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操作题 适中0.65 引用2 组卷25
暑假期间,小明担任了天文馆售票处的志愿者工作,工作内容是维持游客的买票秩序,在开始售票前后的一段时间内(7∶50-8∶00),他观察到排队买票的队列发生了以下变化。

根据上述观察,思考并回答下面的问题。
(1)最先进入队列的是( ),P3买完票离开后,排在队首的人是( ),队列里有( )个人在排队。
(2)当人们进入天文馆后,站在门口的迎宾机器人自动感应并被唤醒,主动与客人打招呼,致欢迎词。请问迎宾机器人是通过( )感应到有人靠近的。
A.红外线传感器   B.重力传感器   C.压敏传感器   D.热敏传感器
(3)为了便于游客参观,天文馆配置了伴游机器人,此机器人不仅可以当小导游陪伴游览,还可以利用其自带的搜索功能轻松查找馆内餐厅、洗手间及各个展馆位置,搜索功能主要依赖于( )
A.DNS     B.GPS     C.CSS     D.i0S
(4)伴游机器人的问答功能也非常强大,可以和游客进行人机对话,在完成一轮问答交互之后,机器人通过自主学习技术对问答过程进行( ),达到自动扩充知识库内容,可以提高下一次回答的准确率。
A.语义理解     B.算法建模     C.深度学习     D.问答匹配
(5)经过暑假志愿服务的经验,小明想为天文馆设计一款网上自助售票系统,请你帮助小明完成预约流程图。( )

A.是     B.选择预约日期     C.选择预约时间段     D.否
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知识点:信息技术发展历史与趋势 答案解析 【答案】很抱歉,登录后才可免费查看答案和解析!
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让绿色生活成为新时尚,上海于2019年7月1日开始推动垃圾分类工作。为了提高垃圾回收的效率,在有些小区里安装了具有“用户识别”“自动称重”“满溢提醒”等功能的智能垃圾回收机,如下图所示。居民投递的可回收物送到分拣工厂后经机器人精细分类,最终进入相应的再生产工厂变废为宝。

(1)智能垃圾回收机放置在小区公共位置,屏幕上滚动显示可回收物类别等内容,以便广大居民了解相关信息。这主要体现的信息特征是____(选填:价值是相对的/具有时效性/具有共享性)。
(2)这款智能垃圾回收机有语音交互功能模块,方便用户进行功能选择、报修、意见收集等任务的实现。语音交互功能模块在工作时借助于内置的声2023.1线上音传感器,将采集到的 信号转换为 信号,即通过 、编码的过程,完成转换后才能让数字设备进行存储和处理( )
A.数字 模拟 采样 量化               B.模拟 数字 量化 采样
C.模拟 数字 采样 量化               D.数字 模拟 量化 采样
(3)机器内置的SD卡用于存储收集的语音反馈和留言。若已知SD卡的剩余容量为64G,每个用户允许
最多录制2分钟的语音,声音的格式如下图,则最多还能支持约( )名用户的录制。(每人录满2分钟)
A.300                 B.600                 C.3000                 D.6000

(4)将可回收物以图片的方式储存在计算机,下面属于图像文件格式的是:( )
A.bmp avi               B.doc png               C.gif psd               D.flv mpg
(5)已知可回收物的当前回收价格为0.8元/公斤,单次投递超过20公斤最多按20公斤结算。若设计算法来实现某次投递所获金额的计算,算法描述如下:将称重重量赋值给x,如果x小于20,输出金额为0.8*x元,否则输出金额为0.8*20元,这种算法的描述方法属于( )
A.程序设计语言                 B.流程图                 C.伪代码                 D.自然语言
小明为多猫家庭设计了一款智能猫砂盆,实现功能如下:
①为每只小猫带上智能项圈,当小猫进入猫砂盆时,内置的传感器会感知到小猫的进入,并自动启动通风系统,通风系统在小猫离开五分钟后关闭。
②智能猫砂盆会在小猫进入猫砂盆后,记录进入时间、每次进入时长、小猫体重等数据,并将其上传到服务器中。管理员可通过浏览器查看相关数据,同时也可以查看猫砂盆工作状态,如通风系统是否开启、猫砂剩余量等。
具体架构如图:

请根据描述回答以下问题
(1)以下对智能猫砂盆中的传感器描述不正确的是____(单选,填字母)。
A.传感器是智能猫砂盆的输出设备
B.通过红外传感器可以检测小猫是否进入猫砂盆
C.可在项圈中内置RFID标签,用于识别不同小猫的身份信息
(2)小明基于Flask Web框架编写服务器程序,部分代码如下,编写完成后,若要通过浏览器获取视图函数get ()的返回页面,则应访问的URL是http://____
#导入Flask框架模块及其他相关模块,代码略
app = Flask( name )
@app.route("/view")
def get():
       #从数据库读取数据,并返回页面,代码略
       #服务器其他功能,代码略
if _ name _ ==" _ main _ ":
       app.run(host="192.108.10.2", port=8000)
(3)利用Pandas模块分析数据。猫砂盆近一月的数据存储在文件“cat.xlsx”中,部分数据如图所示。求当月每只小猫使用猫砂盆的平均时长,实现程序如下。

import pandas as pd
df = pd.read _ excel("cat.xlsx") #读取文件数据
df1=df.drop(["入舱时间","当前体重"], axis = 1) #删除列
df2=df1.groupby(     ), as_index = False)

print()

①请在划线处填入合适的代码
② 与加框处功能一致的代码是____(单选,填字母)
A.dfl.mean()       B.df2[“入舱时间”].mean()       C.df2[“入舱时长”].mean()
(4)该猫砂盆在使用一段时间后,管理员查看数据时,发现浏览器可以正常访问到服务器,但浏览器页面仍旧显示前一天的数据,已知猫砂盆可以正常使用(传感器和执行器正常运行),问题出现的原因可能是____
某校开发了一套乐跑系统,具体功能如下:
①在校园内设置四个智能终端作为打卡点,学生使用校园卡刷卡后,智能终端屏幕显示打卡信息,并将打卡数据上传到服务器中;
②学生通过浏览器访问该系统,登录到系统后,显示“个人数据查询”、“排行榜”
③单击“个人数据查询”,可以查询当天在四个点打卡的时间,以及记录是否有效(完整打卡四个点并且总时长在20分钟内)和个人历史数据;
④单击“排行榜”链接进入排行榜页面,显示各学院运动之星。
基于上述分析,设计系统结构图,如图a所示:

                                                                         图a
(1)关于该系统的说法正确的是____(多选,填字母)
A.该信息系统采用的开发模式为C/S架构
B.可以使用射频识别技术实现数据采集
C.选择SQLite作为该系统的数据库管理软件,属于详细设计
D.考察学校网络环境是否满足通信要求属于可行性分析
(2)该系统服务器端程序采用Flask Web框架编写,网站框架示意图如图b所示,若要通过浏览器查看个人数据,则访问的URL是http://____

                                                                         图b
(3)该系统正常运行一段时间后,某同学完成了四个点的打卡,但登录系统后发现查询不到第三个打卡点的数据(由智能终端3上传),请分析可能造成上述问题的原因__________
(4)乐跑活动开展一月后,小明导出打卡数据,存储到“sport.xlsx”文件,部分数据如图c。为评选出不同学院的运动之星,现编写python程序,程序运行结果如图d,回答以下问题。

                                                                                        图c

                                        图d
import pandas as pd
df=pd.read_excel("sport.xlsx")
#对数据进行预处理,删除打卡次数和时长不合格的数据
#代码略
xy=["儿童发展与教育学院",'教育学院','体育与健康科学学院','外国语学院','计算机科学与技术学院']
for i in xy:
       dfl=df[ ]
       df2=df1.groupby("姓名").count()
       df2=df2.rename(columns=('时长':'次数'))#将列名“时长”修改为“次数”
       print(i+"的运动之星为:")

       df3=

       for x in df3.index:
             print(x,end=" ")
       print()
①请在划线处填入合适的代码。____
②为评选出各学院运动之星,需要找出运动次数最多的前五名同学(按次数从高到低排列),画框处应填入的语句为____。(单选,填字母)
A.df2.sort_values('次数',ascending=False).head(5)
B.df2.sort_values('次数',ascending=True).tail(5)
C.df2.sort_values('次数').head(5)

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