2025年中國(guó)彩燈區(qū)塊鏈版權(quán)AI編程師認(rèn)證考試題庫(kù)附答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1.彩燈區(qū)塊鏈版權(quán)存證系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)不屬于區(qū)塊頭的核心數(shù)據(jù)？A.父區(qū)塊哈希值B.彩燈設(shè)計(jì)圖分辨率C.時(shí)間戳D.非對(duì)稱加密公鑰答案：B2.基于AI的彩燈風(fēng)格識(shí)別模型訓(xùn)練時(shí)，若輸入圖像尺寸為256×256×3，采用3×3卷積核、步長(zhǎng)2、填充1，第一層卷積后輸出特征圖的尺寸為？A.128×128×64B.256×256×64C.64×64×64D.512×512×64答案：A（計(jì)算方式：(256-3+2×1)/2+1=128）3.彩燈版權(quán)智能合約中，若設(shè)定“二次銷售版稅為售價(jià)的8%”，該邏輯應(yīng)寫入以下哪個(gè)函數(shù)？A.constructor（構(gòu)造函數(shù)）B.transfer（轉(zhuǎn)移函數(shù)）C.royaltyInfo（版稅信息函數(shù)）D.mint（鑄造函數(shù)）答案：C4.以下哪種區(qū)塊鏈共識(shí)機(jī)制最適合彩燈版權(quán)存證系統(tǒng)的高頻小數(shù)據(jù)寫入場(chǎng)景？A.工作量證明（PoW）B.權(quán)益證明（PoS）C.實(shí)用拜占庭容錯(cuò)（PBFT）D.授權(quán)權(quán)益證明（DPoS）答案：C（PBFT適合聯(lián)盟鏈環(huán)境下的低延遲、高一致性需求）5.AI提供彩燈設(shè)計(jì)圖時(shí)，為防止版權(quán)爭(zhēng)議，需在輸出結(jié)果中嵌入不可見(jiàn)的“數(shù)字水印”，以下哪種技術(shù)最適合實(shí)現(xiàn)？A.圖像像素值微調(diào)（LSB隱寫）B.文本OCR識(shí)別C.語(yǔ)音頻域調(diào)制D.視頻幀間差分答案：A6.區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證彩燈版權(quán)存證交易時(shí)，核心驗(yàn)證步驟不包括？A.檢查交易簽名是否由版權(quán)人私鑰簽署B(yǎng).計(jì)算交易數(shù)據(jù)的SHA-3-256哈希值C.驗(yàn)證交易金額是否超過(guò)系統(tǒng)上限D(zhuǎn).確認(rèn)交易中的彩燈ID未被重復(fù)存證答案：C（版權(quán)存證通常不涉及金額，金額驗(yàn)證多見(jiàn)于交易場(chǎng)景）7.訓(xùn)練彩燈圖案分類的CNN模型時(shí)，若出現(xiàn)訓(xùn)練集準(zhǔn)確率95%、驗(yàn)證集準(zhǔn)確率60%，最可能的原因是？A.學(xué)習(xí)率過(guò)低B.模型過(guò)擬合C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)不足D.優(yōu)化器選擇錯(cuò)誤答案：B8.彩燈NFT元數(shù)據(jù)中，必須包含的版權(quán)相關(guān)字段是？A.燈體材質(zhì)（如玻璃/塑料）B.發(fā)光模式（常亮/閃爍）C.原作者數(shù)字簽名D.建議售價(jià)答案：C9.區(qū)塊鏈時(shí)間戳在彩燈版權(quán)爭(zhēng)議中的核心作用是？A.記錄彩燈生產(chǎn)時(shí)間B.確定設(shè)計(jì)完成的先后順序C.統(tǒng)計(jì)存證節(jié)點(diǎn)數(shù)量D.計(jì)算區(qū)塊提供間隔答案：B10.AI編程中，使用PyTorch實(shí)現(xiàn)彩燈設(shè)計(jì)圖風(fēng)格遷移，需調(diào)用的關(guān)鍵模塊是？A.torchvision.transformsB.torch.nn.functionalC.torch.utils.dataD.以上均需要答案：D（數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、網(wǎng)絡(luò)層函數(shù)、數(shù)據(jù)加載均需）11.彩燈版權(quán)區(qū)塊鏈的跨鏈互操作中，若需將以太坊上的存證信息同步至聯(lián)盟鏈，應(yīng)采用以下哪種技術(shù)？A.側(cè)鏈B.中繼鏈C.哈希鎖定D.預(yù)言機(jī)答案：B（中繼鏈用于不同區(qū)塊鏈間的信息傳遞）12.訓(xùn)練彩燈設(shè)計(jì)提供對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）時(shí)，提供器（Generator）的目標(biāo)是？A.最大化判別器（Discriminator）的分類錯(cuò)誤率B.最小化提供圖像與真實(shí)圖像的像素差異C.最大化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的似然概率D.最小化交叉熵?fù)p失答案：A13.智能合約中，防止彩燈版權(quán)被重復(fù)鑄造NFT的關(guān)鍵代碼邏輯是？A.檢查msg.sender是否為版權(quán)人B.查詢映射（mapping）中該彩燈ID是否已存在C.驗(yàn)證交易gas費(fèi)用是否充足D.計(jì)算彩燈設(shè)計(jì)圖的哈希值答案：B14.AI模型壓縮技術(shù)（如知識(shí)蒸餾）在彩燈版權(quán)系統(tǒng)中的主要應(yīng)用場(chǎng)景是？A.提升模型訓(xùn)練速度B.減少邊緣設(shè)備（如彩燈控制器）的計(jì)算負(fù)載C.增加模型的可解釋性D.提高模型的泛化能力答案：B15.彩燈區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)同步時(shí)，若遇到“分叉鏈”，應(yīng)選擇以下哪條鏈作為主鏈？A.區(qū)塊高度更高的鏈B.包含更多交易的鏈C.節(jié)點(diǎn)數(shù)量更多的鏈D.哈希值更小的鏈答案：A（通常選擇最長(zhǎng)鏈原則）16.使用自然語(yǔ)言處理（NLP）分析彩燈設(shè)計(jì)文檔的版權(quán)聲明時(shí)，關(guān)鍵任務(wù)是？A.情感分析B.命名實(shí)體識(shí)別（識(shí)別“作者”“版權(quán)所有”等實(shí)體）C.文本提供D.機(jī)器翻譯答案：B17.彩燈版權(quán)存證的區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，區(qū)塊大小限制為2MB，若每條存證交易平均占用512字節(jié)，單個(gè)區(qū)塊最多可容納多少筆交易？A.2048B.4096C.8192D.16384答案：B（2MB=2×1024×1024=2097152字節(jié)；2097152÷512=4096）18.AI模型評(píng)估彩燈設(shè)計(jì)的“創(chuàng)新性”時(shí)，需構(gòu)建的核心指標(biāo)不包括？A.與歷史設(shè)計(jì)的圖像相似度B.顏色分布的獨(dú)特性C.燈體結(jié)構(gòu)的物理可行性D.用戶點(diǎn)擊量答案：D（用戶點(diǎn)擊量屬于市場(chǎng)指標(biāo)，非創(chuàng)新性技術(shù)指標(biāo)）19.區(qū)塊鏈零知識(shí)證明（ZKP）在彩燈版權(quán)中的應(yīng)用場(chǎng)景是？A.證明某彩燈設(shè)計(jì)存在但不泄露具體內(nèi)容B.計(jì)算版權(quán)存證的哈希值C.驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)身份D.提供智能合約字節(jié)碼答案：A20.編寫彩燈版權(quán)AI分析腳本時(shí)，若需從數(shù)據(jù)庫(kù)批量讀取設(shè)計(jì)圖，應(yīng)使用以下哪種Python庫(kù)？A.pandas（讀取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）B.OpenCV（處理圖像）C.requests（網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求）D.以上均需要答案：D（pandas讀取元數(shù)據(jù)，OpenCV讀取圖像，requests可能用于遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)）二、填空題（每題2分，共20分）1.彩燈區(qū)塊鏈版權(quán)存證的核心技術(shù)流程包括：設(shè)計(jì)圖哈希計(jì)算→________→區(qū)塊打包→共識(shí)驗(yàn)證→上鏈存儲(chǔ)。答案：交易簽名（或“私鑰簽名”）2.AI訓(xùn)練彩燈風(fēng)格分類模型時(shí)，若數(shù)據(jù)集中“傳統(tǒng)工藝燈”樣本占比80%，“現(xiàn)代設(shè)計(jì)燈”占比20%，需采用________技術(shù)平衡類別分布（如調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重或過(guò)采樣）。答案：類別平衡（或“數(shù)據(jù)均衡”）3.智能合約中，存儲(chǔ)彩燈版權(quán)人地址的變量類型通常為_(kāi)_______（Solidity關(guān)鍵字）。答案：address4.區(qū)塊鏈時(shí)間戳的精度通常為_(kāi)_______（填“秒級(jí)”“毫秒級(jí)”或“微秒級(jí)”），以滿足版權(quán)先后順序的法律舉證需求。答案：秒級(jí)（或“毫秒級(jí)”，實(shí)際系統(tǒng)可能根據(jù)需求調(diào)整）5.AI提供彩燈設(shè)計(jì)圖時(shí)，常用的提供模型除GAN外，還有________（如基于擴(kuò)散模型的StableDiffusion）。答案：擴(kuò)散模型（或“DDPM”“擴(kuò)散概率模型”）6.彩燈NFT的元數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在________（填“鏈上”或“鏈下”），以降低存儲(chǔ)成本，鏈上僅存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)哈希值。答案：鏈下7.區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證交易時(shí)，需用版權(quán)人的________（填“公鑰”或“私鑰”）解密簽名，驗(yàn)證交易合法性。答案：公鑰8.訓(xùn)練彩燈圖案識(shí)別模型時(shí)，若輸入為灰度圖（單通道），第一層卷積核的輸入通道數(shù)應(yīng)為_(kāi)_______。答案：19.彩燈版權(quán)智能合約中，若需限制只有注冊(cè)設(shè)計(jì)師可鑄造NFT，需在mint函數(shù)中添加________檢查（如調(diào)用外部驗(yàn)證合約）。答案：權(quán)限（或“身份”）10.區(qū)塊鏈跨鏈通信中，傳遞彩燈版權(quán)存證信息的最小單位是________（如哈希值或交易ID）。答案：哈希值（或“交易哈?！保┤?、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述區(qū)塊鏈技術(shù)如何解決彩燈行業(yè)的版權(quán)“重復(fù)登記”問(wèn)題。答案：區(qū)塊鏈通過(guò)以下機(jī)制解決重復(fù)登記：①每個(gè)彩燈設(shè)計(jì)提供唯一哈希值（如基于設(shè)計(jì)圖像素?cái)?shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)計(jì)算的SHA-3-256），作為數(shù)字指紋；②存證交易中包含該哈希值，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)通過(guò)共識(shí)機(jī)制驗(yàn)證哈希值是否已存在于鏈上；③若已存在，節(jié)點(diǎn)拒絕打包該交易，避免同一設(shè)計(jì)被多次登記；④時(shí)間戳記錄首次登記時(shí)間，為版權(quán)歸屬提供不可篡改的時(shí)間證據(jù)。2.AI編程中，如何利用遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化彩燈風(fēng)格識(shí)別模型？請(qǐng)說(shuō)明具體步驟。答案：步驟如下：①選擇預(yù)訓(xùn)練模型（如ResNet-50，在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練），其底層卷積層已學(xué)習(xí)通用圖像特征（邊緣、紋理）；②凍結(jié)底層卷積層（保持參數(shù)不變），僅微調(diào)頂層全連接層；③構(gòu)建彩燈風(fēng)格數(shù)據(jù)集（如傳統(tǒng)、現(xiàn)代、節(jié)日主題等），標(biāo)注類別；④使用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，頂層全連接層學(xué)習(xí)彩燈風(fēng)格的特定特征；⑤調(diào)整超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率設(shè)為1e-4，避免過(guò)擬合），驗(yàn)證集評(píng)估性能；⑥最終模型可高效識(shí)別彩燈風(fēng)格，減少對(duì)大規(guī)模彩燈數(shù)據(jù)的依賴。3.設(shè)計(jì)彩燈版權(quán)智能合約時(shí)，需包含哪些核心功能模塊？請(qǐng)列舉并簡(jiǎn)要說(shuō)明。答案：核心模塊包括：①鑄造（mint）模塊：驗(yàn)證調(diào)用者權(quán)限（是否為版權(quán)人），提供彩燈NFT，記錄版權(quán)人地址、設(shè)計(jì)哈希、時(shí)間戳；②轉(zhuǎn)移（transfer）模塊：允許版權(quán)人轉(zhuǎn)讓NFT，更新所有者地址；③版稅（royalty）模塊：定義二次銷售時(shí)的版稅比例（如8%），在交易完成時(shí)自動(dòng)向原版權(quán)人轉(zhuǎn)賬；④查詢（view）模塊：提供接口查詢彩燈ID的版權(quán)人、登記時(shí)間、哈希值等信息；⑤銷毀（burn）模塊：允許版權(quán)人銷毀NFT（如設(shè)計(jì)作廢），標(biāo)記該ID為已銷毀狀態(tài)。4.區(qū)塊鏈時(shí)間戳與傳統(tǒng)中心化時(shí)間系統(tǒng)（如NTP）在彩燈版權(quán)舉證中的主要區(qū)別是什么？答案：區(qū)別在于：①可信性：區(qū)塊鏈時(shí)間戳由分布式節(jié)點(diǎn)共同確認(rèn)，無(wú)法被單一機(jī)構(gòu)篡改；傳統(tǒng)NTP時(shí)間由中心化服務(wù)器提供，存在被篡改風(fēng)險(xiǎn)；②關(guān)聯(lián)性：區(qū)塊鏈時(shí)間戳與存證交易綁定（包含在區(qū)塊頭中），時(shí)間與設(shè)計(jì)內(nèi)容強(qiáng)關(guān)聯(lián)；傳統(tǒng)時(shí)間系統(tǒng)僅記錄時(shí)間點(diǎn)，需額外證明時(shí)間與設(shè)計(jì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系；③法律效力：區(qū)塊鏈時(shí)間戳的分布式特性更易被司法機(jī)構(gòu)認(rèn)可為“有效證據(jù)”，傳統(tǒng)時(shí)間記錄需第三方公證增強(qiáng)效力。5.AI提供彩燈設(shè)計(jì)圖時(shí)，如何確保提供內(nèi)容不侵犯現(xiàn)有版權(quán)？請(qǐng)?zhí)岢黾夹g(shù)解決方案。答案：解決方案包括：①預(yù)訓(xùn)練階段：在模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中排除已登記版權(quán)的設(shè)計(jì)圖（通過(guò)區(qū)塊鏈存證系統(tǒng)查詢哈希值）；②提供階段：對(duì)提供的設(shè)計(jì)圖計(jì)算哈希值，實(shí)時(shí)查詢區(qū)塊鏈版權(quán)數(shù)據(jù)庫(kù)，若哈希值已存在則拒絕輸出；③后處理階段：使用圖像相似度算法（如SSIM、余弦相似度）對(duì)比提供圖與鏈上版權(quán)圖，若相似度超過(guò)閾值（如90%）則標(biāo)記為風(fēng)險(xiǎn)；④元數(shù)據(jù)嵌入：在提供圖中添加“AI提供”標(biāo)識(shí)，并記錄提供模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源，便于追溯。四、編程題（每題10分，共20分）1.請(qǐng)用Python編寫一個(gè)簡(jiǎn)化的區(qū)塊鏈區(qū)塊類，實(shí)現(xiàn)彩燈版權(quán)存證的區(qū)塊結(jié)構(gòu)。區(qū)塊需包含以下字段：區(qū)塊高度、父區(qū)塊哈希、時(shí)間戳、彩燈存證交易列表（每筆交易包含彩燈ID、設(shè)計(jì)圖哈希、版權(quán)人地址）、當(dāng)前區(qū)塊哈希。要求：①使用SHA-256計(jì)算哈希；②時(shí)間戳使用UTC時(shí)間；③提供計(jì)算區(qū)塊哈希的方法。答案：```pythonimporthashlibimporttimefromdataclassesimportdataclass@dataclassclass彩燈存證交易:彩燈ID:str設(shè)計(jì)圖哈希:str版權(quán)人地址:strclass區(qū)塊:def__init__(self,區(qū)塊高度:int,父區(qū)塊哈希:str,交易列表:list[彩燈存證交易]):self.區(qū)塊高度=區(qū)塊高度self.父區(qū)塊哈希=父區(qū)塊哈希self.時(shí)間戳=time.time()UTC時(shí)間戳（秒級(jí)）self.交易列表=交易列表self.當(dāng)前區(qū)塊哈希=self.計(jì)算區(qū)塊哈希()def計(jì)算區(qū)塊哈希(self):拼接區(qū)塊頭和交易數(shù)據(jù)區(qū)塊數(shù)據(jù)=(str(self.區(qū)塊高度)+self.父區(qū)塊哈希+str(self.時(shí)間戳)+''.join([f"{t.彩燈ID}{t.設(shè)計(jì)圖哈希}{t.版權(quán)人地址}"fortinself.交易列表])).encode()returnhashlib.sha256(區(qū)塊數(shù)據(jù)).hexdigest()示例使用交易1=彩燈存證交易("LIGHT_001","a1b2c3...","0x1234...")區(qū)塊1=區(qū)塊(1,"0000...",[交易1])print(f"區(qū)塊1哈希:{區(qū)塊1.當(dāng)前區(qū)塊哈希}")```2.請(qǐng)用TensorFlow編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型，用于彩燈圖案的“傳統(tǒng)/現(xiàn)代”風(fēng)格分類。要求：①輸入尺寸為128×128×3；②包含2個(gè)卷積層（每層32/64個(gè)3×3核，激活函數(shù)ReLU）；③包含1個(gè)最大池化層（2×2，步長(zhǎng)2）；④全連接層輸出2類（softmax激活）；⑤寫出模型編譯時(shí)的優(yōu)化器、損失函數(shù)和評(píng)估指標(biāo)。答案：```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsdef構(gòu)建彩燈風(fēng)格分類模型():model=models.Sequentia