北京理工大學(xué)《區(qū)塊鏈技術(shù)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學(xué)

《區(qū)塊鏈技術(shù)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)2、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作，同時具有獨特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用3、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)自動進(jìn)行邏輯推理和問題求解。以下關(guān)于自動推理的說法，不正確的是（）A.自動推理可以應(yīng)用于定理證明、規(guī)劃和診斷等領(lǐng)域B.基于規(guī)則的推理和基于模型的推理是自動推理的常見方法C.自動推理系統(tǒng)能夠處理所有復(fù)雜的邏輯問題，無需人類干預(yù)D.不確定性推理和非單調(diào)推理是自動推理中的難點和研究熱點4、在人工智能的藥物研發(fā)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計和篩選。假設(shè)要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)5、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量6、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要7、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估，應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)8、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行9、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成10、人工智能中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇11、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用12、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣13、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要14、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設(shè)有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能16、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現(xiàn)錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實時的環(huán)境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患17、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是18、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是19、在人工智能的語音識別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用20、在人工智能的模型評估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能成本效益分析中的技術(shù)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诠?yīng)鏈管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述模型選擇和調(diào)優(yōu)的方法。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈合作伙伴選擇中的方法。5、（本題5分）簡述人工智能在質(zhì)量管理中的方法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能攝影產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策略研究系統(tǒng)，探討其如何推動攝影產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新。2、（本題5分）剖析一個利用人工智能進(jìn)行股票市場預(yù)測的嘗試，討論其可靠性和局限性。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的民間舞蹈文化元素提取系統(tǒng)，評估其提取準(zhǔn)確性和應(yīng)用價值。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂演出安排與調(diào)度系統(tǒng)，討論其如何合理安排音樂演出和調(diào)度資源。5、（本題5分）探討一個基于人工智能的在線客服系統(tǒng)，分析其回答準(zhǔn)確性和效率。四、操作題（本