2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息與計算科學(xué)學(xué)科前沿研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內(nèi)）1.下列哪一項不是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域廣泛關(guān)注的核心研究方向？A.深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化B.自然語言處理與生成C.量子計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用D.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫管理技術(shù)2.關(guān)注數(shù)據(jù)樣本數(shù)量和計算資源消耗，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集或特定任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常是？A.集成學(xué)習(xí)方法B.分布式學(xué)習(xí)方法C.輕量級模型方法（如小樣本學(xué)習(xí)）D.大規(guī)模并行處理方法3.在云計算環(huán)境中，用于實(shí)現(xiàn)彈性伸縮、按需分配計算資源，并支持快速應(yīng)用部署和擴(kuò)展的技術(shù)模式是？A.邊緣計算B.容器化與編排（如Kubernetes）C.虛擬化技術(shù)D.對象存儲服務(wù)4.能夠處理非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并從中提取模式和知識的技術(shù)通常指的是？A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.深度學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)挖掘D.大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)5.在密碼學(xué)領(lǐng)域，旨在抵抗量子計算機(jī)攻擊的新型密碼算法設(shè)計方向被稱為？A.現(xiàn)代密碼分析B.后量子密碼（Post-QuantumCryptography）C.公鑰基礎(chǔ)設(shè)施（PKI）優(yōu)化D.對稱加密算法改進(jìn)6.利用量子比特的疊加和糾纏特性進(jìn)行計算，有望解決特定問題（如大數(shù)分解）的理論與計算范式是？A.生物信息學(xué)B.量子計算C.計算金融模擬D.高性能計算并行模式7.下列哪項技術(shù)通常被用于增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性和透明度？A.遷移學(xué)習(xí)B.正則化方法C.可解釋人工智能（XAI）技術(shù)（如LIME,SHAP）D.增強(qiáng)學(xué)習(xí)8.涉及利用計算方法分析和預(yù)測金融市場趨勢、進(jìn)行投資決策的研究領(lǐng)域是？A.計算社會科學(xué)B.計算生物信息學(xué)C.計算金融學(xué)D.計算物理學(xué)9.能夠在數(shù)據(jù)傳輸過程中或數(shù)據(jù)存儲時進(jìn)行加密，以保障數(shù)據(jù)機(jī)密性的信息安全技術(shù)是？A.身份認(rèn)證技術(shù)B.入侵檢測系統(tǒng)C.數(shù)據(jù)加密技術(shù)D.安全審計技術(shù)10.區(qū)塊鏈技術(shù)的核心特性之一是去中心化，這主要得益于其采用的？A.分布式賬本結(jié)構(gòu)B.高效的圖計算算法C.先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫索引D.并行處理架構(gòu)二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在橫線上）1.能夠自動從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示、發(fā)現(xiàn)潛在模式和進(jìn)行預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常被稱為________學(xué)習(xí)。2.在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，以數(shù)據(jù)為中心的架構(gòu)模式，如Hadoop生態(tài)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的集中存儲和管理，而________計算則更側(cè)重于在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭或靠近源頭進(jìn)行計算。3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦視覺皮層功能，在圖像識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展的技術(shù)分支主要是________。4.量子計算通過利用量子比特的________和________等特性，可能實(shí)現(xiàn)超越經(jīng)典計算機(jī)的計算能力。5.為解決數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的問題，研究者提出了多種方法，其中利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的策略被稱為________。6.確保信息系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)在遭受攻擊或發(fā)生故障時，仍能維持核心功能運(yùn)行的能力被稱為________。7.旨在保護(hù)個人隱私信息，同時允許進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或模型訓(xùn)練的技術(shù)，如差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，是當(dāng)前大數(shù)據(jù)與人工智能交叉領(lǐng)域的重要研究方向，被稱為________技術(shù)。8.將復(fù)雜的科學(xué)或工程問題分解為多個子問題，并在多個計算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行求解的計算模式是________的基本思想。9.基于區(qū)塊鏈的去中心化應(yīng)用（DApps）通常運(yùn)行在________上，以實(shí)現(xiàn)無需中心化權(quán)威機(jī)構(gòu)的信任機(jī)制。三、名詞解釋（每題3分，共12分。請給出清晰、準(zhǔn)確的定義）1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning）2.邊緣計算（EdgeComputing）3.后量子密碼（Post-QuantumCryptography）4.可解釋人工智能（ExplainableAI,XAI）四、簡答題（每題5分，共20分。請簡要闡述）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三種主要機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基本思想和主要區(qū)別。2.大數(shù)據(jù)通常具有4V（Volume,Velocity,Variety,Value）等特點(diǎn)，請分別解釋其中兩個特點(diǎn)，并說明它們對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了哪些新的挑戰(zhàn)。3.量子計算與經(jīng)典計算相比，其主要優(yōu)勢可能體現(xiàn)在哪些方面？請列舉至少兩點(diǎn)。4.簡述區(qū)塊鏈技術(shù)中“共識機(jī)制”的概念及其在保證分布式系統(tǒng)安全可靠方面的重要性。五、論述題（每題10分，共20分。請結(jié)合所學(xué)知識，深入分析或論述）1.論述自然語言處理（NLP）領(lǐng)域當(dāng)前面臨的重大挑戰(zhàn)，并分析幾種旨在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的前沿研究方向。2.分析量子計算技術(shù)從理論走向?qū)嵱没媾R的主要技術(shù)瓶頸和挑戰(zhàn)，并探討其在信息與計算科學(xué)領(lǐng)域可能帶來的深遠(yuǎn)影響。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.C5.B6.B7.C8.C9.C10.A二、填空題1.機(jī)器2.分布式3.計算機(jī)視覺4.疊加，糾纏5.小樣本6.彈性7.隱私保護(hù)8.高性能計算（或并行計算）9.區(qū)塊鏈三、名詞解釋1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是結(jié)合了深度學(xué)習(xí)（用于學(xué)習(xí)復(fù)雜狀態(tài)表示）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（用于學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略）的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它使智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境中通過試錯學(xué)習(xí)如何最大化累積獎勵。**解析思路：*考察對深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的理解。需要答出它結(jié)合了兩者，深度學(xué)習(xí)處理狀態(tài)空間的高維復(fù)雜表示，強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)策略以獲得獎勵。2.邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，將計算、存儲和應(yīng)用服務(wù)部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣靠近數(shù)據(jù)源或用戶的設(shè)備上，以減少延遲、提高帶寬利用率，并增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私和安全性。**解析思路：*考察對邊緣計算基本概念的理解。需要答出其核心特征是靠近數(shù)據(jù)源/用戶、分布式部署，并說明其主要目的（低延遲、高帶寬、隱私等）。3.后量子密碼是指旨在設(shè)計能夠抵抗量子計算機(jī)攻擊的公鑰密碼算法，以應(yīng)對量子計算對現(xiàn)有公鑰體系（如RSA,ECC）構(gòu)成的理論威脅。**解析思路：*考察對后量子密碼背景和目標(biāo)的理解。需要答出其目的是抵抗量子計算攻擊，保障現(xiàn)有公鑰體系安全，并提及它是一個研究方向。4.可解釋人工智能（XAI）是指致力于使機(jī)器學(xué)習(xí)模型的行為和決策過程更加透明、可理解、可解釋的技術(shù)領(lǐng)域，旨在讓人類能夠理解模型為何做出特定預(yù)測或決策。**解析思路：*考察對XAI概念的理解。需要答出其核心是讓模型行為可理解、可解釋，并說明其意義在于提高透明度和信任度。四、簡答題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)通過使用帶有標(biāo)簽（輸入-輸出對）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個從輸入到輸出的映射函數(shù)，目標(biāo)是讓模型對新的未見過的輸入能夠做出準(zhǔn)確的預(yù)測。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則處理沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)、模式或關(guān)系，如聚類或降維。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過智能體與環(huán)境的交互，根據(jù)獲得的獎勵或懲罰來學(xué)習(xí)一個策略，以最大化長期累積獎勵，它不依賴帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。**解析思路：*考察對三種機(jī)器學(xué)習(xí)基本分類的理解。需分別清晰描述每種方法的定義、所需數(shù)據(jù)類型（有無標(biāo)簽）和學(xué)習(xí)目標(biāo)（預(yù)測、發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)策略）。2.Volume（體量）：指的是大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)量達(dá)到TB、PB甚至EB級別。這對存儲容量、數(shù)據(jù)傳輸帶寬以及數(shù)據(jù)處理能力提出了極高要求，需要分布式存儲和計算框架來處理。**解析思路：*解釋Volume特征及其挑戰(zhàn)。說明數(shù)據(jù)量大對存儲和計算資源的需求。Velocity（速度）：指的是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度快，數(shù)據(jù)流持續(xù)不斷地生成。這對數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的實(shí)時性或近實(shí)時性要求很高，需要流處理技術(shù)而不是傳統(tǒng)的批處理技術(shù)來應(yīng)對。**解析思路：*解釋Velocity特征及其挑戰(zhàn)。說明數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快對處理時效性的要求。3.量子計算的主要優(yōu)勢可能體現(xiàn)在兩個方面：一是其獨(dú)特的量子比特（Qubit）可以處于0和1的疊加態(tài)，使得量子計算機(jī)在處理某些特定類型的問題（如搜索、優(yōu)化）時，理論上能夠比經(jīng)典計算機(jī)具有指數(shù)級的速度提升；二是量子比特之間的糾纏特性，使得多個量子比特可以存在一種相互關(guān)聯(lián)的宏觀狀態(tài)，這種特性也可能為解決某些復(fù)雜計算問題提供新的計算范式。**解析思路：*考察對量子計算優(yōu)勢的理解。需答出疊加和糾纏帶來的計算能力提升潛力，特別是指數(shù)級加速的可能性。4.共識機(jī)制是分布式區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)通過特定協(xié)議達(dá)成對交易順序或賬本狀態(tài)更新一致性的機(jī)制。它確保了在沒有中央權(quán)威機(jī)構(gòu)的情況下，網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)能夠就“真實(shí)”狀態(tài)達(dá)成共識，從而保證了區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的整體安全、可靠、透明和防篡改。常見的共識機(jī)制包括工作量證明（PoW）、權(quán)益證明（PoS）等。**解析思路：*考察對共識機(jī)制概念及其重要性的理解。需定義共識機(jī)制，并說明其在去中心化環(huán)境下保證數(shù)據(jù)一致性和系統(tǒng)安全可靠的關(guān)鍵作用。五、論述題1.自然語言處理（NLP）領(lǐng)域當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)包括：①語言的復(fù)雜性和歧義性，自然語言含義豐富、依賴語境，且存在多義性，難以讓機(jī)器完全理解；②小樣本和零樣本學(xué)習(xí)，獲取大規(guī)模高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)成本高昂，限制了模型在數(shù)據(jù)稀疏場景下的應(yīng)用；③情感、意圖和隱含意義的理解，機(jī)器對人類細(xì)微的情感表達(dá)、說話人真實(shí)意圖以及言語中的隱含信息理解仍不深入；④生成式對話的連貫性和可信度，讓機(jī)器人能夠進(jìn)行自然、流暢、富有常識且令人信服的對話仍然困難。前沿研究方向包括：利用大模型（如Transformer架構(gòu)）和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)提升基礎(chǔ)能力；探索小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和零樣本學(xué)習(xí)以減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；結(jié)合知識圖譜和常識推理增強(qiáng)理解深度；開發(fā)更先進(jìn)的對話系統(tǒng)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成模型提升對話質(zhì)量和可信度。**解析思路：*考察對NLP挑戰(zhàn)和前沿方向的全面認(rèn)識。需先列舉主要挑戰(zhàn)（結(jié)合具體例子），再闡述相應(yīng)的、有前景的研究方向（如大模型、小樣本學(xué)習(xí)、知識融合等）。2.量子計算技術(shù)從理論走向?qū)嵱没媾R的主要技術(shù)瓶頸和挑戰(zhàn)包括：①量子比特的制備與操控，如何制造出數(shù)量足夠多、質(zhì)量足夠高（低錯誤率）、且能夠長時間穩(wěn)定相干（相干時間足夠長）的量子比特仍是核心難題；②量子錯誤糾正，自然界的噪聲會導(dǎo)致量子比特錯誤，需要復(fù)雜的量子糾錯編碼和物理實(shí)現(xiàn)方案來克服錯誤，目前實(shí)用的量子糾錯仍面臨巨大挑戰(zhàn)；③量子算法的成熟度，雖然已有一些算法（如Shor算法）理論上優(yōu)于經(jīng)典算法，但適用于更廣泛問題的實(shí)用量子算法仍在探索中；④量子計算硬件的規(guī)?；c標(biāo)準(zhǔn)化，需要開發(fā)出能夠容納數(shù)千甚至數(shù)百萬量子比特的穩(wěn)定、可控的量子計算原型機(jī)，并建立統(tǒng)一的接口和標(biāo)準(zhǔn)。量子計算在信息與計算科學(xué)