自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁河北能源職業技術學院

《逆向分析技術》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務，以下關于預訓練模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預訓練模型進行分類，無需任何微調就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數是固定的，不能根據新的任務和數據進行調整C.在預訓練模型的基礎上，使用特定領域的數據進行微調，可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高，任何設備都能輕松應用2、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設一個招聘系統使用人工智能算法篩選簡歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結果的依據3、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是4、在人工智能的對話系統中，假設需要根據用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文5、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環境中做出最優決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優策略B.獎勵函數的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環境的動態變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環境中無需重新學習就能表現良好6、知識圖譜是人工智能的重要技術之一。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜的描述，哪一項是不正確的？（）A.知識圖譜可以整合各種來源的歷史信息，形成結構化的知識表示B.實體識別和關系抽取是構建知識圖譜的關鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢，回答關于歷史事件的復雜問題D.一旦構建完成，知識圖譜不需要更新和維護，就能始終提供準確的信息7、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成、數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的藝術圖像，以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質量的圖像，無需判別器的參與D.調整生成器和判別器的網絡結構和參數，可以影響生成圖像的質量和多樣性8、人工智能在氣象預測中的應用可以提高預測的準確性和精細化程度。假設要開發一個能夠預測局部地區短期天氣變化的人工智能模型，需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構和訓練方法在處理這種復雜的時空數據方面表現更為出色？（）A.循環神經網絡（RNN）B.長短期記憶網絡（LSTM）C.門控循環單元（GRU）D.以上模型結合使用9、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數據的模式較為復雜，而異常數據相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統計的方法，設定閾值判斷異常B.無監督學習方法，自動發現異常模式C.監督學習方法，使用有標注的異常數據進行訓練D.人工檢查所有數據，識別異常10、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11、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數數量和計算量。以下哪種方法可以實現這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數B.量化技術，降低參數的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是12、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數數量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能13、當利用人工智能進行輿情監測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數據來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數據和情感分析B.新聞評論數據和主題建模C.網絡搜索數據和趨勢預測D.以上都是14、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。以下關于聯邦學習的說法，不正確的是（）A.聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下，實現多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數據在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規模數據上的應用D.聯邦學習技術已經非常成熟，不存在任何技術挑戰和安全風險15、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋反向傳播算法在神經網絡訓練中的應用。2、（本題5分）說明人類智能的特點和優勢。3、（本題5分）簡述深度強化學習的發展和應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構建一個深度Q網絡（DQN）模型，讓智能體在一個游戲環境中學習最佳的操作策略，如玩貪吃蛇游戲。分析智能體的學習曲線和策略優化過程。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構的問答系統模型，能夠處理復雜的問題和多輪對話。3、（本題5分）使用機器學習算法對空氣質量數據進行預測，為環境保護和公眾健康提供參考。4、（本題5分）運用Python的OpenCV庫，實現對視頻中的行人行為分析，如行走速度、停留時間等。結合目標跟蹤和姿態估計技術，提取行為特征并進行分析。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個基于注意力機制的圖像描述生成模型，根據輸入圖像生成準確的文字描述。四、案例分析