商丘幼兒師范高等?？茖W(xué)?！秴^(qū)塊鏈實(shí)踐應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)商丘幼兒師范高等?？茖W(xué)校《區(qū)塊鏈實(shí)踐應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走2、在人工智能的語(yǔ)音合成任務(wù)中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，包括不同的口音和情感B.引入情感標(biāo)簽，讓模型學(xué)習(xí)不同情感下的語(yǔ)音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語(yǔ)音風(fēng)格，以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，提高語(yǔ)音合成的質(zhì)量3、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間4、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理，認(rèn)為過擬合不會(huì)影響模型性能5、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響6、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的車輛狀態(tài)估計(jì)B.簡(jiǎn)單地將各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重7、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量8、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮9、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差10、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率11、假設(shè)在一個(gè)智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中，需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況并預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時(shí)間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是12、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于解釋模型決策的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對(duì)模型的決策影響最大B.對(duì)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認(rèn)為模型的準(zhǔn)確性比可解釋性更重要13、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵(lì)和支持C.人工智能驅(qū)動(dòng)的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)14、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)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(duì)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(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行15、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在審計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)管理中的角色。2、（本題5分）解釋人工智能在投資組合管理中的策略。3、（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。4、（本題5分）解釋人工智能在智能營(yíng)銷精準(zhǔn)定位中的策略。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音合成模型，將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音，提高合成質(zhì)量。2、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體學(xué)習(xí)在資源分配問題中優(yōu)化策略。提高資源利用效率。3、（本題5分）運(yùn)用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，對(duì)CIFAR-10數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類。使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加數(shù)據(jù)的多樣性，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、裁剪等，訓(xùn)練模型并保存最優(yōu)模型，在測(cè)試集上進(jìn)行驗(yàn)證。4、（本題5分）利用Python的PyTorch庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，對(duì)街景圖像數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。研究不同的圖像預(yù)處理方法和模型壓縮技術(shù)對(duì)性能的影響。5、（本題5分）在Python中，運(yùn)用花朵授粉算法優(yōu)化一個(gè)復(fù)雜工程問題。設(shè)置算法參數(shù)，展示優(yōu)化結(jié)果和收斂曲線。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本