新疆鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院《區(qū)塊鏈與經(jīng)濟社會》2023-2024學(xué)年第二學(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。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁新疆鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《區(qū)塊鏈與經(jīng)濟社會》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢是？（）A.對姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強可解釋性2、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率3、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、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)量遠遠多于其他類別。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)類進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣，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4、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是5、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個機器人需要學(xué)會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能6、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，需要根據(jù)具體情況進行選擇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，就不能再進行更改和優(yōu)化，否則會影響模型的穩(wěn)定性7、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個因素對于提高識別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量8、人工智能中的異常檢測技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性9、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標(biāo)檢測算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標(biāo)檢測任務(wù)10、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應(yīng)該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達自己的意見和關(guān)切11、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域12、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響14、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(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15、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強化學(xué)習(xí)D.以上都是16、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段，功能較為單一，無法滿足用戶的多樣化需求17、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18、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當(dāng)?shù)奈恼?9、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果20、在人工智能的強化學(xué)習(xí)應(yīng)用中，比如訓(xùn)練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設(shè)計B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度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）簡述人工智能在財務(wù)分析和預(yù)算中的幫助。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效指標(biāo)制定中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。4、（本題5分）簡述人工智能在智能成本控制策略制定中的技術(shù)。5、（本題5分）說明人工智能在社會發(fā)展綜合評估和決策支持中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）以某智能民間藝術(shù)市場趨勢分析系統(tǒng)為例，探討人工智能在市場預(yù)測和發(fā)展建議方面的作用。3、（本題5分）分析一個使用人工智能進行圖像識別的案例，討論其技術(shù)實現(xiàn)、應(yīng)用場景和可能的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）研究一個利用人工智能進行傳統(tǒng)民間藝術(shù)品牌形象塑造的案例，分析其品牌定位和傳播效果。5、（本題5分）分析一個基于人工智能的旅游規(guī)劃推薦系統(tǒng)，討論其個性化程度和實用性。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用機器學(xué)