分计算过程为：这条评论中有“Excellent”、“喜欢”、“完美”3个积极词语，“Excellent”和“喜欢”各得1分，“完美”出现3次，第1次得1分，第2次得1*0.8=0.8分，第3次得0.8*0.8=0.64分，因此该条评论情感分为1+1+1+0.8+0.64=4.44分。 评分与情感分之间的线性回归模型为：评分=0.8*情感分+0.98，利用该公式计算出该条评论的评分，然后对评分进行调整，若评分高于5分调整为5分，低于1分调整为1分。 性能Excellent，真心喜欢，完美！完美！完美！ 我对这款手机非常满意！设计惊艳，性能好，拍照效果也不错。 系统运行流畅，电池续航amazing，推荐!推荐! 做工不错，设计惊艳，性能awesome，值得推荐! 界面设计完美，操作体验Great，客服服务Excellent，真心推荐! 表12-a 第1条评论情感分值为：4.44，评分为：4.53 第2条评论情感分值：4.0，评分为：4.18 第3条评论情感分值为：2.8，评分为：3.22 第4条评论情感分值为：3.0，评分为：3.38 第5条评论情感分值为：4.0，评分为：4.18 该手机的最终评分为：3.9 表12-b 计算评分的Python程序如下，程序运行结果如表12-b所示。 （1）若某条评论为“体验perfect，相机满意，battery表现一般，总体满意!”，则该条评论的情感分为____。 （2）定义函数ptext(text)，参数text为评论字符串，利用jieba分词，并将词语中的大写字母转为小写字母（'A'和'a'的ASCII码值分别为65和97），函数返回包含所有分词的列表。请在划线处填入合适的代码。 def ptext(text): #使用jieba库进行分词，返回一个列表，其中每个元素是一个词语 toks =jieba.lcut(text.strip(),cut_all=False) ctoks=[] for tok in toks: nt="" for ch in tok: if "A" <= ch <= "Z": ____ else: nt = nt + ch if len(nt) > 0: ctoks.append(nt) # 将nt添加到列表ctoks中 return ctoks （3）定义函数gs(words)，该函数功能是计算评论的情感分。请在划线处填入合适的代码。 def gs(words): cs=0.0 wf={} for word in words: if word in PositiveWords: if word in wf: wf[word]=wf[word] + 1 else: ____ cs= cs + 0.8**(wf[word]-1) return cs （4）实现上述功能的主程序如下，请在划线处填入合适的代码。 import jieba PositiveWords=["推荐","满意","好","喜欢","完美","惊艳","不错","perfect","excellent","great","good","fantastic","amazing"] # 预定义的积极词语列表 f = open("评论.txt","r",encoding="utf-8") line = f.readline() #读取第一行评论 sum= cnt=0 while line: #当line为空字符串时，循环结束 ws = ptext(line) cnt = cnt +1 es = gs(ws) pr= (0.8 * es)+ 0.98 # 使用线性回归模型计算该条评论评分 if pr < 1: pr=1 else: ____ sum = sum + pr line = f.readline() # 读取下一行评论 print("第",cnt,"条评论情感分值为:",round(es,2),",评分为:",round(pr,2))f.close() print("该手机的最终评分为:",round(sum //cnt,2)) 第1页/共1页 学科网（北京）股份有限公司 $$ 嘉兴市2024~2025学年第二学期期末检测 高二技术 试题卷（2025.6） 本试题卷分信息技术与通用技术两部分，满分100分，考试时间60分钟。 第一部分 信息技术（共50分） 一、单选题（本大题共10小题，每小题3分，共30分） 1. 某校开发的AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于该系统中数据与信息的说法，正确的是（ ） A. 系统中数据表现形式只能是文字 B. 系统中的数据都属于结构化数据 C. 系统中的数据对不同学生，价值是相同的 D. 该系统中的数据不属于大数据 【答案】D 【解析】 【详解】本题考查数据与信息。A选项错误，系统数据表现形式多样，除文字（如锻炼计划内容），还有学生刷脸的图像数据、体质测试的数值数据（如身高、体重、体能指标）等，“只能是文字” 表述错误。 B选项错误，结构化数据指有固定格式（如表格）的数据（如体质测试数值），但刷脸的图像数据属于非结构化数据，因此 “都属于结构化数据” 错误。 C选项错误，不同学生的体质基础、锻炼需求不同，系统数据（如体质分析、锻炼计划）对其价值有差异（如康复学生与体育特长生需求不同 ），“价值相同” 表述错误。 D选项正确， 大数据通常具备 “海量、高速、多样、价值密度低” 等特征。该校 AI 智慧锻炼平台的数据规模有限（仅本校学生测试数据），不满足大数据的 “海量” 等核心特征，因此不属于大数据。因此，本题选择 D 选项。 2. 某校开发的AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于人工智能说法正确的是（ ） A. 深度学习是数据驱动人工智能的典型代表 B. 人工智能可以帮助人们完成任何事情 C. “人脸识别”应用了符号主义人工智能方法 D. 测试完成后，数据自动上传到服务器采用了人工智能技术 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查人工智能。A 选项正确：深度学习属于机器学习的分支，通过多层神经网络对大量数据进行学习和特征提取，是数据驱动人工智能的典型代表。例如，图像识别、自然语言处理等领域的突破，大多依赖深度学习对海量数据的训练。B 选项错误：人工智能虽能在诸多领域辅助人类，但存在局限性，无法 “完成任何事情”。例如，复杂的创造性工作（如原创艺术创作）、需要情感理解的场景（如心理咨询）等，目前人工智能仍难以完全替代人类。C 选项错误：“人脸识别” 主要应用了连接主义人工智能方法（如深度学习中的卷积神经网络），通过数据驱动学习图像特征；而符号主义侧重逻辑推理和符号表示（如专家系统），与人脸识别的技术原理不同。D 选项错误：数据自动上传到服务器属于数据传输技术（如网络通信、API 接口），其核心是数据的存储和传输，未涉及人工智能的机器学习、推理决策等核心能力。 因此，本题选择 A 选项。 3. 某校开发AI智慧锻炼平台，对体质测试设备进行了智能化改造，学生刷脸登录后进行体质测试，测试完成自动上传数据到服务器中保存，系统对数据进行分析后生成PDF格式的锻炼计划推送给学生。下列关于信息安全和保护说法正确的是（ ） A. 管理员为不同的用户设置相同的操作权限 B. 在服务器上需安装杀毒软件和防火墙，以保护数据安全 C. 可以随意将平台数据提供给需要的单位或个人 D. 人为误操作导致故障体现平台对外部环境的依赖性 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查信息安全和保护。A 选项错误：管理员为不同用户设置相同操作权限，会导致权限混乱。例如，普通学生若拥有管理员的数据修改权限，可能误删或篡改他人信息，存在安全隐患，不符合信息安全中 “权限最小化” 原则。 B 选项正确：在服务器上安装杀毒软件和防火墙是必要的安全措施。杀毒软件可查杀病毒、恶意程序，防止数据被破坏；防火墙能过滤非法网络访问，阻挡黑客攻击，有效保护服务器中的数据安全。 C 选项错误：随意将平台数据提供给其他单位或个人，可能导致学生体质数据、个人信息等敏感数据泄露或被滥用。例如，若数据被商业机构获取，可能用于未经授权的营销或分析，侵犯用户隐私。 D 选项错误：人为误操作导致故障属于 “人为失误”，并非平台对外部环境的依赖性。外部环境依赖性通常指平台受硬件故障、网络中断、自然灾害等外部因素的影响，而人为误操作是操作层面的问题，不属于环境因素。 因此，本题选择 B 选项。 4. 下列关于传感与控制说法不正确的是（ ） A. 植入传感器使手机更具智能性 B. 用光线传感器能使路灯自动调节亮度 C. 控制技术是将采集到的数据输入信息系统 D. 地铁站检票系统控制闸机的打开和关闭属于控制技术 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查传感与控制。 A 选项正确：植入传感器可让手机感知外界环境变化并作出相应反应，例如重力传感器能使手机屏幕自动旋转，从而使手机更具智能性。 B 选项正确：光线传感器能够检测光线的强弱，当光线变暗时，可控制路灯自动开启或调亮，光线变亮时则控制路灯自动关闭或调暗，实现路灯亮度的自动调节。C 选项错误：控制技术是根据目标和规则，对系统的行为进行调节和控制，以实现预期的功能；而将采集到的数据输入信息系统属于传感技术和数据处理技术的范畴，并非控制技术的定义。D 选项正确：地铁站检票系统通过检测乘客的检票信息，控制闸机的打开和关闭，这属于控制技术在实际场景中的应用。 因此，本题选择 C 选项。 5. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。下列关于该系统组成与功能的说法，正确的是（ ） A. 系统中的用户仅为环保管理员 B. 摄像头属于输入设备 C. 报表生成由重量传感器完成 D. 系统无需网络支持 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查信息系统的组成与功能。A 选项错误：系统中的用户不仅包括环保管理员，还应包含投放垃圾的居民。居民通过投放垃圾与系统交互，是系统的主要服务对象之一，而管理员负责后台管理，二者均为系统用户。B 选项正确：摄像头的作用是采集居民投放垃圾的图像信息，并将其转换为电信号输入系统，属于输入设备。例如，AI 摄像头通过拍摄垃圾图像来识别垃圾类型，是系统获取数据的关键入口。C 选项错误：报表生成是由环保管理服务器中的软件系统完成的。重量传感器的功能是测量垃圾重量，属于数据采集环节；而报表生成需要对采集到的重量、分类结果等数据进行分析、统计和格式化处理，这一过程由服务器端的应用程序实现。D 选项错误：系统需要网络支持才能将摄像头和传感器采集的数据上传至环保管理服务器，同时管理员也需通过网络访问平台查看报表。若没有网络，数据无法传输，系统各功能（如语音提醒、报表查询等）将无法正常实现。 因此，本题选择 B 选项。 6. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。为提升系统安全性，下列措施合理的是（ ） A. 对监控视频进行压缩处理 B. 数据以密文形式存储在服务器上 C. 自动删除违规记录 D. 数据仅通过WiFi上传至服务器 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查信息系统安全。A 选项错误：对监控视频进行压缩处理的主要目的是减少存储空间占用和传输带宽需求，属于数据优化手段，与系统安全性（如数据防泄露、防篡改）无关。B 选项正确：将数据以密文形式存储在服务器上，可防止数据被未授权访问或窃取。即使服务器遭到攻击，加密后的数据也难以被直接读取，是提升数据安全性的核心措施之一。C 选项错误：自动删除违规记录会导致数据丢失，影响环保考核和管理追溯，属于数据完整性问题，而非安全性措施。合理的做法是对记录进行加密存储和权限控制，而非删除。D 选项错误：数据仅通过 WiFi 上传至服务器并未提升传输安全性。WiFi 传输若未加密，可能被窃听或篡改；更安全的方式是采用加密协议（如 HTTPS）传输数据，而非依赖传输介质类型。因此，本题选择B选项。 7. 某社区智能垃圾分类系统部署了AI摄像头和重量传感器，能实时识别居民投放的垃圾类型并记录重量数据，数据上传至环保管理服务器保存。当检测到分类错误（如可回收物混入厨余垃圾、超重等）时，系统自动触发语音提醒并生成违规记录；环保管理员可通过平台查看垃圾分类准确率，查询月度环保考核报表。若系统频繁误报分类错误，可能的原因是（ ） ①传感器故障 ②服务器存储空间不足 ③分类判定算法存在漏洞 ④数据传输故障 A. ①② B. ①③ C. ②④ D. ③④ 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查信息系统故障原因。 ①传感器故障（正确）：重量传感器若发生故障（如测量值异常偏高或偏低），可能导致系统误判垃圾超重；AI 摄像头故障（如图像模糊、识别模块损坏）会影响垃圾类型识别的准确性，从而引发误报。 ②服务器存储空间不足（错误）：服务器存储空间不足会影响数据存储，但不会直接导致分类错误的误判。系统误报的核心问题在于数据采集或算法判断环节，与存储容量无关。 ③分类判定算法存在漏洞（正确）：分类判定算法若未充分覆盖各类垃圾的特征（如相似垃圾的区分逻辑不完善），或训练数据不足、存在偏差，可能导致对垃圾类型的误判。例如，算法将某种可回收物误识别为厨余垃圾，从而触发误报。 ④数据传输故障（错误）：数据传输故障会导致数据丢失或延迟，但不会改变数据内容本身。即使传输过程中出现问题，系统若能接收到正确数据，仍可正常判断；若接收的数据错误，则属于传输环节的问题，而非分类误报的直接原因。 因此，本题选择 B 选项。 8. 某算法的部分流程图如图所示。执行这部分流程，下列说法正确的是（ ） A. 执行该流程后，s的值是表达式1+4+9的值 B. 执行该流程后，“s≤10?”执行次数为3 C. 执行该流程后，i的值与“i←i+1”执行的次数相同 D. 将“s≤10?”改为“s≤13?”，输出s的值不同 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查流程图。模拟循环过程： 初始状态：s = 0， i = 1 迭代 1： s ≤ 10? → 0 ≤ 10 真 → s = 0 + 1 * 1 = 1 → i = 1 + 1 = 2 ； 迭代 2： s ≤ 10? → 1 ≤ 10 真 → s = 1 + 2 * 2 = 5 → i = 2 + 1 = 3 ； 迭代 3： s ≤ 10? → 5 ≤ 10 真 → s = 5 + 3 * 3 = 14 → i = 3 + 1 = 4； 迭代 4： s ≤ 10? → 14 ≤ 10 假 → 结束循环 最终状态：s = 14， i = 4。 A选项正确：执行该流程后，s的值是表达式1+4+9的值为14。 B选项错误：执行该流程后， 条件判断执行了 4 次（迭代前判断 4 次：3 次真，1 次假）。 C选项错误：执行该流程后，最终 i = 4，“i←i+1”执行了 3 次（每次迭代一次），4 ≠ 3。 D选项错误：修改条件后，输出s值为14，相同。因此，本题选择A。 9. 某商场去年部分销售情况存储在文件“sale.xlsx”中，部分数据如表所示。编写Python程序，先填充第2行“▲”处数据为“8”，再统计并输出电视类销售数量最大的3种型号信息。 A B C D 销售日期 类别 型号 销售数量 1月1日 电视 2123A ▲ 1月1日 冰箱 3231B 12 1月1日 洗衣机 4345S 5 1月2日 电视 2123A 3 …… 12月31日 电视 3030B 3 12月31日 空调 7843G 16 import pandas as pd df=pd.read_excel('sale.xlsx') ① df1=df[df.类别= '电视'] df2=df1.groupby('型号',as_index=False).② df2=df2.sort_values('销售数量',ascending=False).head(3) print(df2) 要实现上述功能，划线①②代码正确的是（ ） A. df.at[1,'销售数量']=8 count() B. df.at[0,'销售数量']=8 count() C. df.at[1,'销售数量']=8 sum() D. df.at[0,'销售数量']=8 sum() 【答案】D 【解析】 【详解】本题考查 pandas 数据分析。 填充 “▲” 处数据： 在 pandas 中，DataFrame 的行索引从 0 开始。题目中 “▲” 在第 2 行（表格显示行号为 1 ，对应 DataFrame 索引 0 ），列名为 “销售数量”。所以填充数据应使用 df.at[0， '销售数量'] = 8 。 统计电视类各型号销售总量： 对电视类别按型号分组后，需要统计每个型号的销售数量总和，应使用 sum() 方法（count() 是统计记录数，不符合需求 ）。即 df1.groupby('型号'， as_index=False).sum() 。综上，答案选 D 。 10. 某Python程序如下： s=input("请输入数字字符串: ") m1=0 m2=0 r=0 i=0 while i < len(s): if i%2 == 0: m1=m1+int(s[i]) else: m2=m2+int(s[i]) r=m1 if m1 > m2: r=m2 i=i+1 print(r) 程序运行时，若输入“4753”，则输出的结果是（ ） A. 1 B. 8 C. 9 D. 10 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查Python 程序设计。模拟输入 “4753” 时程序运行过程： 变量初始化：输入 s = “4753”，初始 m1 = 0，m2 = 0，r = 0，i = 0 。 i = 0：i%2 == 0，m1 = 0 + 4 = 4；r = m1 = 4，因 m1 > m2（4 > 0），r = m2 = 0；i = 1 。 i = 1：i%2 ！= 0，m2 = 0 + 7 = 7；r = m1 = 4，因 m1 < m2（4 < 7），r 保持 4； i = 2 。 i = 2：i%2 == 0，m1 = 4 + 5 = 9；r = m1 = 9，因 m1 > m2（9 > 7），r = m2 = 7；i = 3 。 i = 3：i%2 ！= 0，m2 = 7 + 3 = 10；r = m1 = 9，因 m1 < m2（9 < 10），r 保持 9； i = 4 ，循环结束。 最终 print(r) 输出 9 。 因此，本题选择C 二、非选择题（本大题共2小题，其中第11题8分，第12题12分，共20分） 11. 某健身房搭建了智慧健身系统，会员使用健身器材必须刷会员卡登录，在健身过程中运动时长、心率等数据通过Wi-Fi传送到服务器并保存到数据库中。运动结束后，服务器根据此会员健身的历史数据对本次运动数据给出评价，会员通过手机上的专用客户端程序查看评价结果。 （1）会员刷卡登录智慧健身系统采用的技术是____。 A、人工智能 B、射频识别 C、蓝牙通讯 （2）该系统的开发模式是____。 A、客户端/服务器模式 B、浏览器/服务器模式 （3）下列选项属于搭建系统的前期准备环节的是____。（多选，填字母） A、确定开发模式 B、软件开发 C、硬件测试 D、可行性分析 （4）会员本次运动结束后的运动时长数据存放在time中，平均心率存放在heart中，服务器提取该会员最近10次运动数据为历史数据，计算其历史平均时长ta、历史平均心率ha。智能健身系统根据这些数据对运动质量进行评价，其中运动质量评为“A等”的条件是：本次运动时长大于历史平均时长且本次平均心率小于历史平均心率。 用于实现上述功能的部分代码如下，划线处填写合适的表达式。 if ____: #本次的评价等级为“A等” 【答案】 ①. B ②. A ③. AD ④. time > ta and heart < ha 【解析】 【详解】本题考查搭建信息系统。 （1）射频识别（RFID）技术常用于卡片类的身份识别与数据交互，通过卡片内置芯片与读卡器无线通信完成登录；人工智能是模拟人类智能的技术集合，和刷卡登录流程无关；蓝牙通讯虽可无线传输，但不是刷卡登录场景的典型技术。因此该空答案为 B 。 （2）系统有手机专用客户端程序与服务器交互，符合客户端 / 服务器（C/S）模式特征；而浏览器 / 服务器（B/S）模式是通过浏览器访问，无需专用客户端。因此该空答案为 A 。 （3）前期准备要做可行性分析（判断项目是否值得做、能否做）以及确定开发模式（选 C/S 还是 B/S 等）；软件开发是具体编码实现阶段，硬件测试是开发完成后对硬件设备的检测，都不属于前期准备。因此该空答案为 AD 。 （4）该处要根据业务需求（本次运动时长大于历史平均时长且本次平均心率小于历史平均心率评为 “A 等” ），用 Python 的条件表达式实现，“且” 关系用and连接，将对应变量关系写成time > ta and heart < ha ，以此作为if判断的条件。因此该空答案为 time > ta and heart < ha 。 12. 某电商平台需要对销售的某品牌手机评分，现已收集了用户对该手机的评论（保存在“评论.txt”文件中，如表12-a，评论中不含消极词语）。计算该手机的最终评分步骤如下： 首先读取每条评论并进行分词处理，然后计算每条评论的情感分，再根据情感分和评分之间关系的线性回归模型计算出每条评论的评分，最后计算所有评论评分的平均值即为该手机的最终评分。 其中，计算每条评论的情感分的规则如下： ①对于每条评论中出现的积极词语，统计它们出现的次数。（积极词语程序中已定义，PositiveWords=[ "推荐","满意","好","喜欢","完美","惊艳","不错","perfect ","excellent ","great ","good ","fantastic ","amazing "]） ②每个积极词语第1次出现得1分，如果一个积极词语出现多次，后面每次出现得分都是前一次得分的80%。 ③把评论中所有“积极词语”的得分加起来得到这条评论的情感分。 例如：若要计算情感分的评论内容为“性能Excellent，真心喜欢，完美！完美！完美！”，情感分计算过程为：这条评论中有“Excellent”、“喜欢”、“完美”3个积极词语，“Excellent”和“喜欢”各得1分，“完美”出现3次，第1次得1分，第2次得1*0.8=0.8分，第3次得0.8*0.8=0.64分，因此该条评论情感分为1+1+1+0.8+0.64=4.44分。 评分与情感分之间的线性回归模型为：评分=0.8*情感分+0.98，利用该公式计算出该条评论的评分，然后对评分进行调整，若评分高于5分调整为5分，低于1分调整为1分。 性能Excellent，真心喜欢，完美！完美！完美！ 我对这款手机非常满意！设计惊艳，性能好，拍照效果也不错 系统运行流畅，电池续航amazing，推荐!推荐! 做工不错，设计惊艳，性能awesome，值得推荐! 界面设计完美，操作体验Great，客服服务Excellent，真心推荐! 表12-a 第1条评论情感分值为：4.44，评分为：4.53 第2条评论情感分值为：4.0，评分为：4.18 第3条评论情感分值为：2.8，评分为：3.22 第4条评论情感分值为：3.0，评分为：3.38 第5条评论情感分值为：4.0，评分为：4.18 该手机的最终评分为：3.9 表12-b 计算评分的Python程序如下，程序运行结果如表12-b所示。 （1）若某条评论为“体验perfect，相机满意，battery表现一般，总体满意!”，则该条评论的情感分为____。 （2）定义函数ptext(text)，参数text为评论字符串，利用jieba分词，并将词语中的大写字母转为小写字母（'A'和'a'的ASCII码值分别为65和97），函数返回包含所有分词的列表。请在划线处填入合适的代码。 def ptext(text): #使用jieba库进行分词，返回一个列表，其中每个元素是一个词语 toks =jieba.lcut(text.strip(),cut_all=False) ctoks=[] for tok in toks: nt="" for ch in tok: if "A" <= ch <= "Z": ____ else: nt = nt + ch if len(nt) > 0: ctoks.append(nt) # 将nt添加到列表ctoks中 return ctoks （3）定义函数gs(words)，该函数功能是计算评论的情感分。请在划线处填入合适的代码。 def gs(words): cs=00 wf={} for word in words: if word in PositiveWords: if word in wf: wf[word]=wf[word] + 1 else: ____ cs= cs + 0.8**(wf[word]-1) return cs （4）实现上述功能的主程序如下，请在划线处填入合适的代码。 import jieba PositiveWords=["推荐","满意","好","喜欢","完美","惊艳","不错","perfect","excellent","great","good","fantastic","amazing"] # 预定义的积极词语列表 f = open("评论.txt","r",encoding="utf-8") line = f.readline() #读取第一行评论 sum= cnt=0 while line: #当line为空字符串时，循环结束 ws = ptext(line) cnt = cnt +1 es = gs(ws) pr= (0.8 * es)+ 0.98 # 使用线性回归模型计算该条评论评分 if pr < 1: pr=1 else: ____ sum = sum + pr line = f.readline() # 读取下一行评论 print("第",cnt,"条评论情感分值为:",round(es,2),",评分为:",round(pr,2))f.close() print("该手机的最终评分为:",round(sum //cnt,2)) 【答案】 ①. 2.8 ②. nt=nt+chr(ord(ch)+32) 或nt=nt+chr(ord(ch)+ ord('a')- ord('A')) ③. wf[word]=1 ④. pr =min(5,pr) 或if pr > 5: pr=5 【解析】 【详解】本题考查分词和python程序设计。 （1） ①处，评论 “体验 perfect，相机满意，battery 表现一般，总体满意！” 经分词后包含积极词语 “perfect”（1 次）和 “满意”（2 次）。根据规则： “perfect” 第 1 次出现得 1 分； “满意” 第 1 次得 1 分，第 2 次得 1×0.8=0.8 分； 情感分 = 1 + 1 + 0.8 = 2.8 分。 （2）①处，需将大写字母转为小写字母，通过 ASCII 码计算实现：大写字母 ASCII 码加 32 即为对应小写字母。代码为：nt = nt + chr(ord(ch) + 32) 。 （3） ①处，当积极词语首次出现时，需在字典wf中初始化其计数为 1，代码为：wf[word] = 1 。 （4） ①处，需处理评分高于 5 分的情况（调整为 5 分），代码为： pr =min(5,pr)或 if pr > 5： pr = 5 第1页/共1页 学科网（北京）股份有限公司 $$