(二诊)德阳市高中2022级质量监测考试(二)语文试卷(含答案)
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1、德阳市高中2022级质量监测考试(二)语 文 试 卷说明:1.本试卷分第卷和第卷,共10页,考生作答时,须将答案答在答题卡上,在本试卷、草稿纸上答题无效。考试结束后,将答题卡交回。2.本试卷满分150分,150分钟完卷。第卷(阅读题)一、现代文阅读(33分)(一)现代文阅读(本题共5小题,17分)阅读下面的文字,完成下面小题。材料一从金融到医学,人工智能( AI)正深刻改变着现代生活。如今,它开始进军古代文本研究:从希腊与拉丁典籍到中国甲骨文,人工神经网络山成为解读古文字的钥匙。它不仅能驾驭浩瀚档案,填补字符空缺,还能解码几乎无迹丁寻的罕见或灭绝语言,令古代智慧在现代科技之光下重现辉煌。202
2、3年10月,费德里卡同样拉尔迪收到了一封电子邮件,邮件附带的一张图片彻底改变了她的研究。此图显示了在公元79年维苏威火山浩劫中幸存的一卷莎草纸残骸,它于18世纪在赫库兰尼姆古城的一处豪华别墅遗迹中被发现。这些历经沧桑的莎草纸,曾是数百卷古籍之一,却因岁月侵蚀而变得脆弱不堪,多数已无法展开。尼科拉尔迪是意大利那不勒斯大学的一名莎草纸学者,她曾参与一项利用 AI读取难解文字的研究。而今,她见证了一项奇迹:图片上,一片莎草纸带上,希腊字母密布如织,于幽暗中焕发新生。这一名为“维苏威挑战”的项目只是 AI重塑古代历史研究的“冰山一角”。几十年来,计算机一直被用于对数字化文本进行分类和分析,但目前最令人
3、兴奋的是神经网络的使用。神经网络由相互连接的节点组成的分层结构组成,尤其是具有多个内部层的“深层”神经网络。卷积神经网络( CNN)模型能够从图像中精准捕捉网格状数据结构。 CNN模型在光学字符识别领域大放异彩的同时,也开辟了其他多元化的应用途径。例如,中国研究团队在探索甲骨文时,巧妙地运用这些模型来复原遭受严重侵蚀的文字图案,深入分析甲骨文随时间的演变轨迹,并将破碎的文物碎片重新拼凑起来,重现历史原貌。与此同时,循环神经网络(RNN)作为一种专为处理线性序列数据设计的模型,开始展语文试卷 第1页(共10页)现出在搜索、翻译以及填补已转录古代文本缺失内容方面的巨大潜力。那么,神经网络能否在历史
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