浙大城市學(xué)院《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙大城市學(xué)院

《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理2、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3、在人工智能的語音識別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無需進(jìn)一步改進(jìn)4、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束5、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好6、圖像識別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別中總是能夠自動學(xué)習(xí)到最有效的特征，無需人工干預(yù)特征設(shè)計C.對于復(fù)雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響7、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇8、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設(shè)一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)9、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估，應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)10、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達(dá)和審美價值D.以上都是11、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識圖譜的描述，哪一項是錯誤的？（）A.知識圖譜將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來，便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構(gòu)建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理12、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設(shè)一個城市要實施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點13、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量14、在人工智能領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)15、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論16、在人工智能的語音識別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用17、在人工智能的決策樹算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征18、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果19、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)行動作。假設(shè)一個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，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(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.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)20、情感計算是人工智能的一個新興領(lǐng)域，旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計算的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計算的應(yīng)用可以包括心理咨詢、客戶服務(wù)等領(lǐng)域C.目前的情感計算技術(shù)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確無誤地識別和理解所有復(fù)雜的人類情感D.情感模型的訓(xùn)練需要大量標(biāo)注了情感標(biāo)簽的數(shù)據(jù)21、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮22、強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進(jìn)策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎勵23、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信24、在人工智能的研究中，強化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個智能機器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達(dá)目標(biāo)位置。在這種情況下，以下哪種強化學(xué)習(xí)算法能夠使機器人更快地學(xué)習(xí)到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法25、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋語音合成的原理和方法。2、（本題5分）說明注意力機制在深度學(xué)習(xí)中的重要性。3、（本題5分）解釋情感分析在自然語言處理中的重要性。4、（本題5分）說明模擬退火算法的工作機制。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能體育訓(xùn)練系統(tǒng)為例，探討人工智能在運動員訓(xùn)練計劃制定中的應(yīng)用。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能攝影設(shè)備選擇與預(yù)算規(guī)劃系統(tǒng)，探討其如何選擇攝影設(shè)備并規(guī)劃預(yù)算。3、（本題5分）考察某視頻平臺通過人工智能進(jìn)行視頻推薦的機制和用戶反饋。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂教育輔助系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)學(xué)生水平制定教學(xué)計劃。5、（本題5分