阅读下面的文字，完成下列各小题。 材料一： 网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在AI（人工智能）出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题。 这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关键词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键词的数据库进行对比，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问题的巡查与监测的责任，通过对重点网站、重点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。但，随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继。 材料二： 相比传统的网络文化预警方法，基于AI的解决方案在网络文化预警中具有明显优势。主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别，通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。 传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。相比之下，AI算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，AI利用先进的机器学习算法构建语料模型，可以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，AI则显著提高了准确性。例如2021年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间。 材料三： 近年来，我国不断推动网络文化安全治理工作，目前具有网络文化安全监管职责的部门就有十几家之多，但是职责交叉和重叠问题依旧突出，这大大降低了网络文化安全治理的效率。同时，国内网络文化安全监测数据孤岛问题较为突出，表现在各网络文化安全监管平台之间数据互通不畅，跨平台数据流动流程繁琐。作为网络信息传播监管的绝对主体，相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息，有利于更好地掌握涉及本部门的网络安全问题情况还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持。 2020年3月1日，《互联网信息内容生态治理规定》正式实施，我国初步确立了党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律的多主体协同参与网络安全治理体系。但，立法质量上仍显不足，并存在一定程度上的滞后性。对人工智能领域产生的问题缺乏进一步的研究。此外，由于多部门分别具有管理网络文化安全问题的职责，制定相关政策的背景与目的存在较大差异，这使得部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况，影响了立法效能的有效释放。网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊，不仅导致同一款产品需要重复审查、修改，更有甚者一些平台为了免责，审查时层层加码，从重从严，导致大量网络文化内容无法通过审查，这种情况在医疗科普等领域尤为明显。这不仅打击了网民创作积极性，更极大地制约了网络文化的生产和繁荣。 算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题，算法推荐技术具有一定的意识形态属性，影响着网络空间内的信息把关机制、信息传播秩序和舆论场格局，加剧了传播学理论视角下的“把关人离场”效应、“信息茧房”效应和“沉默的螺旋”效应，导致网络主流意识形态面临主导力式微、凝聚力式微和引领力式微的风险。有学者认为：“算法并非完全价值中立的技术，算法偏见是社会偏见在人工智能时代的产物。算法偏见不仅背离了公平公正的新闻职业规范、挑战了用户知情权和信息选择权，还会解构社会共识，引发舆论风险等。”以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平。（1）下列对材料一中相关内容的理解和分析，正确的一项是 ____ A．传统网络文化监测模式需要人工的协助，效率较低，但可以判断新生威胁。B．由专、兼职人员介入的人工检测能够轻松及时地区分具有相似特征的合法流量。C．网络空间的信息数量呈现爆发态势，网络文化安全预警机制改革势在必行。D．网络文化安全是国家文化安全的最主要形态，是国家安全诸多变量中的最重要因素。（2）根据材料二的内容，下列说法不正确的一项是 ____ A．AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态。B．传统网络文化监测模式主要针对显性信息，AI算法则主要针对隐喻化信息。C．受数字化程度加深的影响，网络文化安全范畴逐渐扩大，不只限于网络言论。D．AI仅基于聊天次数、对象、时间等信息，就能较为精准预测出违法行为的大概时间。（3）下列三则材料的相关分析，不正确的一项是 ____ A．材料一由网络文化安全在国家安全中的重要地位引出话题，强调要对网络文化安全加以重视。B．材料二运用对比论证，指出了传统网络文化监测的弊端，以及AI技术对网络文化安全的价值。C．材料三指出我国在推动网络文化安全治理工作中存在的一些问题，并提出了一些有益的建议。D．三则材料都涉及到网络文化安全话题，但各有侧重，三则材料的顺序按总分总的结构安排，逻辑清晰。（4）下列对材料二相关内容结构的梳理，不正确的一项是 ____ A．传统网络文化监测stackrel(提取)(→)文本关键信息stackrel(比对)(→)已知威胁和相关关键词的数据库stackrel(确定)(→)是否报警B．AI算法风险预警stackrel借助(→)技术模型stackrel(通过)(→)数据挖掘、聚合与清洗stackrel(计算)(→)风险概率和发生路径C．人工智能技术stackrel(收集、整理、归类)(→)数据stackrel(借助)(→)语义、语音和视觉识别技术stackrel(识别)(→)相关内容D．不良网络文化形成模型stackrel(识别)(→)不良网络文化类型stackrel(分析)(→)内容和流量stackrel(追踪)(→)舆情变化量（5）目前，我国网民数量位居世界第一，网络空间公众意见数量与密度爆发式增长，加强网络文化安全治理势在必行，你认为应该采取那些有效措施？试结合三则材料的内容加以分析。

以下不是“颜色范围”特效色彩空间的是()。A. RGBB. YUVC. CMYKD. Lab

阅读下面的文字，完成下列各题。 材料一： 当前，推动人工智能发展的三大要素——数据、算法、算力，都在发生重要变化：数据规模急剧增加；算法效率不断提高，促使人工智能从感知走向认知、从关联走向因果，不断拓展深度学习的能力和领域；算力水平持续提升，云计算技术、弹性计算服务等已经可以组织近乎无限的算力。 数据、算法、算力等要素的发展变化，推动人工智能加速发展，极大改变着人类观察世界、认识世界的方式，也推动科学研究从过去以假设为驱动的方式逐步向基于大数据进行探索总结的方式转变。传统的科学研究一般包括提出问题、建立假设、通过实验设计和实施验证假设、获得科学结论等步骤，这是一个从观察走向科学，通过试验走向技术、形成产品的过程。随着人工智能的发展，科研活动逐渐转向从数据开始，首先用机器去归纳演绎导出结果，然后通过实践应用到化学、材料、生物、分子等方面，最后经人工智能直接变成知识和产品。这一方式推动整个知识和产品的生产路径缩短、效率提高。更重要的是，在这个过程中还会产生更多新的数据，在迭代优化中持续发展，推动人工智能不断演进，使机器可以在人类尚未观察和归纳的地方发现新的科技发展空间，极大扩展知识的空间和范围。 由此可见，人工智能的发展正在改变科技创新路径，使数据不仅成为重要的生产要素，而且成为重要的创新要素，为科研创新、科技赶超注入强大动能。 充分发挥数据要素的巨大作用，其中的一个重要方面是合理界定数据产权，推动数据资产化，实现数据的再创造和价值提升。 数据作为一种具备独特属性的生产要素，具有非竞争性、无限供给、易复制、边际成本极低等特点。这给推动数据资产化带来一些挑战，比如，数据产权归属难以界定、人们在数据安全和隐私保护等方面还存在担忧、参与者的收益分配原则尚不明确等。对此，要探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通；强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程；完善数据要素市场化配置机制，扩大数据要素市场化配置范围和按价值贡献参与分配渠道；等等。同时，要加强统筹协调，加快形成针对数据资产的治理框架和机制，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，加快构建全国一体化的数据交易市场体系，让数据大规模流动起来，充分释放数据要素价值。 我国是数据资源大国，具备海量数据资源和丰富应用场景优势。当前，我国数据已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节。加快推进数据资产化进程，努力打造大规模高效运行的数据资产市场，有利于把我国海量的数据资源转化为科研创新活动的巨大推动力，助力新质生产力加快形成。（摘编自朱民《充分释放数据要素价值》） 材料二： 公共数据作为畅通数据资源大循环的重要一环，价值高、体量大、覆盖面广，充分开发利用公共数据，对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济至关重要。同时，海量公共数据的投放，可以从供给侧实现社会需求的更加精准化分析，进而通过优化供给结构、提升供给质量，引导刺激消费需求，对缓解当前经济总需求不足的矛盾具有重要意义。 中国作为拥有庞大公共数据体量的大国，在推进公共数据授权运营工作中，存在严重的发展不平衡问题和潜在的数据安全隐患，需要分级分类探索多样化发展路径，统筹授权运营和管理，处理好规范与创新、发展与安全、效率与公平的关系，既要跟上快进的时代步伐，又要行稳致远。 公共数据授权运营是一项国家战略，首先要做好顶层设计。一是在制度建设方面，要统筹谋划、因地制宜；二是在应用推进方面，要有高度、有温度，应始终坚持以人民为中心的思想，优先开发运营普惠民生的公共数据应用项目。 公共数据授权运营是一个系统工程，需要远近结合、上下贯通。一是兼顾短期效应与长远发展，既要关注公共数据授权运营的时效性，及时开发技术需求较低的近期产品，抢占数据市场发展先机；也要考虑公共数据应用的长期效应，谋划中长期产品质量高、社会效益好的项目。二是兼顾产业链各方权利义务，既让政府和市场主体协同联动、充分参与，又尊重按劳分配的市场规律，让其获得与项目适配的收益。三是兼顾人才培养和管理。 安全可控是公共数据授权运营的基本前提，要始终做到未雨绸缪、底线思维。一是严把出口关，坚持“原始数据不出域、数据可用不可见”大原则，大力开发利用不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据，对于任何有可能造成损害国家和个人利益的数据，都应审慎对待、暂不开发；二是抓好流程监管，加强数据的可用、可信、可流通、可追溯水平，切实保障全流程各环节的数据安全；三是加强技术防守，成立数据处理专门机构，探索不同领域、行业的多种形式模型、核验等产品和服务形式，推进信息基础设施、网络等安全技术升级换代；四是建立奖惩机制，将责任层层落实到人，建立数据安全评估机制，明确安全责任等级和处置措施。（摘编自刘赫《数字经济•推动公共数据授权运营的难点和解决路径》）（1）下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是 ____ A.人工智能的加速发展是数据、算法、算力发生重要变化的结果，而人类观察、认识世界的方式也将随之而改变。B.传统的科学研究产品是在观察的基础上通过试验形成技术后得到的，而人工智能的科研则与对数据的分析和应用密切关联。C.投放海量的公共数据虽然不能直接刺激国民的消费需求，但能让生产企业对社会需求有精准了解，从而提升产品质量。D.对于开发技术需求比较低的近期产品，要迅速着手，以优先占领数据市场；同时还要布局质量高、社会效益好的中长期产品。（2）根据材料内容，下列说法不正确的一项是 ____ A.在人工智能介入下的科研活动中，数据不断得以更新，有利于机器从中寻找到人类无法发现的新的科技发展空间。B.数据的特点决定了其资产化的过程将是坎坷的，在产权界定、隐私保护、安全保障等多方面都需不断探索。C.只有做到公共数据授权运营工作的规范、安全与公平，讲求创新、发展与效率，才能保证我国公共数据资源的健康发展。D.如果不坚持以人民为中心，对产业链的部分主体只讲权利或义务，这将违背我国开发公共数据应用项目的初衷。（3）下列事例与材料中推动公共数据授权运营安全的相关论述无关的一项是 ____ A.我国出台了《关于加强车联网网络安全和数据安全工作的通知》等系列规范文件，不断加强智能网联汽车的网络与数据安全管理力度。B.济南市建设专属公共数据授权运营平台作为统一的公共数据授权运营通道和管理平台，保证“原始数据不出域”。C.针对屡遭诟病的大数据“杀熟”的情况，苏州市制定条例明确规定，数据处理者不得利用数据分析对平等条件的对象实施不合理的差别待遇。D.政府数据采集如果范围不够全面，没有好的标准、制度和工具，就会对数据质量产生严重影响，而依托低质量数据进行决策，会误导政策制定。（4）根据材料一内容，下列选项对如图图表解读不恰当的一项是 ____ 数据的非经济学特征-|||-在现今的法律环境下 (隐私、机密、安全) 险是安金计第法受-|||-数据的所有权模糊不清 决定了数据所有权-|||-决定了数据的所有权 不宜交易-|||-不能交易 易数据的使用权-|||-·过去:通过脱敏,标化 交易数据的计算价值-|||-数据,交易所有权-|||-,-|||-数据的经济学特征 尤其是其价值外部依赖性 Xd价作龙》定价方式-|||-数据的经济学特征-|||-尤其是可复用性-|||-决定了数据所有权 决定了数据所有权交易-|||-不应交易 不易交易 使用定价(按次数)-|||-计算定价(按算力消耗)-|||-智能合约(按终极市场价值)-|||-图 交易挑战:数据所有权、使用权、经营权和分配权分离A.数据的非经济学特征指隐私、机密、安全等，数据的经济学特征包括其价值外部依赖性。B.数据的经济学特征和非经济学特征都意味着数据的产权归属难以界定，给数据资产化带来阻力。C.解决数据价值流通问题，需要探索建立数据产权制度，不对所有权产生争议，并借助授权使用。D.确定数据价值交易按次数和算力消耗等多种定价方式，就能构建全国一体化的数据交易市场体系。（5）两则材料在论证内容上既有共同之处，又有各自的侧重点。请结合材料简要说明。

三、判断题（共15题，30.0分）36.（判断题，2.0分）Hive中的分区表可以提高查询效率，但会增加存储成本。A 对B 错

123、Linux操作系统是由Linus Torvalds独立开发的。A. 正确B. 错误

在基于“颐康互联网”的虚拟养老院中，人工智能主要提供哪种服务？A. 远程医疗服务B. 旅游咨询服务C. 在线购物服务D. 娱乐休闲服务

哪个概念在编程思维中代表了将大问题分解为小问题的方法?A. 分而治之B. 循序渐进C. 试错迭代D. 例外处理

阅读下列实用类文本，完成下面小题。人工智能：机遇与挑战并存的新时代 人工智能（AI）是一种通过计算机系统模拟[1]人类感知、推理、决策等智能行为的技术体系，其核心分支包括：机器学习[2]（通过数据训练模型，如预测学生成绩的算法）、自然语言处理[3]（实现人机对话，如ChatGPT生成作文大纲）、计算机视觉[4]（识别图像信息，如校园安防系统中的陌生人检测）。目前，AI的应用以弱人工智能为主，如扫地机器人、作业批改软件等；而具备人类思维广度的强人工智能仍处于实验室研究阶段。 材料一：多领域变革浪潮 人工智能（AI）正在全球范围内推动多领域的深刻变革，从农业到制造业，再到教育、医疗和社会就业，其影响日益显著。以下是几个典型领域的AI应用案例及其带来的变革：在农业领域，江苏农场采用AI虫情监测系统，通过图像识别和数据分析实时监测病虫害，使农药用量减少40%，虫害识别准确率高达98%，既降低成本又提升农产品安全性。在制造业，重庆某汽车工厂引入焊接机器人[5]，结合AI视觉检测和自动化控制技术，日均产能提升50%，焊缝合格率达到99.7%，大幅提高生产效率和产品质量。在教育领域，上海试点“AI学伴”，通过分析学生错题数据自动生成个性化习题，使班级平均分提高12%，有效实现因材施教并减轻教师负担。在医疗方面，武汉协和医院采用AI肺结节筛查系统辅助早期癌症诊断，使检出率从73%提升至91%，显著提高诊断精准度，挽救更多生命。此外，2023年人社部报告显示，AI催生了12类新职业，如智能养老护理员、AI训练师等，不仅替代部分传统岗位，也创造新就业机会，推动劳动力市场结构优化。AI的广泛应用正在重塑传统行业，提升效率、降低成本、优化服务，同时也在改变就业结构，催生新兴职业。未来，随着技术的进一步发展，AI将在更多领域带来深远影响。 材料二： ①人类是否会被人工智能代替？对于这个问题，deepseek自己给出了如下解释： ②容易被AI替代的行业通常具有以下特征：工作内容重复性强、规则明确、不需要太多创造性思维。例如：生产线装配工、数据录入员、基础客服、简单翻译等。这些工作AI可以更快、更准确地完成。 ③不容易被AI替代的行业则往往需要高度的人类情感交流、创造性思维或复杂决策能力。如：心理咨询师、艺术家、高级管理者、科研人员、教师等。这些职业需要人类特有的同理心、创造力和综合判断力，是AI难以完全替代的。 职业替代图谱 替代风险等级 典型职业 抗替代原因/易替代原因 高 电话销售员 话术标准化，AI可24小时拨打2000通电话 中 初级翻译 日常会话翻译准确率超90%，但文学翻译需文化理解 低 特教老师 需根据自闭症儿童情绪变化调整教学策略 特殊案例 故宫文物修复师：需结合历史考据与艺术审美，AI仅能完成10%的碎片拼接工作火锅厨师：重庆老火锅的“火候把控”“香料配比”依赖经验传承，难以数据化 AI翻译的争议新闻：2023年国际诗歌节上，某AI翻译平台将中国古诗《江雪》中的“独钓寒江雪”直译为“Alone fishing cold river snow”，被英国诗人批评“失去意境”。后经人工调整译为“Solitude in snowy river fishing”，获得认可。语言学家指出，AI翻译在商务文件中准确率达94%，但文学类文本仅79%，因其无法理解“言外之意”。 材料三： ①2024年春晚上演了机器人跳舞节目《秧BOT》，这个节目一亮相，就成为全场瞩目的焦点，它的出现意义非凡。它激发了公众对科技的兴趣，为传统文化传承发展提供新思路，吸引年轻人关注传统文化，激励更多人尤其是青少年投身科技创新，培养创新思维和实践能力，还能增强民族自豪感与自信心，凝聚全国人民力量助力实现中国梦。 ②科研团队作为打造春晚《秧BOT》机器人的核心力量，在工作中面临着诸多挑战与艰辛。技术攻坚者们遭遇了机器人复杂动作编程与控制难题，为使机器人跳出整齐划一且富有秧歌舞特色的动作，他们需研究精确算法和编程技术，为此连续数月日夜奋战在实验室，不断调整机器人关节运动幅度、速度和角度，历经无数次调试[6]与优化以达最佳舞蹈效果；同时，他们还要应对机器人表演的稳定性问题，春晚不容差错，科研人员要考虑场地环境微小变化、电磁干扰等突发情况对机器人的影响，于是进行大量模拟实验和实地测试，不断改进机器人的传感器和控制系统，确保其在正式表演时稳定可靠运行；创新推动者们则要将传统秧歌舞元素与现代机器人技术深度融合，这要求他们既懂科技又懂文化。他们深入研究秧歌舞历史、文化内涵和动作特点，将其转化为机器人可实现的动作语言，为让机器人舞蹈更具感染力，借鉴秧歌舞独特身体摆动和手势变化进行创新性编程。在此过程中，他们不断尝试新的技术和方法，突破传统机器人设计局限，最终为观众带来全新视觉体验。 材料四： ①在AI时代，中学生需要积极适应技术变革，培养终身学习的能力。由于知识和技能更新速度加快，自主学习变得至关重要。可以通过在线课程（如Coursera、可汗学院）、书籍和AI辅助工具（如DeepSeek Chat）获取新知识，并运用费曼学习法、思维导图、间隔复习等高效学习方法提升效率。同时，关注前沿科技动态，如AI、生物科技等领域的最新进展，保持对未来的敏锐洞察。 ②AI擅长重复性任务，但人类在批判性思维、创造力、团队协作和情感交流方面仍具优势。中学生应学会质疑信息来源，分析多角度解决方案；通过写作、艺术创作和科学实验锻炼原创思维；参与社团活动和志愿服务，提升协作与共情能力。此外，学习编程（如Python、Scratch）和AI基础知识（如机器学习原理），并关注AI伦理与安全，有助于更好地理解和利用AI技术。 ③AI不是对手，而是智能助手。中学生可以借助AI工具辅助学习（如查找资料、纠正语法），同时保持独立思考；通过AI模拟职业场景，探索未来方向；并以开放心态拥抱变化，将技术挑战转化为成长机遇。 ④总之，持续学习、强化人类独特优势、掌握技术语言并与AI协作，能让中学生在AI时代保持竞争力，在未来职场中占据不可替代的位置。（1）关于AI在各个领域的广泛运用，以下说法错误的一项是（ ____ ）A.焊接机器人焊缝合格率99.7%B.AI学伴使班级平均分提高12%C.故宫文物修复AI完成率60%D.肺结节筛查准确率提升至91%（2）你的同学小艾担心自己的老师被AI取代，请根据材料二说说你是否同意他的说法，并说明原因。（3）材料三中的春晚机器人创作团队遇到了很多挑战，请简要概括，并对这支团队作简单的评价。（4）生活在AI浪潮中的同学们，AI为我们带来了红利，也带来了前所未有的挑战，作为中学生，请根据材料四思考我们应该如何应对？

SaaS与laaS的主要区别是什么?A. SaaS提供存储服务,IaaS提供操作系统B. IaaS是PaaS的子集C. SaaS只能在本地使用D. SaaS提供应用程序,IaaS提供基础设施