2025年AI芯片聯邦學習（FederatedLearning）支持能力考核試卷一、單項選擇題（每題1分，共30題）1.聯邦學習的主要優(yōu)勢在于？A.提高數據隱私性B.增加計算復雜度C.降低模型準確性D.減少數據共享2.聯邦學習的核心思想是？A.集中數據訓練B.分散模型訓練C.增加數據冗余D.減少模型參數3.在聯邦學習中，數據存儲在？A.中央服務器B.本地設備C.云服務器D.分布式存儲4.聯邦學習中最常用的協(xié)議是？A.TCP/IPB.FedAvgC.HTTP/HTTPSD.MQTT5.聯邦學習中，模型更新的頻率通常由什么決定？A.網絡帶寬B.數據量C.計算資源D.業(yè)務需求6.聯邦學習中，模型聚合的方法主要有？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機7.聯邦學習中，隱私保護的主要手段是？A.數據加密B.模糊化處理C.數據匿名化D.計算安全8.聯邦學習中，模型偏差的主要來源是？A.數據不均衡B.計算資源不足C.網絡延遲D.模型參數設置9.聯邦學習中，模型收斂速度受什么影響？A.數據量B.模型復雜度C.計算資源D.網絡帶寬10.聯邦學習中，模型泛化能力主要取決于？A.數據質量B.模型參數C.訓練時間D.計算資源11.聯邦學習中，常見的挑戰(zhàn)是？A.數據同步B.模型聚合C.隱私保護D.計算資源12.聯邦學習中，數據隱私保護的主要方法是？A.數據加密B.數據匿名化C.數據脫敏D.數據備份13.聯邦學習中，模型更新的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險14.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機15.聯邦學習中，常見的隱私保護技術是？A.差分隱私B.同態(tài)加密C.聯邦學習協(xié)議D.數據匿名化16.聯邦學習中，模型更新的主要方式是？A.本地訓練B.中央訓練C.分布式訓練D.云端訓練17.聯邦學習中，模型聚合的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險18.聯邦學習中，常見的隱私保護協(xié)議是？A.SecureAggregationB.TensorFlowFederatedC.PyTorchD.Keras19.聯邦學習中，模型更新的主要頻率是？A.每日B.每周C.每月D.按需20.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機21.聯邦學習中，數據隱私保護的主要方法是？A.數據加密B.數據匿名化C.數據脫敏D.數據備份22.聯邦學習中，模型更新的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險23.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機24.聯邦學習中，常見的隱私保護技術是？A.差分隱私B.同態(tài)加密C.聯邦學習協(xié)議D.數據匿名化25.聯邦學習中，模型更新的主要方式是？A.本地訓練B.中央訓練C.分布式訓練D.云端訓練26.聯邦學習中，模型聚合的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險27.聯邦學習中，常見的隱私保護協(xié)議是？A.SecureAggregationB.TensorFlowFederatedC.PyTorchD.Keras28.聯邦學習中，模型更新的主要頻率是？A.每日B.每周C.每月D.按需29.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機30.聯邦學習中，數據隱私保護的主要方法是？A.數據加密B.數據匿名化C.數據脫敏D.數據備份二、多項選擇題（每題2分，共20題）1.聯邦學習的優(yōu)勢包括？A.提高數據隱私性B.增加計算復雜度C.降低模型準確性D.減少數據共享2.聯邦學習的核心思想是？A.集中數據訓練B.分散模型訓練C.增加數據冗余D.減少模型參數3.聯邦學習中，數據存儲在？A.中央服務器B.本地設備C.云服務器D.分布式存儲4.聯邦學習中，常見的協(xié)議包括？A.TCP/IPB.FedAvgC.HTTP/HTTPSD.MQTT5.聯邦學習中，模型更新的頻率通常由什么決定？A.網絡帶寬B.數據量C.計算資源D.業(yè)務需求6.聯邦學習中，模型聚合的方法主要有？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機7.聯邦學習中，隱私保護的主要手段是？A.數據加密B.模糊化處理C.數據匿名化D.計算安全8.聯邦學習中，模型偏差的主要來源是？A.數據不均衡B.計算資源不足C.網絡延遲D.模型參數設置9.聯邦學習中，模型收斂速度受什么影響？A.數據量B.模型復雜度C.計算資源D.網絡帶寬10.聯邦學習中，模型泛化能力主要取決于？A.數據質量B.模型參數C.訓練時間D.計算資源11.聯邦學習中，常見的挑戰(zhàn)是？A.數據同步B.模型聚合C.隱私保護D.計算資源12.聯邦學習中，數據隱私保護的主要方法是？A.數據加密B.數據匿名化C.數據脫敏D.數據備份13.聯邦學習中，模型更新的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險14.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機15.聯邦學習中，常見的隱私保護技術是？A.差分隱私B.同態(tài)加密C.聯邦學習協(xié)議D.數據匿名化16.聯邦學習中，模型更新的主要方式是？A.本地訓練B.中央訓練C.分布式訓練D.云端訓練17.聯邦學習中，模型聚合的主要目的是？A.提高模型準確性B.減少計算資源C.增加數據冗余D.減少數據隱私風險18.聯邦學習中，常見的隱私保護協(xié)議是？A.SecureAggregationB.TensorFlowFederatedC.PyTorchD.Keras19.聯邦學習中，模型更新的主要頻率是？A.每日B.每周C.每月D.按需20.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是？A.均值聚合B.梯度下降C.神經網絡D.支持向量機三、判斷題（每題1分，共20題）1.聯邦學習可以提高數據隱私性。2.聯邦學習的核心思想是集中數據訓練。3.聯邦學習中，數據存儲在中央服務器。4.聯邦學習中，常見的協(xié)議是FedAvg。5.聯邦學習中，模型更新的頻率由網絡帶寬決定。6.聯邦學習中，模型聚合的方法主要是均值聚合。7.聯邦學習中，隱私保護的主要手段是數據加密。8.聯邦學習中，模型偏差的主要來源是數據不均衡。9.聯邦學習中，模型收斂速度受數據量影響。10.聯邦學習中，模型泛化能力主要取決于數據質量。11.聯邦學習中，常見的挑戰(zhàn)是數據同步。12.聯邦學習中，數據隱私保護的主要方法是數據匿名化。13.聯邦學習中，模型更新的主要目的是提高模型準確性。14.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是梯度下降。15.聯邦學習中，常見的隱私保護技術是差分隱私。16.聯邦學習中，模型更新的主要方式是本地訓練。17.聯邦學習中，模型聚合的主要目的是減少數據隱私風險。18.聯邦學習中，常見的隱私保護協(xié)議是SecureAggregation。19.聯邦學習中，模型更新的主要頻率是每日。20.聯邦學習中，模型聚合的主要方法是支持向量機。四、簡答題（每題5分，共2題）1.簡述聯邦學習的優(yōu)勢和應用場景。2.解釋聯邦學習中常見的隱私保護技術及其作用。附標準答案一、單項選擇題1.A2.B3.B4.B5.D6.A7.A8.A9.D10.A11.C12.B13.A14.A15.A16.A17.A18.A19.D20.A21.B22.A23.A24.A25.A26.A27.A28.D29.A30.B二、多項選擇題1.A,D2.B3.B,D4.B5.A,B,C,D6.A7.A,B,C,D8.A9.A,B,C,D10.A11.A,B,C,D12.A,B,C,D13.A14.A15.A16.A17.A18.A19.D20.A三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.√7.√8.√9.√10.√11.√12.√13.√14.×15.√16.√17.√18.√19.×20.×四、簡