2025届江苏省徐州市高三考前打靶练习语文试题
本试卷满分150分。考试用时150分钟。
注意事项：
1.答卷前，考生务必将自己的姓名、考生号、考场号和座位号填写在答题卡上。用2B铅笔将试卷类型填涂在答题卡相应位置上。将条形码横贴在答题卡右上角“条形码粘贴处”。
2.作答选择题时，选出每小题答案后，用2B铅笔在答题卡上对应题目下面的答案信息点涂黑；如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案。答案不能答在试卷上。
3.非选择题必须用黑色字迹的签字笔作答，答案必须写在答题卡各题目指定区域内相应位置上；如需改动，先划掉原来的答案，然后再写上新答案；不准使用铅笔和涂改液。不按以上要求作答无效。
4.考生必须保持答题卡的整洁。考试结束后，将试卷和答题卡一并交回。
一、现代文阅读（35分）
（一）现代文阅读I（本题共5小题，19分）
阅读下面的文字，完成小题。
材料一：
与传统的物理修复相比，虚拟修复具有可逆性、多样性、低成本等优势，已成为文物保护与修复的重要补充手段。在文物虚拟修复的过程中，关键技术主要涉及数据的获取和修复方法的选择。获得文物的数字模型后，根据文物的类型不同，虚拟修复方法主要可以分为基于二维图像的虚拟修复技术和基于三维模型的虚拟修复技术。针对壁画、纺织品等平面文物的破损，传统的虚拟修复方法主要通过图像处理技术实现。在图像颜色修复方面，传统方法主要通过对破损区域进行插值、去噪等操作实现颜色校正。Bolong等针对敦煌莫高窟第254窟的褪色壁画，采用红外摄影、多光谱成像等方法对壁画采用的矿物颜料类型进行区分，再基于数字图像处理软件对壁画色彩进行了虚拟修复。在图像纹理修复方面，传统方法主要基于纹理合成技术进行修复。孙晓婉等提出一种基于结构线拟合的丝织品文物图像虚拟修复算法，首先采用Bezier曲线连接纹理结构线，再利用改进的优先权图像修复算法迭代填充待修复区域。对于立体文物，需在三维空间中进行数字化修复。修复流程通常包括几何修复、纹理映射、渲染等步骤。在几何修复方面，主要通过对三维模型进行人工编辑实现。修复人员使用三维建模软件，手动对缺失部分进行数字雕刻和补全。完成几何修复后，需采用纹理映射和渲染技术对修复区域赋予真实感纹理。对于缺失纹理的修复，可采用图像修复方法从相邻区域提取和合成纹理。Liu等以唐代墓葬壁画为研究对象，利用三维服装建模和虚拟仿真技术，实现了唐代壁画服饰纹样的提取和三维服饰的虚拟修复。
人工智能技术的发展为文物虚拟修复带来新的突破。传统的图像修复方法在处理不规则破损、大面积缺失等复杂病况时往往效果有限，而深度学习为图像修复带来了新的范式。通过卷积神经网络（CNN），研究人员可以从海量的文物图像数据中自动学习并提取多尺度、层次化的特征表示，建立起图像内容与修复结果之间的精确映射。沙莎等采用生成对抗网络模型（GAN），成功地对残缺的楚国墓葬纺织品文物进行图像层面的补全修复，有效避免了直接接触文物可能带来的二次损毁风险。文物三维模型的修复需要在保持形状、纹理一致性的同时，尽可能复原原始的结构和细节，对算法的智能性提出了更高要求。Gao和Geng提出一种基于深度学习和模板引导的兵马俑残片自动分类方法。该方法先用PointNet对残片进行初步分类，然后根据完整兵马俑模型对误分类残片进行二次分类，显著提高了兵马俑残片分类的准确性和效率，为碎片的拼接奠定了基础。
（摘编自《人工智能在文物保护中的应用》）
材料二：
在文物复原的关键技术方面，基于人工智能技术的数字复原方法在文化遗产领域引起了越来越多的关注，借助现代科技和专业技术的发展，复原过程得以更加精确和高效。基于人工智能技术对损毁的宋代石窟寺文物造像数字复原关键技术主要有：文物三维扫描、文物模型数字重建、文物数据库建设和机器学习，许多学者在这几方面做了深入研究。
文物三维扫描旨在实现对文物的高精度数字化采集和重建，为文物保护、研究和展示提供了强大的工具。随着科技的不断进步，文物本体三维扫描在文化遗产领域的应用逐渐成为研究的热点。吴玉涵和周明全介绍了三维扫描技术原理及其分类，以结合Inspeck彩色三维扫描系统对兵马俑文物头部的扫描实例，分析了三维扫描系统在文物保护领域的应用。魏薇和潜伟对三维激光扫描的原理和工作流程进行介绍，并对其近期在文物保护和考古工作中的应用情况做出综述和评论。王永红等在《石窟寺文物本体三维扫描测绘技术规程》中提出通过布设控制网，对文物遗址进行数字化测图，并利用三维激光扫描技术获取石窟寺洞窟内文物本体高精度三维点云数据。林仁超则探讨了文物保护中三维扫描技术的应用，提出了提高文物保护力度的观点。此外，国内外众多学者研究指出了点云数据及纹理图像的处理分析的重要性，制定了相应的技术指标。这些技术内容的制定和应用，为文物本体三维扫描提供了有效的数据支持，实现了对文物的准确重建和保存。
在文物三维扫描后，研究团队进行文物数字模型重建。通过点云数据的拟合和网格化，生成连续的三维模型，以还原文物的形态和结构。在此过程中，应用图像处理和计算机视觉技术，对文物造像的损毁部分进行恢复和修复。图像增强、边缘检测和图像分割等方法，帮助还原文物造像中丢失或破损的特定部分，如面部表情、手势和服饰细节。
