鹽城師范學(xué)院《區(qū)塊鏈理論與技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)鹽城師范學(xué)院

《區(qū)塊鏈理論與技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用2、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。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，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法3、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中，需要實(shí)現(xiàn)自然流暢的交互。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)客服機(jī)器人，以下關(guān)于對(duì)話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對(duì)話系統(tǒng)能夠回答用戶的問(wèn)題，就不需要考慮回答的方式和語(yǔ)氣B.對(duì)話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無(wú)需進(jìn)一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并結(jié)合語(yǔ)義理解和生成技術(shù)，可以提高客服機(jī)器人的對(duì)話能力D.對(duì)話系統(tǒng)的性能不受語(yǔ)言多樣性和文化差異的影響4、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(lái)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(chǎng)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(shì)。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(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過(guò)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5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測(cè)腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問(wèn)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6、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無(wú)需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問(wèn)題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮7、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，不使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法8、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯9、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口，通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報(bào)C.蒙特卡羅方法，通過(guò)隨機(jī)采樣來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法11、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景，需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無(wú)法確定的道德困境，沒(méi)有明確的決策原則12、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)13、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理在該系統(tǒng)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解等技術(shù)有助于理解用戶輸入的問(wèn)題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶的問(wèn)題翻譯成其他語(yǔ)言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)和預(yù)訓(xùn)練模型，可以提高回答的準(zhǔn)確性和合理性D.自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠完美理解人類語(yǔ)言的所有含義和語(yǔ)境，不會(huì)出現(xiàn)誤解14、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)15、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)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(yǔ)言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在教育領(lǐng)域的潛在影響。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能質(zhì)量檢測(cè)模型訓(xùn)練中的技術(shù)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的人臉進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。使用已有的訓(xùn)練好的人臉檢測(cè)模型，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行處理，標(biāo)記出人臉的位置和特征，并與已知的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，輸出識(shí)別結(jié)果。2、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人流量統(tǒng)計(jì)，適用于商場(chǎng)、車站等場(chǎng)所。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)編碼器（Autoencoder）模型，對(duì)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)。通過(guò)可視化重構(gòu)結(jié)果，評(píng)估模型對(duì)數(shù)據(jù)特征的提取能力。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的拉普拉斯變換。分析變換后的圖像特點(diǎn)和在邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用。5、（本題5分）運(yùn)用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)層次聚類算法對(duì)客戶細(xì)分問(wèn)題進(jìn)行處理。通過(guò)可視化聚類結(jié)果，