鄭州電子商務(wù)職業(yè)學(xué)院《區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用》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(yè)，共3頁(yè)鄭州電子商務(wù)職業(yè)學(xué)院

《區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用》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、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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶(hù)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(hù)輸入的問(wèn)題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶(hù)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(lèi)語(yǔ)言的所有含義和語(yǔ)境，不會(huì)出現(xiàn)誤解2、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(hù)滿(mǎn)意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問(wèn)題B.理解用戶(hù)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(hù)進(jìn)行交流3、在開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠與人類(lèi)進(jìn)行自然流暢對(duì)話(huà)的人工智能聊天機(jī)器人時(shí)，不僅要理解用戶(hù)的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話(huà)管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建4、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng)，以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最??？（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)5、假設(shè)要開(kāi)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(wú)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)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù)，確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來(lái)的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無(wú)需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過(guò)程中，表達(dá)自己的意見(jiàn)和關(guān)切7、自然語(yǔ)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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶(hù)問(wèn)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(guò)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(shuō)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(yǔ)義關(guān)系B.可以通過(guò)對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的無(wú)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8、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)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法9、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(kāi)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10、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類(lèi)模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)在類(lèi)別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣11、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對(duì)于所有類(lèi)型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒(méi)有優(yōu)先級(jí)之分12、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類(lèi)型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響13、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過(guò)多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值14、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類(lèi)任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類(lèi)，無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用15、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在供應(yīng)商評(píng)估和選擇中的方法。2、（本題5分）說(shuō)明農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的人工智能創(chuàng)新。3、（本題5分）簡(jiǎn)述沙普利值在特征重要性評(píng)估中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確性。2、（本題5分）借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建。能夠理解用戶(hù)的問(wèn)題，從知識(shí)庫(kù)中搜索答案并返回準(zhǔn)確的回答。3、（本題5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于注意力機(jī)制的圖像描述生成模型。根據(jù)輸入的圖像生成準(zhǔn)確、豐富的文字描述，使用評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估生成描述的質(zhì)量。4、（本題5分）使用聚類(lèi)算法對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以便企業(yè)更好地了解客戶(hù)群體，制定針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略。5、（本題5分）在Python中，運(yùn)用水波優(yōu)化算法優(yōu)化一個(gè)多峰函數(shù)。模擬水波的傳播和破碎過(guò)程，展示優(yōu)化結(jié)