站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁華中農業大學《區塊鏈技術及應用》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在強化學習中，智能體通過與環境進行交互并根據獎勵來學習最優策略。假設一個機器人要在一個復雜的迷宮環境中找到出口，每次到達出口會獲得高獎勵，碰到墻壁會獲得低獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合訓練機器人找到最優路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態動作值來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行學習C.策略梯度算法，直接優化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗估計價值2、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發一個能夠識別水果種類的圖像識別系統，需要考慮多種因素。以下關于圖像數據預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉，以統一圖像的大小和方向B.將圖像轉換為灰度圖像，減少數據量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質量D.隨機打亂圖像的順序，增加數據的多樣性3、人工智能中的多模態學習旨在融合多種不同類型的數據，如圖像、文本和音頻。假設要開發一個能夠同時理解圖像和文本內容的系統，以下哪個挑戰是最突出的？（）A.數據的標注和對齊B.模型的訓練效率C.不同模態數據的特征提取D.模型的可擴展性4、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創意的任務。假設我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關于故事生成的挑戰，哪一項是不正確的？（）A.創造新穎和有趣的情節B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望5、在人工智能的語音識別任務中，噪聲環境會對識別準確率產生顯著影響。假設要提高在嘈雜環境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓練數據中的噪聲樣本B.使用更復雜的聲學模型C.優化語音信號的預處理D.提高麥克風的質量6、在人工智能的優化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用7、在人工智能的模型訓練中，超參數的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環神經網絡（RNN），以下關于超參數選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經驗和直覺，隨機選擇一組超參數進行試驗B.使用網格搜索或隨機搜索等方法，系統地嘗試不同的超參數組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數設置D.利用自動超參數調整工具，如Hyperopt，根據驗證集的性能自動尋找最優超參數8、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現良好9、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設一個企業要部署智能客服系統。以下關于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過不斷學習和優化，提高回答的準確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復雜情感和意圖，提供個性化的服務D.與人工客服相結合，可以提供更優質的客戶服務體驗10、在一個利用人工智能進行能源管理的系統中，例如優化建筑物的能源消耗或電網的調度，以下哪個方面的考慮可能是至關重要的？（）A.實時數據采集和處理B.精準的預測模型C.多目標優化策略D.以上都是11、人工智能在教育領域有著潛在的應用價值。假設要開發一個個性化的學習系統。以下關于人工智能在教育中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據學生的學習情況和特點，提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監測學生的學習狀態，及時給予反饋和指導C.人工智能教育系統可以完全取代教師的角色，實現自主學習D.有助于發現學生的學習問題和知識漏洞，提高教學效果12、在人工智能的音樂創作領域，計算機可以生成音樂作品。假設我們要利用人工智能創作一首流行歌曲，以下關于人工智能音樂創作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創作靈感C.需要大量的音樂數據進行訓練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術表達13、在人工智能的機器翻譯任務中，為了提高翻譯的質量和準確性，尤其是對于具有特定領域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規模通用語料庫B.引入領域特定的詞典和知識C.優化神經網絡架構D.以上都是14、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響15、在人工智能的研究中，算法的選擇和優化至關重要。以下關于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數據特點，需要根據具體情況進行選擇B.算法的優化可以提高計算效率和模型性能，例如通過調整參數、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現，但傳統的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優勢D.一旦選擇了一種算法，就不能再進行更改和優化，否則會影響模型的穩定性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在密碼學中的應用。2、（本題5分）簡述人工智能在軍事領域的應用和風險。3、（本題5分）解釋遺傳算法的原理和應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現對人體姿態的估計。從圖像或視頻中檢測人體關節的位置，繪制姿態骨架。2、（本題5分）在Python中，運用啟發式搜索算法（如A*算法）解決迷宮問題，展示搜索路徑和擴展節點。3、（本題5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的視頻摘要生成模型。能夠從長視頻中提取關鍵幀和關鍵內容，生成簡潔的視頻摘要。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個生成對抗網絡（GAN），用于生成手寫數字圖像。設計生成器和判別器的網絡結構，訓練GAN并展示生成的圖像效果。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于注意力機制的Transformer模型，對機器翻譯任務進行處理。使用大規模的平行語料庫進行訓練，評估模型在不同語言對之間的翻譯質量。四、案例分