共23题，约16740字。

　　青海省海东市2025-2026学年高二下学期7月期末语文试题
　　一、现代文阅读
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　材料一：
　　清华大学自动化系成像与智能技术实验室戴琼海院士团队与天文系蔡峥副教授团队通过多学科交叉研究，研发出AI天文观测增强模型“星衍”，“星衍”突破了天文观测深度极限，将詹姆斯•韦伯空间望远镜的探测深度大大提升了，找到的极暗弱高红移候选天体是过去的3倍，绘制出迄今为止最深邃的极致深空星系图像。
　　探索宇宙中极遥远、极暗弱的天体一直是人类的追求。为了这一追求，人们不断增大望远镜的镜面尺寸，提升传感器的工艺性能，将最强大的观测仪器发射至遥远的太空。但随着不断增加的投入和不断增长的时间周期，传统物理维度的硬件堆砌模式，已面临边际效应带来的增长瓶颈。此外，明亮的天光背景噪声与望远镜自身的热辐射噪声叠加，形成了天文观测领域上空的一朵“乌云”，遮挡了暗弱的星光。更为复杂的是，这让传统探测方法在面对极暗弱信号时力有不逮。多年来，团队始终聚焦观测天文学的核心物理挑战，不断突破探测极限。通过计算光学原理与人工智能算法的深度耦合，团队实现了对海量观测数据的多维解译。这些技术沉淀最终孕育出“星衍”——它将深空图像重构为时空光交织的三维体，像在一块璞玉中精细雕琢出隐藏的纹路。
　　“‘星衍’的核心，在于独特的光度自适应筛选机制。”团队成员介绍，它不再单纯将背景噪声视为随机干扰，而是对噪声的起落与星体本身的光度进行联合建模，“这个机制能引导模型专注于对暗弱信号的提取与重建。”此外，即使信号极其暗弱，“星衍”也能直接利用带有真实噪声的海量真实数据进行训练，可高保真地还原目标信号。
　　团队成员介绍，以前利用AI天文模型解码天文数据的研究并不少，却多沿用计算机视觉领域的通用指标衡量性能。这些指标往往易将模型导向一种误区：数据变得干净平滑，实则磨平了极暗弱信号，甚至改变了天体形态。团队构建了一套基于天文科学的AI评价方法，摒弃单纯的视觉效果提升，以探测能力、形态保真、光度保持等为核心评价指标，以科学需求引导“星衍”的架构设计。“星衍”在增加探测深度的同时，还着力确保了探测的准确性。“星衍”首次采用了“分时中位，全时平均”联合优化策略。“这一双重机制显著提升了探测暗弱信号的能力，也同时降低了虚假信号的产生概率，保证了天文数据的科学性。”团队成员说。
　　在詹姆斯•韦伯空间望远镜的观测数据上，“星衍”展现了惊人的效果：将探测暗弱天体的完备度提升了整整1.0个星等，并将探测的准确度提升了1.6个星等。“星等”是天文学家为天体亮度划分的等级，数值越大，天体越暗。“这相当于将望远镜的光子收集效率提升了近一个数量级。”团队成员介绍，这一突破为研究极端暗弱天体打开了新的窗口。依托这一技术，研究团队在詹姆斯•韦伯空间望远镜的深度观测数据中，发现了超过160个宇宙早期的候选高红移星系，数量是先前发现的3倍。这些星系存在于宇宙大爆炸后仅2亿至5亿年的“宇宙黎明”时代，它们的被发现使人类得以绘制出目前最深邃、暗弱的早期星系光度函数，为理解宇宙第一缕曙光的诞生提供了全新数据。
　　据介绍，“星衍”还能够轻松跨越不同观测平台和探测波段。目前，“星衍”已成功应用于詹姆斯•韦伯空间望远镜和昴星团地面望远镜，覆盖的波段范围从可见光（约500纳米）延伸到中红外（5微米）。这标志着它不仅能解码空间望远镜的尖端数据，更可兼容多元探测设备，成为通用的深空数据增强平台，为人类探寻宇宙的“巨眼”植入AI大脑。
　　（摘编自《运用AI天文观测增强模型“星衍”，最暗弱深空星系图绘制成功》）
　　材料二：
　　揭示太阳活动区向量磁场结构和演化特征，发现太阳低层大气存在磁重联现象，发展太阳活动预报的观测研究基础……20世纪80年代起，汪景琇投身太阳物理学研究，取得了一系列研究成果。尽管工作繁忙，中国科学院院士汪景琇依然对科普工作很积极，并投入了大量精力。1997年3月9日，20世纪发生在我国的最后一次日全食，与2400年回归一次的海尔-波普彗星相遇。当日，应电视台之邀，汪景琇参与了3个多小时的电视直播，解释这一天文奇观。“直播后，走在路上总有人认出我，热情地问各种天文学问题。”汪景琇说，“这也更加坚定了我做科普的决心。”
　　借助短视频、直播等新媒体形式，汪景琇的“粉丝”越来越多。为了将深奥的天文学知识转化成公众听得懂、感兴趣的科普内容，汪景琇根据不同年龄段的受众的需求，反复打磨讲稿。在科普活动中，大家很关心太阳与地球、与人类的关系。在一堂科普视频课上，汪景琇这样描述：“在广袤的银河系，作为离地球最近的恒星，太阳孕育了具有智慧生命的蓝色星球。但 ”
　　（摘编自《中国科学院国家天文台——“通过科普，把公众带到科学前沿”》）
　　1．下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（    ）
　　A．“星衍”是一款AI天文观测增强模型，它突破了天文观测深度极限，绘制出迄今为止最深邃的极致深空星系图像。
　　B．“星衍”是团队多年来相关科研技术沉淀的结果，团队通过计算光学原理与人工智能算法的深度耦合，可多维解译数据。
　　C．“星衍”能跨越不同观测平台和探测波段，可成为通用的深空数据增强平台，更重要的是能解码空间望远镜的尖端数据。
　　D．汪景琇投身太阳物理学研究，取得了一系列研究成果，还积极参与科普工作，通过多种形式向公众传播天文学知识。
　　2．根据材料内容，下列说法不正确的一项是（    ）
　　A．明亮的天光背景噪声与望远镜自身的热辐射噪声叠加，形成了影响天文观测的障碍，让传统探测方法对极暗弱信号力有不逮。
　　B．“星衍”的光度自适应筛选机制能引导模型专注于对暗弱信号的提取与重建，“星衍”能直接利用带有真实噪声的海量真实数据进行训练。
　　C．以前在利用AI天文模型解码天文数据的研究中，AI天文模型无法分析极暗弱天体信号，完全失去了科学研究的价值。
　　D．汪景琇在1997年日全食与海尔-波普彗星相遇之日参与了电视直播，直播后公众的热情提问更加坚定了其做科普的决心。
　　3．下列填入材料二横线处的语句，最恰当的一项是（    ）
　　A．人类还未能完全探明太阳内部复杂的物理运行规律，有关研究要不断推进。
　　B．太阳并非只会滋养地球，它的剧烈活动会对地球和人类产生巨大威胁。
　　C．我们对宇宙中各类恒星的认知，还停留在十分浅显的阶段。
　　D．太阳也有脾气，它的一系列活动，会对地球、对人类产生一些影响。
　　4．材料一在介绍“星衍”模型时谈到了传统的探测方法和以前的AI天文模型，有什么作用？请简要说明。
　　5．“天文学发展既需要‘仰望星空’的探索，也需要‘连接大地’的传播。”请结合两则材料，谈谈你对这句话的理解。
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　白光
　　鲁迅
　　陈士成看过县考的榜，回到家里的时候，已经是下午了。他去得本很早，一见榜，便先在这上面寻陈字。陈字也不少，似乎也都争先恐后的跳进他眼睛里来，然而接着的却全不是“士成”这两个字。他于是重新再在十二张榜的圆图里细细地搜寻，看的人全已散尽了，而陈士成在榜上终于没有见，单站在试院的照壁的面前。