2025年信息技术期末考试题及答案

2025年信息技术期末考试题及答案一、单项选择题（每题1分，共20分）1.2025年主流服务器CPU架构中，基于RISC-V指令集的处理器市场占比预计接近（）。A.15%B.30%C.50%D.70%2.某智能工厂部署的工业互联网平台需支持毫秒级实时数据处理，其核心数据库最可能采用（）。A.关系型数据库（如PostgreSQL）B.键值数据库（如Redis）C.时序数据库（如InfluxDB）D.文档数据库（如MongoDB）3.2025年新发布的Wi-Fi7标准理论最高速率可达（）。A.10GbpsB.30GbpsC.50GbpsD.100Gbps4.在边缘计算场景中，为降低云端压力并满足实时性要求，通常采用“边缘-云”协同架构。以下不属于边缘节点核心功能的是（）。A.本地数据预处理B.轻量级模型推理C.全量数据存储D.实时决策响应5.某金融机构采用联邦学习技术进行联合风控模型训练，其核心目的是（）。A.提高模型准确率B.减少计算资源消耗C.保护数据隐私D.降低模型训练成本6.2025年主流操作系统（如Windows12、Ubuntu24.04）对内存管理的优化重点是（）。A.增大物理内存容量B.提升虚拟内存换页效率C.支持混合内存（DRAM+非易失性内存）D.减少内核态内存占用7.区块链3.0技术中，支持跨链互操作的关键组件是（）。A.智能合约B.预言机C.侧链D.跨链路由器8.某短视频平台为优化推荐系统实时性，对用户行为数据的处理流程升级为：用户点击→边缘节点实时提取特征→云端模型推理→返回推荐结果。该流程中，边缘节点主要负责（）。A.特征提取B.模型训练C.结果排序D.数据存储9.2025年主流AI框架（如TensorFlow3.0、PyTorch3.5）对硬件适配的核心改进是（）。A.仅支持NVIDIAGPUB.支持异构计算（CPU+GPU+TPU+RISC-V）C.依赖专用加速卡D.降低对显存的需求10.在5G-Advanced（5G演进版）网络中，支持“空口AI”的关键技术是（）。A.大规模MIMOB.动态频谱共享（DSS）C.基于AI的信道预测与资源调度D.毫米波通信11.某企业部署零信任网络架构（ZeroTrust），其核心原则是（）。A.信任所有内部设备B.持续验证访问请求的合法性C.仅开放80/443端口D.依赖传统防火墙隔离12.2025年主流数据库系统对“云原生”的支持主要体现在（）。A.支持单机部署B.自动弹性扩缩容与分布式事务C.仅适配公有云D.降低存储成本13.量子计算中，“量子比特（Qubit）”与传统比特的本质区别是（）。A.可同时处于0和1的叠加态B.存储容量更大C.运算速度更快D.抗干扰能力更强14.某自动驾驶系统需处理激光雷达（LiDAR）的点云数据，其数据预处理阶段最可能使用的技术是（）。A.词向量嵌入（Word2Vec）B.点云配准（PointCloudRegistration）C.图像卷积（CNN）D.循环神经网络（RNN）15.2025年主流浏览器对WebAssembly（Wasm）的支持进一步深化，其主要目的是（）。A.提升网页渲染速度B.支持跨平台应用运行C.增强前端安全性D.替代JavaScript16.工业物联网（IIoT）中，OPCUA协议相较于Modbus协议的主要优势是（）。A.支持更简单的二进制通信B.提供统一的信息模型与安全机制C.传输速率更高D.兼容所有工业设备17.某高校图书馆部署的智能管理系统需实现“人书绑定”（即识别读者身份并关联其借阅的书籍），最可能采用的技术组合是（）。A.RFID标签+人脸识别B.二维码+指纹识别C.蓝牙信标+虹膜识别D.超声波定位+声纹识别18.在AI伦理与安全领域，“对抗样本攻击”主要针对（）。A.训练数据的隐私性B.模型的鲁棒性C.算法的可解释性D.计算资源的公平性19.2025年主流存储技术中，“存算一体”芯片的核心目标是（）。A.增大存储容量B.减少数据在存储与计算单元间的传输能耗C.支持更快的读写速度D.降低芯片制造成本20.某城市交通管理系统采用数字孪生技术，其核心是通过（）构建物理世界的虚拟映射。A.实时传感器数据+建模算法B.历史数据统计C.人工标注地图D.卫星影像拼接二、填空题（每题2分，共20分）1.2025年主流手机SoC（系统级芯片）普遍集成NPU（神经网络处理器），其主要功能是加速__________任务。2.IPv6地址的长度为__________位，理论上可提供约3.4×10³⁸个地址。3.数据库设计中，第三范式（3NF）要求消除__________函数依赖。4.机器学习中，用于解决类别不平衡问题的常用方法包括__________（如SMOTE算法）和调整分类阈值。5.5G网络的核心网架构从4G的EPC演进为__________，支持服务化架构（SBA）。6.区块链的共识机制中，__________（PoS）通过节点持有的代币数量和时长来决定记账权，相较于PoW更节能。7.边缘计算的典型部署模式包括靠近用户的__________（如基站边缘）和靠近数据源的工业边缘。8.网络安全中，“零日攻击”指利用__________（未被修复的漏洞）的攻击方式。9.2025年新兴的“隐私计算”技术包括联邦学习、安全多方计算（MPC）和__________（如可信执行环境TEE）。10.计算机图形学中，__________（Vulkan）是新一代跨平台图形API，相较于OpenGL更注重底层硬件控制与性能优化。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述微服务架构与传统单体架构的核心差异，并说明2025年企业选择微服务的主要驱动因素。2.对比OSI参考模型与TCP/IP模型的层次划分，指出两者在网络协议设计中的实际影响。3.解释数据库事务的ACID特性，并举例说明银行转账场景中如何通过事务保证数据一致性。4.区块链技术中的“智能合约”与传统程序有何不同？分析其在供应链金融中的典型应用场景。5.2025年边缘AI（EdgeAI）快速发展，简述其核心优势（如延迟、隐私、成本）及面临的技术挑战（如计算资源、模型压缩）。四、综合应用题（每题10分，共20分）1.某中学计划2025年部署智慧校园网络，需求包括：1000个学生终端（教室、宿舍）、50个教师终端、20个物联网设备（智能门锁、环境传感器），需支持高清视频教学（1080P/4K）、在线考试（低延迟）、校园安防监控（24小时录像）。请设计网络拓扑架构（需包含核心层、汇聚层、接入层），并说明各层设备选型（如交换机、路由器）及关键技术（如VLAN划分、QoS策略、无线覆盖）的设计依据。2.某电商平台需优化商品推荐系统，现有数据包括用户基本信息（年龄、性别）、历史浏览/购买记录、商品属性（类别、价格、销量）。请设计基于机器学习的推荐模型方案：（1）说明数据预处理步骤（如特征工程、数据清洗）；（2）选择模型类型（如协同过滤、深度学习模型）并简述理由；（3）列出评估指标（如准确率、召回率、AUC-ROC）及实际业务中的优化目标（如提升转化率、用户停留时长）。答案一、单项选择题1.B2.C3.B4.C5.C6.C7.D8.A9.B10.C11.B12.B13.A14.B15.B16.B17.A18.B19.B20.A二、填空题1.人工智能（或AI推理/机器学习推理）2.1283.传递4.过采样/欠采样（或数据增强）5.5G核心网（5GC）6.权益证明7.网络边缘8.未知漏洞（或0day漏洞）9.可信执行环境（或TEE）10.维ulkan三、简答题1.核心差异：单体架构将所有功能模块打包为单一应用，部署与维护耦合度高；微服务将功能拆分为独立小服务，通过轻量级通信（如HTTP/REST、gRPC）交互，支持独立部署与扩展。2025年驱动因素：云原生技术成熟（容器、K8s）降低运维成本；企业需快速迭代新功能（如响应市场需求）；异构技术栈支持（不同服务可采用最适合的语言/框架）。2.OSI分7层（物理层→应用层），TCP/IP分4层（网络接口层→应用层）。实际影响：OSI提供理论参考，但TCP/IP因先于OSI实现且更简洁，成为事实标准；OSI的分层更细致（如会话层、表示层），TCP/IP合并了部分层（如网络接口层包含物理层与数据链路层）；现代网络协议设计（如HTTP/3基于QUIC）更倾向TCP/IP的模块化思想。3.ACID特性：原子性（Atomicity，事务要么全执行要么全回滚）、一致性（Consistency，事务执行后数据保持合法状态）、隔离性（Isolation，事务间互不干扰）、持久性（Durability，提交后数据永久保存）。银行转账示例：A转100元给B，需扣A账户100元并加B账户100元。若扣A成功但加B失败，事务需回滚，确保A账户恢复原金额，保持数据一致。4.不同点：智能合约运行在区块链上，通过共识机制保证执行结果不可篡改；传统程序由中心化服务器执行，结果依赖服务提供商。供应链金融应用：供应商发货后，智能合约自动检测物流数据（如区块链上的到货确认），触发核心企业的自动付款，避免人工审核延迟与欺诈。5.优势：低延迟（本地处理无需上传云端）、隐私保护（敏感数据不离开设备）、降低带宽成本（仅上传关键结果）。挑战：边缘设备计算资源有限（需模型压缩/量化）、功耗限制（需高效推理框架）、模型更新与同步（需边缘-云协同训练）。四、综合应用题1.拓扑设计：-核心层：部署万兆核心交换机（如华为S12700），连接汇聚层设备，支持高速转发与冗余（双机热备）。-汇聚层：教学楼、宿舍区各部署千兆汇聚交换机（如H3CS5130），汇聚接入层流量，配置VLAN隔离（如学生终端VLAN10、教师VLAN20、物联网VLAN30）。-接入层：教室部署POE+接入交换机（支持IP摄像头供电），宿舍部署Wi-Fi7无线AP（如ArubaIAP-675），支持4K视频高带宽需求；物联网设备通过低功耗无线（如Zigbee3.0）或有线接入。关键技术：QoS策略（视频教学流量优先，在线考试分配专用带宽）；无线覆盖采用MU-MIMO技术提升多终端并发性能；安防监控数据本地存储（NAS）+定期备份至云端。2.推荐模型方案：（1）数据预处理：清洗缺失值（如填充用户年龄中位数），离散化连续特征（价格分区间），构造交叉特征（如“年轻女性+美妆类”），将用户行为转换