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Convert the binary number 10110 to a decimal number. 将二进制数10110转换为十进制数。

Convert the octal number 548.6 into a decimal number. 将(548.6)₈转换为十进制数

Convert the decimal number 65 into a binary number. 把十进制数65转换成二进制数。

Convert the decimal number 88 into a binary number. 把十进制数88转换成二进制数。

For an uncompressed true color bitmap image with a resolution of 1920×1080, calculate its storage capacity in bytes. 一幅未经压缩的真彩色位图图像，分辨率为1920×1080，计算其存储容量是多少字节？

Given an uncompressed true - color image (each pixel occupies 24 bits) with a resolution of 1920×1080. Calculate the number of bytes required to store this image. If you want to store this image in a 2-GB USB flash drive, without considering other factors such as file system - occupied space, theoretically, how many more images of the same size can this USB flash drive store at most? (1GB = 1024MB, 1MB = 1024KB, 1KB = 1024B) 已知一幅未经压缩的真彩色图像（每个像素占24位），其分辨率为1920×1080。计算存储这张图像所需的字节数。如果要将这张图像存储在一个容量为2GB的U盘里，在不考虑文件系统占用空间等其他因素的情况下，理论上这个U盘最多还能存储多少张同样大小的图像？（1GB = 1024MB，1MB = 1024KB，1KB = 1024B）

一段未经压缩的高清视频，帧分辨率为1280×720（720P），采用真彩色（24位/像素）编码，帧率为25帧/秒，播放时长为10秒。请计算该视频文件的存储容量是多少字节？（结果保留整数）

一个音频文件，采样频率为48kHz，量化位数为16位，声道数为2（立体声），时长为3分钟。计算该音频文件大小是多少MB？ An audio file has a sampling frequency of 48kHz, a quantization bit - depth of 16 bits, 2 channels (stereo), and a duration of 3 minutes. Calculate the size of this audio file in MB.

一个音频文件，采样频率为48kHz，量化位数为16位，声道数为2（立体声），时长为3分钟。计算该音频文件大小是多少MB？ An audio file has a sampling frequency of 48kHz, a quantization bit - depth of 16 bits, 2 channels (stereo), and a duration of 3 minutes. Calculate the size of this audio file in MB.

某高校的学生在校园内的无线网络覆盖区域，使用手机浏览器查询学术资料、观看在线课程视频，并从学校的资源共享平台下载学习文档。 Students from a certain university use their mobile browsers to search for academic materials, watch online course videos, and download learning documents from the school's resource sharing platform within the wireless network coverage area on campus.【缺少答案，请补充】

在此情景中，主要涉及到哪些网络协议？ What network protocols are mainly involved in this scenario?

一家跨国公司，客户和员工遍布世界各地。客户通过公司网站查看和购买产品。公司员工在外出差时，像在公司内部一样安全地访问公司内部的文件服务器、数据库以及使用公司内部的办公软件，并且要确保数据传输过程的安全。 A multinational company with customers and employees spread all over the world. Customers can view and purchase products through the company website. When company employees are on business trips, they should access the company's internal file servers, databases, and use internal office software as securely as they would within the company, and ensure the security of data transmission processes.

该情景主要涉及哪种网络协议？ Which network protocol is mainly involved in this scenario?

某公司的办公网络近期频繁遭受外部恶意攻击，导致公司内部数据面临泄露风险，网络运行也变得极不稳定。作为公司的网络安全管理员，你需要采取一系列计算机安全策略来应对这种情况。 A company's office network has been frequently subjected to external malicious attacks recently, resulting in the risk of internal data leakage and extremely unstable network operation. As the company's network security administrator, you need to adopt a series of computer security strategies to deal with this situation.【缺少答案，请补充】

请列举至少三种你会采用的策略。 Please list at least (至少) three strategies you will adopt to ensure network security.

小张在使用个人电脑进行网上银行交易时，发现账户资金莫名减少，经调查发现是电脑被黑客入侵、个人信息被盗取。为了避免此类事件再次发生，小张决定加强电脑的安全防护。请你为小张推荐至少三种计算机安全防护方法。 Xiao Zhang found that his account funds inexplicably decreased while conducting online banking transactions on his personal computer. After investigation, it was discovered that his computer had been hacked and his personal information had been stolen. In order to prevent such incidents from happening again, Xiao Zhang decided to strengthen the security protection of his computer.

请推荐至少三种计算机安全防护方法。 Please recommend at least (至少) three computer security protection methods for Xiao Zhang.

从问题到技术：看到一个需求，先问“这个需求的核心功能是什么？”再根据功能考虑支撑技术。另外，请注意几乎没有现代应用是只靠一种技术完成的，因此应理解应用中的技术组合。例子：开发一个“能听懂指令的智能家居APP”。功能拆解及涉及技术：听懂指令：这是语音识别（Speech Recognition）功能。理解意图：这需要大语言模型（LLM）来理解自然语言背后的命令。控制家电：这需要通过物联网（IoT）平台向智能插座、灯泡发送指令。 APP后台及存储：整个系统很可能搭建在云计算（Cloud Computing）平台上。现代应用中常使用的IT技术总结如下表。【其中，底色为灰色的技术，考试中不涉及。】 |功能类别|技术名称|主要特点|主要应用场景| |---|---|---|---| |一、数据存储与管理|数据库 (Database)|结构化存储、支持复杂查询（SQL）、事务保证（ACID）、高并发。|业务系统（如银行交易、学生选课系统）、需要精确更新和查询的场景。| |数据仓库 (Data Warehouse)|面向分析、集成多源数据、存储历史数据。|商业智能（BI）、决策支持系统、历史数据分析与报表生成。| |云存储 (Cloud Storage)|弹性扩展、按需付费、高可靠性、通过网络访问。|网站静态资源、网盘服务、应用后台数据存储、大数据分析底层存储。| |区块链 (Blockchain)|去中心化、数据不可篡改、可追溯、基于共识机制。|数字货币、供应链金融、产品溯源、电子存证。| |二、数据识别与感知|物联网 (IoT, Internet of Things) 及传感器 (sensor)|连接物理设备、实时采集环境数据（如温度、状态）。|智能家居、环境监测、工业设备监控、智慧农业。| |计算机视觉 (CV - Computer Vision)|让计算机“看懂”和理解图像/视频中的内容。|人脸识别、医疗影像分析、自动驾驶、工业质检。| |语音识别 (Speech Recognition)|将人类的语言转换为文本或指令。|智能音箱、语音输入法、语音助手、会议转录。| |其他识别技术（条码识别；自动识别技术automatic recognition，如射频）|识别条码（barcode recognition）射频的自动识别（RF, Radio frequency）终端，并读写数据。|一维、二维条码的扫描识别；高速公路口的ETC自动记录及扣费（通过RF射频方式）等。| |三、数据计算与分析|大数据计算 (Big Data Computing)|分布式处理、可应对海量数据（TB/PB级）的批量计算。|用户行为分析、推荐系统模型训练、金融风控建模。| |流计算 (Stream Processing)|实时处理连续不断的数据流、低延迟（毫秒到秒级）。|实时欺诈检测、实时监控大屏、实时推荐、舆情监控。| |边缘计算 (Edge Computing)|在数据产生源头就近处理、降低延迟和网络带宽压力。|自动驾驶、智能工厂、智慧交通信号控制。| |四、智能处理与决策|专家系统 (Expert System)|基于规则和知识库，模拟人类专家在特定领域进行推理和决策。透明、可解释性强。|医疗诊断辅助系统、设备故障诊断、信用审批。| |知识图谱 (Knowledge Graph)|以图结构组织和表示知识，揭示实体间的关系。支持语义搜索和复杂推理。|搜索引擎（如Google）、智能问答、金融风控（识别关联欺诈）。| |机器学习 (Machine Learning)|从数据中自动学习模式和规律，用于预测和决策。是当前AI的主流方法。|图像分类、信用评分、预测性维护。| |>聚类 (Clustering)|机器学习的一种方法，将数据自动分组，发现数据内在结构。无监督学习的典型代表。|客户分群、社区发现、异常检测（异常点不属于任何簇）。| |>关联分析 (Association Analysis)|机器学习的一种方法，发现大量数据中项集之间的隐性的有趣关联关系。如“购物篮分析”。|商品推荐（“买了A的人常买B”）、医疗数据分析（症状与疾病的关联）。| |>神经网络 (Neural Network)|机器学习的一种重要模型，受人脑神经元网络启发，由多层“神经元”连接而成，擅长学习复杂非线性关系。|手写数字识别、语音识别、非线性预测模型。| (缺图)【缺少答案，请补充】

数据仓库（Data Warehouse）面向分析、集成多源数据、存储历史数据。商业智能（BI）、决策支持系统、历史数据分析与报表生成。云存储（Cloud Storage）弹性扩展、按需付费、高可靠性、通过网络访问。网站静态资源、网盘服务、应用后台数据存储、大数据分析底层存储。区块链（Blockchain）去中心化、数据不可篡改、可追溯、基于共识机制。数字货币、供应链金融、产品溯源、电子存证。物联网（IoT，Internet of Things）及传感器（sensor）连接物理设备、实时采集环境数据（如温度、状态）。智能家居、环境监测、工业设备监控、智慧农业。计算机视觉（CV - Computer Vision）让计算机“看懂”和理解图像/视频中的内容。人脸识别、医疗影像分析、自动驾驶、工业质检。语音识别（Speech Recognition）将人类的语言转换为文本或指令。智能音箱、语音输入法、语音助手、会议转录。其他识别技术（条码识别；自动识别技术automatic recognition，如射频）识别条码（barcode recognition）射频的自动识别（RF，Radio frequency）终端，并读写数据。一维、二维码的扫描识别；高速公路口的ETC自动记录及扣费（通过RF射频方式）等。大数据计算（Big Data Computing）分布式处理、可应对海量数据（TB/PB级）的批量计算。用户行为分析、推荐系统模型训练、金融风控建模。流计算（Stream Processing）实时处理连续不断的数据流、低延迟（毫秒到秒级）。实时欺诈检测、实时监控大屏、实时推荐、舆情监控。边缘计算（Edge Computing）在数据产生源头就近处理、降低延迟和网络带宽压力。自动驾驶、智能工厂、智慧交通信号控制。专家系统（Expert System）基于规则和知识库，模拟人类专家在特定领域进行推理和决策。透明、可解释性强。医疗诊断辅助系统、设备故障诊断、信用审批。知识图谱（Knowledge Graph）以图结构组织和表示知识，揭示实体间的关系。支持语义搜索和复杂推理。搜索引擎（如Google）、智能问答、金融风控（识别关联欺诈）。机器学习（Machine Learning）从数据中自动学习模式和规律，用于预测和决策。是当前AI的主流方法。图像分类、信用评分、预测性维护。 >聚类（Clustering）机器学习的一种方法，将数据自动分组，发现数据内在结构。无监督学习的典型代表。客户分群、社区发现、异常检测（异常点不属于任何簇）。 >关联分析（Association Analysis）机器学习的一种方法，发现大量数据中项集之间的隐性的有趣关联关系。如“购物篮分析”。商品推荐（“买了A的人常买B”）、医疗数据分析（症状与疾病的关联）。 >神经网络（Neural Network）机器学习的一种重要模型，受人脑神经元网络启发，由多层“神经元”连接而成，擅长学习复杂非线性关系。手写数字识别、语音识别、非线性预测模型。 >>深度学习（Deep Learning）使用深层神经网络（通常指层数很多）的机器学习分支。能自动从原始数据（如图像像素、文本）中学习高级特征，无需过多人工特征工程。大语言模型、计算机视觉（图像识别、分割）、复杂游戏AI（如AlphaGo）。大语言模型（LLM - Large Language Model）强大的自然语言理解和生成能力，具备广泛的知识。智能客服、内容创作与摘要、代码辅助、AI助手。推荐算法（Recommendation Algorithm）基于用户历史行为和偏好，计算并推荐其可能感兴趣的内容。电商平台“猜你喜欢”、新闻资讯推送、短视频推荐。云计算（Cloud Computing）将计算、存储、网络等资源作为服务按需提供，弹性伸缩。快速部署应用（如网站、App后端）、应对流量波动、降低IT成本。容器化技术（Containerization）将应用及其依赖打包成标准化的单元，实现环境一致性、快速部署。微服务架构、持续集成/持续部署（CI/CD）。【缺少答案，请补充】

某电商平台推出以下智能化功能，提升用户购物体验：功能A：用户通过手机拍摄商品实物照片，平台能快速识别商品类别、品牌、型号，并匹配平台内同款或相似商品供用户选择；功能B：平台根据用户的购物频率、客单价等时间，对顾客进行分类；功能C：系统通过分析用户的浏览和购买行为，并在商品详情页显示“常一起购买”的推荐组合。请回答：分别指出支撑功能A、功能B、功能C的核心IT技术。

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