浙江水利水電學院《區(qū)塊鏈技術及運用》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁浙江水利水電學院《區(qū)塊鏈技術及運用》

2023-2024學年第一學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、在人工智能的圖像識別任務中，對抗樣本的存在對模型的安全性構成威脅。假設一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導致錯誤的分類結果。以下哪種方法在提高模型對對抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強B.模型正則化C.對抗訓練D.以上方法綜合運用2、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結節(jié)，以下關于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數(shù)據(jù)獲得準確的診斷結果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強技術可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估3、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關于這種應用的描述，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)的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結果進行審核和監(jiān)督4、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是5、強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設有一個機器人需要通過學習在復雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關于強化學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學習至關重要C.強化學習不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵6、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結構B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響7、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于預測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預測的？（）A.繪制復雜的模型架構圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量8、假設在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦。為了準確評估學生的學習狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學習行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學習偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是9、在人工智能的語音識別任務中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準確識別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術或方法在提高系統(tǒng)的適應性方面最為關鍵？（）A.聲學模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結合使用10、人工智能中的聯(lián)邦學習技術旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓練一個模型。以下哪種聯(lián)邦學習算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學習B.縱向聯(lián)邦學習C.聯(lián)邦遷移學習D.以上框架根據(jù)具體情況選擇11、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數(shù)的設計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性12、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，以下關于自然語言處理在該系統(tǒng)中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.詞法分析、句法分析和語義理解等技術有助于理解用戶輸入的問題B.機器翻譯技術可以將用戶的問題翻譯成其他語言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語料庫和預訓練模型，可以提高回答的準確性和合理性D.自然語言處理技術能夠完美理解人類語言的所有含義和語境，不會出現(xiàn)誤解13、情感分析是自然語言處理中的一個重要任務。以下關于情感分析的描述，不準確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機器學習算法或深度學習模型來進行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析等方面有廣泛的應用D.情感分析的結果總是準確無誤的，不受文本的復雜性和多義性影響14、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能機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，以下關于強化學習算法的選擇，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，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法15、人工智能在金融領域的風險管理中具有潛在應用價值。假設一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風險，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學習模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結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行定期監(jiān)測和驗證16、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練好的圖像分類模型應用到一個特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓練C.遷移學習只能在相同領域的任務之間進行，不同領域無法應用D.遷移學習會導致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力17、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像18、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關注。假設要利用預訓練語言模型進行特定任務的微調(diào)。以下關于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規(guī)模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務數(shù)據(jù)，快速適應新的任務C.預訓練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化19、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是20、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領域。2、（本題5分）解釋遺傳算法的原理和應用。3、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡的原理和應用。4、（本題5分）談談人工智能在供應鏈管理中的應用。5、（本題5分）簡述人工智能在文學創(chuàng)作中的應用。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行書法作品評價的實例，討論其評價標準和客觀性。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈服裝與道具設計系統(tǒng)，分析其如何設計符合舞蹈主題的服裝和道具。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能民間藝術創(chuàng)新發(fā)展系統(tǒng)，討論其如何推動民間藝術的創(chuàng)新。4、（本題5分）以某智能工業(yè)機器人控制系統(tǒng)為例，探討人工智能在動作精度和效率提升中的應用。5、（本題5分）研究一個利用人工智能進行攝影作品后期處理的案例，分析其處理效果和風格特點。四、操作題（本大