黑龍江公安警官職業(yè)學(xué)院《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁黑龍江公安警官職業(yè)學(xué)院

《智能合約開發(fā)技術(shù)（Ⅰ）》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1分，共15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、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，同時(shí)保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上方法綜合運(yùn)用2、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索與利用的平衡是一個(gè)關(guān)鍵問題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)未知的環(huán)境中學(xué)習(xí)，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略3、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)4、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流5、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)6、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成，從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡(jiǎn)潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是7、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對(duì)于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤8、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠快速檢測(cè)出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時(shí)仍然非常重要9、自然語言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個(gè)過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說法哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對(duì)大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時(shí)效果都很好D.詞向量的計(jì)算可以基于單詞的上下文信息10、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識(shí)庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話流程的設(shè)計(jì)D.以上都是11、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財(cái)務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是12、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計(jì)算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性13、情感計(jì)算是人工智能的一個(gè)新興領(lǐng)域，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)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(jì)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(jì)算技術(shù)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確無誤地識(shí)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)14、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)電影推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于推薦算法的選擇，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.隨機(jī)推薦D.混合推薦15、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇?cái)務(wù)管理投資決策中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明模型融合的方法和優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）解釋人工智能在城市規(guī)劃中的影響。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)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）使用PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型來識(shí)別MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等，使用隨機(jī)梯度下降（SGD）優(yōu)化器訓(xùn)練模型，并繪制訓(xùn)練過程中的損失曲線和準(zhǔn)確率曲線。2、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運(yùn)用隨機(jī)森林算法對(duì)一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘用戶的潛在購買模式和偏好，為個(gè)性化推薦提供支持。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)視頻中的人臉表情進(jìn)行識(shí)別。結(jié)合面部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和表情分類模型，實(shí)時(shí)輸出表情類別和置信度。4、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來的能源需求，為能源規(guī)劃提供支持。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個(gè)變分自編碼器（VAE）與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）相結(jié)合的模型，用于生成高質(zhì)量的人物肖像圖像。分析模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性和生成效果。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行書法作