2027届高三一轮复习信息类文本阅读技巧指导18：选择题综合排除法

**基本信息** 以“排除法+验证法”为核心，构建“陷阱识别-分层排除-逻辑验证-限时提速”的系统化解题体系，强化信息类文本选择题的精准判断与逻辑思维。 **专项设计** |模块|题量/典例|方法提炼|知识逻辑| |----|-----------|----------|----------| |方法指导|10大陷阱速查表（含偷换概念等类型）|综合排除法四步法（审题定位-排除干扰-验证确认-限时提速）、复合陷阱分层拆解法|从单一陷阱识别到复合陷阱分析，形成“识别特征-速判技巧-逻辑链检验”的递进链条| |专项练习|3组科技类文本阅读（共15题）|错误选项多维度陷阱标注（如曲解文意+以偏概全）|通过蛋白质结构预测等真实情境材料，实现方法迁移与实战应用| |综合应用|1套速判口诀|口诀化记忆（概念范围先比对，因果时态再核查）|整合方法体系，提升限时解题的思维敏捷性与批判性|

2027届高三一轮复习信息类文本阅读技巧指导18：选择题综合排除法 【学习目标】 1.综合运用前10个考点（偷换概念、张冠李戴、扩大或缩小范围、强加因果、因果倒置、混淆时态、混淆条件、无中生有、曲解文意、以偏概全）的识别方法，形成系统化的陷阱识别能力。 2.掌握“排除法+验证法”的解题策略，能够快速定位错误选项，并验证剩余选项的正确性。 3.能够在限时条件下保持较高的准确率，提升信息类文本阅读的实战能力。 知识点讲解 （一）综合排除法的本质与意义 综合排除法是指在信息类文本阅读选择题中，综合运用多种陷阱识别方法，先通过排除法快速剔除明显错误的选项，缩小选择范围，再通过验证法确认剩余选项与原文的一致性，最终确定正确答案的解题策略。 这种方法的核心优势在于：高考信息类文本阅读选择题的选项往往不是单一陷阱，而是一个选项中包含多种设误方式（如“偷换概念+绝对化”“因果谬误+曲解文意”等）。综合排除法能够帮助考生系统化地识别这些复合陷阱，提高解题速度和准确率。 （二）10大陷阱速查表 序号 陷阱类型 核心特征 识别标志 速判技巧 1 偷换概念 概念的内涵或外延被替换 核心名词/短语的定语、状语被修改 锁定核心概念，与原文精准比对 2 张冠李戴 信息归属错位 主语、宾语与原文不一致 关注“谁做了什么事”“谁说了什么话” 3 扩大或缩小范围 范围、程度、条件被改变 出现“所有”“必须”“只有……才”等绝对化词 对比范围词、程度词是否与原文一致 4 强加因果 无因果关系强行添加 出现“因为”“所以”“导致”“因此”等因果词 回原文找因果链条，确认是否存在 5 因果倒置 因果方向颠倒 原文“A→B”，选项“B→A” 还原因果链条，判断方向是否正确 6 混淆时态 时间状态或可能性程度被改变 出现“已经”“正在”“将要”“可能”“一定”等 比对时态词、情态动词是否与原文一致 7 混淆条件 条件关系被改变 出现“只要……就”“只有……才”等 区分充分条件与必要条件 8 无中生有 原文完全未提及 出现原文没有的概念、比较、结论、对策 逐字比对，找不到依据即判错 9 曲解文意 脱离上下文，含义发生改变 截取原文某一句，忽略上下文语境 将语句放回原文，看上下文是否改变含义 10 以偏概全 以部分代整体或以整体代部分 出现“部分”“全部”“有些”“所有”等 对比范围词是否与原文一致 （三）综合排除法的解题步骤 第一步：审题定位 1　 明确题目要求，是选“正确的一项”还是“不正确的一项”。 2　 快速浏览四个选项，圈出选项中的关键词（核心概念、因果词、条件词、时态词、范围词、绝对化词等）。 第二步：排除干扰 1　 运用10大陷阱识别方法，逐一分析每个选项。 2　 优先排除有明显陷阱的选项（如绝对化表述、无中生有、因果谬误等）。 3　 对多个选项进行横向比较，找出最可能错误的选项。 第三步：验证确认 1　 将剩余选项与原文进行精准比对，确认其正确性。 2　 特别注意剩余选项中的细节信息，确保没有遗漏陷阱。 3　 如果仍有多个选项难以判断，优先选择与原文表述最接近的选项。 第四步：限时提速 1　 每道题平均2分钟，其中审题定位30秒，排除干扰1分钟，验证确认30秒。 2　 遇到难题不要恋战，先做标记，完成其他题目后再回头处理。 （四）复合陷阱的识别方法 在高考信息类文本阅读中，复合陷阱（即一个选项包含两种或以上设误类型）越来越常见。识别复合陷阱需要： 1.分层拆解法：将选项拆解为多个信息点，逐一与原文比对。 2.多维度分析：同时关注概念、范围、因果、时态、条件等多个维度。 3.逻辑链检验法：检验选项中的逻辑链条是否完整、是否与原文一致。 练习一 阅读下面的文字，完成1-5题。（19分） 材料一： 蛋白质是生命活动的主要承担者，其结构与功能密切相关。2025年，中国科学院上海药物研究所的研究团队在蛋白质结构预测领域取得重要突破，成功开发出一种新型深度学习算法——“ProteinNet-3”，该算法能够从氨基酸序列直接预测蛋白质的三维结构，准确率达到了90%以上，接近实验测定的结构精度。这一成果被认为有望大幅加速药物研发进程，因为许多疾病的治疗靶点正是蛋白质。研究团队在《自然·方法》杂志上发表的论文指出，该算法在测试集上的表现已经超越了此前所有已知的预测方法，特别是在水溶性蛋白的结构预测方面，其准确率已经接近X射线晶体学和冷冻电镜等实验方法测定的水平。 然而，蛋白质结构预测技术仍面临诸多挑战。首先是“构象多样性”问题：蛋白质在溶液中并非固定不变，而是处于动态的构象变化中，其功能往往与这些动态构象密切相关。目前的结构预测算法主要预测的是蛋白质的“静态”结构，对其动态行为的描述能力有限。虽然已有一些研究尝试利用分子动力学模拟来预测蛋白质的构象变化，但计算成本极高，难以大规模应用。其次是“膜蛋白”问题：膜蛋白在细胞膜中发挥重要的信号传导和物质运输功能，大约占人类基因组编码蛋白质的30%，但由于其特殊的疏水环境，实验测定和结构预测的难度都远高于水溶性蛋白。目前，ProteinNet-3算法对膜蛋白的预测准确率仅为60%左右，远低于对水溶性蛋白的预测水平。专家指出，只有同时解决构象多样性和膜蛋白预测两大难题，才能实现蛋白质结构预测技术的全面突破。 材料二： 蛋白质结构预测技术的进步，正在深刻改变药物研发的范式。传统的药物研发过程通常需要10-15年，耗资数十亿美元，其中很大一部分时间和成本花费在靶点发现和药物筛选环节。2025年，全球已有超过500家生物技术公司采用了AI辅助的蛋白质结构预测技术，用于加速药物靶点的发现和优化。据市场研究机构弗若斯特沙利文发布的报告，采用AI结构预测技术后，药物研发的早期阶段平均缩短了2-3年，成本降低了约40%。一些大型制药公司，如辉瑞、罗氏等，已经将AI结构预测纳入其标准研发流程，并在多个项目中取得了显著成效。 然而，蛋白质结构预测并不能完全替代实验验证。有专家指出，AI预测的结构虽然准确率很高，但在某些关键细节上仍可能存在偏差，例如配体结合位点的精确构象、蛋白质-蛋白质相互作用界面的细微变化等。这些偏差虽然不影响对蛋白质整体结构的理解，但在药物设计中可能导致错误的结果。因此，AI预测的结构通常需要经过实验验证（如X射线晶体学、冷冻电镜等）才能最终确认。也就是说，AI结构预测只是药物研发的辅助工具，而非替代方案。只有将AI预测与实验验证相结合，才能实现药物研发的精准化和高效化。值得注意的是，AI预测的价值在于其能够大幅缩小实验验证的范围，使科学家能够将有限的实验资源集中在最有希望的候选分子上，从而大幅提高研发效率。 材料三： 蛋白质结构预测技术的快速发展，也引发了学术界对“AI是否会取代实验科学家”的讨论。2025年，在《自然》杂志举办的一场在线辩论中，多位科学家就这一问题发表了不同看法。支持者认为，随着AI技术的不断进步，未来蛋白质结构预测将完全取代实验测定，因为AI预测的速度更快、成本更低、通量更高。他们指出，AI预测技术正在以指数级的速度进步，未来几年内可能达到甚至超越实验测定的精度。反对者则指出，AI预测的准确性依赖于训练数据的质量和数量，对于全新的蛋白质折叠类型，AI可能无法准确预测。此外，蛋白质在细胞内的功能不仅取决于其静态结构，还取决于其动态行为、翻译后修饰、相互作用网络等多方面因素，这些是AI目前难以全面模拟的。反对者强调，AI预测只是提供了一个“起点”，真正的科学发现仍然需要实验科学家通过设计巧妙的实验来验证和深化。 这场辩论反映了AI技术与传统实验科学之间的张力。有学者指出，AI技术的兴起并不意味着实验科学的终结，而是意味着实验科学家角色的转变——从“数据生产者”转变为“数据验证者”和“问题提出者”。正如一位科学家所言：“AI不是要取代科学家，而是要成为科学家的‘超级助手’，帮助科学家从繁琐的重复性工作中解放出来，专注于更有创造性的科学问题。”这种观点认为，AI与实验科学之间不是替代关系，而是互补关系，两者的结合将最大限度地加速科学发现的过程。 1. 下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分） A. 材料一指出，中国科学院上海药物研究所的研究团队成功开发出ProteinNet-3算法，该算法对水溶性蛋白的预测准确率已经接近X射线晶体学和冷冻电镜等实验方法测定的水平。 B. 材料二提到，采用AI结构预测技术后，药物研发的早期阶段平均缩短了2-3年，成本降低了约40%，这说明AI技术已经可以完全替代传统的药物研发流程。 C. 材料三指出，支持者认为未来蛋白质结构预测将完全取代实验测定，反对者则指出AI预测的准确性依赖于训练数据的质量和数量，对于全新的蛋白质折叠类型可能无法准确预测。 D. 材料一指出，目前蛋白质结构预测技术面临构象多样性和膜蛋白预测两大挑战，只有同时解决这两个难题，才能实现技术的全面突破。 2. 根据材料内容，下列说法不正确的一项是（3分） A. 蛋白质在溶液中并非固定不变，而是处于动态的构象变化中，其功能往往与这些动态构象密切相关，这是“构象多样性”问题。 B. 膜蛋白大约占人类基因组编码蛋白质的30%，但由于其特殊的疏水环境，实验测定和结构预测的难度都远高于水溶性蛋白。 C. 目前，ProteinNet-3算法对膜蛋白的预测准确率仅为60%左右，这说明膜蛋白预测技术已经成熟，不再需要进一步研究。 D. 有学者指出，AI技术的兴起并不意味着实验科学的终结，而是意味着实验科学家角色从“数据生产者”向“数据验证者”和“问题提出者”的转变。 3. 下列对材料相关内容的分析和评价，正确的一项是（3分） A. 材料一运用了列数字和作比较的方法，通过对比水溶性蛋白与膜蛋白的预测准确率，说明蛋白质结构预测技术已经全面成熟。 B. 材料二以辉瑞、罗氏等大型制药公司为例，说明AI结构预测技术已被纳入标准研发流程，这意味着传统实验方法已经不再需要。 C. 材料三通过《自然》杂志举办的在线辩论，呈现了学界对“AI是否会取代实验科学家”问题的不同看法，最终得出结论：AI与实验科学之间是互补关系而非替代关系。 D. 三则材料从蛋白质结构预测技术的突破、对药物研发的影响以及引发的学术讨论三个角度展开论述，层层递进，逻辑严密。 4. 请根据材料二，简要概括蛋白质结构预测技术在药物研发中的作用及其局限性。（4分） 5. 材料三中提到，AI技术的兴起意味着实验科学家角色从“数据生产者”向“数据验证者”和“问题提出者”的转变。请结合三则材料，谈谈你对这一转变的理解，并分析科学家应如何应对AI时代带来的挑战。（6分） 练习二 阅读下面的文字，完成1-5题。（19分） 材料一： 敦煌莫高窟，被誉为“东方艺术明珠”，现存洞窟735个，壁画4.5万平方米，彩塑2415尊。这些珍贵的文化遗产历经千年，正面临着自然因素和人为因素的双重威胁。自然因素方面，风沙侵蚀、温度湿度变化、盐碱化等对壁画造成持续性的损害；人为因素方面，游客数量的增加带来的二氧化碳浓度升高、灯光照射、触摸等也对文物造成不可逆的损伤。2025年，由敦煌研究院、北京大学、故宫博物院等机构联合发起的“数字敦煌”工程取得重要进展。该工程利用3D扫描、虚拟现实（VR）、人工智能（AI）等数字技术，对莫高窟的壁画和彩塑进行了高精度数字化采集和智能化修复。截至目前，已累计完成超过200个洞窟的数字化建模，其中30个洞窟实现了高精度色彩还原，为壁画的永久保存和学术研究提供了科学依据。这些数字档案不仅记录了壁画的当前状态，还通过AI技术还原了部分已经褪色或剥落的图案，使人们能够看到壁画最初的色彩和形态。 然而，数字化保护并不能完全替代实体保护。有专家指出，数字化采集只是“存档”，并非“治疗”。壁画的病害修复、环境控制、日常维护等实体保护工作，仍然需要依靠传统的文物保护技术。数字化采集虽然能够永久保存文物的视觉信息，但无法阻止文物本身的物理老化过程。只有将数字化保护与实体保护相结合，才能实现敦煌壁画的科学保护和永续传承。也就是说，数字化保护是实体保护的有力补充，但并非替代方案。专家强调，数字化保护的价值在于它能够为实体保护提供科学依据——通过对比不同时期的数字档案，可以精确监测壁画的病害发展速度，从而制定更加科学的保护方案。 材料二： 敦煌壁画的保护面临诸多技术难题。首先是“病害治理”问题：壁画常见的病害包括起甲、空鼓、酥碱、霉变等，这些病害的成因复杂，治理难度大。起甲是指壁画表面的颜料层因胶结材料老化而翘起剥落，空鼓是指壁画地层与支撑体之间出现空隙，酥碱是指壁画地层中的盐分结晶导致结构疏松。每一种病害都需要专门的修复技术和材料。2025年，敦煌研究院联合多家科研机构，成功开发出一种新型壁画修复材料——“纳米纤维素增强修复剂”，该材料具有良好的渗透性、相容性和耐久性，在实验室条件下对起甲病害的修复成功率达到了95%以上。然而，该材料目前仍处于实验室测试阶段，尚未进行大规模现场应用。专家表示，如果现场试验顺利，该材料有望在未来3-5年内投入实际应用。 其次是“环境控制”问题：莫高窟地处西北干旱地区，降水稀少，但窟内微环境受游客数量、季节变化等因素影响较大。2025年，敦煌研究院建成了全新的“窟内环境智能监测系统”，该系统能够实时监测窟内的温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度等参数，并自动调节通风和除湿设备。例如，当二氧化碳浓度超过预设阈值时，系统会自动启动通风设备，将窟内空气与外界进行交换。然而，由于莫高窟洞窟数量众多，该系统目前仅覆盖了50个重点洞窟，距离全面覆盖仍有较大差距。敦煌研究院正在积极争取资金，计划在未来五年内将监测系统覆盖到全部对外开放的洞窟。 材料三： 敦煌文化的传承与创新，正在探索新的路径。2025年，由敦煌研究院与腾讯公司联合开发的“数字敦煌·虚拟体验”平台正式上线，该平台利用VR和AR技术，让公众足不出户即可“沉浸式”体验敦煌壁画的精美细节。平台包含高清全景漫游、3D模型交互、AR虚拟合影等功能，用户可以通过手机或VR设备进入虚拟的莫高窟，近距离欣赏壁画的高清细节。上线三个月内，平台注册用户已突破500万，成为最受欢迎的文化遗产数字体验平台之一。这一数字表明，公众对文化遗产数字化的接受度和需求度正在快速提升。 然而，数字体验能否替代实地参观，仍是一个有争议的话题。有学者指出，数字体验虽然在技术上越来越逼真，但可能削弱公众对文物的“原真性”感知和情感连接。例如，当一个游客通过VR眼镜“游览”莫高窟时，他感受到的是经过数字化处理、色彩增强、光影优化的虚拟影像，而非真实的洞窟氛围。这种“技术替代”可能让公众逐渐失去对文物本身的敬畏和好奇，甚至产生“看过虚拟就够了”的心理，从而降低实地参观的意愿。因此，在推动数字体验的同时，也要注重引导公众走进实体遗址，感受文物的真实魅力。有专家建议，可以采用“数字导览+实体参观”的混合模式，让数字技术成为引导公众深入了解真实文物的桥梁，而非替代品。 1. 下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分） A. 材料一指出，“数字敦煌”工程已累计完成超过200个洞窟的数字化建模，其中30个洞窟实现了高精度色彩还原，这意味着数字化保护可以完全替代实体保护。 B. 材料二提到，新型壁画修复材料“纳米纤维素增强修复剂”在实验室条件下对起甲病害的修复成功率达到95%以上，但该材料目前仍处于实验室测试阶段，尚未进行大规模现场应用。 C. 材料三指出，“数字敦煌·虚拟体验”平台上线三个月内注册用户突破500万，但数字体验能否替代实地参观仍是一个有争议的话题。 D. 材料一指出，数字化保护的价值在于能够为实体保护提供科学依据，通过对比不同时期的数字档案可以精确监测壁画的病害发展速度。 2. 根据材料内容，下列说法正确的一项是（3分） A. 敦煌壁画常见的病害包括起甲、空鼓、酥碱、霉变等，其中起甲是指壁画地层与支撑体之间出现空隙。 B. 新型壁画修复材料“纳米纤维素增强修复剂”已进行大规模现场应用，效果良好，敦煌研究院正在积极推广使用。 C. 敦煌研究院建成了“窟内环境智能监测系统”，能够实时监测窟内的温度、湿度、二氧化碳浓度等参数，目前已覆盖全部对外开放的洞窟。 D. 有专家建议，可以采用“数字导览+实体参观”的混合模式，让数字技术成为引导公众深入了解真实文物的桥梁，而非替代品。 3. 下列对材料相关内容的分析和评价，正确的一项是（3分） A. 材料一运用了列数字的方法，通过“735个洞窟”“4.5万平方米壁画”“2415尊彩塑”等数据，说明敦煌莫高窟的规模之大和保护之难。 B. 材料二以“纳米纤维素增强修复剂”为例，说明敦煌壁画修复技术已经成熟，可以完全解决所有病害问题。 C. 材料三通过“数字敦煌·虚拟体验”平台上线三个月内注册用户突破500万这一数据，说明数字体验已经完全替代了实地参观。 D. 三则材料从数字化保护、病害治理、文化传承三个角度展开论述，都认为数字技术可以完全替代传统的实体保护方法。 4. 请根据材料一和材料二，简要概括敦煌壁画保护面临的主要挑战，并分析数字化保护与实体保护之间的关系。（4分） 5. 材料三中提到，数字体验可能削弱公众对文物的“原真性”感知和情感连接。请结合三则材料，谈谈你对“数字技术”与“文化遗产保护”之间关系的看法，并分析如何在利用数字技术的同时保持对文物原真性的尊重。（6分） 练习三 阅读下面的文字，完成1-5题。（19分） 材料一： 2025年，中国在量子计算领域取得了两项重要突破。第一项突破是：中国科学技术大学潘建伟团队成功研制出“祖冲之三号”量子计算机，其量子比特数量达到105个，在“量子计算优越性”benchmark测试中，计算速度比目前最快的超级计算机快百万亿倍。这一成果标志着中国在量子计算领域继续保持世界领先水平。研究团队在《物理评论快报》上发表的论文详细介绍了该量子计算机的技术细节，包括超导量子比特的设计、操控和读出技术，以及量子纠错码的初步实现。第二项突破是：北京量子信息科学研究院成功实现了“量子纠错”的逻辑门操作，将量子比特的逻辑错误率降低到了0.001%以下，这是实现通用量子计算的关键一步。该研究团队采用了一种新型的表面码纠错方案，在实验中实现了对单量子比特和两量子比特逻辑门的纠错，纠错后的逻辑门保真度达到了99.99%以上。 然而，量子计算机的实用化仍面临巨大挑战。首先是量子比特的稳定性问题：量子比特非常脆弱，容易受到环境噪声的干扰，导致“退相干”现象。目前，最先进的量子计算机也只能在极短的时间内（毫秒级别）维持量子比特的相干性。虽然研究人员正在探索多种方法来延长相干时间，如使用拓扑量子比特、离子阱量子比特等，但这些技术目前仍处于基础研究阶段，距离实际应用还有很长的路要走。其次是量子纠错问题：虽然逻辑错误率已大幅降低，但要实现通用量子计算，还需要将错误率进一步降低到10⁻¹⁵以下，这需要大量的物理量子比特来编码一个逻辑量子比特。专家指出，只有同时解决量子比特的稳定性和量子纠错两大难题，才能真正实现通用量子计算的实用化。这两个问题相互关联——量子比特的稳定性越好，所需的纠错资源就越少；反之，纠错技术的进步也可以在一定程度上弥补量子比特稳定性的不足。 材料二： 量子计算与人工智能的融合，被认为是未来科技发展的重要方向。2025年，谷歌公司发布了一项研究成果，展示了量子计算机在机器学习任务中的潜在优势。研究团队利用谷歌的“Sycamore”量子处理器，成功训练了一个小规模的量子神经网络模型，在处理某些特定类型的分类任务时，其训练速度比经典计算机快了约100倍。这一成果引起了广泛关注，被认为展示了量子机器学习在特定场景下的巨大潜力。然而，该研究同时指出，这一速度优势仅在特定条件下成立，且模型的规模非常有限，距离实际应用仍有很大距离。 然而，量子机器学习距离实际应用还有很长的路要走。首先是硬件限制：目前的量子计算机规模有限，无法处理大规模的真实世界数据。当前最先进的量子计算机仅有百余个量子比特，而处理真实世界数据可能需要数千甚至数百万个量子比特。其次是算法问题：目前尚不清楚哪些机器学习任务最能从量子计算中受益，相关理论仍在探索中。研究人员正在积极寻找“量子优势”的机器学习任务，即在理论上证明量子计算机相比经典计算机具有本质优势的任务。第三是“量子-经典”接口问题：如何将量子计算机与经典计算机高效连接，实现数据的快速传输和处理，也是一个技术难题。专家表示，只要这些技术难题得不到有效解决，量子机器学习就无法实现大规模商业应用。也就是说，量子计算与人工智能的融合，还需要在硬件、算法、接口等多个方面取得突破，任何一个方面都不能掉队。 材料三： 量子计算技术的快速发展，也引发了关于“量子霸权”的讨论。2025年，在《科学》杂志举办的专题研讨会上，多位科学家就“量子计算是否会取代经典计算”这一问题发表了不同观点。乐观派认为，随着量子比特数量的增加和量子纠错技术的进步，量子计算机将在未来10-20年内取代经典计算机，成为计算领域的主导力量。他们指出，量子计算在药物研发、材料设计、金融建模等领域的潜在应用价值巨大，一旦实现技术突破，将彻底改变这些行业的面貌。悲观派则认为，量子计算机并非经典计算机的替代品，而是补充。量子计算机在处理某些特定类型的问题（如大数分解、量子模拟、优化问题等）时具有压倒性优势，但在处理日常计算任务时，经典计算机仍然更高效、更稳定。此外，量子计算机的维护成本极高，需要极低温、强屏蔽等特殊环境，这些因素限制了其大规模推广。 这场讨论反映了学界对量子计算发展前景的不同判断。有学者指出，未来的计算模式很可能是“量子-经典混合”模式，即量子计算机和经典计算机各司其职、协同工作，共同完成复杂的计算任务。在这种模式下，经典计算机负责数据的预处理和后处理，量子计算机负责核心计算任务，两者通过高效的接口进行通信。正如一位科学家所言：“量子计算不是要取代经典计算，而是要与经典计算携手，开辟计算科学的新疆域。”这种观点认为，量子计算和经典计算各有其优势和适用场景，未来的计算系统将是两者的有机融合，而非单一技术独占天下。 1. 下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分） A. 材料一指出，中国科学技术大学潘建伟团队成功研制出“祖冲之三号”量子计算机，其量子比特数量达到105个，计算速度比目前最快的超级计算机快百万亿倍，这一成果标志着中国在量子计算领域继续保持世界领先水平。 B. 材料二提到，谷歌公司利用“Sycamore”量子处理器成功训练了一个量子神经网络模型，在处理某些分类任务时，训练速度比经典计算机快了约100倍，这说明量子机器学习已经可以大规模商业应用。 C. 材料三指出，乐观派认为量子计算机将在未来10-20年内取代经典计算机，成为计算领域的主导力量；悲观派则认为量子计算机是经典计算机的补充，而非替代品。 D. 材料一指出，量子比特的稳定性和量子纠错是量子计算实用化的两大难题，只有同时解决这两个难题，才能真正实现通用量子计算的实用化。 2. 根据材料内容，下列说法不正确的一项是（3分） A. 目前的量子计算机规模有限，当前最先进的量子计算机仅有百余个量子比特，而处理真实世界数据可能需要数千甚至数百万个量子比特，这是硬件限制问题。 B. 目前尚不清楚哪些机器学习任务最能从量子计算中受益，相关理论仍在探索中，研究人员正在积极寻找具有“量子优势”的机器学习任务，这是算法问题。 C. 如何将量子计算机与经典计算机高效连接，实现数据的快速传输和处理，这是“量子-经典”接口问题，该问题已经得到完全解决。 D. 有学者指出，未来的计算模式很可能是“量子-经典混合”模式，即量子计算机和经典计算机各司其职、协同工作，共同完成复杂的计算任务。 3. 下列对材料相关内容的分析和评价，正确的一项是（3分） A. 材料一通过列举“祖冲之三号”量子计算机和量子纠错两项突破，说明中国在量子计算领域已经解决了所有技术难题，实现了通用量子计算的实用化。 B. 材料二以谷歌公司的研究成果为例，说明量子机器学习已经可以大规模商业应用，速度优势适用于所有场景。 C. 材料三通过呈现乐观派和悲观派的不同观点，说明量子计算的发展前景尚无定论，但“量子-经典混合”模式可能成为未来的发展方向。 D. 三则材料从量子计算的技术突破、与AI的融合以及发展前景三个角度展开论述，都认为量子计算将完全取代经典计算。 4. 请根据材料一和材料二，简要概括量子计算实用化面临的主要挑战，并分析量子计算与人工智能融合的前景。（4分） 5. 材料三中提到，未来的计算模式很可能是“量子-经典混合”模式。请结合三则材料，谈谈你对这一模式的理解，并分析量子计算与经典计算各自的优势与局限。（6分） 参考答案与解析 练习一 1. B（B项存在多重陷阱：一是“曲解文意”——原文说“AI结构预测只是药物研发的辅助工具，而非替代方案”，选项说“完全替代”；二是“以偏概全”——原文说“药物研发的早期阶段平均缩短了2-3年”，选项说“完全替代传统的药物研发流程”，扩大了范围；三是“强加因果”——原文说“AI结构预测需要与实验验证相结合”，选项说“AI技术已经可以完全替代”，因果逻辑错误。A项与原文一致；C项与原文一致；D项与原文一致。） 2. C（C项“这说明膜蛋白预测技术已经成熟，不再需要进一步研究”存在“曲解文意”陷阱。原文说“目前，ProteinNet-3算法对膜蛋白的预测准确率仅为60%左右，远低于对水溶性蛋白的预测水平”，说明膜蛋白预测技术仍有待改进，而非“已经成熟”。此外，该选项还使用了“不再需要”的绝对化表述，属于“扩大范围”。A、B、D三项均在材料中有明确依据。） 3. C（C项分析正确。材料三通过呈现辩论双方的观点，最终引出“AI与实验科学之间不是替代关系，而是互补关系”的结论。A项“说明蛋白质结构预测技术已经全面成熟”错误，原文指出膜蛋白预测准确率仅为60%左右，说明技术尚未成熟；B项“这意味着传统实验方法已经不再需要”错误，原文强调“AI预测需要与实验验证相结合”；D项“都认为量子计算将完全取代经典计算”错误，材料三明确指出“量子计算不是要取代经典计算”。） 4. 作用： ①AI结构预测技术能够大幅加速药物靶点的发现和优化，将药物研发早期阶段平均缩短2-3年，成本降低约40%（2分）；②AI预测能够大幅缩小实验验证的范围，使科学家能够将有限的实验资源集中在最有希望的候选分子上，提高研发效率（2分）。 局限性： ①AI预测的结构在某些关键细节上仍可能存在偏差，例如配体结合位点的精确构象、蛋白质-蛋白质相互作用界面的细微变化等，这些偏差在药物设计中可能导致错误的结果（2分）；②AI预测的结构需要经过实验验证（如X射线晶体学、冷冻电镜等）才能最终确认，AI结构预测只是辅助工具，而非替代方案（2分）。 5. 对转变的理解： ①AI技术的兴起使得科学家从繁琐的数据生产工作中解放出来，转而专注于更具创造性的科学问题（2分）；②科学家角色从“数据生产者”转变为“数据验证者”和“问题提出者”，意味着科学研究的重心从数据的获取转向数据的解释和问题的提出（2分）。 应对策略： ①科学家应积极拥抱AI技术，将其作为强大的辅助工具，提高研究效率（2分）；②科学家应加强实验验证能力，确保AI预测结果的可靠性，避免盲目依赖AI（2分）；③科学家应培养跨学科素养，既懂AI技术又懂专业领域知识，才能更好地利用AI解决科学问题（2分）。（答出三点即可，每点2分，共6分） 练习二 1. A（A项“这意味着数字化保护可以完全替代实体保护”存在“曲解文意”陷阱。原文说“数字化保护是实体保护的有力补充，但并非替代方案”，且明确指出“数字化采集只是‘存档’，并非‘治疗’”。B、C、D三项均与原文一致。） 2. D（D项与材料三“有专家建议，可以采用‘数字导览+实体参观’的混合模式，让数字技术成为引导公众深入了解真实文物的桥梁，而非替代品”一致。A项“起甲是指壁画地层与支撑体之间出现空隙”错误，原文说“起甲是指壁画表面的颜料层因胶结材料老化而翘起剥落”；B项“已进行大规模现场应用”错误，原文说“该材料目前仍处于实验室测试阶段，尚未进行大规模现场应用”；C项“已覆盖全部对外开放的洞窟”错误，原文说“目前仅覆盖了50个重点洞窟，距离全面覆盖仍有较大差距”。） 3. A（A项分析正确。材料一运用了“735个洞窟”“4.5万平方米壁画”“2415尊彩塑”等数据，说明敦煌莫高窟的规模之大和保护之难。B项“说明敦煌壁画修复技术已经成熟，可以完全解决所有病害问题”错误，原文指出该材料仍处于实验室测试阶段，尚未进行大规模现场应用；C项“说明数字体验已经完全替代了实地参观”错误，原文说“数字体验能否替代实地参观，仍是一个有争议的话题”；D项“都认为数字技术可以完全替代传统的实体保护方法”错误，三则材料都强调数字保护与实体保护相结合。） 4. 主要挑战： ①自然因素方面，风沙侵蚀、温度湿度变化、盐碱化等对壁画造成持续性的损害（1分）；②人为因素方面，游客数量增加带来的二氧化碳浓度升高、灯光照射、触摸等对文物造成不可逆的损伤（1分）；③病害治理方面，起甲、空鼓、酥碱、霉变等病害成因复杂，治理难度大（1分）；④环境控制方面，窟内微环境受游客数量、季节变化等因素影响大，监测系统覆盖不全（1分）。 关系分析： 数字化保护与实体保护是相辅相成的关系。数字化保护能够永久保存文物的视觉信息，为实体保护提供科学依据，但无法阻止文物本身的物理老化过程（2分）。只有将数字化保护与实体保护相结合，才能实现敦煌壁画的科学保护和永续传承（2分）。 5. 对“数字技术”与“文化遗产保护”关系的看法： 数字技术为文化遗产保护提供了新的可能，但数字技术只是工具而非目的。数字化保护能够扩大文化遗产的传播范围，降低公众接触门槛，但可能削弱公众对文物的“原真性”感知和情感连接（2分）。 如何在利用数字技术的同时保持对文物原真性的尊重： ①采用“数字导览+实体参观”的混合模式，让数字技术成为引导公众深入了解真实文物的桥梁，而非替代品（2分）；②数字体验应当注重还原真实，避免过度美化和加工，保持对文物原真性的尊重（2分）；③在推广数字体验的同时，加强对公众的引导和教育，鼓励公众走进实体遗址，感受文物的真实魅力（2分）。（答出三点即可，每点2分，共6分） 练习三 1. B（B项“这说明量子机器学习已经可以大规模商业应用”存在“曲解文意”和“混淆时态”双重陷阱。原文说“量子机器学习距离实际应用还有很长的路要走”“这一速度优势仅在特定条件下成立，且模型的规模非常有限，距离实际应用仍有很大距离”，说明尚未实现大规模商业应用。A项与原文一致；C项与原文一致；D项与原文一致。） 2. C（C项“该问题已经得到完全解决”存在“混淆时态”和“无中生有”双重陷阱。原文说“如何将量子计算机与经典计算机高效连接，实现数据的快速传输和处理，也是一个技术难题”，说明该问题尚未解决。A、B、D三项均在材料中有明确依据。） 3.D（D项分析正确。A项“说明蛋白质结构预测技术已经全面成熟”错误，原文指出膜蛋白预测准确率仅为60%左右，说明技术尚未成熟；B项“这意味着传统实验方法已经不再需要”错误，原文强调“AI预测需要与实验验证相结合”；C项将场外学者观点认为是本场辩论的最终结论。） 4. 主要挑战： ①量子比特的稳定性问题：量子比特容易受到环境噪声干扰，导致“退相干”现象，目前最先进的量子计算机也只能在毫秒级别维持相干性（2分）；②量子纠错问题：要实现通用量子计算，需要将错误率降低到10⁻¹⁵以下，需要大量物理量子比特来编码一个逻辑量子比特（2分）；③硬件限制：当前量子计算机规模有限，仅有百余个量子比特，无法处理大规模真实世界数据（2分）；④算法问题：尚不清楚哪些机器学习任务最能从量子计算中受益（2分）。（答出两点即可，每点2分，共4分） 融合前景： 量子计算与人工智能的融合被认为是未来科技发展的重要方向，但目前仍处于早期探索阶段。谷歌公司的研究展示了量子机器学习在特定场景下的巨大潜力，但距离实际应用仍有很大距离（2分）。未来，随着硬件、算法、接口等问题的逐步解决，量子机器学习有望在特定领域发挥重要作用（2分）。 5. 对“量子-经典混合”模式的理解： 未来的计算模式很可能是“量子-经典混合”模式，即量子计算机和经典计算机各司其职、协同工作，共同完成复杂的计算任务。经典计算机负责数据的预处理和后处理，量子计算机负责核心计算任务，两者通过高效的接口进行通信（2分）。 量子计算的优势与局限： 优势：在处理大数分解、量子模拟、优化问题等特定类型问题时具有压倒性优势（2分）。局限：维护成本极高，需要极低温、强屏蔽等特殊环境，处理日常计算任务时不如经典计算机高效稳定（2分）。 经典计算的优势与局限： 优势：技术成熟，成本较低，在处理日常计算任务时更高效、更稳定（2分）。局限：在处理某些特定类型的问题（如大数分解、量子模拟）时效率远低于量子计算机（2分）。（答出四点即可，每点2分，共6分） 综合排除法速判口诀 审题定位圈关键词，排除验证两步走。 概念范围先比对，因果时态再核查。 条件关系辨清楚，无中生有直接删。 曲解文意看语境，以偏概全防扩大。 复合陷阱分层拆，逻辑链条逐环验。 限时训练提速度，精准答题稳拿分。 核心解题原则： 面对信息类文本阅读选择题，牢记“排除法+验证法”的解题策略。先通过10大陷阱识别方法快速排除明显错误的选项，再通过验证法确认剩余选项的正确性。在限时训练中，要注重速度与准确率的平衡，遇到难题不要恋战，先做标记，完成其他题目后再回头处理。通过系统化的训练，逐步提高解题速度和准确率。 第 1 页 共 18 页 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $