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(二诊)德阳市高中2022级质量监测考试(二)语文试卷(含答案)

[db:作者] 文档 2025-03-23 14:04:08 0

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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

4、的残片中找出人类专家难以发现的联系?2017年,英国牛津大学的一项合作开启了探索之旅,当时,两名研究人员正面临破解西西里希腊铭文的难题。古典学者通常依赖对现存文本的理解来诠释新材料,但难以全面掌握所有相关资料。牛津大学研究人员认为,这正是机器学习可发挥作用的领域。他们使用基于RNN的 Pythia模型,并用数万份希腊铭文来训练它,最终成功预测了文本中缺失的单词和字符。2022年,他们又推出 Ithaca模型,不仅能预测缺失内容,还能为未知文本提供日期和来源地建议。Ithaca利用了 Transformer模型的突破,能捕捉更复杂的语言模式。当前风靡全球的聊天机器人,如Open AI的 Chat

5、GPT就是基于 Transformer模型。韩国研究人员有一项棘手的任务:整理历史档案。该档案详细记录了27位朝鲜王国国王自14世纪至20世纪初统治时期的日常,涵盖数十万篇文章。美国纽约大学机器翻译专家金亨俊表示,这些文本数据量极为庞大。将这些文本人工译成现代韩文,预计需耗时数十年。金亨俊携手韩国同行,利用 Transformer网络训练自动翻译系统。结果显示, AI译文在准确性和可读性上远超古韩文,有时甚至优于现代韩文。(摘编自张佳欣 AI进军古代文本研究:人:神经八格正成为解读古文字钥匙)材料二在数字化迅猛发展的时代,我们日常 “”的母部分都与电脑息息相关。从阅读到购物再到做决策,背后几乎

6、都有电脑的身长久以来,我们习惯了,飞脑看作是人类智慧的延伸,是辅助我们更高效工作的工具。直到最近,随着人工智能能力的迅速提升,这种传统的角色分配开始发生悄然变化。我们不得不思考一个问题:我们是给人类配备了一台电脑,还是给电脑配备了一个人?当电脑和人工智能变得越来越聪明时,我们与这些技术之间的关系,是否已经发生了反转?是否有一天,我们将成为自己发明的科技的“奴隶”?在过去的几十年里,电脑和互联网的发展已经使人类的工作效率大大提高。然而现在,人工智能不仅仅是处理任务,它还开始学习、推理、甚至做决策。如I BM的“沃森”曾在危险边缘知识竞赛节目中击败了多位人类冠军。沃森的成功不仅因为它能在庞大的数据库中快速找到相关信息,而且它具备了某种“推理”能力,这意味着它能够理解问题的深层含义,并提出最符合逻辑的答案。沃森并不是一个简单的“工具”,它已经成为了一种“助手”,甚至在某些情况下,它的推理能力超越了人类的直觉。再如,愈来愈多的大模型所展

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