徐州工程學(xué)院《區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中2、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用3、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求4、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求5、在人工智能的發(fā)展過程中，算力的提升起到了重要的推動(dòng)作用。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)需要進(jìn)行大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練。以下關(guān)于算力對(duì)人工智能的影響的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的算力能夠加速模型的訓(xùn)練過程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進(jìn)D.算力的成本和可獲取性會(huì)影響人工智能技術(shù)的應(yīng)用和推廣6、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，感知模塊負(fù)責(zé)對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行理解。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)對(duì)道路上行人的準(zhǔn)確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達(dá)B.毫米波雷達(dá)C.攝像頭D.超聲波傳感器7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過圖像識(shí)別技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷，自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動(dòng)D.結(jié)合天氣預(yù)報(bào)和市場需求預(yù)測，制定合理的種植計(jì)劃8、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)9、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策問題中，假設(shè)自動(dòng)駕駛汽車面臨一個(gè)無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動(dòng)駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀可能導(dǎo)致對(duì)自動(dòng)駕駛道德決策的不同看法D.自動(dòng)駕駛汽車的道德決策不會(huì)受到法律和社會(huì)輿論的影響10、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個(gè)電商平臺(tái)開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動(dòng)態(tài)變化的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進(jìn)行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個(gè)人興趣D.隨機(jī)推薦商品，期望能夠滿足用戶的動(dòng)態(tài)興趣11、在人工智能的圖像語義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行分割12、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別13、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵(lì)和支持C.人工智能驅(qū)動(dòng)的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)14、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點(diǎn)解決的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是15、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測病蟲害的發(fā)生，及時(shí)采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率16、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策造成困難，因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測能力C.自動(dòng)駕駛汽車在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂17、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)18、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯19、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在復(fù)雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機(jī)器人可以在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下，通過隨機(jī)探索快速學(xué)會(huì)有效的行走和避障策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置對(duì)機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果沒有關(guān)鍵影響，只要有獎(jiǎng)勵(lì)就行C.結(jié)合機(jī)器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供更好的先驗(yàn)知識(shí)，加速學(xué)習(xí)過程D.機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)只適用于簡單的環(huán)境，對(duì)于復(fù)雜多變的真實(shí)環(huán)境無法應(yīng)用20、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷21、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走，以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能22、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域23、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是24、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)25、人工智能中的優(yōu)化算法對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對(duì)超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點(diǎn)無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果26、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素27、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用，實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量，但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題28、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當(dāng)?shù)奈恼?9、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理，認(rèn)為過擬合不會(huì)影響模型性能30、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設(shè)我們正在研究圖像識(shí)別任務(wù)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別不同的物體和場景。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.對(duì)于復(fù)雜的圖像分類任務(wù)，準(zhǔn)確率通常高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Scikit-l