全部来自 AI 原创生成并经逐题审校的题目，带 精品 标记的为 AI 复审通过。整卷生成请去组卷。
某温室系统读取土壤湿度变量 moisture；当 moisture < 35 时开启水泵，否则关闭水泵。下列程序逻辑正确的是（ ） A. if moisture < 35: pump = 1；else: pump = 0 B. if moisture < 35: pump = 0；else: pump = 1 C. if moisture > 35: pump = 1；else: pump = 0 D. if moisture < 35: pump = 1；else: pump = 1
登录后查看答案
某设备每次读取温度传感器时，同时得到读数和状态标志；状态为“无效”的读数不得参与判断。连续读取结果依次为：31.2℃（无效）、29.8℃（有效）、30.0℃（有效）、30.1℃（有效）。程序仅在有效读数严格大于30.0℃时触发提示。首次触发提示的是第____次读取。
某校三维打印社团制作笔筒时，成员甲完成三维建模后，直接将模型文件发送给打印机开始打印，结果打印失败。若按三维打印的完整流程规范操作，甲在建模之后、打印之前还应完成的关键环节是：将模型导入切片软件，设置参数并（ ） A. 拍摄实物多角度照片以备份 B. 生成打印文件（如G代码），再传输至打印机 C. 用测量工具量取实物的长宽高 D. 对成品进行打磨抛光处理 A. 拍摄实物多角度照片以备份 B. 生成打印文件（如G代码），再传输至打印机 C. 用测量工具量取实物的长宽高 D. 对成品进行打磨抛光处理
某智能展柜用变量 lux 记录环境照度，单位为 lx。要求照度不低于 180 lx 且不高于 420 lx 时开启展示灯，其余情况关闭。程序已写为：if lux >= 180 ___ lux <= 420: 其中应填入的 Python 逻辑运算符是____。
某智能教室灯光控制系统用 Python 编写控制程序，变量 light 表示光敏传感器测得的光照强度。程序要求：当光照强度低于 200 时自动开灯，否则关灯。该判断逻辑应使用的语句结构是____语句（填写关键字），其中“开灯”应写在条件成立时执行的分支中，“关灯”写在____（填 else 或 elif）分支中，这种“满足条件做甲、不满足做乙”的程序结构称为____结构。
某外壳模型规定层厚不得大于0.16 mm、填充率不得低于30%；在可选层厚0.08 mm、0.12 mm、0.16 mm和填充率20%、30%、40%中，其他参数固定。若满足规定后优先缩短打印时间，应选哪组参数？A. 层厚0.08 mm、填充率30% B. 层厚0.12 mm、填充率30% C. 层厚0.16 mm、填充率30% D. 层厚0.16 mm、填充率40%
某实验室制作带有细小镂空纹理的树脂模型。设备将成形平台置于液态光敏树脂中，每层由紫外激光按截面轮廓照射，使对应区域固化，再逐层完成模型；整个过程不使用喷头挤出丝材。该设备采用的常见成型工艺是____。
某文创工作室需复刻一把残缺的古锁模型：①对实物进行三维扫描获取数字模型；②将模型导入切片软件，设置层厚等参数并生成打印文件；③由三维打印机按文件逐层堆积成型；④去除支撑结构并打磨表面。请按三维打印的实际操作顺序排列上述环节（用序号表示）：____
某数字模型经三维打印设备制造实体时，设备依据模型信息逐层形成材料截面，并使各层结合成完整物体。这体现了三维打印的哪一基本原理？ A. 逐层堆积成型 B. 整块材料切削成型 C. 液态材料整体浇注成型 D. 材料压制后再整体塑形成型
某同学在三维建模软件中审查一个机械零件模型，先按住旋转视角工具将视图绕模型转动以检查背面结构，发现细节过小后进行视图缩放放大，最后移动视图使隐藏部位居于窗口中央。下列说法正确的是（ ） A. 三次操作都改变的是观察视角或视图位置，模型本身的形状与尺寸始终未变 B. 缩放放大视图后，模型的实际尺寸随之变大 C. 平移视图是将模型本身移到了新的空间位置 D. 旋转视角时模型的实际朝向在空间中发生了改变
在三维建模软件中，某模型当前从正面观察且显示较小，画面位置偏离中心。现要求依次完成：改从上方观察模型；保持观察方向不变，使模型在画面中显示得更大；保持观察方向和显示大小不变，将模型移至画面中心。对应的观察操作依次为____。
在三维建模软件中查看一个茶杯模型时，若模型整体超出视口范围，可通过____操作调整视角位置，使模型在视口中整体可见；若想近距离查看模型局部细节，应使用____功能；若想从侧面观察模型的轮廓形状，则应使用____功能。
在三维建模软件中观察一个零件模型时，若要保持当前观察方向和显示大小，仅将模型的画面位置移到视窗中央，应使用哪种操作？ A. 旋转视角 B. 缩放视图 C. 平移视图 D. 导出模型
某研究小组对比两种人脸识别方案的训练情况：方案一由工程师手工规定肤色的范围、五官的轮廓位置等特征，再进行分类判断；方案二构建多层神经网络，直接输入大量原始人脸图像，让网络各层自动形成由边缘到部件再到整体的特征表示。实验发现，当训练样本很少时，方案二的效果反而不如方案一；随着样本数量增加，方案二的效果明显超过方案一。由此可知，深度学习的特点是：网络能够____特征（填“自动学习”或“完全依赖人工设计”），但需要____的数据量才能获得良好效果。
某人工神经元接收输入 x₁=1、x₂=1、x₃=2，对应权值分别为 2、−1、1，偏置为 −1。先计算 z=2x₁−x₂+x₃−1，再按规则输出：z≥2 时输出 1，否则输出 0。该神经元的输出是（ ） A. 0 B. 1 C. 2 D. −1
某图像识别神经网络采用"输入层—隐藏层—输出层"的分层结构。下列关于各层职责的描述中，错误的是（ ） A. 输入层负责接收原始数据，不参与特征的提取与组合 B. 隐藏层位于输入层与输出层之间，对数据进行中间处理并向后传递 C. 输出层位于网络末端，负责给出最终的判断或预测结果 D. 三层中任何一层都可以直接接收外界原始数据并独立完成识别
下列关于分类与聚类的判断，正确的是（ ） A. 电商平台根据用户的消费金额、浏览习惯等无标签数据将用户分为若干群体，属于分类问题 B. 银行根据历史交易数据中已标注的“欺诈”与“正常”记录，判断新交易是否欺诈，属于聚类问题 C. 聚类分析需要事先知道每个类别的标签，而分类分析不需要 D. 新闻网站将海量无标签新闻自动按主题归组，属于聚类问题
某研究小组利用多层神经网络分析农田传感器采集的作物生长数据。关于深度学习的特点，下列说法正确的是（ ） A. 必须由研究人员预先指定每一层要提取的特征 B. 可通过多层结构自动学习特征，但通常需要较多训练数据 C. 网络层数越多，训练所需的数据就越少 D. 只要训练数据足够多，网络就不需要学习特征
某同学用同一批训练数据分别训练了甲、乙两个手写数字分类模型，并用同一个未参与训练的独立测试集（含300个样本）进行评估。结果显示：甲模型训练集正确率为99%，测试集上分类正确的样本有240个；乙模型训练集正确率为90%，测试集上分类正确的样本有264个。下列判断最合理的是（ ） A. 甲模型更优，因为其训练集正确率更高 B. 乙模型更优，其测试集正确率为88%，且训练集与测试集正确率接近，泛化能力更好 C. 甲模型更优，因为其测试集正确率为88%，高于乙模型 D. 两个模型都出现了过拟合，无法比较优劣
某植物园拟处理一批植物叶片图像。方案甲先由专家为部分图像标注植物种类，再用这些带标签图像训练模型，判断新图像所属种类；方案乙不提供种类标签，让模型依据图像特征把叶片分成若干组，供研究人员后续查看。下列判断正确的是（ ） A. 甲是聚类，乙是分类；两者都必须预先给出类别标签 B. 甲是分类，乙是聚类；甲依赖带标签数据，乙按特征分组且分组含义需后续解释 C. 甲是分类，乙是聚类；乙的每组必然对应一种真实植物种类 D. 甲是聚类，乙是分类；甲的结果是特征相似的组，乙的结果是预先确定的标签