2025年AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)習(xí)題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的準(zhǔn)確性？

A.深度學(xué)習(xí)模型

B.支持向量機(jī)

C.決策樹

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：D

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過自動(dòng)搜索和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠提高遷徙路徑預(yù)測的準(zhǔn)確性，參考《AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)。

2.以下哪種方法可以有效減少AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)？

A.云邊端協(xié)同部署

B.知識(shí)蒸餾

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

D.數(shù)據(jù)加密

答案：C

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在客戶端進(jìn)行模型訓(xùn)練，而不需要上傳原始數(shù)據(jù)，有效減少了數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)。

3.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于識(shí)別遷徙路徑上的潛在威脅？

A.圖像識(shí)別

B.自然語言處理

C.語音識(shí)別

D.傳感器數(shù)據(jù)分析

答案：D

解析：傳感器數(shù)據(jù)分析可以通過收集遷徙路徑上的環(huán)境數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的威脅，參考《AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)。

4.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化AI模型在遷徙保護(hù)中的計(jì)算資源消耗？

A.模型量化

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.模型并行策略

D.梯度消失問題解決

答案：C

解析：模型并行策略可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器上，優(yōu)化計(jì)算資源消耗，參考《AI模型并行策略技術(shù)指南》2025版2.4節(jié)。

5.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于評(píng)估遷徙保護(hù)策略的效果？

A.評(píng)估指標(biāo)體系

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見檢測

D.內(nèi)容安全過濾

答案：A

解析：評(píng)估指標(biāo)體系可以用于量化遷徙保護(hù)策略的效果，如準(zhǔn)確率、召回率等，參考《AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)技術(shù)指南》2025版6.2節(jié)。

6.以下哪種技術(shù)可以用于減少AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的訓(xùn)練時(shí)間？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

C.注意力機(jī)制變體

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到更多通用知識(shí)，減少后續(xù)特定任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間，參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)。

7.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于處理大規(guī)模遷徙數(shù)據(jù)？

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.數(shù)據(jù)融合算法

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

答案：B

解析：數(shù)據(jù)融合算法可以將來自不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，處理大規(guī)模遷徙數(shù)據(jù)，參考《數(shù)據(jù)融合算法技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

8.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的魯棒性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評(píng)估

答案：A

解析：模型魯棒性增強(qiáng)可以通過增加模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的容忍度，提高魯棒性，參考《模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)。

9.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于檢測遷徙路徑上的異常行為？

A.異常檢測

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

答案：A

解析：異常檢測可以識(shí)別遷徙路徑上的異常行為，如遷徙路線的突然改變，參考《異常檢測技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)。

10.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的公平性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

答案：A

解析：注意力可視化可以幫助理解模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的決策過程，提高公平性，參考《注意力可視化技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

11.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的效率？

A.低精度推理

B.云邊端協(xié)同部署

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

答案：A

解析：低精度推理可以通過減少模型的計(jì)算量，提高遷徙路徑預(yù)測的效率，參考《低精度推理技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)。

12.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的存儲(chǔ)空間？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：C

解析：結(jié)構(gòu)剪枝可以去除模型中不必要的連接，優(yōu)化存儲(chǔ)空間，參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

13.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的準(zhǔn)確性？

A.特征工程自動(dòng)化

B.模型并行策略

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：A

解析：特征工程自動(dòng)化可以自動(dòng)選擇和構(gòu)造特征，提高遷徙路徑預(yù)測的準(zhǔn)確性，參考《特征工程自動(dòng)化技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)。

14.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的可解釋性？

A.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

B.注意力可視化

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

答案：B

解析：注意力可視化可以幫助理解模型在遷徙保護(hù)中的應(yīng)用中的決策過程，提高可解釋性，參考《注意力可視化技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

15.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化遷徙路徑預(yù)測模型的訓(xùn)練過程？

A.梯度消失問題解決

B.模型量化

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

答案：A

解析：梯度消失問題解決可以通過改進(jìn)訓(xùn)練算法，優(yōu)化遷徙路徑預(yù)測模型的訓(xùn)練過程，參考《梯度消失問題解決技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行策略

D.低精度推理

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：模型量化（INT8/FP16）可以減少模型參數(shù)的位數(shù)，提高推理速度；知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高推理速度；模型并行策略可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器上，提高推理速度；低精度推理通過使用較低的精度進(jìn)行計(jì)算，減少計(jì)算量，提高推理速度；云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源，間接提高推理速度。

2.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以幫助減少模型的計(jì)算資源消耗？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.模型并行策略

答案：ABE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）可以去除模型中不必要的連接或激活單元，減少計(jì)算資源消耗；模型并行策略（E）可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器上，提高效率；持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D）雖然可以提高模型性能，但可能不直接減少計(jì)算資源消耗。

3.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：梯度消失問題解決（A）可以改善模型訓(xùn)練效果；集成學(xué)習(xí)（B）通過結(jié)合多個(gè)模型提高魯棒性；特征工程自動(dòng)化（C）可以優(yōu)化特征選擇，提高模型魯棒性；異常檢測（D）可以識(shí)別異常數(shù)據(jù)，提高模型對(duì)異常情況的魯棒性；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（E）雖然與魯棒性不直接相關(guān)，但可以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的安全性。

4.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化遷徙路徑預(yù)測模型的訓(xùn)練過程？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ABDE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到更多通用知識(shí)，優(yōu)化訓(xùn)練過程；注意力機(jī)制變體（B）可以改善模型對(duì)重要信息的關(guān)注；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（C）可以提高模型對(duì)空間信息的處理能力；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)；優(yōu)化器對(duì)比（E）可以比較不同優(yōu)化器的性能，選擇最佳優(yōu)化器。

5.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模遷徙數(shù)據(jù)？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.數(shù)據(jù)融合算法

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

E.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

答案：ABCD

解析：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（A）可以存儲(chǔ)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)融合算法（B）可以將來自不同源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）可以將知識(shí)從一個(gè)模態(tài)遷移到另一個(gè)模態(tài)；圖文檢索（D）可以檢索與遷徙相關(guān)的圖文信息；多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（E）雖然與遷徙保護(hù)不直接相關(guān)，但可以提供類似的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

6.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的公平性和可解釋性？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

答案：ABDE

解析：注意力可視化（A）可以幫助理解模型的決策過程，提高可解釋性；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（B）可以提供可解釋的AI模型；模型魯棒性增強(qiáng)（C）雖然與公平性和可解釋性不直接相關(guān)，但可以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)；算法透明度評(píng)估（D）可以提高算法的透明度；模型公平性度量（E）可以評(píng)估模型的公平性。

7.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的準(zhǔn)確性？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.模型量化（INT8/FP16）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.模型并行策略

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ACE

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以優(yōu)化特征選擇，提高預(yù)測準(zhǔn)確性；持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到更多通用知識(shí)，提高預(yù)測準(zhǔn)確性；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)，提高預(yù)測準(zhǔn)確性；模型量化（INT8/FP16）和模型并行策略（D）雖然可以提高效率，但不直接提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

8.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化遷徙路徑預(yù)測模型的部署？（多選）

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABCDE

解析：低代碼平臺(tái)應(yīng)用（A）可以簡化模型部署過程；CI/CD流程（B）可以自動(dòng)化測試和部署；容器化部署（Docker/K8s）（C）可以提高模型的靈活性和可移植性；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）可以處理大量請求；API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保API的穩(wěn)定性和一致性。

9.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的實(shí)時(shí)性？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.模型并行策略

C.知識(shí)蒸餾

D.低精度推理

E.GPU集群性能優(yōu)化

答案：ABDE

解析：模型量化（INT8/FP16）（A）和低精度推理（D）可以減少計(jì)算量，提高實(shí)時(shí)性；模型并行策略（B）可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)處理器上，提高處理速度；知識(shí)蒸餾（C）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高推理速度；GPU集群性能優(yōu)化（E）可以提高計(jì)算資源的使用效率。

10.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高遷徙路徑預(yù)測的適應(yīng)性？（多選）

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：ABCE

解析：動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A）可以適應(yīng)不同的遷徙路徑變化；特征工程自動(dòng)化（B）可以優(yōu)化特征選擇，提高適應(yīng)性；異常檢測（C）可以識(shí)別遷徙路徑上的異常情況；數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）可以增加模型的泛化能力，提高適應(yīng)性；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（D）雖然與適應(yīng)性不直接相關(guān)，但可以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的安全性。

三、填空題（共15題）

1.在AI生態(tài)學(xué)物種遷徙保護(hù)中，分布式訓(xùn)練框架常用于___________，以提升模型訓(xùn)練效率。

答案：分布式計(jì)算

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)通過___________來調(diào)整模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)微調(diào)。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略在遷徙保護(hù)模型訓(xùn)練中，通常使用___________來捕捉長期依賴關(guān)系。

答案：長序列學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過___________來增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________方法通過減少模型參數(shù)的位數(shù)來提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略利用___________來加速復(fù)雜模型的推理。

答案：多處理器計(jì)算

7.低精度推理技術(shù)中，___________量化方法可以顯著降低模型的內(nèi)存占用。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)用于優(yōu)化數(shù)據(jù)在不同設(shè)備間的傳輸。

答案：邊緣計(jì)算

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)通過___________將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

答案：特征提取

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化可以減少模型的計(jì)算量和存儲(chǔ)需求。

答案：整數(shù)量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過___________來減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：移除冗余連接

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過___________來減少模型計(jì)算量。

答案：激活函數(shù)稀疏化

13.評(píng)估指標(biāo)體系在遷徙保護(hù)模型中，___________用于衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)在遷徙保護(hù)AI應(yīng)用中，___________是評(píng)估模型決策公平性的關(guān)鍵。

答案：偏見檢測

15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)中，___________確保了數(shù)據(jù)在本地訓(xùn)練過程中的安全性。

答案：差分隱私

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)只能用于微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的大模型。

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)指南》2025版2.1節(jié)，LoRA/QLoRA技術(shù)不僅適用于預(yù)訓(xùn)練的大模型，也可以用于從頭開始訓(xùn)練的小模型。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略在遷徙保護(hù)模型訓(xùn)練中，不需要額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練需要使用額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來捕捉長期依賴關(guān)系。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全避免模型受到對(duì)抗樣本的影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)白皮書》2025版5.4節(jié)，雖然對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無法完全避免對(duì)抗樣本的影響。

4.低精度推理技術(shù)中，INT8量化方法會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)，INT8量化方法雖然會(huì)增加一定的誤差，但通常不會(huì)導(dǎo)致模型性能大幅下降。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算技術(shù)主要用于處理實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)白皮書》2025版3.3節(jié)，邊緣計(jì)算技術(shù)確實(shí)適用于處理對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用，如遷徙保護(hù)中的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以顯著提高小模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)，知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，從而提高小模型的推理速度。

7.模型量化（INT8/FP16）中，F(xiàn)P16量化方法對(duì)模型精度的影響大于INT8。

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)，F(xiàn)P16量化對(duì)模型精度的影響通常小于INT8。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存占用。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝通過移除冗余連接或神經(jīng)元，可以減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存占用。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，稀疏度越高，模型的計(jì)算效率越高。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)，過高的稀疏度可能會(huì)降低模型的計(jì)算效率。

10.評(píng)估指標(biāo)體系在遷徙保護(hù)模型中，混淆矩陣是衡量模型性能的唯一指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，混淆矩陣是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)之一，但不是唯一指標(biāo)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某野生動(dòng)物保護(hù)機(jī)構(gòu)希望通過AI技術(shù)預(yù)測并監(jiān)測珍稀物種的遷徙路徑，以制定更有效的保護(hù)策略。機(jī)構(gòu)收集了大量的遷徙數(shù)據(jù)，包括地理坐標(biāo)、天氣條件、食物資源分布等信息。他們計(jì)劃使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行遷徙路徑預(yù)測，但面臨著以下挑戰(zhàn)：

問題：針對(duì)上述場景，請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)AI遷徙路徑預(yù)測系統(tǒng)的架構(gòu)，并說明以下內(nèi)容：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的方法。

2.選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)及其原因。

3.針對(duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源限制，提出模型壓縮和加速的策略。

4.評(píng)估模型性能的指標(biāo)和方法。

參考答案：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程方法：

-數(shù)據(jù)清洗：去除缺失值和異常值。

-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)值特征縮放到同一尺度。

-特征工程：提取時(shí)間序列特