精品解析：上海市曹杨第二中学2025学年高一下学期期中考试信息试卷
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2026-06-02
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2份
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资源信息
| 学段 | 高中 |
|---|---|
| 学科 | 信息技术 |
| 教材版本 | - |
| 年级 | 高一 |
| 章节 | - |
| 类型 | 试卷 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-期中 |
| 学年 | 2026-2027 |
| 地区（省份） | 上海市 |
| 地区（市） | 上海市 |
| 地区（区县） | 普陀区 |
| 文件格式 | ZIP |
| 文件大小 | 1.69 MB |
| 发布时间 | 2026-06-02 |
| 更新时间 | 2026-06-02 |
| 作者 | 匿名 |
| 品牌系列 | - |
| 审核时间 | 2026-06-02 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/58180573.html |
| 价格 | 5.00储值（1储值=1元） |
| 来源 | 学科网 |
内容正文：
上海市曹杨二中2025学年度第二学期
高一年级期中考试信息试卷
命题人：____________ 审核人：____________、____________
试卷共16页4张
考生注意：
1、答卷前，考生务必将姓名、班级、学号等在指定位置填写清楚。
2、本试卷共有43道试题，满分100分，考试时间60分钟。请考生用黑色水笔或钢笔将答案直接写在答题卷上。
3、本试卷不得使用计算器，违者将取消考试成绩。
4、试卷最后两页有帮助小贴士可供参考。
某医院研发了一款“智能医疗辅助系统”，该系统能根据患者的电子健康记录（如年龄、血压、胆固醇水平、心电图数据等）进行综合分析。系统内部应用了多种人工智能算法，除了K-近邻（KNN）分类算法，还有K-Means聚类算法。其中K-Means聚类算法用于将患者群体自动划分为不同的健康风险等级（如低风险、中风险、高风险），无需预先设定分类标准，完全由数据自身特征驱动完成。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
1. 该智能医疗辅助系统能够基于海量患者的病例数据特征，自动将患者划分为不同的健康风险等级。这种通过计算机从数据中获取规律并提升系统性能的技术，主要体现了人工智能在（ ）领域的研究。
A. 自然语言处理 B. 模式识别 C. 机器学习 D. 智能代理
2. 该系统应用K-近邻（KNN）算法预测新患者的疾病，其判断的主要依据是（ ）。
A. 一套预设的、由专家制定的规则 B. 与新患者特征最相似的K个已知病例的类别
C. 对患者数据深层特征的抽象和推理 D. 通过不断试错与环境的交互反馈
3. 关于K-Means聚类算法和KNN分类算法的比较，下列说法错误的是（ ）。
A. KNN在进行预测时需要使用已有类别标签的数据
B. KNN属于监督学习算法
C. K-Means在分组过程中不需要预先提供类别标签
D. K-Means属于监督学习算法
4. 如下图所示，KNN算法肿瘤分类示意图展示了通过肿瘤大小和发现时间两个特征来初步判断肿瘤性质。如下图所示K=5时判断待预测肿瘤对象可能是（ ）。
A. 良性 B. 恶性 C. 无法预测 D. 皆有可能
5. 除了算法辅助诊断，医院还引入了硬件设施来提升效率。该医院有负责配送药品的机器人，在繁忙的走廊里能够灵巧地避开行人和小推车，并自主乘坐电梯。实现这一功能，最核心依赖于的技术组合是（ ）。
A. 电能驱动与不锈钢外壳 B. 多传感器融合与AI决策算法
C. 4G/5G移动通信技术 D. 高强度机械臂
6. 医院检验科的门禁系统有“刷脸”验证功能，该功能核心流程的正确顺序是（ ）。
A. 采集图像→检测人脸→提取特征→特征比对与身份识别
B. 检测人脸→采集图像→特征比对与身份识别→提取特征
C. 提取特征→特征比对与身份识别→采集图像→检测人脸
D. 采集图像→提取特征→检测人脸→特征比对与身份识别
7. 门禁系统返回人脸边界框数据为（x，y，width，height），其中（x，y）是边界框左上角相对于图像的坐标，width和height分别是边界框的宽度和高度。若某人脸边界框数据为x=120、y=80、width=60、height=80，该边界框右下角的坐标（x2，y2）计算正确的是（ ）。
A. （180，160） B. （60，0） C. （120，80） D. （180，80）
8. 目前，人工智能（AI）在医疗影像识别（如肺结节筛查、眼底病变检测）等特定任务中，已取得较高的识别准确率。在实际临床应用中，医生通常不会完全依赖AI的结论，而是将其作为“第二阅读者”辅助判断：AI用于标记可疑区域，医生再结合患者病史、体征等信息进行综合诊断。结合机器学习“依赖数据”“模型训练”等特点，分析医疗影像AI系统可能存在的局限性。（至少写出两点）
①____________________ ②____________________
【答案】1. C 2. B 3. D 4. B 5. B 6. A 7. A
8. ①. 医疗AI模型的效果依赖训练数据，如果训练数据的质量低、覆盖的病例类型不全，容易出现误判漏判 ②. AI仅能从影像数据学习特征，无法像医生一样结合患者病史、个人体征等额外信息做综合判断
【解析】
【1题详解】
本题考查人工智能的研究领域分类。题干描述的技术是计算机从海量数据中获取规律、提升系统性能，这符合机器学习的定义，自然语言处理聚焦于人机语言交互，模式识别是对模式的识别分类，智能代理是指能自主完成任务的智能系统，均不符合题干描述。故答案为：C。
【2题详解】
本题考查K-近邻KNN算法的基本原理。KNN是基于实例的监督学习算法，预测新样本时，核心依据是找到与新患者特征最相似的K个已有类别的已知病例，按多数投票确定新样本的类别。预设规则是专家系统的特点，深层特征抽象是深度学习的特点，不断试错交互反馈是强化学习的特点，均不符合KNN的原理。故答案为：B。
【3题详解】
本题考查KNN分类算法与K-Means聚类算法的区别。KNN是监督分类算法，预测时需要使用带类别标签的已有数据，A、B选项说法正确；K-Means是无监督聚类算法，分组过程不需要预先提供类别标签，C选项说法正确，D选项说法错误，题目要求选出错误的说法。故答案为：D。
【4题详解】
本题考查KNN算法的实际应用。KNN算法的规则是K个最近邻样本中，哪种类别最多就将待预测样本分为该类，K=5时，距离待预测肿瘤最近的5个样本中，有4个是恶性肿瘤，占多数，因此待预测肿瘤判断为恶性。故答案为：B。
【5题详解】
本题考查智能机器人导航避障的核心技术。配送机器人要实现避开障碍物、自主乘坐电梯，需要通过多种传感器采集周边环境信息，再通过AI决策算法规划路径、做出动作决策，电能驱动、不锈钢外壳、移动通信、机械臂都不是实现该功能的核心技术组合。故答案为：B。
【6题详解】
本题考查人脸识别的核心流程。刷脸验证的正确流程是：首先采集人脸图像，然后在采集到的图像中检测出人脸区域，接着提取人脸的特征信息，最后将提取的特征和数据库中存储的特征进行比对，完成身份识别，对应选项A的顺序。故答案为：A。
【7题详解】
本题考查图像边界框坐标计算。已知左上角坐标为(x,y)，右下角坐标的计算方法为x2 = x + width，y2 = y + height，代入数据可得x2=120+60=180，y2=80+80=160，因此右下角坐标为(180,160)，对应选项A。故答案为：A。
【8题详解】
本题考查机器学习在医疗应用中的局限性分析。结合机器学习依赖训练数据、模型训练的特点，可写出两点合理局限性。故答案为：①医疗AI模型的效果依赖训练数据，如果训练数据的质量低、覆盖的病例类型不全，容易出现误判漏判；②AI仅能从影像数据学习特征，无法像医生一样结合患者病史、个人体征等额外信息做综合判断，合理即可。
学校的科技楼和艺术楼在课余时间面向全体社团成员开放。为了提高预约的效率，小申决定开发一个专用教室预约系统。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
9. 小申采用Python+ Flask框架开发系统，这种系统开发的实现架构是（ ）。
A. 服务器/客户端架构 B. 浏览器/客户端架构
C. 浏览器/服务器架构 D. 服务器/浏览器架构
10. 小申想把网页中“提交”按钮的位置移动至“返回”按钮的前面，如图1所示。他在修改网页时找到了“提交”按钮的相关源代码，如图2所示。以下选项中，能够实现图1修改效果的操作是：移动这行源代码到位置（ ）处，并保存。
A. l B. 2 C. 3 D. 无需改动
<!DOCTYPE html>
<html lang=" zh-CN">
<head>
<title>添加专用教室</title>
<link rel=" stylesheet" href="{{ url _ for(' static',
filename=' css/ bootstrap. min. css') }}">
</head>
<body>
<a class=" navbar-brand" href="#">专用教室预约系统</a>
<div class="container mt-4">
<h2 class=" mb-4">添加教室</h2>
<form method="POST">
位置①
<div class=" form-group">
<label for=" name">教室名称</ label>
<input type="text" class=" form-control" id=" name" name=" name"
required>
</ div>
<button type=" submit">提交</ button> <！--这句是“提交”按钮的源代码 -->
< div class=" form-group">
<label for=" location">教室位置</ label>
<input type=" text" class=" form-control" id=" location" name=" location"
required>
</div>
位置②
<a href="{{ url for(' index') }}" class=" btn btn-secondary btn-block">返回</a>
位置③
</ form>
</ div>
</ body>
</ html>
图2
11. 如下图所示，小申列出了专用教室预约系统的软件清单。instance和templates文件夹中的内容如图中箭头所示，以下表述正确的是（ ）。
A. 在instance文件夹中修改database.sqlite文件可以实现系统业务逻辑功能
B. 在templates文件夹中删除index.html文件不会改变数据库数据
C. 在templates文件夹中新增login.html文件会增加教室预约记录
D. 在instance文件夹中新增shujuku.py文件会增加系统用户数量
12. 小申编程实现“添加专用教室”功能，并通过在浏览器中输入URL（http://127.0.0.1:5000/add）进行本地测试，以下代码划线处应填入（ ）。
@ app.route(" ① ")
def add _ info():
return render _ template(" ② ")
A. ①/add_ classroom.html ②add B. ①/add ②add_ classroom
C. ①/add _ classroom ②add.html D. ①/add ②add_ classroom.html
13. 如图所示，小申设计了用户注册的部分核心算法。关于该算法以下说法正确的是（ ）。
A. 两个输出框“显示错误信息”的内容必须完全一致
B. 位置②处判断框出口的Y和N标注反了
C. 检验学号是否重复可以验证用户登录权限
D. 位置①处判断框出口的Y和N标注反了
14. 如图所示，小申在数据表中新增一个字段（approver），用于存储审批人的姓名信息。关于这个字段，以下说法正确的是（ ）。
A. 数据类型可以是字符串型 B. 数据类型可以改成整型
C. 字段的内容不能超过三个汉字 D. 字段内容可以不输入任何内容
15. 如下图所示，小甲查看classroom数据表中专用教室记录信息，字段功能如下表所示。现需从数据库中检索所有教室楼层为3楼的数据，能够实现该操作的SQL语句是
__________ from classroom where __________=＂3＂。
16. 从软件开发实现的角度，应用软件可以划分为三个逻辑层次。请协助小甲将下图虚线框补充完整，完善软件工作原理。
A. 数据传输层 B. 用户界面层 C. 业务逻辑层 D. 数据访问层
【答案】9. C 10. B 11. B 12. D 13. B 14. A
15. ①. select* ②. floor 16. BCD
【解析】
【9题详解】
本题考查Web系统架构的基础知识。Python+Flask框架用于开发Web应用，Web应用的典型实现架构是浏览器/服务器架构，用户通过浏览器向服务器发起请求获取服务，符合本题开发场景，对应第三个选项。故答案为：C。
【10题详解】
本题考查网页源代码与页面显示的关系。根据修改需求，需要将“提交”按钮放在所有输入框之后、“返回”按钮之前，结合源代码结构，位置②在教室位置输入框之后、返回按钮代码之前，对应第二个选项。故答案为：B。
【11题详解】
本题考查Flask项目的目录结构知识。instance文件夹存储数据库文件，不存放业务逻辑代码；templates文件夹存放前端页面模板，html是模板文件，删除模板文件仅影响页面展示，不会修改数据库数据；新增html模板不会新增数据库预约记录，新增py文件也不会自动增加系统用户，只有第二个选项表述正确。故答案为：B。
【12题详解】
本题考查Flask的路由和模板渲染规则。Flask的路由需要和访问URL路径对应，本题访问路径是/add，因此①应为/add；render_template函数参数为需要渲染的html模板文件名，需要带.html后缀，只有第四个选项符合要求。故答案为：D。
【13题详解】
本题考查流程图的逻辑分析。注册流程中，检验学号是否重复时：若学号重复（结果为Y），应当显示错误信息退出注册；若学号不重复（结果为N），才能写入注册数据，图中出口标注Y指向写入、N指向错误，标注反了，对应第二个选项。故答案为：B。
【14题详解】
本题考查数据库字段设计知识。审批人姓名属于文本信息，数据类型可以使用字符串型；整型无法存储文本姓名，该字段没有长度限制为三个汉字，同时字段勾选了非空约束，必须输入内容，因此只有第一个选项正确。故答案为：A。
【15题详解】
本题考查SQL查询语句的语法。从数据表检索数据的标准结构为：SELECT 查询内容 FROM 表名 WHERE 条件，本题需要检索所有符合条件的记录，第一个空填select*，查询条件是楼层字段floor等于3，第二个空填floor。故答案为：select*；floor。
【16题详解】
本题考查应用软件三层架构知识。软件三层逻辑中：靠近用户的①存放前端html页面，属于用户界面层；②存放业务处理代码app.py等，属于业务逻辑层；③存放操作数据库的db.py，属于数据访问层，对应选项②③④正确。故答案为：BCD。
焕新升级的上海科技馆推出了“碰碰酷奇”项目这个贯穿全馆十大展区的智慧交互伙伴。通过专属NFC手环，游客在“明日行者”“飞行探秘”等展区的NFC感应点上“碰一碰”，即可快速解锁对应展项的专属互动内容，依托科技馆智慧场馆系统，实现打卡数据、积分的实时同步，还可以通过小程序查看参观轨迹。小申作为科技馆志愿者，协助维护这套系统。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
17. 从信息系统组成要素来看，以下属于“硬件”与“数据”交互的场景有（ ）。（多选题）
A. NFC读卡器读取手环内的唯一编码 B. 工作人员录入新展项信息
C. 将游客当前积分写入服务器 D. 程序员通过编写代码优化积分统计算法的逻辑
18. 关于科技馆智慧场馆系统，以下说法正确的有（ ）。（多选题）
A. 系统中有各种数据，来源多样、表现形式多样
B. 通过小程序可以查看参观轨迹，体现了信息系统的信息输出和利用的功能
C. 该系统通过分析游客的参观路线和互动偏好，为其推荐感兴趣的展项，这体现了信息系统的数据处理功能
D. 中心服务器上运行的软件全部是系统软件，不需要安装应用软件
19. 游客用手环触碰NFC感应点时，读卡器会读取手环内的唯一编码并上传至服务器，服务器需要运行一段Python程序来更新游客积分。以下描述正确的是（ ）。
A. 计算机运行一个程序，实际上就是按照特定的次序，执行其中一条条指令的过程
B. 程序中每一条指令处理都要经过“取出指令→执行指令→对指令译码”的过程
C. 程序执行速度只取决于存储器的读写速度
D. 程序中的注释语句也会被CPU执行，因此添加注释语句会影响程序运行速度
20. 小中需要对比分析移动终端（如游客使用的手机、运维使用的PAD）与普通计算机终端（如监控中心的PC）在信息系统中的差异。下列关于两者区别的说法，正确的有（ ）。（多选题）
A. 移动终端通常采用集成化程度更高的组件
B. 移动终端通常配备多种内置传感器，而普通计算机终端一般需要外接才能实现类似功能
C. 移动终端和普通计算机终端的软件系统不同，彼此之间互不兼容
D. 移动终端由于体积小、功耗低，其处理器性能一定比普通计算机的处理器弱
21. 在“碰碰酷奇”项目中，游客无论在哪个展区“碰一碰”，其打卡数据都能通过馆内网络随时随地、稳定地同步至个人账户。这种体验主要得益于信息社会特征中的（ ）。
A. 信息经济 B. 网络社会 C. 在线政务 D. 数字生活
22. 科技馆智慧场馆系统通过NFC读卡器读取游客手环数据，这种数据输入方式属于___________。（选填：自动采集/人工输入/自动控制）
【答案】17. AC 18. ABC 19. A 20. ABC 21. B
22. 自动采集
【解析】
【17题详解】
本题考查信息系统的组成要素。硬件是信息系统的实体物理设备，硬件与数据交互指硬件设备完成对数据的读取或写入操作。NFC读卡器读取手环内编码是硬件读取数据，将游客积分写入服务器是硬件存储数据，二者都属于硬件和数据的交互；工作人员录入信息属于人与数据的交互，程序员优化算法逻辑属于软件层面的修改，都不符合要求。故答案为：AC。
【18题详解】
本题考查信息系统的特点与功能。该智慧场馆系统包含游客数据、展项数据、积分数据等，数据来源多样、表现形式多样，说法正确；通过小程序向游客输出参观轨迹供查看，体现了信息系统信息输出和利用的功能，说法正确；系统分析游客参观路线和偏好，推荐对应展项，属于对数据的加工处理，体现了数据处理功能，说法正确；中心服务器需要运行处理业务的应用软件来支撑系统运转，不可能只安装系统软件，说法错误。故答案为：ABC。
【19题详解】
本题考查计算机程序的执行原理。计算机运行程序的本质就是按照特定顺序，逐条执行程序中的指令，说法正确；单条指令处理的正确顺序是取出指令→对指令译码→执行指令，选项顺序错误；程序执行速度受CPU性能、存储器读写速度、指令复杂度等多个因素影响，不是仅取决于存储器读写速度，说法错误；程序中的注释不会被编译执行，不会影响程序运行速度，说法错误。故答案为：A。
【20题详解】
本题考查移动终端与普通计算机终端的差异。移动终端受体积限制，通常采用集成度更高的组件，整合多种功能，说法正确；移动终端一般内置重力传感器、定位传感器等多种传感器，普通计算机终端通常需要外接传感器才能实现类似功能，说法正确；移动终端和普通计算机终端的软件系统架构不同，二者的软件一般互不兼容，说法正确；部分移动端高端处理器性能已经接近普通计算机中端处理器，并非一定比普通计算机处理器性能弱，说法错误。故答案为：ABC。
【21题详解】
本题考查信息社会的基本特征。题目中游客可以随时随地通过馆内网络同步打卡数据，核心是无处不在的网络支撑数据传输交互，属于网络社会特征带来的体验；信息经济侧重经济发展形态，在线政务属于政务服务范畴，数字生活侧重个人数字化生活方式，均不符合题意。故答案为：B。
【22题详解】
本题考查数据输入方式的分类。NFC读卡器自动读取手环内存储的游客数据，不需要人工手动录入数据，该过程也不属于自动控制，因此这种输入方式属于自动采集。故答案为：自动采集。
空气质量与身体健康息息相关，空气中的PM2.5、PM10等污染物可能对呼吸系统和心血管系统造成危害。小申想了解部分城市的空气质量状况，收集了2024年4月空气质量指数AQI等相关数据。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
23. 空气质量指数AQI等相关数据说明如表所示，小申编写Python程序将AQI的值存放到列表A中，即A=[55,55,160,81,110,……]，其中A[4]的值对应的空气质量等级为___________。
AQI值
空气质量等级
0～50
优
51～100
良
101～150
轻度污染
151～200
中度污染
24. 小申把整理后的数据存储于“T4_4.csv”文件中（如右表所示）。他编写程序去计算AQI的极值差（最大值减去最小值）。请将程序划线处填写完整。
T4_4.csv
城市编号
AQI
空气质量等级
C014
90
良
C015
76
良
C016
61
良
C017
152
中度污染
C018
134
轻度污染
import pandas as pd
import numpy as np
df= pd. read _ csv("T4 _4. csv", encoding="ANSI")
aqil= np. min(df["AQI"])
aqi2= np. max(df["AQI"])
r=①__
print("极值差为", r)
25. 小申的同学在编写代码时，不慎将encoding="ANSI"写为encoding="UTF-8"，运行上面的程序，得到的结果会是（ ）。
A. 输出的字符串将变为乱码
B. 编译器报错，提示UnicodeDecodeError
C. 编译器报错，无法在磁盘中找到文件T4_4.csv
D. 结果不确定，取决于源代码保存的格式为ANSI或UTF-8
26. 小申将所有AQ1指数小于等于50的数据存储于“T4_5.csv”文件中（如下表所示），编写程序绘制PM₁₀浓度情况的可视化图形。程序如图1所示，报错信息如图2所示，请帮助小申根据报错信息修改程序第10行代码，完成正确绘制。
T4_5.csv
城市编号
AQI
空气质量等级
PM2.5
PM10
……
CO
C042
44
优
22
30
……
0.75
C047
47
优
19
31
……
0.74
C058
50
优
25
38
……
0.58
C061
42
优
21
40
……
0.66
C197
29
优
13
26
……
0.33
C203
38
优
16
29
……
0.53
程序第10行应改为：________
27. 环境监测部门通过各监测点的实时感应装置获取各种污染物浓度数据，这种数据采集方法属于（ ）。
A. 问卷调查数据采集 B. 手工测量数据采集 C. 传感数据采集 D. 互联网数据采集
28. 关于数据分析的基本方法和常用工具，以下描述正确的有（ ）。（多选题）
A. 运用对比分析法可以量化地表示出各城市之间AQI指数差异
B. 所有的数据分析平台都可以对采集的数据进行实时分析
C. Python语言和MATLAB语言都可以用于对数据的分析
D. 运用结构分析法可以直观地分析出各种空气质量等级城市的数量占比
29. 小中绘制了六个城市的AQI指数情况（如图1所示）、PM2.5和PM10浓度情况（如图2所示）的可视化图形。以下分析错误的有（ ）。（多选题）
A. PM10浓度最高的城市，AQI指数最高
B. AQI指数最低的城市，PM2.5和PM10浓度最低
C. AQI指数最高的城市，PM2.5和PM10浓度最高
D. PM2.5浓度最高的城市，PM10浓度最高
【答案】23. 轻度污染
24. aqi2-aqil 25. B
26. plt.bar(city, pm10) 27. C 28. ACD 29. ACD
【解析】
【23题详解】
本题考查Python列表索引与空气质量等级判断。Python列表索引从0开始计数，A[4]对应列表中第5个元素，值为110，对照空气质量等级表，101~150对应轻度污染。故答案为：轻度污染。
【24题详解】
本题考查Python数据分析中极值差的计算。题干定义极值差为最大值减去最小值，代码中aqi1存储AQI最小值，aqi2存储AQI最大值，因此r等于最大值减最小值，即aqi2 - aqi1。故答案为：aqi2 - aqi1。
【25题详解】
本题考查csv文件读取的编码规则。目标csv文件以ANSI编码保存，使用UTF-8编码读取时无法正确解析字符，编译器会报错并抛出UnicodeDecodeError异常，符合第二个选项描述。故答案为：B。
【26题详解】
本题考查Python matplotlib绘图的代码排错。根据报错信息，变量pm未定义，代码第8行已经将PM10数据存入已定义的变量pm10，因此修改第10行，将pm替换为pm10即可，修改后代码为plt.bar(city, pm10)。故答案为：plt.bar(city, pm10)。
【27题详解】
本题考查数据采集方法的分类。通过实时感应装置自动获取污染物浓度数据，属于传感数据采集，其余选项：问卷调查是通过问卷人工收集数据，手工测量是人工测量获取数据，互联网采集是从网络获取已有数据，均不符合描述，因此选第三个选项。故答案为：C。
【28题详解】
本题考查数据分析的基本方法和常用工具知识。对比分析法可以量化对比不同城市的AQI指数差异，描述正确；不是所有数据分析平台都支持实时分析数据，描述错误；Python和MATLAB都是常用的数据分析工具，均可用于数据分析，描述正确；结构分析法可以分析各部分占整体的比例，可以直观得到不同空气质量等级城市的数量占比，描述正确。故答案为：ACD。
【29题详解】
本题考查数据可视化图表的结果分析。结合两个图表分析：PM10浓度最高的城市是C061，AQI指数最高的是C058，选项1描述错误；AQI指数最低的城市是C197，它的PM2.5和PM10浓度都是最低的，选项2描述正确；AQI指数最高的城市是C058，PM10浓度最高是C061，选项3描述错误；PM2.5浓度最高的城市是C058，PM10浓度最高是C061，选项4描述错误。故答案为：ACD。
研究性学习活动在校园内如火如荼开展，小申研发出一款智能水下机器人。该机器人创新性地采用模块化分段设计，模块间通过法兰结构紧固连接，不仅大幅降低设备维护难度，还显著提升生产制造效率。这款智能水下机器人可广泛应用于水下勘探、水面巡检和环境监测等领域，兼具科研价值与实用前景。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
30. 小申为机器人设计了深度保持算法：设定最大调整次数为20次，当检测到当前深度偏离目标深度±1米时，启动推进器调整姿态。若调整20次后，深度稳定在目标范围，则算法终止；若20次后仍未稳定，也自动停止调整并反馈异常。该算法最能体现的特征是（ ）。
A. 有穷性 B. 确定性 C. 可行性 D. 有输出
31. 机器人根据水质传感检测的浊度值（单位：NTU）切换工作模式，浊度≤50为“高清拍摄”，50<浊度≤100为“普通探测”，浊度>100为“避障巡航”，实现该逻辑最适合的结构是（ ）。
A. 循环结构 B. 分支结构 C. 顺序结构 D. 重复结构
32. 机器人状态数据，module_ type="front"（前模块）、battery=89.5（剩余电量）、is_ working=True（工作状态），这三个变量的数据类型依次是（ ）
A. 整型、浮点型、布尔型 B. 字符串型、浮点型、布尔型
C. 字符串型、整型、布尔型 D. 字符串型、浮点型、整型
33. 在机器人推进器功率监控程序中，需判断推进器是否满足“高效且安全”的工作条件：
①高效：基础功率power大于等于500W且小于等于800W；
②安全：实时电流current小于15A或工作温度temp不高于60℃。
请根据上述逻辑，选出以下能实现该判断的语句（ ）。
A. (power >=500 and power <=800) or (current <15ortemp <=60)
B. (power >=500 and power <=800) and (current <15ortemp <=60)
C. (power >=500 or power <=800) or (current <15ortemp <60)
D. (power >=500 and power <=800) and current <15ortemp <=60
34. 机器人的设备编号为device_ id="ROV-2025-058"。已知表达式device_ id[9:12]可以提取到末尾编号"058"，若要提取其中的年份"2025"，表达式应为______________。
35. 机器人需要排查各个模块是否有故障，各个模块的工作状态存储在列表status里，0代表正常，1代表故障，如status=[0,1,0,…]，列表长度未知。编程输出故障模块的数量。
（可从下面的【代码仓库】选择你认为合适的语句进行拼接）
c=0 #统计故障模块的个数
status=[0,1,0,…]
_________________________
__________________________
print(c) #输出故障模块的数量
【代码仓库】
for x in status:
if x= =1:
x=0
for x in len(status):
if x=1:
c=c+l
while x< len(status):
if status[x]= =1:
while x< status:
if status[x]=1:
if x< status:
for x= = 1:
if x< len(status):
while status[x]= = l:
36. 机器人需要逐一排查各个模块是否有故障，采用的核心算法是（ ）。
A. 排序算法 B. 枚举算法 C. 递归算法 D. 查找算法
【答案】30. A 31. B 32. B 33. B
34. device_id[4:8]
35. 第一空：for x in status:；第二空：if x == 1: c=c+1。 36. B
【解析】
【30题详解】
本题考查算法的基本特征。算法的有穷性是指算法必须能在有限个步骤之后终止，本题中深度保持算法明确规定最大调整次数为20次，达到次数后无论是否调整成功都会终止运行，符合算法有穷性的特征。故答案为：A。
【31题详解】
本题考查算法的基本结构。根据浊度值的不同范围，判断后执行对应不同的工作模式，需要根据条件判断选择不同分支执行，最适合使用分支结构；顺序结构是按顺序依次执行所有步骤，循环/重复结构用于重复执行某段代码，都不符合该需求。故答案为：B。
【32题详解】
本题考查程序设计中基本数据类型的判断。module_type的值"front"是文本类型数据，属于字符串型；battery的值89.5是带小数的数值，属于浮点型；is_working的值True是布尔类型的常量，属于布尔型，因此三个数据类型依次是字符串型、浮点型、布尔型。故答案为：B。
【33题详解】
本题考查逻辑表达式的书写。题目要求同时满足高效和安全两个条件：高效要求功率大于等于500W且小于等于800W，用逻辑与连接得到power >=500 and power <=800；安全要求电流小于15A或温度不高于60℃，用逻辑或连接得到current <15 or temp <=60；两个大条件需要同时满足，因此两个大条件之间用逻辑与连接，最终符合要求的表达式对应选项B。故答案为：B。
【34题详解】
本题考查Python字符串的切片操作。Python中字符串切片为左闭右开，索引从0开始计数，原字符串device_id为"ROV-2025-058"，年份"2025"从索引位置4开始，到索引位置8结束，因此正确表达式为device_id[4:8]。故答案为：device_id[4:8]。
【35题详解】
本题考查Python列表遍历统计的程序实现。需求是统计列表中值为1的故障模块数量，初始计数为0，正确逻辑是遍历列表中的每个元素，逐个判断元素是否等于1，如果是则计数加1，结合给出的可选代码，正确填充内容为第一行for x in status:，第二行if x == 1: c=c+1。故答案为：第一空：for x in status:；第二空：if x == 1: c=c+1。
【36题详解】
本题考查常见算法的概念辨析。逐一排查所有模块，逐个验证每个模块是否为故障，枚举出所有模块逐一判断是否符合故障条件，这是枚举算法的核心思想。故答案为：B。
小申是个热爱城市漫步的上海高中生。某个周末，他来到苏河湾——这条全长4．7公里、占地3．19平方公里的苏州河滨水岸线，开启一场“建筑可阅读”主题City Walk。他的路线串联起四行仓库抗战纪念馆、上海总商会旧址、蝴蝶湾公园，还有苏河湾万象天地的慎余里石库门街区。小申今天打算慢慢行走用镜头和文字记录下这条“苏河之冠”的故事。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
37. 小中在导览手册上读到：“苏河湾占地3.19平方公里”“苏河湾是上海中心城区重要的人工水体”。以下属于信息的是（ ）。
①3.19平方公里 ②苏河湾占地3.19平方公里 ③苏河湾是上海中心城区重要的人工水体
A. ①②③ B. ①② C. ①③ D. ②③
38. 小中用于机拍了张蝴蝶湾湖的全景当底图，转成BMP格式后发现，分辨率为4096×2048，占用存储空间为16MB，则位深度为（ ）位。
A. 16 B. 24 C. 32 D. 64
39. 底图中某个像素点的颜色采用RGB颜色模型描述为C8EEFF，其中C8使用十进制表示为（ ）。
A. 138 B. 128 C. 200 D. 11001000
40. 小中做的电子导览包含：①自己拍的湖景照片②英文景点介绍③“蝴蝶湾”三个汉字④录制的环境音效。其中能用ASCII码存储的是（ ）。
A. ①②③④ B. ②③ C. ①③ D. ②
41. 整理素材时,小申的文件列表如下:①导览手册.docx ②自动导览程序.py ③环境音效.wav ④湖景底图.bmp ⑤游玩vlog.mp4在不影响功能的前提下，通常采用有损压缩方案的是（ ）。
A. ①②③④⑤ B. ①③⑤ C. ③④⑤ D. ②③④
42. 那段6秒的WAV环境音效（采样率44.1kHz，16位量化，双声道），假设其使用未经压缩的WAV格式存储，则存储时占用的存储字节数是（ ）。
A. 44．1×16×2×6÷1024KB B. 44．1×16×2×6÷1024MB
C. 44100×16×2×6÷1024MB D. 44100×16×2×6÷8÷1024KB
43. 小中设计了一个打卡系统，需要为每一件作品生成一个唯一编码。已知共有5条主题路线，每条路线下最多有16个作品。若编码由‘路线编号’和‘作品序号’两部分组成，则该编码至少需要（ ）位二进制数。
A. 5 B. 6 C. 7 D. 8
【答案】37. D 38. A 39. C 40. D 41. C 42. D 43. C
【解析】
【37题详解】
本题考查信息与数据的基本概念。数据是对客观事物的零散符号表示，信息是具有实际含义、承载具体内容的数据。①仅为单纯的数值，属于数据；②和③都是表达了明确含义的内容，属于信息。故答案为：D。
【38题详解】
本题考查位图存储容量的计算。位图存储容量公式为：存储容量（字节）=水平分辨率×垂直分辨率×位深度÷8。已知存储容量为16MB，即16×1024×1024字节，代入公式计算可得位深度=(16×1024×1024×8)÷(4096×2048)=16位。故答案为：A。
【39题详解】
本题考查十六进制转十进制的计算。十六进制中字符C对应十进制的12，按位权展开计算得：C8(十六进制)=12×16^1+8×16^0=192+8=200(十进制)。故答案为：C。
【40题详解】
本题考查ASCII码的存储范围。ASCII码只能存储英文字母、数字、英文标点等西文字符，无法存储汉字、图像、音频内容。本题中只有英文景点介绍符合要求，可以用ASCII码存储。故答案为：D。
【41题详解】
本题考查有损压缩与无损压缩的应用。有损压缩会丢弃部分不敏感信息，适合音视频、图像这类媒体文件；无损压缩不丢失信息，适合文本文档、程序代码这类不能出错的文件。本题中只有音频、位图、视频通常采用有损压缩，不影响正常使用。故答案为：C。
【42题详解】
本题考查音频存储容量的计算。未经压缩的音频存储容量公式为：存储容量（字节）=采样率×量化位数×声道数×时长÷8。本题中采样率44.1kHz等于44100Hz，将结果转换为KB需要再除以1024，最终结果为44100×16×2×6÷8÷1024KB。故答案为：D。
【43题详解】
本题考查二进制编码的容量计算。二进制编码需要满足2的n次方大于等于需要编码的总数。5条路线需要满足2^n≥5，n最小为3；16个作品需要满足2^n≥16，n最小为4；总位数为3+4=7位。故答案为：C。
Python帮助小贴士
Python内置函数
函数名
基本语法
函数功能
input
input(")
从键盘输入数据
print
print(x)
输出x的值
len()
len(x)
返回x的长度或个数
range()
range(x,y, step)
返回一个区间为[x,y)，步长为step的等差整数序列
round()
round(a,b)
求取指定位数的小数的内置函数
list()
list(Series)
将Series数据转换为列表数据
pandas库
函数名
基本语法或示例
功能简介
read _ csv()
pandas. read _ csv('文件名.扩展名')
读取CSV文件
to _ csv()
DataFrame. to _ csv('文件名.扩展名')
以CSV文件格式存储
matplotlib库
函数名
基本语法
函数功能
scatter()
matplotlib. pyplot. scatter(x,y)
绘制散点图
plot()
matplotlib. pyplot. plot(x,y)
绘制折线图
bar()
matplotlib. pyplot. bar(x,y)
绘制柱状图
pie()
matplotlib. pyplot. pie(x, labels= None, autopct= None)
绘制饼图
boxplot()
matplotlib. pyplot. boxplot(x)
绘制箱形图
numpy库
函数名
基本语法
函数功能
sum()
numpy. sum(x)
返回序列x的和
mean()
numpy. mean(x)
返回序列x的平均值
min()
numpy. min(x)
返回序列x的最小值
max()
numpy. max(x)
返回序列x的最大值
操作数据库的命令
操作
简单示例
查询
select字段名1,字段名2,字段名3 from 数据表名where 某字段=某值例: select userid, bixh, y s from xuanke where userid="21001"
添加
insert into 数据表名(字段名1,字段名2.字段名3) values(值 1,值 2,值3)例: insert into xuanke (userid, bixh) values ("21001", "211012")
修改
update数据表名 set 字段名 1=值 1,字段名 2=值 2 where 某字段=某值例: update xuanke set bixh="210308" where userid="21001"
删除
delete from 数据表名 where 某字段=某值
例: delete from xuanke where userid="21001"
第1页/共1页
学科网（北京）股份有限公司
$
上海市曹杨二中2025学年度第二学期
高一年级期中考试信息试卷
命题人：____________ 审核人：____________、____________
试卷共16页4张
考生注意：
1、答卷前，考生务必将姓名、班级、学号等在指定位置填写清楚。
2、本试卷共有43道试题，满分100分，考试时间60分钟。请考生用黑色水笔或钢笔将答案直接写在答题卷上。
3、本试卷不得使用计算器，违者将取消考试成绩。
4、试卷最后两页有帮助小贴士可供参考。
某医院研发了一款“智能医疗辅助系统”，该系统能根据患者的电子健康记录（如年龄、血压、胆固醇水平、心电图数据等）进行综合分析。系统内部应用了多种人工智能算法，除了K-近邻（KNN）分类算法，还有K-Means聚类算法。其中K-Means聚类算法用于将患者群体自动划分为不同的健康风险等级（如低风险、中风险、高风险），无需预先设定分类标准，完全由数据自身特征驱动完成。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
1. 该智能医疗辅助系统能够基于海量患者的病例数据特征，自动将患者划分为不同的健康风险等级。这种通过计算机从数据中获取规律并提升系统性能的技术，主要体现了人工智能在（ ）领域的研究。
A. 自然语言处理 B. 模式识别 C. 机器学习 D. 智能代理
2. 该系统应用K-近邻（KNN）算法预测新患者的疾病，其判断的主要依据是（ ）。
A. 一套预设的、由专家制定的规则 B. 与新患者特征最相似的K个已知病例的类别
C. 对患者数据深层特征的抽象和推理 D. 通过不断试错与环境的交互反馈
3. 关于K-Means聚类算法和KNN分类算法的比较，下列说法错误的是（ ）。
A. KNN在进行预测时需要使用已有类别标签的数据
B. KNN属于监督学习算法
C. K-Means在分组过程中不需要预先提供类别标签
D. K-Means属于监督学习算法
4. 如下图所示，KNN算法肿瘤分类示意图展示了通过肿瘤大小和发现时间两个特征来初步判断肿瘤性质。如下图所示K=5时判断待预测肿瘤对象可能是（ ）。
A. 良性 B. 恶性 C. 无法预测 D. 皆有可能
5. 除了算法辅助诊断，医院还引入了硬件设施来提升效率。该医院有负责配送药品的机器人，在繁忙的走廊里能够灵巧地避开行人和小推车，并自主乘坐电梯。实现这一功能，最核心依赖于的技术组合是（ ）。
A. 电能驱动与不锈钢外壳 B. 多传感器融合与AI决策算法
C. 4G/5G移动通信技术 D. 高强度机械臂
6. 医院检验科的门禁系统有“刷脸”验证功能，该功能核心流程的正确顺序是（ ）。
A. 采集图像→检测人脸→提取特征→特征比对与身份识别
B. 检测人脸→采集图像→特征比对与身份识别→提取特征
C. 提取特征→特征比对与身份识别→采集图像→检测人脸
D. 采集图像→提取特征→检测人脸→特征比对与身份识别
7. 门禁系统返回人脸边界框数据为（x，y，width，height），其中（x，y）是边界框左上角相对于图像的坐标，width和height分别是边界框的宽度和高度。若某人脸边界框数据为x=120、y=80、width=60、height=80，该边界框右下角的坐标（x2，y2）计算正确的是（ ）。
A. （180，160） B. （60，0） C. （120，80） D. （180，80）
8. 目前，人工智能（AI）在医疗影像识别（如肺结节筛查、眼底病变检测）等特定任务中，已取得较高的识别准确率。在实际临床应用中，医生通常不会完全依赖AI的结论，而是将其作为“第二阅读者”辅助判断：AI用于标记可疑区域，医生再结合患者病史、体征等信息进行综合诊断。结合机器学习“依赖数据”“模型训练”等特点，分析医疗影像AI系统可能存在的局限性。（至少写出两点）
①____________________ ②____________________
学校的科技楼和艺术楼在课余时间面向全体社团成员开放。为了提高预约的效率，小申决定开发一个专用教室预约系统。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
9. 小申采用Python+ Flask框架开发系统，这种系统开发的实现架构是（ ）。
A. 服务器/客户端架构 B. 浏览器/客户端架构
C. 浏览器/服务器架构 D. 服务器/浏览器架构
10. 小申想把网页中“提交”按钮的位置移动至“返回”按钮的前面，如图1所示。他在修改网页时找到了“提交”按钮的相关源代码，如图2所示。以下选项中，能够实现图1修改效果的操作是：移动这行源代码到位置（ ）处，并保存。
A. l B. 2 C. 3 D. 无需改动
<!DOCTYPE html>
<html lang=" zh-CN">
<head>
<title>添加专用教室</title>
<link rel=" stylesheet" href="{{ url _ for(' static',
filename=' css/ bootstrap. min. css') }}">
</head>
<body>
<a class=" navbar-brand" href="#">专用教室预约系统</a>
<div class="container mt-4">
<h2 class=" mb-4">添加教室</h2>
<form method="POST">
位置①
<div class=" form-group">
<label for=" name">教室名称</ label>
<input type="text" class=" form-control" id=" name" name=" name"
required>
</ div>
<button type=" submit">提交</ button> <！--这句是“提交”按钮的源代码 -->
< div class=" form-group">
<label for=" location">教室位置</ label>
<input type=" text" class=" form-control" id=" location" name=" location"
required>
</div>
位置②
<a href="{{ url for(' index') }}" class=" btn btn-secondary btn-block">返回</a>
位置③
</ form>
</ div>
</ body>
</ html>
图2
11. 如下图所示，小申列出了专用教室预约系统的软件清单。instance和templates文件夹中的内容如图中箭头所示，以下表述正确的是（ ）。
A. 在instance文件夹中修改database.sqlite文件可以实现系统业务逻辑功能
B. 在templates文件夹中删除index.html文件不会改变数据库数据
C. 在templates文件夹中新增login.html文件会增加教室预约记录
D. 在instance文件夹中新增shujuku.py文件会增加系统用户数量
12. 小申编程实现“添加专用教室”功能，并通过在浏览器中输入URL（http://127.0.0.1:5000/add）进行本地测试，以下代码划线处应填入（ ）。
@ app.route(" ① ")
def add _ info():
return render _ template(" ② ")
A. ①/add_ classroom.html ②add B. ①/add ②add_ classroom
C. ①/add _ classroom ②add.html D. ①/add ②add_ classroom.html
13. 如图所示，小申设计了用户注册的部分核心算法。关于该算法以下说法正确的是（ ）。
A. 两个输出框“显示错误信息”的内容必须完全一致
B. 位置②处判断框出口的Y和N标注反了
C. 检验学号是否重复可以验证用户登录权限
D. 位置①处判断框出口的Y和N标注反了
14. 如图所示，小申在数据表中新增一个字段（approver），用于存储审批人的姓名信息。关于这个字段，以下说法正确的是（ ）。
A. 数据类型可以是字符串型 B. 数据类型可以改成整型
C. 字段的内容不能超过三个汉字 D. 字段内容可以不输入任何内容
15. 如下图所示，小甲查看classroom数据表中专用教室记录信息，字段功能如下表所示。现需从数据库中检索所有教室楼层为3楼的数据，能够实现该操作的SQL语句是
__________ from classroom where __________=＂3＂。
16. 从软件开发实现的角度，应用软件可以划分为三个逻辑层次。请协助小甲将下图虚线框补充完整，完善软件工作原理。
A. 数据传输层 B. 用户界面层 C. 业务逻辑层 D. 数据访问层
焕新升级的上海科技馆推出了“碰碰酷奇”项目这个贯穿全馆十大展区的智慧交互伙伴。通过专属NFC手环，游客在“明日行者”“飞行探秘”等展区的NFC感应点上“碰一碰”，即可快速解锁对应展项的专属互动内容，依托科技馆智慧场馆系统，实现打卡数据、积分的实时同步，还可以通过小程序查看参观轨迹。小申作为科技馆志愿者，协助维护这套系统。请运用所学内容，与小申一起探索并解决以下问题。
17. 从信息系统组成要素来看，以下属于“硬件”与“数据”交互的场景有（ ）。（多选题）
A. NFC读卡器读取手环内的唯一编码 B. 工作人员录入新展项信息
C. 将游客当前积分写入服务器 D. 程序员通过编写代码优化积分统计算法的逻辑
18. 关于科技馆智慧场馆系统，以下说法正确的有（ ）。（多选题）
A. 系统中有各种数据，来源多样、表现形式多样
B. 通过小程序可以查看参观轨迹，体现了信息系统的信息输出和利用的功能
C. 该系统通过分析游客的参观路线和互动偏好，为其推荐感兴趣的展项，这体现了信息系统的数据处理功能
D. 中心服务器上运行的软件全部是系统软件，不需要安装应用软件
19. 游客用手环触碰NFC感应点时，读卡器会读取手环内的唯一编码并上传至服务器，服务器需要运行一段Python程序来更新游客积分。以下描述正确的是（ ）。
A. 计算机运行一个程序，实际上就是按照特定的次序，执行其中一条条指令的过程
B. 程序中每一条指令处理都要经过“取出指令→执行指令→对指令译码”的过程
C. 程序执行速度只取决于存储器的读写速度
D. 程序中的注释语句也会被CPU执行，因此添加注释语句会影响程序运行速度
20. 小中需要对比分析移动终端（如游客使用的手机、运维使用的PAD）与普通计算机终端（如监控中心的PC）在信息系统中的差异。下列关于两者区别的说法，正确的有（ ）。（多选题）
A. 移动终端通常采用集成化程度更高的组件
B. 移动终端通常配备多种内置传感器，而普通计算机终端一般需要外接才能实现类似功能
C. 移动终端和普通计算机终端的软件系统不同，彼此之间互不兼容
D. 移动终端由于体积小、功耗低，其处理器性能一定比普通计算机的处理器弱
21. 在“碰碰酷奇”项目中，游客无论在哪个展区“碰一碰”，其打卡数据都能通过馆内网络随时随地、稳定地同步至个人账户。这种体验主要得益于信息社会特征中的（ ）。
A. 信息经济 B. 网络社会 C. 在线政务 D. 数字生活
22. 科技馆智慧场馆系统通过NFC读卡器读取游客手环数据，这种数据输入方式属于___________。（选填：自动采集/人工输入/自动控制）
空气质量与身体健康息息相关，空气中的PM2.5、PM10等污染物可能对呼吸系统和心血管系统造成危害。小申想了解部分城市的空气质量状况，收集了2024年4月空气质量指数AQI等相关数据。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
23. 空气质量指数AQI等相关数据说明如表所示，小申编写Python程序将AQI的值存放到列表A中，即A=[55,55,160,81,110,……]，其中A[4]的值对应的空气质量等级为___________。
AQI值
空气质量等级
0～50
优
51～100
良
101～150
轻度污染
151～200
中度污染
24. 小申把整理后的数据存储于“T4_4.csv”文件中（如右表所示）。他编写程序去计算AQI的极值差（最大值减去最小值）。请将程序划线处填写完整。
T4_4.csv
城市编号
AQI
空气质量等级
C014
90
良
C015
76
良
C016
61
良
C017
152
中度污染
C018
134
轻度污染
import pandas as pd
import numpy as np
df= pd. read _ csv("T4 _4. csv", encoding="ANSI")
aqil= np. min(df["AQI"])
aqi2= np. max(df["AQI"])
r=①__
print("极值差为", r)
25. 小申的同学在编写代码时，不慎将encoding="ANSI"写为encoding="UTF-8"，运行上面的程序，得到的结果会是（ ）。
A. 输出的字符串将变为乱码
B. 编译器报错，提示UnicodeDecodeError
C. 编译器报错，无法在磁盘中找到文件T4_4.csv
D. 结果不确定，取决于源代码保存的格式为ANSI或UTF-8
26. 小申将所有AQ1指数小于等于50的数据存储于“T4_5.csv”文件中（如下表所示），编写程序绘制PM₁₀浓度情况的可视化图形。程序如图1所示，报错信息如图2所示，请帮助小申根据报错信息修改程序第10行代码，完成正确绘制。
T4_5.csv
城市编号
AQI
空气质量等级
PM2.5
PM10
……
CO
C042
44
优
22
30
……
0.75
C047
47
优
19
31
……
0.74
C058
50
优
25
38
……
0.58
C061
42
优
21
40
……
0.66
C197
29
优
13
26
……
0.33
C203
38
优
16
29
……
0.53
程序第10行应改为：________
27. 环境监测部门通过各监测点的实时感应装置获取各种污染物浓度数据，这种数据采集方法属于（ ）。
A. 问卷调查数据采集 B. 手工测量数据采集 C. 传感数据采集 D. 互联网数据采集
28. 关于数据分析的基本方法和常用工具，以下描述正确的有（ ）。（多选题）
A. 运用对比分析法可以量化地表示出各城市之间AQI指数差异
B. 所有的数据分析平台都可以对采集的数据进行实时分析
C. Python语言和MATLAB语言都可以用于对数据的分析
D. 运用结构分析法可以直观地分析出各种空气质量等级城市的数量占比
29. 小中绘制了六个城市的AQI指数情况（如图1所示）、PM2.5和PM10浓度情况（如图2所示）的可视化图形。以下分析错误的有（ ）。（多选题）
A. PM10浓度最高的城市，AQI指数最高
B. AQI指数最低的城市，PM2.5和PM10浓度最低
C. AQI指数最高的城市，PM2.5和PM10浓度最高
D. PM2.5浓度最高的城市，PM10浓度最高
研究性学习活动在校园内如火如荼开展，小申研发出一款智能水下机器人。该机器人创新性地采用模块化分段设计，模块间通过法兰结构紧固连接，不仅大幅降低设备维护难度，还显著提升生产制造效率。这款智能水下机器人可广泛应用于水下勘探、水面巡检和环境监测等领域，兼具科研价值与实用前景。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
30. 小申为机器人设计了深度保持算法：设定最大调整次数为20次，当检测到当前深度偏离目标深度±1米时，启动推进器调整姿态。若调整20次后，深度稳定在目标范围，则算法终止；若20次后仍未稳定，也自动停止调整并反馈异常。该算法最能体现的特征是（ ）。
A. 有穷性 B. 确定性 C. 可行性 D. 有输出
31. 机器人根据水质传感检测的浊度值（单位：NTU）切换工作模式，浊度≤50为“高清拍摄”，50<浊度≤100为“普通探测”，浊度>100为“避障巡航”，实现该逻辑最适合的结构是（ ）。
A. 循环结构 B. 分支结构 C. 顺序结构 D. 重复结构
32. 机器人状态数据，module_ type="front"（前模块）、battery=89.5（剩余电量）、is_ working=True（工作状态），这三个变量的数据类型依次是（ ）
A. 整型、浮点型、布尔型 B. 字符串型、浮点型、布尔型
C. 字符串型、整型、布尔型 D. 字符串型、浮点型、整型
33. 在机器人推进器功率监控程序中，需判断推进器是否满足“高效且安全”的工作条件：
①高效：基础功率power大于等于500W且小于等于800W；
②安全：实时电流current小于15A或工作温度temp不高于60℃。
请根据上述逻辑，选出以下能实现该判断的语句（ ）。
A. (power >=500 and power <=800) or (current <15ortemp <=60)
B. (power >=500 and power <=800) and (current <15ortemp <=60)
C. (power >=500 or power <=800) or (current <15ortemp <60)
D. (power >=500 and power <=800) and current <15ortemp <=60
34. 机器人的设备编号为device_ id="ROV-2025-058"。已知表达式device_ id[9:12]可以提取到末尾编号"058"，若要提取其中的年份"2025"，表达式应为______________。
35. 机器人需要排查各个模块是否有故障，各个模块的工作状态存储在列表status里，0代表正常，1代表故障，如status=[0,1,0,…]，列表长度未知。编程输出故障模块的数量。
（可从下面的【代码仓库】选择你认为合适的语句进行拼接）
c=0 #统计故障模块的个数
status=[0,1,0,…]
_________________________
__________________________
print(c) #输出故障模块的数量
【代码仓库】
for x in status:
if x= =1:
x=0
for x in len(status):
if x=1:
c=c+l
while x< len(status):
if status[x]= =1:
while x< status:
if status[x]=1:
if x< status:
for x= = 1:
if x< len(status):
while status[x]= = l:
36. 机器人需要逐一排查各个模块是否有故障，采用的核心算法是（ ）。
A. 排序算法 B. 枚举算法 C. 递归算法 D. 查找算法
小申是个热爱城市漫步的上海高中生。某个周末，他来到苏河湾——这条全长4．7公里、占地3．19平方公里的苏州河滨水岸线，开启一场“建筑可阅读”主题City Walk。他的路线串联起四行仓库抗战纪念馆、上海总商会旧址、蝴蝶湾公园，还有苏河湾万象天地的慎余里石库门街区。小申今天打算慢慢行走用镜头和文字记录下这条“苏河之冠”的故事。请运用所学内容，与小申一起分析以下问题。
37. 小中在导览手册上读到：“苏河湾占地3.19平方公里”“苏河湾是上海中心城区重要的人工水体”。以下属于信息的是（ ）。
①3.19平方公里 ②苏河湾占地3.19平方公里 ③苏河湾是上海中心城区重要的人工水体
A. ①②③ B. ①② C. ①③ D. ②③
38. 小中用于机拍了张蝴蝶湾湖的全景当底图，转成BMP格式后发现，分辨率为4096×2048，占用存储空间为16MB，则位深度为（ ）位。
A. 16 B. 24 C. 32 D. 64
39. 底图中某个像素点的颜色采用RGB颜色模型描述为C8EEFF，其中C8使用十进制表示为（ ）。
A. 138 B. 128 C. 200 D. 11001000
40. 小中做的电子导览包含：①自己拍的湖景照片②英文景点介绍③“蝴蝶湾”三个汉字④录制的环境音效。其中能用ASCII码存储的是（ ）。
A. ①②③④ B. ②③ C. ①③ D. ②
41. 整理素材时,小申的文件列表如下:①导览手册.docx ②自动导览程序.py ③环境音效.wav ④湖景底图.bmp ⑤游玩vlog.mp4在不影响功能的前提下，通常采用有损压缩方案的是（ ）。
A. ①②③④⑤ B. ①③⑤ C. ③④⑤ D. ②③④
42. 那段6秒的WAV环境音效（采样率44.1kHz，16位量化，双声道），假设其使用未经压缩的WAV格式存储，则存储时占用的存储字节数是（ ）。
A. 44．1×16×2×6÷1024KB B. 44．1×16×2×6÷1024MB
C. 44100×16×2×6÷1024MB D. 44100×16×2×6÷8÷1024KB
43. 小中设计了一个打卡系统，需要为每一件作品生成一个唯一编码。已知共有5条主题路线，每条路线下最多有16个作品。若编码由‘路线编号’和‘作品序号’两部分组成，则该编码至少需要（ ）位二进制数。
A. 5 B. 6 C. 7 D. 8
Python帮助小贴士
Python内置函数
函数名
基本语法
函数功能
input
input(")
从键盘输入数据
print
print(x)
输出x的值
len()
len(x)
返回x的长度或个数
range()
range(x,y, step)
返回一个区间为[x,y)，步长为step的等差整数序列
round()
round(a,b)
求取指定位数的小数的内置函数
list()
list(Series)
将Series数据转换为列表数据
pandas库
函数名
基本语法或示例
功能简介
read _ csv()
pandas. read _ csv('文件名.扩展名')
读取CSV文件
to _ csv()
DataFrame. to _ csv('文件名.扩展名')
以CSV文件格式存储
matplotlib库
函数名
基本语法
函数功能
scatter()
matplotlib. pyplot. scatter(x,y)
绘制散点图
plot()
matplotlib. pyplot. plot(x,y)
绘制折线图
bar()
matplotlib. pyplot. bar(x,y)
绘制柱状图
pie()
matplotlib. pyplot. pie(x, labels= None, autopct= None)
绘制饼图
boxplot()
matplotlib. pyplot. boxplot(x)
绘制箱形图
numpy库
函数名
基本语法
函数功能
sum()
numpy. sum(x)
返回序列x的和
mean()
numpy. mean(x)
返回序列x的平均值
min()
numpy. min(x)
返回序列x的最小值
max()
numpy. max(x)
返回序列x的最大值
操作数据库的命令
操作
简单示例
查询
select字段名1,字段名2,字段名3 from 数据表名where 某字段=某值例: select userid, bixh, y s from xuanke where userid="21001"
添加
insert into 数据表名(字段名1,字段名2.字段名3) values(值 1,值 2,值3)例: insert into xuanke (userid, bixh) values ("21001", "211012")
修改
update数据表名 set 字段名 1=值 1,字段名 2=值 2 where 某字段=某值例: update xuanke set bixh="210308" where userid="21001"
删除
delete from 数据表名 where 某字段=某值
例: delete from xuanke where userid="21001"
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