貴州醫(yī)科大學(xué)《計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)工》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共2頁貴州醫(yī)科大學(xué)《計(jì)算思維與人工智能基礎(chǔ)工》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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、在設(shè)計(jì)一個(gè)自動(dòng)化生產(chǎn)線時(shí),需要考慮原材料的供應(yīng)、加工流程、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)以及設(shè)備的維護(hù)等多個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同工作。為了實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的生產(chǎn),以下哪種計(jì)算思維的策略能夠發(fā)揮重要作用?()A.流程優(yōu)化B.質(zhì)量控制C.設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)D.以上都是2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),計(jì)算思維有助于我們選擇合適的圖表類型和展示方式來清晰地傳達(dá)信息。假設(shè)您有一組關(guān)于不同城市氣溫變化的數(shù)據(jù),以下哪種可視化方法最能有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)?()A.使用餅圖展示每個(gè)城市的氣溫比例B.運(yùn)用折線圖展示各城市氣溫隨時(shí)間的變化C.用柱狀圖比較不同城市在同一時(shí)間的氣溫D.不進(jìn)行可視化,直接以表格形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)3、在分析一個(gè)大型數(shù)據(jù)集時(shí),需要找出其中的異常值和趨勢(shì)。如果數(shù)據(jù)量非常大,手動(dòng)分析幾乎不可能。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和工具能夠有效地完成這個(gè)任務(wù)?()A.使用電子表格軟件,如Excel,進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和圖表繪制B.編寫自定義的程序,通過循環(huán)和條件判斷來分析數(shù)據(jù)C.利用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件,如R或Python中的數(shù)據(jù)分析庫D.依靠人工經(jīng)驗(yàn)和直覺進(jìn)行判斷4、在軟件工程的測(cè)試階段,白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試的側(cè)重點(diǎn)不同。白盒測(cè)試主要關(guān)注?()A.程序的內(nèi)部結(jié)構(gòu)B.程序的功能C.用戶體驗(yàn)D.以上都不對(duì)5、在考慮計(jì)算資源的利用時(shí),計(jì)算思維要求我們做出合理的決策。假設(shè)有一個(gè)計(jì)算任務(wù),可以選擇在一臺(tái)高性能但昂貴的服務(wù)器上運(yùn)行,或者在多臺(tái)性能一般但成本較低的服務(wù)器上并行運(yùn)行,以下哪種選擇需要更多的考慮因素()A.只選擇高性能服務(wù)器,因?yàn)槟芨焱瓿扇蝿?wù)B.只選擇多臺(tái)一般服務(wù)器,因?yàn)槌杀镜虲.綜合考慮任務(wù)的緊急程度、預(yù)算和可擴(kuò)展性等D.不需要考慮,隨便選擇一種6、在程序設(shè)計(jì)語言中,靜態(tài)類型語言和動(dòng)態(tài)類型語言在類型檢查上有不同的方式。以下哪種語言屬于動(dòng)態(tài)類型語言?()A.JavaB.C++C.PythonD.C#7、在算法分析中,如果要評(píng)估一個(gè)算法在不同輸入規(guī)模下的性能表現(xiàn)。以下哪種方法是常用且有效的?()A.理論分析,計(jì)算算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度B.實(shí)際運(yùn)行測(cè)試,測(cè)量不同輸入下的運(yùn)行時(shí)間C.模擬實(shí)驗(yàn),通過數(shù)學(xué)模型模擬算法運(yùn)行D.以上方法結(jié)合使用8、在處理一個(gè)涉及不確定性和概率的問題,比如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì),計(jì)算思維可以引導(dǎo)我們采用合適的方法進(jìn)行分析。以下哪種方法更能體現(xiàn)計(jì)算思維?()A.基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性回歸預(yù)測(cè)B.運(yùn)用蒙特卡羅模擬,考慮多種可能的市場(chǎng)情景和概率分布C.依靠直覺和猜測(cè)進(jìn)行預(yù)測(cè)D.不進(jìn)行任何預(yù)測(cè),認(rèn)為股票價(jià)格完全不可預(yù)測(cè)9、對(duì)于計(jì)算中的圖算法,以下哪種算法用于尋找兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑?()A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.Dijkstra算法D.A*算法10、對(duì)于計(jì)算中的圖算法,以下關(guān)于深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索的描述,不正確的是哪一項(xiàng)?()A.深度優(yōu)先搜索從起始節(jié)點(diǎn)開始,沿著一條路徑盡可能深地訪問節(jié)點(diǎn),直到無法繼續(xù),然后回溯B.廣度優(yōu)先搜索則從起始節(jié)點(diǎn)開始,逐層地訪問相鄰節(jié)點(diǎn),先訪問距離起始節(jié)點(diǎn)近的節(jié)點(diǎn)C.深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索都可以用于圖的遍歷、尋找路徑、判斷連通性等問題D.深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度在所有類型的圖中都是相同的11、當(dāng)開發(fā)一個(gè)跨平臺(tái)的桌面應(yīng)用程序,需要在Windows、Mac和Linux等操作系統(tǒng)上運(yùn)行。以下哪種開發(fā)框架和工具能夠提供較好的支持?()A.Qt框架,跨平臺(tái)的圖形用戶界面框架B..NETFramework,僅限Windows平臺(tái)C.JavaSwing,主要用于Java應(yīng)用D.特定操作系統(tǒng)的原生開發(fā)工具12、對(duì)于計(jì)算思維中的面向?qū)ο缶幊趟枷耄韵玛P(guān)于其特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)的描述,哪一種是準(zhǔn)確的?()A.面向?qū)ο缶幊虒?shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在對(duì)象中,強(qiáng)調(diào)對(duì)象之間的交互和繼承關(guān)系。它具有高內(nèi)聚、低耦合、代碼復(fù)用性好、可維護(hù)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。通過類的定義和對(duì)象的創(chuàng)建,可以更清晰地組織和表達(dá)程序的邏輯結(jié)構(gòu),使得程序更易于理解和擴(kuò)展B.面向?qū)ο缶幊趟枷脒^于復(fù)雜,會(huì)增加程序的開發(fā)難度和時(shí)間成本,不如傳統(tǒng)的過程式編程簡(jiǎn)單直接C.面向?qū)ο缶幊讨贿m用于大型軟件項(xiàng)目,對(duì)于小型程序或簡(jiǎn)單的任務(wù),使用面向?qū)ο缶幊淌且环N過度設(shè)計(jì)D.面向?qū)ο缶幊痰膬?yōu)勢(shì)被夸大了,實(shí)際上在很多情況下,其性能不如過程式編程13、在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中,如果要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的物理模擬,例如物體的碰撞和運(yùn)動(dòng)。以下哪種物理引擎和算法是常用的?()A.Bullet物理引擎,模擬剛體動(dòng)力學(xué)B.PhysX物理引擎,支持多種物理效果C.自定義的物理算法,根據(jù)具體需求實(shí)現(xiàn)D.以上引擎和算法的結(jié)合使用14、在計(jì)算機(jī)圖形處理中,抗鋸齒技術(shù)用于提高圖像的質(zhì)量。以下哪種抗鋸齒方法效果較好但計(jì)算成本較高?()A.超級(jí)采樣抗鋸齒B.多重采樣抗鋸齒C.形態(tài)學(xué)抗鋸齒D.以上都不對(duì)15、在計(jì)算思維的算法復(fù)雜度分析(AnalysisofAlgorithmComplexity)中,以下描述錯(cuò)誤的是:()A.算法復(fù)雜度包括時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,用于評(píng)估算法的效率B.時(shí)間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的時(shí)間與輸入規(guī)模之間的關(guān)系C.空間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的存儲(chǔ)空間與輸入規(guī)模之間的關(guān)系D.算法復(fù)雜度分析只對(duì)大型問題有意義,對(duì)于小型問題可以忽略二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算思維中的“計(jì)算思維與探究式學(xué)習(xí)的協(xié)同”,說明在探究式學(xué)習(xí)過程中如何運(yùn)用計(jì)算思維引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、提出假設(shè)和驗(yàn)證結(jié)論。2、(本題5分)解釋計(jì)算思維中的“計(jì)算思維與遠(yuǎn)程教育的發(fā)展”,分析在遠(yuǎn)程教育中如何運(yùn)用計(jì)算思維優(yōu)化教學(xué)過程和提高教學(xué)效果。3、(本題5分)詳細(xì)說明計(jì)算思維中的緩存機(jī)制,論述在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中如何利用緩存來提高數(shù)據(jù)訪問速度和系統(tǒng)性能。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在密碼學(xué)中,保障信息安全需要強(qiáng)大的加密和解密算法。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述計(jì)算思維在密碼學(xué)中的應(yīng)用,如對(duì)稱加密算法、非對(duì)稱加密算法、哈希函數(shù),以及如何運(yùn)用計(jì)算思維提高密碼系統(tǒng)的安全性和效率。2、(本題5分)全面論述計(jì)算思維在邊緣計(jì)算中的架構(gòu)和優(yōu)勢(shì)。研究如何在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上進(jìn)行計(jì)算和數(shù)據(jù)處理,以降低延遲和提高效率。3、(本題5分)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,計(jì)算思維對(duì)于防范和應(yīng)對(duì)各種威脅至關(guān)重要。詳細(xì)論述如何運(yùn)用計(jì)算思維中的加密和解密原理,設(shè)計(jì)安全的通信協(xié)議和身份驗(yàn)證機(jī)制,保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性和可用性,同時(shí)分析可能面臨的密碼破解和攻擊的應(yīng)對(duì)策略。4、(本題5分)人工智能的發(fā)展對(duì)社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,計(jì)算思維在其中起到了基礎(chǔ)性的支撐作用。深入論述在開發(fā)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別系統(tǒng)時(shí),如何運(yùn)用計(jì)算思維的邏輯和算法思維,設(shè)計(jì)有效的訓(xùn)練算法和模型架構(gòu),提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率,同時(shí)思考可能出現(xiàn)的過擬合或欠擬合等問題的解決方法。5、(本題5分)計(jì)算思維在解決數(shù)學(xué)問題中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。論述如何運(yùn)用計(jì)算思維的建模和仿真方法,解決諸如復(fù)雜的優(yōu)化問題(如物流配送路徑優(yōu)化),通過建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解,并探討模型的準(zhǔn)確性和有效性的評(píng)估方法。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)一個(gè)企業(yè)的市場(chǎng)調(diào)研系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集和分析方面存在不足,無法為決策提供有力支持。請(qǐng)運(yùn)用計(jì)算思維,研究如何通過多樣化的數(shù)據(jù)采集手段、數(shù)據(jù)分析算法和可視化工具來提升市場(chǎng)調(diào)研的

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