2026年信息技术应用与创新竞赛试题

2026年信息技术应用与创新竞赛试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年信息技术应用与创新竞赛试题考核对象：信息技术相关专业学生及从业者题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.人工智能的核心是机器学习，所有机器学习算法都需要大量标注数据进行训练。2.云计算的主要服务模式包括IaaS、PaaS和SaaS，其中SaaS是用户直接使用的服务形式。3.二进制代码是计算机唯一能直接识别和执行的指令格式。4.数据库索引可以提高查询效率，但会增加数据插入和删除的开销。5.物联网（IoT）设备之间通信必须依赖互联网，无法在局域网内实现数据交换。6.算法的时间复杂度表示算法执行时间随输入规模增长的变化趋势。7.信息安全中的“零信任”原则要求默认拒绝所有访问请求，需持续验证身份。8.区块链技术的主要特点是去中心化、不可篡改和透明性，适用于金融领域。9.HTML5支持多媒体内容嵌入，但无法实现动态交互效果。10.网络爬虫是合法的数据采集工具，无需遵守robots.txt协议。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）1.下列哪种加密算法属于对称加密？（）A.RSAB.AESC.ECCD.SHA-2562.在TCP/IP协议栈中，负责数据分段和重组的层是？（）A.应用层B.传输层C.网络层D.数据链路层3.以下哪种数据结构适合实现先进先出（FIFO）操作？（）A.栈B.队列C.堆D.哈希表4.SQL查询中，用于对结果集进行排序的语句是？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.HAVINGD.WHERE5.以下哪种技术不属于机器学习中的监督学习？（）A.决策树B.支持向量机C.K-means聚类D.神经网络6.网络安全中的“中间人攻击”主要利用了？（）A.会话劫持B.重放攻击C.DNS劫持D.网络嗅探7.以下哪种编程语言最适合开发嵌入式系统？（）A.PythonB.JavaC.CD.JavaScript8.以下哪种算法不属于图算法？（）A.Dijkstra算法B.快速排序C.拓扑排序D.Floyd-Warshall算法9.以下哪种传输层协议是面向连接的？（）A.UDPB.TCPC.ICMPD.HTTP10.以下哪种数据库模型最适合处理非结构化数据？（）A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.XML数据库D.搜索引擎数据库三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪些属于云计算的典型应用场景？（）A.大数据存储B.虚拟机C.在线教育D.物联网平台2.以下哪些属于信息安全的基本原则？（）A.保密性B.完整性C.可用性D.可追溯性3.以下哪些数据结构支持动态扩容？（）A.数组B.链表C.堆D.哈希表4.以下哪些属于机器学习的常见评估指标？（）A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数5.以下哪些属于网络安全威胁？（）A.恶意软件B.跨站脚本（XSS）C.SQL注入D.零日漏洞6.以下哪些属于Web开发中的前端技术？（）A.HTMLB.CSSC.JavaScriptD.SQL7.以下哪些属于图算法的应用场景？（）A.路径规划B.社交网络分析C.数据聚类D.任务调度8.以下哪些属于数据库索引的类型？（）A.B树索引B.哈希索引C.全文索引D.范围索引9.以下哪些属于人工智能的伦理问题？（）A.数据隐私B.算法偏见C.自动化失业D.技术滥用10.以下哪些属于物联网的关键技术？（）A.传感器技术B.5G通信C.边缘计算D.云存储四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：智慧城市交通管理系统某城市计划开发智慧交通管理系统，通过传感器采集实时交通数据，利用AI算法优化信号灯配时，减少拥堵。系统需满足以下需求：（1）数据采集模块需支持多种传感器（摄像头、雷达、地磁线圈）的数据接入，并实现数据清洗和预处理。（2）AI算法需根据实时车流量动态调整信号灯周期，优先保障主干道通行效率。（3）系统需具备数据可视化功能，支持交通态势监控和报表生成。请回答：（1）该系统涉及哪些关键技术？（3分）（2）如何设计数据采集模块的架构？（3分）（3）AI算法在信号灯优化中可能面临哪些挑战？（3分）案例2：电商平台数据安全防护某电商平台发现用户数据库存在潜在泄露风险，需加强安全防护。已知系统存在以下漏洞：-用户密码未进行加盐哈希处理；-API接口存在SQL注入风险；-服务器未部署防火墙。请回答：（1）针对密码存储，应采取哪些改进措施？（3分）（2）如何防范SQL注入攻击？（3分）（3）服务器防火墙应配置哪些规则？（3分）案例3：企业级云迁移方案某企业计划将现有IT系统迁移至云平台，需考虑以下因素：-系统依赖本地数据库；-业务高峰期需保证99.9%可用性；-迁移成本需控制在预算内。请回答：（1）选择哪种云服务模式更合适？（3分）（2）如何设计高可用架构？（3分）（3）迁移过程中需注意哪些关键问题？（3分）五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述人工智能在医疗领域的应用前景及挑战。要求：结合具体应用场景（如疾病诊断、药物研发），分析技术优势，并探讨伦理、隐私等挑战。2.论述区块链技术在供应链管理中的应用价值及局限性。要求：说明区块链如何解决供应链透明度问题，并分析实际应用中的技术限制和成本问题。---标准答案及解析一、判断题1.×（部分机器学习算法如强化学习无需标注数据）2.√3.√4.√5.×（局域网内可通信，但需网关支持）6.√7.√8.√9.×（HTML5支持JavaScript实现动态交互）10.×（需遵守robots.txt避免非法爬取）二、单选题1.B2.B3.B4.B5.C6.A7.C8.B9.B10.B三、多选题1.ABCD2.ABC3.BCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC四、案例分析案例1：智慧城市交通管理系统（1）关键技术：传感器技术、大数据处理、机器学习（如强化学习）、实时计算、GIS（地理信息系统）。（2）数据采集模块架构：采用微服务架构，支持多种协议（MQTT、HTTP）接入，通过消息队列（如Kafka）缓冲数据，再由清洗模块去除异常值。（3）挑战：数据噪声干扰、算法收敛速度慢、多目标优化（如公平性与效率平衡）、实时性要求高。案例2：电商平台数据安全防护（1）改进措施：使用bcrypt加盐哈希存储密码，增加随机盐值。（2）防范SQL注入：使用预编译语句（如PreparedStatement）或ORM框架。（3）防火墙规则：禁止未授权IP访问数据库端口，限制SQL查询长度，启用入侵检测系统。案例3：企业级云迁移方案（1）服务模式：采用混合云（部分系统上云，核心数据库保留本地）。（2）高可用架构：数据库采用主从复制，应用层部署负载均衡（如Nginx）。（3）关键问题：数据迁移一致性、网络延迟、成本核算、员工技能培训。五、论述题1.人工智能在医疗领域的应用前景及挑战前景：-疾病诊断：AI可分析医学影像（如CT、MRI）辅助医生识别病灶，提高准确率（如乳腺癌筛查）。-药物研发：通过深度学习预测药物靶点，缩短研发周期（如AlphaFold预测蛋白质结构）。-个性化治疗：基于基因数据制定定制化治疗方案。挑战：-伦理问题：数据隐私（如基因信息泄露）、算法偏见（如对特定人群识别率低）。