NOC模拟测评模拟题附答案

"NOC模拟测评模拟题附答案" 本资源主要涵盖了编程、机器人、计算机视觉、自然语言理解、图形化编程等多方面的知识点。下面是对每个问题的详细解释和知识点总结： 1. 关于 for 循环与 while 循环的叙述，错误的是 while 循环可以不设置循环条件。知识点：循环语句的使用和区别。 2. 二分查找要求所查找的内容必须是有序的。知识点：二分查找算法的使用和原理。 3. 乐高 EV3 设备，不支持 WIFI 连接。知识点：乐高 EV3 设备的特点和应用。 4. 要赋予计算机“看文识字”的能力，需要经历文字特征提取、文字定位与分割和文字识别。知识点：计算机视觉和文字识别技术。 5. 灰度传感器的主要组成部分包括发光二极管和光敏电阻。知识点：灰度传感器的结构和原理。 6. 根据欧氏距离公式，两个数据点 A (1，3) 和 B(2，3) 之间的距离是1。知识点：欧氏距离公式的使用和原理。 7.全国中小学信息技术创新与实践大赛由中国人工智能学会主办。知识点：全国中小学信息技术创新与实践大赛的简介和宗旨。 8. 用 python 语言在屏幕上显示“你好!”代码是 print ("你好!"). 知识点：Python 语言的基础语法和应用。 9. 在二维列表中存储一个 3*3 的表格数据，格式正确的是 tabl=[[1,2,3][4,5,6][7,8,9]]。知识点：Python 语言的列表和二维列表的使用。 10. 在二维列表 lst 中，要想提取第二行第三列的值，正确的是 lst[1][2]。知识点：Python 语言的列表和二维列表的索引和使用。 11. 关于机器人的定义，正确的是机器人是一种可编程的，能执行某些操作或移动动作的自动控制机械。知识点：机器人的定义和特点。 12. 作为一名合格的大赛指导教师，需要指导竟赛规则、创新思维、团队协作等内容。知识点：大赛指导教师的职责和要求。 13. Python 二维列表的索引值是从 0 开始的。知识点：Python 语言的列表和二维列表的索引和使用。 14. 关于递归算法的优点，正确的是 适合计算机方式、消耗内存少、符合人的思维方式，程序简洁、执行速度快。知识点：递归算法的优点和应用。 15. 描述机器人图形化编程的缺点的一项是功能没有字符编程全。知识点：机器人图形化编程的优缺点和应用。 16. 将 f=1+1/2+1/3+...+1/n 转化成递归函数，其递归出口是 f(n) =f (n-1) +1/n。知识点：递归函数的定义和应用。 17. scratch 是图形化编程软件。知识点：scratch 软件的介绍和应用。 18. 编程语言可以简单的理解为一种计算机和人都能识别的语言。知识点：编程语言的定义和应用。 19. “以赛促学、以赛促用”是全国中小学信息技术创新与实践大赛的宗旨。知识点：全国中小学信息技术创新与实践大赛的宗旨和目标。 20. 机器人图形化编程环境一般都不支持自定义模块。知识点：机器人图形化编程环境的特点和限制。 21. LEGO MINDSTORMS Education EV3 软件中程序命名能使用汉字或特殊字符。知识点：LEGO MINDSTORMS Education EV3 软件的特点和应用。 22. 语音合成技术的方法中波形拼接法类似于活字印刷技术。知识点：语音合成技术的方法和应用。 23. 一个问题用递归方法解决，必须满足两个条件：递归关系式、递归出口。知识点：递归算法的使用和限制。 24. 在巡线中某时刻，机器人最后连续测量的光值差分别为(5、3、1)，理论上我们可以预计下次机器人测量的光值差可能是 5，这说明机器人在这一瞬间的速度调整偏大，我们可以将光值差变化量乘以系数计入速度调整中。知识点：机器人巡线算法的使用和应用。 25. NOC 大赛全国中小学信息技术创新与实践大赛的简称是什么？知识点：NOC 大赛的简介和宗旨。 26. 递归函数 f(n) =f (n-1) +n(n>1) 的递归关系式是 f (n) = f(n-1)+n。知识点：递归函数的定义和应用。 27. 以下场景中，没有使用到图像识别技术的是肺炎 CT 影像。知识点：图像识别技术的应用和限制。 28. 递归函数 f(n) =f (n-1) +1/n 的递归出口是 f(n) =f (n-1) +1/n。知识点：递归函数的定义和应用。 29. 以下选项不属于机器人特征的是机器人是生物。知识点：机器人的定义和特点。 30. 以下不属于自然语言理解基础技术的是自动文摘。知识点：自然语言理解技术的基础和应用。 31. 在循环程序里，能够实现每循环一次，i 的值增加 1 的是 i++。知识点：循环语句的使用和应用。 32. 哪一项属于递推算法的特点是在已知条件和所求问题之间总存在着某种互相联系的关系。知识点：递推算法的定义和应用。 这些问题涵盖了编程、机器人、计算机视觉、自然语言理解、图形化编程等多方面的知识点，旨在考察学生对计算机科学和技术的理解和应用能力。