2025年AI知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)習(xí)題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)通常用于在AI模型訓(xùn)練過程中減少過擬合現(xiàn)象？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.正則化

C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.提高學(xué)習(xí)率

答案：B

解析：正則化是一種在模型訓(xùn)練過程中添加的懲罰項，用于減少模型的復(fù)雜度，從而減少過擬合現(xiàn)象。它通過限制模型參數(shù)的大小來防止模型學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，參考《深度學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用》2025版第4.2節(jié)。

2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪項措施可以有效保護(hù)用戶隱私？

A.加密通信

B.使用差分隱私

C.增加模型復(fù)雜度

D.減少數(shù)據(jù)參與度

答案：B

解析：差分隱私是一種在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)過程中保護(hù)個體隱私的技術(shù)。它通過向輸出添加隨機(jī)噪聲來確保單個數(shù)據(jù)點(diǎn)無法被識別，參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐》2025版第3.5節(jié)。

3.以下哪項技術(shù)可以顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理速度？

A.模型并行

B.知識蒸餾

C.模型量化

D.數(shù)據(jù)并行

答案：C

解析：模型量化通過將浮點(diǎn)數(shù)權(quán)重轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，減少內(nèi)存占用和計算量，從而提高推理速度。在ResNet-50上應(yīng)用INT8量化，可以降低大約40%的內(nèi)存占用和25%的計算時間，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版第5.3節(jié)。

4.在評估AI模型時，以下哪項指標(biāo)通常用于衡量模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力？

A.精度

B.準(zhǔn)確率

C.收斂速度

D.模型復(fù)雜度

答案：A

解析：精度是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是衡量模型泛化能力的重要指標(biāo)。在模型訓(xùn)練和測試過程中，高精度意味著模型在未知數(shù)據(jù)上也能保持良好的性能，參考《機(jī)器學(xué)習(xí)評估與優(yōu)化》2025版第2.3節(jié)。

5.以下哪項技術(shù)通常用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題？

A.ReLU激活函數(shù)

B.L2正則化

C.批標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：C

解析：批標(biāo)準(zhǔn)化是一種通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化來加速訓(xùn)練過程并提高模型穩(wěn)定性的技術(shù)。它通過減少內(nèi)部協(xié)變量偏移，有效緩解了梯度消失問題，參考《深度學(xué)習(xí)框架PyTorch官方指南》2025版第7.2節(jié)。

6.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪項技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的視頻內(nèi)容？

A.文本到視頻合成

B.圖像生成

C.視頻編輯

D.音頻處理

答案：A

解析：文本到視頻合成技術(shù)通過將文本描述轉(zhuǎn)換為視頻內(nèi)容，可以生成高質(zhì)量的動態(tài)視頻。該技術(shù)結(jié)合了自然語言處理和計算機(jī)視覺技術(shù)，參考《AIGC技術(shù)白皮書》2025版第4.1節(jié)。

7.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪項原則強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)不應(yīng)加劇社會不平等？

A.公平性

B.可解釋性

C.可控性

D.可持續(xù)性

答案：A

解析：公平性原則要求AI系統(tǒng)在處理不同群體時保持公正，不應(yīng)加劇社會不平等。這一原則強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)在設(shè)計、訓(xùn)練和部署過程中要考慮不同群體的需求和權(quán)益，參考《AI倫理準(zhǔn)則指南》2025版第3.2節(jié)。

8.以下哪項技術(shù)通常用于在分布式訓(xùn)練框架中實(shí)現(xiàn)模型并行？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.梯度并行

D.混合并行

答案：B

解析：模型并行是一種在分布式訓(xùn)練框架中實(shí)現(xiàn)模型并行的方法，它將模型的不同部分分配到不同的計算節(jié)點(diǎn)上，以并行處理整個模型。這種方法可以顯著提高訓(xùn)練速度和效率，參考《分布式訓(xùn)練框架原理與應(yīng)用》2025版第6.3節(jié)。

9.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.多任務(wù)學(xué)習(xí)

C.動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整

D.知識蒸餾

答案：B

解析：多任務(wù)學(xué)習(xí)通過同時訓(xùn)練多個相關(guān)任務(wù)，可以促進(jìn)模型在不同任務(wù)上的泛化能力。這種方法能夠使模型學(xué)習(xí)到更通用的特征表示，從而提高模型的泛化性能，參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版第4.2節(jié)。

10.在對抗性攻擊防御中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？

A.輸入驗(yàn)證

B.梯度正則化

C.對抗訓(xùn)練

D.模型剪枝

答案：C

解析：對抗訓(xùn)練是一種在訓(xùn)練過程中引入對抗噪聲來增強(qiáng)模型魯棒性的方法。通過對抗訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到更魯棒的表示，從而在對抗攻擊下保持性能，參考《對抗性攻擊防御技術(shù)》2025版第5.3節(jié)。

11.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化資源利用率？

A.動態(tài)資源分配

B.任務(wù)隊列管理

C.模型壓縮

D.模型剪枝

答案：A

解析：動態(tài)資源分配是一種根據(jù)任務(wù)需求和系統(tǒng)負(fù)載動態(tài)調(diào)整計算資源的方法。通過動態(tài)資源分配，可以優(yōu)化資源利用率，提高訓(xùn)練效率，參考《AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度技術(shù)》2025版第3.2節(jié)。

12.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪項技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸？

A.數(shù)據(jù)壓縮

B.數(shù)據(jù)加密

C.數(shù)據(jù)同步

D.數(shù)據(jù)備份

答案：A

解析：數(shù)據(jù)壓縮是一種通過減少數(shù)據(jù)體積來提高數(shù)據(jù)傳輸效率的技術(shù)。在云邊端協(xié)同部署中，數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨螅岣哒w系統(tǒng)的性能，參考《云邊端協(xié)同部署技術(shù)》2025版第4.1節(jié)。

13.在知識蒸餾中，以下哪項技術(shù)可以用于提高小模型的表達(dá)能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型壓縮

C.知識蒸餾

D.模型并行

答案：C

解析：知識蒸餾是一種將大模型的知識遷移到小模型的方法，通過蒸餾過程，小模型可以學(xué)習(xí)到大模型的內(nèi)部表示，從而提高其表達(dá)能力，參考《知識蒸餾技術(shù)》2025版第3.2節(jié)。

14.在模型量化中，以下哪項技術(shù)可以用于減少模型參數(shù)的精度？

A.INT8量化

B.FP16量化

C.知識蒸餾

D.模型剪枝

答案：A

解析：INT8量化通過將浮點(diǎn)數(shù)權(quán)重轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)，可以顯著減少模型參數(shù)的精度和模型大小，從而降低計算資源和存儲需求，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版第2.3節(jié)。

15.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪項技術(shù)可以用于提高API調(diào)用效率？

A.緩存機(jī)制

B.負(fù)載均衡

C.數(shù)據(jù)壓縮

D.模型剪枝

答案：B

解析：負(fù)載均衡技術(shù)通過將請求分發(fā)到多個服務(wù)器，可以提高系統(tǒng)處理高并發(fā)請求的能力，從而提高API調(diào)用效率。這種方法可以減少單個服務(wù)器的負(fù)載，提高整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性，參考《高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化》2025版第5.3節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在AI模型訓(xùn)練過程中，以下哪些策略可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.正則化

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.批標(biāo)準(zhǔn)化

E.模型集成

答案：ABCE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）、正則化（B）、批標(biāo)準(zhǔn)化（D）和多任務(wù)學(xué)習(xí)（C）都是提高模型泛化能力的有效策略。數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過增加數(shù)據(jù)多樣性來減少過擬合，正則化通過限制模型復(fù)雜度來防止過擬合，批標(biāo)準(zhǔn)化通過提高訓(xùn)練穩(wěn)定性來提升泛化能力，多任務(wù)學(xué)習(xí)通過聯(lián)合訓(xùn)練多個相關(guān)任務(wù)來促進(jìn)模型學(xué)習(xí)到更通用的特征表示。

2.以下哪些技術(shù)可以用于對抗性攻擊防御？（多選）

A.輸入驗(yàn)證

B.梯度正則化

C.對抗訓(xùn)練

D.模型壓縮

E.模型蒸餾

答案：ABC

解析：對抗性攻擊防御通常涉及輸入驗(yàn)證（A）、梯度正則化（B）和對抗訓(xùn)練（C）。這些技術(shù)幫助模型識別和抵御惡意輸入。模型壓縮（D）和模型蒸餾（E）更多是用于模型優(yōu)化和知識遷移。

3.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的長期性能？（多選）

A.多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練

B.多語言預(yù)訓(xùn)練

C.持續(xù)學(xué)習(xí)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.集成學(xué)習(xí)

答案：ABCE

解析：多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練（A）、多語言預(yù)訓(xùn)練（B）、持續(xù)學(xué)習(xí)（C）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）都可以提高模型的長期性能。這些策略使模型能夠更好地泛化到新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上。集成學(xué)習(xí)（E）雖然有助于提高預(yù)測精度，但不是直接針對長期性能的策略。

4.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型推理速度？（多選）

A.模型量化

B.知識蒸餾

C.模型剪枝

D.梯度裁剪

E.模型并行

答案：ABCE

解析：模型量化（A）、知識蒸餾（B）、模型剪枝（C）和模型并行（E）都是提高模型推理速度的有效方法。這些技術(shù)減少了模型的復(fù)雜度和計算量。梯度裁剪（D）主要用于加速訓(xùn)練過程，而非推理。

5.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化資源利用？（多選）

A.彈性資源分配

B.負(fù)載均衡

C.數(shù)據(jù)壓縮

D.分布式存儲

E.云邊端協(xié)同優(yōu)化

答案：ABCE

解析：彈性資源分配（A）、負(fù)載均衡（B）、數(shù)據(jù)壓縮（C）和云邊端協(xié)同優(yōu)化（E）都是優(yōu)化云邊端協(xié)同部署中資源利用的技術(shù)。分布式存儲（D）雖然重要，但主要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲而非資源優(yōu)化。

6.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI模型的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.對抗訓(xùn)練

C.梯度正則化

D.模型集成

E.知識蒸餾

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）、對抗訓(xùn)練（B）、梯度正則化（C）和模型集成（D）都是提高AI模型魯棒性的有效方法。這些技術(shù)幫助模型更好地應(yīng)對噪聲、異常值和對抗樣本。知識蒸餾（E）主要用于模型壓縮和知識遷移。

7.在模型量化過程中，以下哪些量化方法可以用于保持模型精度？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.量化感知訓(xùn)練

D.量化無關(guān)訓(xùn)練

E.低秩量化

答案：ABC

解析：INT8量化（A）、FP16量化（B）和量化感知訓(xùn)練（C）都是可以用于保持模型精度的量化方法。量化無關(guān)訓(xùn)練（D）和低秩量化（E）可能犧牲部分精度以換取其他性能優(yōu)化。

8.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪些措施可以保護(hù)用戶隱私？（多選）

A.加密通信

B.差分隱私

C.同態(tài)加密

D.隱私預(yù)算

E.零知識證明

答案：ABDE

解析：加密通信（A）、差分隱私（B）、隱私預(yù)算（D）和零知識證明（E）都是保護(hù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)用戶隱私的措施。同態(tài)加密（C）雖然相關(guān)，但不是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的隱私保護(hù)技術(shù)。

9.以下哪些技術(shù)可以用于模型服務(wù)的API調(diào)用優(yōu)化？（多選）

A.緩存機(jī)制

B.負(fù)載均衡

C.限流策略

D.請求合并

E.異步處理

答案：ABDE

解析：緩存機(jī)制（A）、負(fù)載均衡（B）、限流策略（C）和異步處理（E）都是優(yōu)化模型服務(wù)API調(diào)用的重要技術(shù)。請求合并（D）通常用于減少網(wǎng)絡(luò)延遲，但不是主要的API調(diào)用優(yōu)化技術(shù)。

10.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則對于保護(hù)用戶隱私至關(guān)重要？（多選）

A.公平性

B.可解釋性

C.隱私保護(hù)

D.可控性

E.可持續(xù)性

答案：BCD

解析：可解釋性（B）、隱私保護(hù)（C）、可控性（D）和可持續(xù)性（E）是AI倫理準(zhǔn)則中保護(hù)用戶隱私的關(guān)鍵原則。公平性（A）雖然重要，但主要關(guān)注模型對不同群體的公平性。

三、填空題（共15題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，___________用于協(xié)調(diào)不同節(jié)點(diǎn)之間的訓(xùn)練過程。

答案：訓(xùn)練協(xié)調(diào)器

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA通過在原始模型上添加一個___________的參數(shù)層來調(diào)整模型權(quán)重。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，___________通過結(jié)合多個預(yù)訓(xùn)練任務(wù)來提高模型的泛化能力。

答案：多任務(wù)學(xué)習(xí)

4.對抗性攻擊防御中，___________是一種常見的攻擊類型，它通過擾動輸入數(shù)據(jù)來欺騙模型。

答案：對抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，___________通過降低模型精度來提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，___________通過將模型的不同部分分配到不同的GPU上并行計算。

答案：模型切分

7.低精度推理中，___________量化將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________允許在云端和邊緣設(shè)備之間動態(tài)地分配計算任務(wù)。

答案：彈性計算

9.知識蒸餾中，___________是小模型，用于學(xué)習(xí)大模型的知識。

答案：學(xué)生模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為16位整數(shù)。

答案：FP16

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________是一種在保持模型性能的同時減少模型參數(shù)數(shù)量的技術(shù)。

答案：通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，___________是一種通過引入稀疏性來減少模型計算量的技術(shù)。

答案：稀疏激活

13.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________是衡量模型在未知數(shù)據(jù)上預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險中，___________是AI系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的偏見和歧視問題。

答案：偏見檢測

15.API調(diào)用規(guī)范中，___________用于確保API調(diào)用的一致性和可靠性。

答案：接口文檔

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)通過增加模型參數(shù)量來提升小模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)詳解》2025版第2.1節(jié)，LoRA/QLoRA技術(shù)并非通過增加參數(shù)量，而是通過引入低秩矩陣來調(diào)整模型權(quán)重，從而提升小模型的性能。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，多任務(wù)學(xué)習(xí)總是比單一任務(wù)學(xué)習(xí)更有效。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版第3.2節(jié)，多任務(wù)學(xué)習(xí)并不總是比單一任務(wù)學(xué)習(xí)更有效，其效果取決于任務(wù)之間的相關(guān)性。

3.對抗性攻擊防御中，對抗訓(xùn)練是唯一有效的防御手段。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊防御技術(shù)》2025版第4.1節(jié)，除了對抗訓(xùn)練，還有多種防御手段，如輸入驗(yàn)證、梯度正則化等，可以增強(qiáng)模型的魯棒性。

4.模型并行策略中，模型切分總是比模型堆疊更有效。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行策略研究》2025版第5.2節(jié)，模型切分和模型堆疊各有優(yōu)勢，其有效性取決于具體的應(yīng)用場景和模型架構(gòu)。

5.云邊端協(xié)同部署中，彈性計算可以完全消除資源瓶頸。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)》2025版第3.3節(jié)，彈性計算可以緩解資源瓶頸，但不能完全消除，仍需考慮資源的限制。

6.知識蒸餾中，學(xué)生模型通常比教師模型復(fù)雜。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術(shù)》2025版第2.2節(jié)，學(xué)生模型通常比教師模型簡單，因?yàn)閷W(xué)生模型只需學(xué)習(xí)教師模型的核心知識。

7.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化可以完全保留模型的精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)，INT8量化可能會引入一定的精度損失，無法完全保留模型的精度。

8.結(jié)構(gòu)剪枝中，通道剪枝比神經(jīng)元剪枝更常用。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版第3.1節(jié)，通道剪枝因其計算復(fù)雜度較低且對模型性能影響較小，通常比神經(jīng)元剪枝更常用。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，稀疏激活層可以提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計》2025版第4.2節(jié)，稀疏激活層通過減少非零激活的數(shù)量，可以有效提高模型的推理速度。

10.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，困惑度可以完全代替準(zhǔn)確率來評估模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《機(jī)器學(xué)習(xí)評估與優(yōu)化》2025版第2.3節(jié)，困惑度和準(zhǔn)確率各有優(yōu)劣，不能完全代替對方來評估模型性能。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺計劃部署一個基于Transformer的個性化推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理數(shù)百萬用戶的數(shù)據(jù)，并在毫秒級時間內(nèi)返回推薦結(jié)果。平臺的技術(shù)團(tuán)隊已經(jīng)使用分布式訓(xùn)練框架訓(xùn)練出了一個包含數(shù)十億參數(shù)的大模型，但是在部署到生產(chǎn)環(huán)境時遇到了以下問題：

-模型推理延遲過高，無法滿足毫秒級響應(yīng)的要求。

-模型部署到邊緣設(shè)備時，內(nèi)存占用過高，導(dǎo)致設(shè)備無法同時處理多個請求。

-模型在處理實(shí)時數(shù)據(jù)時，存在一定程度的偏差，需要通過持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略來優(yōu)化。

問題：針對上述問題，提出三種可能的解決方案，并說明每個方案的實(shí)施步驟和預(yù)期效果。

問題定位：

1.模型推理延遲過高。

2.模型內(nèi)存占用過高。

3.模型在處理實(shí)時數(shù)據(jù)時存在偏差。

解決方案對比：

1.模型并行策略：

-實(shí)施步驟：

1.將模型分為多個部分，并部署到多個邊緣設(shè)備上。

2.使用模型并行框架（如TensorFlow'sDistributionStrategies）來實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備的模型計算。

3.優(yōu)化設(shè)備間的通信和負(fù)載均衡。

-預(yù)期效果：降低推理延遲，提高系統(tǒng)吞吐量。

2.模型壓縮與量化：

-實(shí)施步驟：

1.使用知識蒸餾技術(shù)，將大模型的知識遷移到一個小模型上。

2.對小模型進(jìn)行量化，將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為INT8或FP16。

3.應(yīng)用結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)，移除不重要的參數(shù)。

-預(yù)期效果：減少模型大小，降低內(nèi)存占用，同時保持或略微降低推理速度。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略：

-實(shí)施步驟：

1.使用最新的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào)。

2.引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整機(jī)制，以適應(yīng)實(shí)時數(shù)據(jù)的變化。

3.定期評估模型在實(shí)時數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，并調(diào)整模型參數(shù)。

-預(yù)期效果：提高模型在實(shí)時數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性和魯棒性。

決策建議：

-若對延遲要求高且資源有限→方案2。

-若延