2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知科學驅動智慧城市建設考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分）1.下列哪項不屬于認知心理學主要研究的認知過程？A.注意B.記憶C.感覺D.問題解決2.以下哪種技術通常用于研究大腦皮層活動？A.認知建模B.行為實驗C.fMRI（功能性磁共振成像）D.問卷調查3.以下哪種算法屬于監(jiān)督學習算法？A.K-means聚類B.主成分分析C.支持向量機D.神經網絡4.自然語言處理技術中，用于將文本轉換為數(shù)值向量的方法通常稱為？A.語義角色標注B.詞嵌入C.命名實體識別D.句法分析5.以下哪個領域不屬于智慧城市的應用范疇？A.智慧交通B.智慧醫(yī)療C.智慧農業(yè)D.智慧教育6.認知負荷理論認為，過高的認知負荷會？A.提升學習效率B.降低工作效率C.促進創(chuàng)造性思維D.增強記憶力7.以下哪種技術不屬于深度學習的范疇？A.卷積神經網絡B.循環(huán)神經網絡C.決策樹D.Transformer8.智慧城市建設中，用于實現(xiàn)智能交通信號控制的技術通常涉及？A.計算機視覺B.語音識別C.語義網D.專家系統(tǒng)9.認知模型通常用于模擬人類哪些方面的能力？A.感覺運動B.認知思維C.社會交互D.以上都是10.以下哪項不是認知增強技術的潛在應用領域？A.提升記憶力B.改善決策能力C.增強身體機能D.促進創(chuàng)造力二、填空題（每空2分，共20分）1.認知神經科學主要研究______與行為之間的關系。2.機器學習算法通常需要通過______來調整模型參數(shù)。3.智慧城市的核心是利用信息技術實現(xiàn)城市的______和______。4.注意機制在認知模型中通常用于______和______信息。5.計算機視覺技術可以用于______和______等任務。6.深度學習的優(yōu)勢在于能夠自動學習______。7.認知科學家通過______來研究人類認知過程的內部機制。8.智慧醫(yī)療可以利用人工智能技術實現(xiàn)______和______。9.認知模型可以幫助我們理解人類______的形成過程。10.認知科學可以為智慧城市的______提供理論指導。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述注意在認知過程中的作用。2.簡述機器學習在智慧城市建設中的應用前景。3.簡述智慧城市中數(shù)據隱私和安全面臨的挑戰(zhàn)。4.簡述認知模型在智能人機交互中的應用。四、論述題（10分）結合認知科學的相關理論，論述如何利用認知模型優(yōu)化智慧城市的交通系統(tǒng)。五、案例分析題（10分）假設你是一名認知科學與技術專業(yè)的學生，請設計一個基于自然語言處理技術的智能客服系統(tǒng)，用于提升智慧城市中市民的服務體驗。請說明該系統(tǒng)的設計思路和關鍵技術。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.C6.B7.C8.A9.D10.C二、填空題1.大腦活動2.訓練數(shù)據3.智能化，高效化4.過濾，選擇5.人臉識別，物體檢測6.特征表示7.行為實驗8.個性化醫(yī)療，遠程醫(yī)療9.知識10.規(guī)劃與發(fā)展三、簡答題1.注意在認知過程中的作用：注意是認知過程中的一個重要環(huán)節(jié)，它能夠幫助個體篩選和聚焦于相關信息，抑制無關信息的干擾，從而提高認知效率。注意的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，注意能夠幫助個體選擇性地感知環(huán)境中的信息，將有限的認知資源分配到最relevant的信息上；其次，注意能夠幫助個體對信息進行加工和存儲，提高記憶效果；最后，注意能夠幫助個體控制自己的行為，使行為更加purposeful和goal-directed。2.機器學習在智慧城市建設中的應用前景：機器學習在智慧城市建設中具有廣泛的應用前景，它可以被用于各種場景，例如：智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧安防等。具體來說，機器學習可以用于交通流量預測、智能交通信號控制、異常行為檢測、疾病預測、個性化醫(yī)療推薦等任務，從而提高城市管理的效率和市民的生活質量。隨著機器學習技術的不斷發(fā)展，它將在智慧城市建設中發(fā)揮越來越重要的作用。3.智慧城市中數(shù)據隱私和安全面臨的挑戰(zhàn)：智慧城市建設需要收集和存儲大量的城市數(shù)據，這給數(shù)據隱私和安全帶來了挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據泄露的風險增加，一旦數(shù)據被泄露，可能會對市民的隱私造成嚴重損害。其次，數(shù)據濫用的問題也需要關注，例如，一些企業(yè)可能會利用市民的數(shù)據進行不正當?shù)纳虡I(yè)活動。此外，數(shù)據安全和數(shù)據完整性也需要得到保障，防止數(shù)據被篡改或破壞。4.認知模型在智能人機交互中的應用：認知模型可以幫助我們理解人類的認知過程，從而設計出更加符合人類認知特點的智能人機交互系統(tǒng)。例如，認知模型可以用于設計更加直觀的用戶界面，減少用戶的認知負荷；認知模型可以用于實現(xiàn)更加自然的對話系統(tǒng)，提高人機交互的自然度；認知模型可以用于實現(xiàn)更加智能的推薦系統(tǒng)，提高推薦的準確性和個性化程度。四、論述題結合認知科學的相關理論，論述如何利用認知模型優(yōu)化智慧城市的交通系統(tǒng)。認知科學提供了許多關于人類認知過程的理論和模型，這些理論和模型可以用于優(yōu)化智慧城市的交通系統(tǒng)。例如，認知負荷理論認為，過高的認知負荷會降低工作效率。在交通系統(tǒng)中，過高的認知負荷可能會導致駕駛員疲勞駕駛，增加交通事故的風險。因此，可以利用認知模型設計更加直觀的交通信號燈系統(tǒng)，減少駕駛員的認知負荷。例如，可以使用更加醒目的顏色和形狀來表示不同的交通信號，或者使用動態(tài)的信號燈來提示駕駛員即將到來的交通狀況。此外，認知模型還可以用于設計更加智能的交通導航系統(tǒng)，例如，可以根據駕駛員的認知特點，提供更加符合駕駛員認知習慣的路線規(guī)劃，或者根據駕駛員的疲勞程度，及時提醒駕駛員休息。另外，諸如注意力模型、記憶模型等也可以幫助設計更有效的交通信息發(fā)布策略，例如，在關鍵路口使用注意力吸引技術確保信息有效傳達，或者利用記憶模型預測交通擁堵并提前發(fā)布預警信息。通過這些方式，認知科學可以幫助我們設計出更加安全、高效、智能的智慧城市交通系統(tǒng)。五、案例分析題設計一個基于自然語言處理技術的智能客服系統(tǒng)，用于提升智慧城市中市民的服務體驗。請說明該系統(tǒng)的設計思路和關鍵技術。設計思路：該智能客服系統(tǒng)旨在通過自然語言處理技術，實現(xiàn)與市民的自然、高效、個性化的交流，提供便捷的城市服務信息查詢、問題解答和業(yè)務辦理服務。關鍵技術：1.自然語言理解（NLU）：利用NLU技術，系統(tǒng)可以理解市民的意圖，即使市民使用口語化、模糊化的表達方式，系統(tǒng)也能準確識別其需求。關鍵技術包括：詞嵌入技術（如Word2Vec、BERT等）將文本轉換為數(shù)值向量，語義角色標注（SRL）識別句子中主語、謂語、賓語等成分及其關系，以及意圖識別和槽位填充技術，以確定市民的具體意圖和所需信息。2.對話管理（DM）：系統(tǒng)需要具備對話管理能力，能夠根據市民的輸入，靈活地生成回復，并維護對話的上下文，使對話更加流暢自然。關鍵技術包括：對話狀態(tài)跟蹤（DST）技術記錄對話歷史和當前狀態(tài)，對話策略（DP）技術根據當前狀態(tài)選擇合適的回復，以及故事板（Storyboard）技術構建對話流程。3.知識圖譜：系統(tǒng)需要構建一個關于智慧城市的相關知識圖譜，包含城市機構、服務、政策、地點等信息，以及它們之間的關系。知識圖譜可以幫助系統(tǒng)更好地理解市民的問題，并提供更準確、更全面的答案。關鍵技術包括：實體識別（NER）技術從文本中識別出關鍵實體，關系抽取技術識別實體之間的關系，以及知識圖譜構建和查詢技術。4.文本生成（T5）：系統(tǒng)需要能夠