河北能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《逆向分析技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)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(yè)技術(shù)學(xué)院

《逆向分析技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(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，無需任何微調(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)練語言模型對計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用2、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個招聘系統(tǒng)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(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(jié)果的依據(jù)3、當(dāng)利用人工智能進(jìn)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(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是4、在人工智能的對話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)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(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴上下文5、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機(jī)器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好6、知識圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的描述，哪一項(xiàng)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(jié)構(gòu)化的知識表示B.實(shí)體識別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問題D.一旦構(gòu)建完成，知識圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息7、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性8、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(qū)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(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型結(jié)合使用9、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)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(jìn)行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常10、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和音頻。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標(biāo)注和對齊B.模型的訓(xùn)練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴(kuò)展性11、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)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(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動設(shè)備上部署一個深度學(xué)習(xí)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(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)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(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢預(yù)測D.以上都是14、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多個參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)15、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明人類智能的特點(diǎn)和優(yōu)勢。3、（本題5分）簡述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展和應(yīng)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(gòu)建一個深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）模型，讓智能體在一個游戲環(huán)境中學(xué)習(xí)最佳的操作策略，如玩貪吃蛇游戲。分析智能體的學(xué)習(xí)曲線和策略優(yōu)化過程。2、（本題5分）運(yùn)用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的問答系統(tǒng)模型，能夠處理復(fù)雜的問題和多輪對話。3、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，為環(huán)境保護(hù)和公眾健康提供參考。4、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對視頻中的行人行為分析，如行走速度、停留時間等。結(jié)合目標(biāo)跟蹤和姿態(tài)估計(jì)技術(shù)，提取行為特征并進(jìn)行分析。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于注意力機(jī)制的圖像描述生成模型，根據(jù)輸入圖像生成準(zhǔn)確的文字描述。四、案例分析