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)專業(yè)技術(shù)革新考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述人工智能（AI）對信息與計算科學(xué)領(lǐng)域帶來的主要技術(shù)革新及其影響。二、大數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代社會中有哪些典型應(yīng)用場景？請選擇其中兩個場景，分別闡述其面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)以及相應(yīng)的解決方案。三、云計算技術(shù)經(jīng)歷了哪些主要發(fā)展階段？簡述當(dāng)前主流的云計算服務(wù)模式（至少三種）及其特點(diǎn)。四、試述機(jī)器學(xué)習(xí)算法在解決復(fù)雜現(xiàn)實(shí)問題（如自然語言處理或圖像識別）中的作用。請結(jié)合具體應(yīng)用實(shí)例，說明選擇特定機(jī)器學(xué)習(xí)算法時需要考慮的關(guān)鍵因素。五、量子計算作為一種顛覆性的計算范式，其核心優(yōu)勢主要體現(xiàn)在哪些方面？當(dāng)前量子計算技術(shù)面臨的主要瓶頸是什么？六、網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域不斷面臨新的威脅和挑戰(zhàn)。請列舉三種當(dāng)前常見的網(wǎng)絡(luò)安全威脅類型，并針對其中一種威脅，提出至少兩種有效的防御策略。七、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)智能決策中扮演著重要角色。請簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要過程，并說明每個階段的目標(biāo)和可能使用的關(guān)鍵技術(shù)。八、隨著技術(shù)的普及和應(yīng)用，信息與計算科學(xué)領(lǐng)域的某些技術(shù)革新引發(fā)了關(guān)于個人隱私保護(hù)的擔(dān)憂。請舉例說明至少兩個此類技術(shù)，并討論在發(fā)展技術(shù)的同時如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與個人隱私保護(hù)之間的關(guān)系。試卷答案一、二、典型應(yīng)用場景包括：1.智能交通：利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)時車流、路況信息，優(yōu)化交通信號燈配時，預(yù)測交通擁堵，提升道路通行效率。技術(shù)挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時性和全面性、海量數(shù)據(jù)的存儲與處理能力、交通預(yù)測模型的準(zhǔn)確性等。解決方案可能涉及邊緣計算技術(shù)進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云計算平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲與分析、采用更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）進(jìn)行預(yù)測。2.醫(yī)療健康：通過分析病人的電子病歷、基因數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像等，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療方案制定和藥物研發(fā)。技術(shù)挑戰(zhàn)包括醫(yī)療數(shù)據(jù)的高度異構(gòu)性和隱私保護(hù)、疾病診斷模型的魯棒性和可解釋性、數(shù)據(jù)共享與協(xié)同分析的復(fù)雜性等。解決方案可能涉及開發(fā)專門用于醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的算法、采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺、利用知識圖譜等技術(shù)增強(qiáng)模型的可解釋性。三、云計算技術(shù)主要發(fā)展階段包括：早期網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（如Web托管）、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS，提供虛擬化計算資源）、平臺即服務(wù)（PaaS，提供應(yīng)用開發(fā)和部署平臺）、軟件即服務(wù)（SaaS，提供軟件應(yīng)用訂閱服務(wù)）。當(dāng)前主流的云計算服務(wù)模式及其特點(diǎn)：1.IaaS：用戶可按需租用虛擬服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源，具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，用戶負(fù)責(zé)操作系統(tǒng)及上層數(shù)據(jù)。特點(diǎn)：資源控制權(quán)在用戶手中，成本相對較低（按需付費(fèi)）。2.PaaS：提供開發(fā)、運(yùn)行和管理應(yīng)用的平臺，用戶無需關(guān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施，專注于應(yīng)用開發(fā)。特點(diǎn)：簡化開發(fā)流程，加速應(yīng)用上市時間，通常提供自動擴(kuò)展、監(jiān)控等能力。3.SaaS：用戶通過互聯(lián)網(wǎng)訪問由服務(wù)商托管和運(yùn)行的應(yīng)用軟件。特點(diǎn)：使用便捷，無需安裝維護(hù)，通?；谟嗛喣Ｊ绞召M(fèi)，適用于終端用戶。四、機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，能夠在信息與計算科學(xué)領(lǐng)域處理傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜問題。其作用體現(xiàn)在：例如，在自然語言處理中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer模型）能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器翻譯、情感分析、文本摘要等；在圖像識別中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)人臉識別、物體檢測等。選擇特定機(jī)器學(xué)習(xí)算法時需考慮的關(guān)鍵因素：數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化，大數(shù)據(jù)/小數(shù)據(jù)）、問題的性質(zhì)（分類/回歸/聚類/生成）、算法的復(fù)雜度和計算資源、模型的解釋性和可解釋性要求、實(shí)時性要求以及預(yù)期的模型性能（準(zhǔn)確率、召回率等）。五、量子計算的核心優(yōu)勢主要體現(xiàn)在其獨(dú)特的量子比特（Qubit）和量子力學(xué)特性（疊加、糾纏），使得量子計算機(jī)在特定計算任務(wù)上（如大數(shù)分解、量子模擬、優(yōu)化問題）具有超越經(jīng)典計算機(jī)的潛力，可能解決目前經(jīng)典計算機(jī)無法在合理時間內(nèi)解決的問題。當(dāng)前量子計算技術(shù)面臨的主要瓶頸：一是量子比特的穩(wěn)定性和相干時間有限，容易受到環(huán)境噪聲干擾；二是量子操作的精確控制和可擴(kuò)展性難度大，難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、容錯的量子計算；三是缺乏成熟的量子算法和軟件生態(tài)；四是量子計算硬件平臺多樣但尚未統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化。六、三種常見的網(wǎng)絡(luò)安全威脅類型：1.分布式拒絕服務(wù)攻擊（DDoS）：通過大量請求耗盡目標(biāo)系統(tǒng)的帶寬或資源，使其無法正常提供服務(wù)。2.數(shù)據(jù)泄露：通過非法手段獲取、竊取或泄露敏感數(shù)據(jù)，如用戶個人信息、商業(yè)機(jī)密等。3.人工智能攻擊：利用人工智能技術(shù)進(jìn)行的新型攻擊，如利用AI生成釣魚郵件、進(jìn)行深度偽造（Deepfake）進(jìn)行欺詐或輿論操縱等。針對DDoS攻擊的防御策略：1.流量清洗服務(wù)：利用專業(yè)的DDoS防護(hù)服務(wù)提供商的網(wǎng)絡(luò)資源，過濾掉惡意流量，保留正常流量。2.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化：采用負(fù)載均衡、冗余設(shè)計等，提升網(wǎng)絡(luò)的容錯能力和抗壓能力。七、數(shù)據(jù)挖掘的主要過程及其目標(biāo)和技術(shù)：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（DataPreparation）：目標(biāo)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合挖掘的形式。關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、噪聲、異常值）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化、特征構(gòu)造）和數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)規(guī)模）。2.數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）：目標(biāo)是從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有價值的模式和知識。關(guān)鍵技術(shù)根據(jù)任務(wù)類型不同而異，如分類（決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、聚類（K-均值、層次聚類）、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori算法）、異常檢測等。3.結(jié)果解釋與評估（InterpretationandEvaluation）：目標(biāo)是對挖掘結(jié)果進(jìn)行解釋，評估其有效性和實(shí)用性?？赡苌婕翱梢暬夹g(shù)、統(tǒng)計檢驗(yàn)、領(lǐng)域?qū)＜抑R驗(yàn)證等。八、引發(fā)關(guān)于個人隱私保護(hù)擔(dān)憂的技術(shù)舉例：1.大規(guī)模監(jiān)控技術(shù)：如基于人臉識別的城市監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，雖然提高了公共安全，但也引發(fā)了對公民自由和隱私被過度收集、分析的擔(dān)憂。2.智能推薦系統(tǒng)：廣泛應(yīng)用于電商、新聞、視頻平臺，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化推薦，但也可能導(dǎo)致用戶信息被過度追蹤，形成“信息繭房”，甚至被用于操縱用戶行為。在發(fā)展技術(shù)的同時平衡技術(shù)創(chuàng)新與個人隱私保護(hù)的關(guān)系：1.加強(qiáng)法律法規(guī)建設(shè)：制定和完善數(shù)據(jù)保護(hù)、網(wǎng)絡(luò)安全等相關(guān)法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)收集、使用、存儲的邊界和責(zé)任，賦予個人對其數(shù)據(jù)的知情權(quán)、訪問權(quán)、更正權(quán)和刪除權(quán)。2.推行技術(shù)倫理規(guī)范：在技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的早期階段就引入倫理考量，設(shè)計隱私保護(hù)算法（如差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)），采用隱私增強(qiáng)技術(shù)（如數(shù)據(jù)脫