四川省凉山州西昌市2024-2025学年高一下学期期中语文试题（含答案）

西昌市2024—2025学年度下期期中检测 高一语文 本试卷分为选择题和非选择题两部分，试题卷8页，答题卡2页。全卷满分为150分，考试时间150分钟。 答题前考生务必将自己的姓名、准考证号用0.5毫米的黑色签字笔填写在答题卡上，并将条形码粘贴在答题卡的指定位置；选择题使用2B铅笔填涂在答题卡对应题目标号的位置上，其他试题用0.5毫米签字笔书写在答题卡对应题框内，不得超越题框区域。考试结束后将答题卡收回。 一、现代文阅读（35分） （一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，17分） 阅读下面的文字，完成下面1～5小题。 材料一： 人工智能（artificialintelligence，AI）技术被誉为是继第三次工业革命（计算机革命）之后的第四次工业革命的核心驱动技术之一，21世纪以来，该技术取得一系列突破性进展。 机器学习（machinelearning，ML）是实现AI的技术关键，它能模拟人类智慧对现有数据库解析、分析、获得信息并智能判断，是赋予计算机智能的根本。但受限于当时落后的计算机硬件、数据库规模和算法算力等条件，ML这一根本技术一直无法被良好实现，整个AI的发展一度进入寒冬。随着计算机技术和信息技术的更新换代，“深度学习（dee-plearning，DL）”的概念被提出，DL算法是通过模拟构建人类大脑思维方式的神经网络机制，能够通过深度神经网络提升ML模型的效能，实现对数据库的深度挖掘和解释，如卷积神经网络（convolutional neuralnet works，CNNs）为其代表性算法。DL算法的产生使ML得到了更好的实现，因此AI技术在21世纪迎来了第三次发展热潮，目前已形成了以计算机视觉、自然语言图像识别、大数据统计分析、专家决策系统及智能机器人为主的多元化技术方向，这些技术方向同时也被逐步应用到了医学领域中，为医学行业带来了巨大革新，有了AI技术辅助传统医疗模式也发生改变，形成了一系列新型诊疗思路。 （摘编自《人工智能在医学中的展望》） 材料二： 一年前，湘雅二医院、丁香园和睿琪软件联合发布了中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统，“识图辨病”第一次进入公众视野。作为阶段性研发成果，第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病人工智能辅助诊断。经历了一年时间的多番测试、审核、训练、学习之后，系统迎来新的重大突破：对85种皮肤病识别准确率达86%，其中34种常见病大于95%，可识别病种数和准确率居行业之首。 皮肤病的种类多达3000余种，部分皮肤病的皮肤损害又非常相似，极易混淆，给皮肤科医生的临床工作带来很大的挑战，特别在基层医院、偏远地区皮肤病的临床诊疗现状亟待改进和提高。系统上线后，免费向临床医生开放，只要有医师资格证并经系统认证后，即可使用该系统。在提供诊断参考的同时，系统还配备了皮肤疾病的电子百科全书，供医生进行自助学习。不久的将来，该系统还将对患者开放，并提供智能导诊。 为帮助基层、偏远地区以及缺乏临床经验的临床医生提高皮肤病诊断能力、降低误诊率，当天，人工智能医疗精准扶贫项目也在医院启动，来自省内外的10余家基层医院将首批受益。 启动仪式上，还成立了皮肤病人工智能发展联盟，来自全国各地的联盟成员，将聚合力量把智能系统扩展到更多的病种。 湘雅名医、湘雅二医院皮肤科主任陆前进教授表示：“这不仅仅是一个辅助诊断工具，而且是一个集‘继续教育’、‘辅助诊断’与‘患者管理’于一体的综合平台。依靠人工智能可提高简单疾病诊断、治疗效率，但对于复杂疾病，要实现人工智能还有很长的路要走，人工智能不会、也不能替代医生。” （摘自《中南大学新闻网》） 材料三： 人工智能在医疗领域的应用日益广泛，例如中南大学湘雅二医院研发的皮肤病AI辅助诊断系统，准确率超过85%。AI技术通过深度学习模型分析医学影像、预测疾病趋势，甚至辅助手术规划。然而 ... ...