伊春職業(yè)學(xué)院《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁伊春職業(yè)學(xué)院《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》

2023-2024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30個小題，每小題1分，共30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、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計算效率和模型性能，例如通過調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會影響模型的穩(wěn)定性2、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測、病蟲害預(yù)測等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過高，不具有實(shí)際推廣價值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預(yù)測的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對人工智能應(yīng)用的效果沒有影響4、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別5、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是6、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略8、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理中具有潛在應(yīng)用價值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風(fēng)險，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準(zhǔn)確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測和驗證9、人工智能中的知識表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯10、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)11、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是12、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域，計算機(jī)可以生成音樂作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)13、深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導(dǎo)致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高14、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容15、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機(jī)器視覺技術(shù)檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配16、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性17、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇18、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督19、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑RB.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是20、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論21、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務(wù)D.主動引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流22、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機(jī)做出選擇，將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無法干預(yù)23、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評估24、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個復(fù)雜的優(yōu)化問題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計算環(huán)境無關(guān)25、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26、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機(jī)采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法27、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法?？紤]一個優(yōu)化問題，需要在一個復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機(jī)的，沒有任何規(guī)律可循28、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(dú)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(shí)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29、人工智能中的自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動機(jī)器學(xué)習(xí)的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性30、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評估一個智能客服的性能，以下關(guān)于評估指標(biāo)的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準(zhǔn)確性B.響應(yīng)的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復(fù)雜程度二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在TensorFlow中，構(gòu)建一個深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（如A2C或DDPG），控制一個機(jī)器人在模擬環(huán)境中完成特定的任務(wù)，如抓取物體或行走。觀察模型的訓(xùn)練效果和機(jī)器人的行為表現(xiàn)。2、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運(yùn)用隨機(jī)森林算法對一個大型電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘用戶的潛在購買模式和偏好，為個性化推薦提供支持。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的層次聚類算法，對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。研究基因之間的相似性和功能分組。4、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行資源管理，提高資源利用效率。5、（本題5分）在Python中，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）解決一個回歸問題。生成一組模擬數(shù)據(jù)，構(gòu)建ANN模型進(jìn)行擬合，分析模