南京市2024届高三年级第二次模拟考试(2024.05)试题(语文)正在持续更新，目前2025金太阳答案网为大家整理了相关试题及答案，供大家查缺补漏，高效提升成绩。

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2023~2024学年怀仁一中高三年级下学期第四次模拟考试语文试卷(时间：150分钟满分：150分)一、现代文阅读(35分)(一)现代文阅读I(本题共5小题，18分)阅读下面的文字，完成1~5题。网络文化安全是国家文化安全的主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在A|(人工智能)出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题。这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关健词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键词的数据库进行比对，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问题的巡查与监测的责任，通过对重点网站，重，点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。目前，我国网民数量位居世界第一，而且每年以千万级的数目增长。网络空间公众意见数量与密度的爆发式增长，使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继。当下，A!算法介入网络文化安全风险预警主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。相比传统的网络文化预警方法，基于A!的解决方案在网络文化预警中具有明显优势。人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智能技术能够全天候搜集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别：通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。A|算法技术的运用有效提高了分析网络信息的效率。传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。面对当前的互联网规模，传统的网络监管模式显得费力耗时。相比之下，A!算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，A!利用先进的机器学习算法构建语料模型，可以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，A1则显著提高了准确性。例如，2021年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天次数、聊天对象、聊天