學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁齊齊哈爾大學

《區(qū)塊鏈技術》2023-2024學年第二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、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復雜的分類算法C.對文本進行更精細的預處理D.以上都是2、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好3、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術，旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要聯(lián)合訓練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學習是如何實現(xiàn)這一目標的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務器進行訓練B.每個機構只上傳模型參數(shù)，在云端進行聚合C.通過加密技術直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨立訓練模型4、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設要構建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個方面。以下關于提高回答準確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進D.使用多種語言模型進行融合，提高回答的多樣性5、在人工智能的圖像生成任務中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設要使用VAE生成新的圖像，以下關于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學習數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像6、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關系的一種技術。假設一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關于知識圖譜的描述，哪一項是錯誤的？（）A.知識圖譜將實體、關系和屬性以圖的形式組織起來，便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的，一旦構建完成就無需更新D.結合自然語言處理技術，能夠實現(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理7、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）具有強大的生成能力。假設使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.GAN可以學習到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡結構和訓練參數(shù)可以影響生成圖像的效果8、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準確推薦。假設要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關系的推薦D.以上策略結合使用9、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10、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用11、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯(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B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是12、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應用之一，但目前的機器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結構復雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)13、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設要開發(fā)一個能夠實時監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法14、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物。如果訓練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高15、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術可以減少模型的參數(shù)和計算量。以下關于模型壓縮和量化的敘述，不準確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會導致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計算效率C.模型壓縮和量化技術只適用于小型模型，對于大型復雜模型效果不佳D.這些技術對于在資源受限的設備上部署人工智能模型具有重要意義16、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫(yī)學領域的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進17、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結果影響較大C.深度學習模型由于其復雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關鍵領域至關重要18、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學習技術的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設我們正在研究圖像識別任務，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行訓練，以識別不同的物體和場景。深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢。那么，以下關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無需對圖像進行預處理C.其訓練過程需要大量的計算資源和時間D.對于復雜的圖像分類任務，準確率通常高于傳統(tǒng)機器學習算法19、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響20、假設要開發(fā)一個能夠在復雜的商業(yè)環(huán)境中進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，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領域專家知識B.機器學習算法和經(jīng)濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是21、人工智能在教育領域的應用逐漸興起。假設要開發(fā)一個智能輔導系統(tǒng)，以下關于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導系統(tǒng)能夠根據(jù)每個學生的學習進度和特點，提供個性化的學習方案B.智能輔導系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學生無需與教師進行交流C.智能輔導系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學生的學習態(tài)度和習慣無關D.智能輔導系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題22、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設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)就能準確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預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)驗仍然至關重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響23、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內(nèi)部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分24、人工智能在醫(yī)療領域的應用日益廣泛，假設一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關于人工智能在醫(yī)療診斷中應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征，提高診斷的準確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生，獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準確的診斷25、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉換為整數(shù)，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率26、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和音頻。假設要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標注和對齊B.模型的訓練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴展性27、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略28、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領域發(fā)揮著重要作用。假設我們要在一個大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于智能監(jiān)控的功能，哪一項是不準確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護問題29、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。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關注當前的動作和獎勵30、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Pyt