2026年深度學(xué)習(xí)與人工智能應(yīng)用開發(fā)者題一、單選題（每題2分，共20題，40分）1.在中國金融行業(yè)，用于反欺詐的深度學(xué)習(xí)模型中，哪種損失函數(shù)最適合處理類別不平衡問題？（A）均方誤差（B）交叉熵（C）絕對(duì)誤差（D）hinge損失2.在粵港澳大灣區(qū)開發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)時(shí)，傳感器數(shù)據(jù)融合中，哪種算法對(duì)實(shí)時(shí)性要求最高？（A）卡爾曼濾波（B）粒子濾波（C）貝葉斯濾波（D）EKF3.針對(duì)長三角地區(qū)智慧物流場景，用于預(yù)測貨物送達(dá)時(shí)間的LSTM網(wǎng)絡(luò)，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在大量異常值，以下哪種預(yù)處理方法最有效？（A）標(biāo)準(zhǔn)化（B）歸一化（C）截?cái)啵―）PCA降維4.在上海證券交易所開發(fā)量化交易模型時(shí)，用于處理多因子數(shù)據(jù)的注意力機(jī)制中，哪種機(jī)制對(duì)交易信號(hào)延遲敏感？（A）自注意力（B）多頭注意力（C）Transformer（D）卷積注意力5.在北京冬奧會(huì)場景中，用于實(shí)時(shí)生成賽事解說字幕的T5模型，若模型輸出存在重復(fù)詞語，以下哪種技術(shù)最可能解決？（A）BeamSearch（B）GreedySearch（C）Top-KSampling（D）NucleusSampling6.針對(duì)深圳前海自貿(mào)區(qū)跨境支付場景，用于檢測異常交易的GRU網(wǎng)絡(luò)，若輸入序列長度超過1000時(shí)訓(xùn)練效率下降，以下哪種方法最有效？（A）雙向GRU（B）門控GRU（C）序列截?cái)啵―）Transformer替代7.在杭州數(shù)字人民幣試點(diǎn)中，用于用戶行為分析的CNN網(wǎng)絡(luò)，若模型對(duì)時(shí)間序列特征提取不足，以下哪種改進(jìn)方法最有效？（A）增加卷積層（B）引入LSTM（C）使用全局平均池化（D）調(diào)整激活函數(shù)8.在江蘇智能制造場景中，用于設(shè)備故障預(yù)測的CNN-LSTM混合模型，若模型對(duì)長時(shí)依賴關(guān)系預(yù)測不準(zhǔn)，以下哪種結(jié)構(gòu)最可能解決？（A）雙向LSTM（B）ResNet（C）DenseNet（D）注意力增強(qiáng)LSTM9.在成都智慧醫(yī)療場景中，用于醫(yī)學(xué)影像分割的U-Net，若模型對(duì)小病灶檢測效果差，以下哪種改進(jìn)方法最有效？（A）增加跳躍連接（B）使用FPN（C）調(diào)整BatchNormalization（D）更換激活函數(shù)10.在廣州智能客服系統(tǒng)開發(fā)中，用于意圖識(shí)別的BERT模型，若模型對(duì)長對(duì)話理解能力不足，以下哪種方法最可能提升？（A）動(dòng)態(tài)調(diào)整max_length（B）使用RoBERTa（C）增加BERT層數(shù)（D）優(yōu)化TokenEmbedding二、多選題（每題3分，共10題，30分）1.在上海港智慧港口場景中，用于集裝箱路徑規(guī)劃的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中，以下哪些技術(shù)可以提高樣本效率？（A）Q-Learning（B）DQN（C）PPO（D）A3C2.在深圳無人零售場景中，用于顧客行為分析的YOLOv5模型，若模型對(duì)遮擋物體檢測效果差，以下哪些改進(jìn)方法有效？（A）使用FPN（B）增加Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）調(diào)整AnchorSize（D）使用CenterNet3.在杭州城市交通管理中，用于車流預(yù)測的LSTM網(wǎng)絡(luò)，若模型對(duì)突發(fā)事件響應(yīng)不足，以下哪些方法可以提高魯棒性？（A）引入注意力機(jī)制（B）使用混合模型（C）增加Dropout（D）調(diào)整時(shí)間窗口4.在北京金融風(fēng)控場景中，用于欺詐檢測的Autoencoder模型，若模型對(duì)新型欺詐模式檢測效果差，以下哪些技術(shù)可以改進(jìn)？（A）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（B）變分自編碼器（C）深度殘差學(xué)習(xí)（D）多模態(tài)特征融合5.在江蘇工業(yè)質(zhì)檢場景中，用于缺陷檢測的CNN網(wǎng)絡(luò)，若模型對(duì)光照變化敏感，以下哪些方法可以提高泛化能力？（A）數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）使用ArcFace（C）引入注意力機(jī)制（D）調(diào)整損失函數(shù)6.在廣州智能安防場景中，用于行人檢測的SSD模型，若模型對(duì)小目標(biāo)檢測效果差，以下哪些技術(shù)可以改進(jìn)？（A）使用FPN（B）增加特征金字塔（C）調(diào)整AnchorSize（D）使用YOLOv57.在成都智慧農(nóng)業(yè)場景中，用于作物病害識(shí)別的ResNet模型，若模型對(duì)復(fù)雜背景干擾大，以下哪些方法可以提高精度？（A）使用MIL（B）增加注意力模塊（C）調(diào)整ROIPooling（D）使用SSD8.在上海智慧教育場景中，用于知識(shí)點(diǎn)推薦的協(xié)同過濾算法，若數(shù)據(jù)稀疏性嚴(yán)重，以下哪些技術(shù)可以改進(jìn)？（A）矩陣分解（B）用戶畫像（C）深度嵌入（D）圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.在深圳智慧醫(yī)療場景中，用于病理圖像分割的U-Net，若模型對(duì)細(xì)微紋理特征提取不足，以下哪些改進(jìn)方法有效？（A）引入注意力機(jī)制（B）使用FPN（C）增加PatchMatch（D）調(diào)整激活函數(shù)10.在杭州智能客服場景中，用于對(duì)話生成的Transformer模型，若模型對(duì)上下文理解能力不足，以下哪些技術(shù)可以改進(jìn)？（A）動(dòng)態(tài)調(diào)整max_length（B）使用T5（C）引入位置編碼（D）使用BERT作為Encoder三、簡答題（每題5分，共6題，30分）1.在長三角地區(qū)智慧物流場景中，如何設(shè)計(jì)一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測貨物的實(shí)際送達(dá)時(shí)間？請(qǐng)說明關(guān)鍵技術(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。2.在粵港澳大灣區(qū)開發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)時(shí)，如何解決傳感器數(shù)據(jù)融合中的時(shí)延問題？請(qǐng)對(duì)比不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)。3.在上海證券交易所開發(fā)量化交易模型時(shí)，如何處理多因子數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系？請(qǐng)說明深度學(xué)習(xí)模型的適用性和改進(jìn)方法。4.在深圳前海自貿(mào)區(qū)跨境支付場景中，如何設(shè)計(jì)一個(gè)異常交易檢測模型來應(yīng)對(duì)新型欺詐手段？請(qǐng)說明模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略。5.在杭州數(shù)字人民幣試點(diǎn)中，如何設(shè)計(jì)一個(gè)用戶行為分析模型來提升支付系統(tǒng)的安全性？請(qǐng)說明關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用場景。6.在江蘇智能制造場景中，如何設(shè)計(jì)一個(gè)設(shè)備故障預(yù)測模型來提高生產(chǎn)效率？請(qǐng)說明數(shù)據(jù)采集、特征工程和模型優(yōu)化的關(guān)鍵步驟。四、編程題（每題15分，共2題，30分）1.題目：在杭州智慧醫(yī)療場景中，給定一組醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集（包含正常和病變樣本），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)U-Net模型用于病變區(qū)域分割。要求：-模型需包含至少3個(gè)下采樣路徑和3個(gè)上采樣路徑；-使用ReLU激活函數(shù)和BatchNormalization；-計(jì)算DiceLoss作為損失函數(shù)；-請(qǐng)用偽代碼描述模型結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵訓(xùn)練步驟。2.題目：在上海智慧教育場景中，給定一組用戶行為數(shù)據(jù)（包含用戶ID、課程ID、評(píng)分），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)協(xié)同過濾模型用于課程推薦。要求：-使用矩陣分解方法；-計(jì)算用戶相似度時(shí)使用余弦相似度；-推薦時(shí)考慮用戶歷史行為和課程熱度；-請(qǐng)用偽代碼描述模型訓(xùn)練和推薦算法。答案與解析一、單選題答案1.B（交叉熵適用于多分類不平衡問題）2.A（卡爾曼濾波實(shí)時(shí)性最高）3.C（截?cái)嗄苡行幚懋惓Ｖ担?.A（自注意力對(duì)信號(hào)延遲敏感）5.D（NucleusSampling能減少重復(fù)）6.A（雙向GRU提高長序列處理能力）7.B（引入LSTM能增強(qiáng)時(shí)間序列特征）8.D（注意力增強(qiáng)LSTM提高長時(shí)依賴預(yù)測）9.B（FPN能提升小病灶檢測效果）10.B（RoBERTa對(duì)長對(duì)話理解能力更強(qiáng)）二、多選題答案1.C,D（PPO和A3C提高樣本效率）2.A,B,D（FPN、Mosaic增強(qiáng)和CenterNet改進(jìn)檢測效果）3.A,B,D（注意力機(jī)制、混合模型和調(diào)整時(shí)間窗口提高魯棒性）4.A,C,D（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、深度殘差學(xué)習(xí)和多模態(tài)融合改進(jìn)檢測效果）5.A,C,D（數(shù)據(jù)增強(qiáng)、注意力機(jī)制和調(diào)整損失函數(shù)提高泛化能力）6.A,B,C（FPN、特征金字塔和調(diào)整AnchorSize改進(jìn)檢測效果）7.A,B,C（MIL、注意力模塊和PatchMatch提升精度）8.A,B,C（矩陣分解、用戶畫像和深度嵌入改進(jìn)稀疏性問題）9.A,B,C（注意力機(jī)制、FPN和PatchMatch改進(jìn)紋理特征提?。?0.B,C,D（RoBERTa、位置編碼和Transformer改進(jìn)上下文理解能力）三、簡答題答案1.預(yù)測貨物送達(dá)時(shí)間模型設(shè)計(jì)：-關(guān)鍵技術(shù)：LSTM+注意力機(jī)制+地理特征嵌入。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間戳、編碼地理位置、處理缺失值。2.傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)延問題：-卡爾曼濾波：實(shí)時(shí)性好，但假設(shè)線性系統(tǒng)；-粒子濾波：處理非線性系統(tǒng)，但計(jì)算量較大。3.多因子數(shù)據(jù)非線性關(guān)系處理：-深度學(xué)習(xí)模型：MLP或Transformer能捕捉非線性關(guān)系；-改進(jìn)方法：引入注意力機(jī)制或使用GNN。4.異常交易檢測模型設(shè)計(jì)：-模型架構(gòu)：Autoencoder+生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；-訓(xùn)練策略：使用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)微調(diào)模型。5.用戶行為分析模型設(shè)計(jì)：-關(guān)鍵技術(shù)：用戶畫像+異常檢測算法；-應(yīng)用場景：支付限額動(dòng)態(tài)調(diào)整、設(shè)備綁定驗(yàn)證。6.設(shè)備故障預(yù)測模型設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)采集：傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)日志；-特征工程：時(shí)域頻域特征提?。?模型優(yōu)化：交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)整。四、編程題答案1.U-Net模型偽代碼：//下采樣路徑conv1=Conv2D(64,3,activation='relu',padding='same')conv2=Conv2D(64,3,activation='relu',padding='same')pool1=MaxPooling2D(2)//...重復(fù)3層//上采樣路徑up1=Conv2D(128,2,activation='relu',padding='same')merge1=concatenate([up1,pool1_output])conv3=Conv2D(128,3,activation='relu',padding='same')//...重復(fù)3層//輸出層output=Conv2D(1,1,activation='sigmoid')訓(xùn)練步驟：-計(jì)算DiceLoss；-使用Adam優(yōu)化器；-早期停止防止過擬合。2.協(xié)同過濾偽代碼：//矩陣分解P=random_matrix(users,items)Q=random_matrix(items,users)forepochinrange(epochs):foruser,it