【全国甲卷】四川省凉山州2024届高中毕业班高三年级第三次诊断性检测(凉山三诊)(5.9-5.10)

2024-05-18 · 20页 · 42.5 K

凉山州2024高中毕业班第三次诊断检测语文试卷分第I卷(阅读题)和第Ⅱ卷(表达题)两部分。全卷共10页,满分150分,考试时间150分钟。注意事项:1.答题前,考生务必将自己的姓名、座位号、准考证号用0.5毫米的黑色签字笔填写在答题卡上,并检查条形码粘贴是否正确。2.选择题使用2B铅笔涂在答题卡对应题目标号的位置上;非选择题用0.5毫米黑色签字笔书写在答题卡的对应框内,超出答题区域书写的答案无效;在草稿纸、试卷上答题无效。3.考试结束后,将答题卡收回。第I卷阅读题(共70分)一、现代文阅读(36分)(一)论述类文本阅读(本题共3小题,9分)阅读下面文字,完成1~3题。作家王小波在他的《我的精神家园》里面提到,他的大学数学老师对他们说,我所教的数学你们也许一生都用不到,但我还是要教,因为这些知识是好的。王小波为此而深深感动了,我也为此而感动。我也想说,史学是许许多多学问中的一种,它使我们聪明,给我们快乐,历史知识是好的。德国哲学家文德尔班说过“人是有历史的动物”,史学的起源几乎和人类社会一样古老。传说中国在黄帝时就有了史官,比较能确定的早期史官大概有两种:一种是背诵史实和系谱的势矇(他们大概更古老一些);另一种是用文书记事的史官。在古罗马政治学家西塞罗看来:“一个人如果对自己出生以前的历史毫无所知的话,这个人就等于没有长大。”动物就没必要知道自己的历史,这对它们的生活没有什么意义。但人类有精神生活、有自我认识的需要,而人性是由历史和传统所塑造的。人类自我认识的重要方式之一,就是诉诸历史。科林伍德有言:“严格说来,没有人性这种东西,这一名词所指称的,确切地说,不是人类的本性而是人类的历史。”雅斯贝尔斯的一段话也说得很好:“对于我们的自我认识来说,没有任何现实比历史更为重要了。”历史显示了人类最广阔的境界,提供着生活所依据的传统,指点我们用什么标准来衡量现世,教导我们要从人的最崇高的潜力和不朽的创造力出发来看待人。割断了数千年的深厚文明,只有“当代”而无“历史”,我们的世界就只是个单薄贫乏的平面。但人类不是这样的,人类的生活有一个千万年的纵深。人们要了解古往今来各种各样的生活方式和文化形态,了解各时代、各民族对真善美、假恶丑的不同理解。人类一代一代地积累着这些知识和看法,正是它们的总和塑造了人的特质、人类的形象,使我们得以突破“当代”的束缚,知道我们正在做的是什么,我们应该做的是什么。尤其是中国人,拥有强烈厚重的历史感。历史有如一条奔流不息的长河,沟通了过去和未来。个体生命汇入这条长河才能获得永恒,“名垂青史”几乎是人生的最大成功,为了“留取丹心照汗青”,贤人们宁肯舍生取义。人们习惯于在历史中寻找自我:君主效法尧舜,大臣自比诸葛,语文试题卷第1页(共10页) 武将则追随岳飞。浩如烟海的史籍之中,潜藏着中华民族的文化气质,凝聚着他们对宇宙、社会和人生的特有看法。史学就是这样一门学术,人类生活中有它的一席之地,会有一些人投身其中而以之为事业,也会有人关注他们的思考和探索。追寻悠久漫长的文明历程,洞察人群进化的内在奥秘,感受千百年的苦难和欢歌,审视千百年的坎坷和辉煌,以至从一片甲骨发现了一个古国的存在,由一块碑文澄清了一场战争的过程……是这些吸引了他们,足以使他们执着于此。史学提供一种特有的训练,从一些枯燥艰涩的东西开始,去掌握一种求真的技能,逐渐去领会一种学术的境界,去积累一种贯通今古的智慧,去培养一种对人类命运的关怀。理性和良知的训练,才是使人终身受益的东西,也是我们的校园为什么会成为“精神家园”的真正原因。(摘编自阎步克《历史是关于理性和良知的训练》)1.下列关于原文内容的理解和分析,正确的一项是(▲)(3分)A.作家王小波在他的《我的精神家园》里面认为,有的人一生也用不到什么数学知识,但数学知识却是好的知识。B.中国在黄帝时就有了史官,不仅出现时间早,而且明确分为两类:一类背诵史实和系谱;一类是用文书记事。C.人和动物不同,历史对动物的生活没有什么意义,但人有精神生活、有自我认识的需要,而人性从历史和传统中来。D.从一片甲骨发现一个古国的存在,由一块碑文澄清一场战争的过程……史学这种特有的训练才是使人终身受益的东西。2.下列对原文论证的相关分析,不正确的一项是(▲)(3分)A.文章开门见山提出全文的中心论点:历史使我们聪明,给我们快乐,历史知识是好的。B.文章第二段引用文德尔班的话,是为了证明史学的起源几乎和人类社会一样古老的观点。C.文中说只有“当代”而没有“历史”,我们的世界就只是个平面。这是比喻论证的手法。D.文章多处使用排比,使议论的语言富于变化并带有较强的抒情性,增强了论证的感染力。3.根据原文内容,下列说法不正确的一项是(▲)(3分)A.西塞罗说“一个人如果对自己出生以前的历史毫无所知的话,这个人就等于没有长大”,意指人有自我认识的需要,而历史能满足这种需要。B.知道我们正在做的是什么,我们应该做的是什么,这是“当代”赋予我们的任务,因此我们要了解古往今来各种各样的生活方式和文化形态。C.中国人拥有强烈厚重的历史感,习惯于在历史中寻找自我。史籍中潜藏着中华民族的文化气质,凝聚着他们对宇宙、社会和人生的特有看法。D.史学提供一种特有的训练,始于枯燥艰涩,掌握一种求真的技能,进而领会一种学术的境界,积累一种贯通今古的智慧,培养出一种对人类命运的关怀。语文试题卷第2页(共10页) (二)实用类文本阅读(本题共3小题,12分)阅读下面文字,完成4~6题。人工智能模型一直以“黑匝子”的形态让人们感到不安,AI到底从数据中学到了什么?又是如何作出推理?入工智能(Al)一直在迅速发展,但对人类来说,强大的模型却是个“黑匝子”。、自人工智能发展以来,药物发现研究也越来越多地采用与AI相关的技术。比如图神经网络(GNN),适用于预测某种分子与靶蛋白结合的强度。图由表示对象的节点和表示节点之间关系的边组成。在蛋白质与配体复合物的图表示中,图的边连接蛋白质或配体节点,表示物质的结构,或者蛋白质和配体之间的相互作用。GNN模型使用从X射线结构中提取的蛋白质配体相互作用图,来预测配体亲和力。最近,波恩大学(UniversityofBonn)的化学信息学专家JürgenBajorath教授和他的团队取得了重大突破。他们设计了一种技术,揭示了药物研究中使用的某些人工智能系统的运行机制。他们的研究结果表明,这些人工智能模型主要依赖于回忆现有数据,而不是学习特定的化学相互作用,来预测药物的有效性。在医药领域,研究人员正在狂热地寻找有效的活性物质来对抗疾病——哪种药物分子最有效?通常,这些有效的分子(化合物)会对接在蛋白质上,蛋白质作为触发特定生理作用链的酶或受体。在特殊情况下,某些分子还负责阻断体内的不良反应,例如过度的炎症反应。可能的化合物数量巨大,寻找有效的化合物就像大海捞针一样。因此,研究人员使用AI模型来预测,哪些分子最能与各自的靶蛋白对接并牢固结合。然后在实验研究中,更详细地进一步筛选这些候选药物。来自波恩大学化学信息学的研究人员,与罗马Sapienza大学的同事一起,详细分析了图神经网络是否真的学习到了蛋白质与配体的相互作用。研究人员使用他们专门开发的“EdgeSHAPer”方法分析了总共六种不同的GNN架构。“EdgcSHAPer”程序可以判断GNN是否学习了化合物和蛋白质之间最重要的相互作用。科学家们使用从蛋白质配体复合物结构中提取的六个经过训练的GNN——化合物的作用方式以及与靶蛋白的结合强度已知。然后,在其他复合物上测试经过训练的GNN,并使用EdgeSHAPer分析GNN如何产生预测。如果GNN按照预期行事,它们需要学习化合物和靶蛋白之间的相互作用,并且通过优先考虑特定的相互作用来给出预测。然而,根据研究小组的分析,六个GNN基本上都没有做到这一点。大多数GNN只学会了一些蛋白质与药物的相互作用,主要集中在配体上。为了预测分子与靶蛋白的结合强度,模型主要“记住”了它们在训练过程中遇到的化学相似分子及其结合数据,而不管靶蛋白如何。这些被记住的化学相似性基本上决定了预测。这让人想起“聪明的汉斯效应”——就像那匹看起来会数数的马,实际上是根据搭档面部表情和手势的细微差别,来推断出预期的结果。这或许意味着,GNN所谓的“学习能力”可语文试题卷第3页(共10页) 能是站不住脚的,模型的预测能力在很大程度上被高估了,因为可以使用化学知识和更简单的方法进行同等质量的预测。不过,研究中也发现了另外一个现象:当测试化合物的效力增加时,模型倾向于学习到更多的相互作用。也许通过修改表征和训练技术,这些GNN还能朝着理想的方向进一步改进。(摘编自《机器智能·AI或并未学习》注释①:图神经网络:开发者将AI发现规律的能力应用于大型数据库,这些效据库储存着包含各数据点之间关系的信息。两者组合成被称为图神经网络(GNN)的强大新工具。在图神经网络中,被称为“节点”的数据通过被称为“边”的线连接,这使机器学习算法可以在节点、边或整个图的层面作出有用的预测。4.下列对相关材料的理解,不正确的一项是(▲)(3分)A.人工智能(AI)一直在迅速发展,但对人类来说,AI到底从数据中学到了什么,又是如何作出推理的,却近乎一无所知。B.对接在蛋白质上的可能的化合物数量巨大,因此研究人员使用AI模型来预测最能与各自的靶蛋白对接并牢固结合的分子。C.研究人员使用他们专门开发的“EdgeSHAPer”程序,可以判断GNN是否学习了化合物和蛋白质之间最重要的相互作用。D.根据研究小组的分析,所有GNN都学会了一些主要集中在配体上的蛋白质与药物的相互作用,并成功地做出了准确预测。5.下列对材料相关内容的概括和分析,不正确的一项是(▲)(3分)A.自人工智能发展以来,药物发现研究也越来越多地采用与AI相关的技术。比如图神经网络(GNN),适用于预测某种分子与靶蛋白结合的强度。B.研究人员使用EdgeSHAPer分析GNN如何产生预测,根据研究小组的分析,模型主要依靠训练过程中的“记忆”来作出预测,而不管靶蛋白如何。C.图神经网络(GNN)在药物发现研究中的预测产生了“聪明的汉斯效应”,实际上是根据搭档面部表情和手势的细微差别,来推断出预期的结果。D.研究人员在研究中还发现了另一个现象:当测试化合物的效力增加时,模型倾向于学习到更多的相互作用。这也许意味着CNN还能有进一步的改进。6.结合材料,概括JurgenBajorath教授和他的团队在人工智能预测的研究上取得了哪些成果。(6分)(三)文学类文本阅读(本题共3小题,15分)阅读下面的文字,完成7~9题。语文试题卷第4页(共10页) 水天深处思范公韩少功①第一次抵达富春江岸,我最想做的事,就是去寻找范仲淹的遗迹。这不仅仅因为我来自洞庭湖畔,熟悉范文正公著名的《岳阳楼记》;也不仅仅因为我曾历访洛阳、苏州等地,对他这位宋学开山的一生轨迹总是充满好奇;更重要的是他“先天下之忧而忧、后天下之乐而乐”——在我看来就是给中国文明传统和士大夫操守的立魂之语,是数千年历史暗夜中最耀眼的一道精神闪电。②范仲淹乘坐小船,顺着一江碧水来到浙江桐庐(睦州属地),这是他仕途上多次大起大落中最早的一落,虽时间不长,但已初尝仕途煎熬,锤炼了他的顽强和磊落。富春江在这里蜿蜒流过,草长莺飞,柳垂蝶舞,板桥茅舍,宛若《富春山居图》里那种仙境,很适合文人归隐。不是吗,这俗世红尘的事哪干得完呢?君有道则仕,君无道则隐,前人早就有过适时进退的贴心提醒。但范仲淹似不以为然。他在这里重修旧祠,纪念东汉大隐严子陵,赞其不慕功名富贵的“先生之风”,却没打算复制前人。相反,他主张“进亦忧,退亦忧”,即顺境要拼,逆境也要扛,到哪里都活得一个样。特别是“处江湖之远则忧其君”:越是遭遇人生的至暗时刻,倒越是要当硬汉,有担当;知其不可而为;虽千万人逆之,吾往也!③他年幼失父,有一份孤寒和坎坷的经历打底,其实并非不知世事的复杂,故为官处事,有经有权,道术兼通,掐得准各种轻重缓急的分寸,具有丰富的经验,连同时代的欧阳修、王安石、苏轼等也都深为折服。但理想者通常的厄运在于,在

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