2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷_第1頁(yè)
2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷_第2頁(yè)
2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷_第3頁(yè)
2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷_第4頁(yè)
2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩8頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

2025年人工智能AI邊緣計(jì)算應(yīng)用(終端設(shè)備,如JetsonNano)專項(xiàng)能力測(cè)試職業(yè)院校學(xué)生職業(yè)技能考核試卷一、單項(xiàng)選擇題(每題1分,共30分)1.以下哪項(xiàng)不是JetsonNano邊緣計(jì)算設(shè)備的典型應(yīng)用領(lǐng)域?A.視頻監(jiān)控B.機(jī)器人控制C.數(shù)據(jù)中心管理D.邊緣AI推理2.JetsonNano設(shè)備使用的操作系統(tǒng)主要是?A.Windows10B.UbuntuC.macOSD.Android3.在JetsonNano上部署深度學(xué)習(xí)模型時(shí),以下哪種工具最為常用?A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Alloftheabove4.JetsonNano的GPU架構(gòu)屬于?A.IntelXeonB.AMDRadeonC.NVIDIAMaxwellD.QualcommSnapdragon5.以下哪個(gè)命令用于在JetsonNano上安裝CUDA工具包?A.apt-getinstallcudaB.yuminstallcudaC.pipinstallcudaD.Noneoftheabove6.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),哪種存儲(chǔ)設(shè)備通常速度最快?A.SATASSDB.NVMeSSDC.eMMCD.SDCard7.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于管理設(shè)備上的多個(gè)攝像頭?A.MIPICSI-2B.USB3.0C.EthernetD.GPIO8.以下哪個(gè)庫(kù)是JetsonNano上用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常用庫(kù)?A.OpenCVB.DlibC.Scikit-learnD.Pandas9.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣推理時(shí),以下哪種技術(shù)可以顯著降低功耗?A.TensorRTB.CUDAC.OpenCLD.OpenGL10.JetsonNano的哪個(gè)版本支持最高的GPU性能?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX11.以下哪個(gè)命令用于在JetsonNano上啟動(dòng)一個(gè)CUDA程序?A../cuda_appB.pythoncuda_app.pyC../appD.Noneoftheabove12.在JetsonNano上部署YOLO模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí),以下哪種配置最為合適?A.低分辨率輸入B.高分辨率輸入C.低幀率D.高幀率13.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于連接無(wú)線網(wǎng)絡(luò)?A.EthernetB.Wi-FiC.BluetoothD.USB14.在JetsonNano上進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí),以下哪種工具最為常用?A.TensorRTB.CUDAC.OpenCVD.TensorFlow15.JetsonNano的哪個(gè)版本支持最高的內(nèi)存容量?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX16.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),以下哪種技術(shù)可以顯著提高數(shù)據(jù)處理速度?A.GPU加速B.FPGA加速C.CPU加速D.ASIC加速17.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于連接外部存儲(chǔ)設(shè)備?A.SATAB.NVMeC.USBD.eMMC18.在JetsonNano上進(jìn)行模型部署時(shí),以下哪種方法最為常用?A.手動(dòng)部署B(yǎng).自動(dòng)部署C.云部署D.無(wú)線部署19.JetsonNano的哪個(gè)版本支持最高的性能?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX20.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),以下哪種技術(shù)可以顯著降低延遲?A.GPU加速B.FPGA加速C.CPU加速D.ASIC加速21.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于連接顯示器?A.HDMIB.DisplayPortC.USBD.Ethernet22.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),以下哪種硬件設(shè)備最為常用?A.GPUB.CPUC.FPGAD.ASIC23.JetsonNano的哪個(gè)版本支持最高的內(nèi)存容量?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX24.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),以下哪種技術(shù)可以顯著提高能效?A.GPU加速B.FPGA加速C.CPU加速D.ASIC加速25.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于連接傳感器?A.GPIOB.I2CC.SPID.USB26.在JetsonNano上進(jìn)行模型部署時(shí),以下哪種方法最為高效?A.手動(dòng)部署B(yǎng).自動(dòng)部署C.云部署D.無(wú)線部署27.JetsonNano的哪個(gè)版本支持最高的性能?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX28.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),以下哪種技術(shù)可以顯著降低功耗?A.GPU加速B.FPGA加速C.CPU加速D.ASIC加速29.JetsonNano的哪個(gè)模塊用于連接外部設(shè)備?A.USBB.EthernetC.HDMID.DisplayPort30.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),以下哪種硬件設(shè)備最為常用?A.GPUB.CPUC.FPGAD.ASIC二、多項(xiàng)選擇題(每題2分,共20分)1.JetsonNano的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些?A.視頻監(jiān)控B.機(jī)器人控制C.數(shù)據(jù)中心管理D.邊緣AI推理2.在JetsonNano上部署深度學(xué)習(xí)模型時(shí),常用的工具有哪些?A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Alloftheabove3.JetsonNano的GPU架構(gòu)有哪些優(yōu)勢(shì)?A.高性能B.低功耗C.高能效D.Alloftheabove4.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),常用的存儲(chǔ)設(shè)備有哪些?A.SATASSDB.NVMeSSDC.eMMCD.SDCard5.JetsonNano的哪些模塊用于連接外部設(shè)備?A.MIPICSI-2B.USB3.0C.EthernetD.GPIO6.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣推理時(shí),常用的技術(shù)有哪些?A.TensorRTB.CUDAC.OpenCLD.OpenGL7.JetsonNano的哪些版本支持最高的GPU性能?A.JetsonNanoDeveloperKitB.JetsonNano2GBC.JetsonNano4GBD.JetsonAGX8.在JetsonNano上進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí),常用的工具有哪些?A.TensorRTB.CUDAC.OpenCVD.TensorFlow9.JetsonNano的哪些模塊用于連接無(wú)線網(wǎng)絡(luò)?A.EthernetB.Wi-FiC.BluetoothD.USB10.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),常用的技術(shù)有哪些?A.GPU加速B.FPGA加速C.CPU加速D.ASIC加速三、判斷題(每題1分,共20分)1.JetsonNano設(shè)備使用的操作系統(tǒng)主要是Ubuntu。2.JetsonNano的GPU架構(gòu)屬于NVIDIAMaxwell。3.在JetsonNano上安裝CUDA工具包的命令是apt-getinstallcuda。4.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),NVMeSSD通常速度最快。5.JetsonNano的MIPICSI-2模塊用于管理設(shè)備上的多個(gè)攝像頭。6.OpenCV是JetsonNano上用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常用庫(kù)。7.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣推理時(shí),TensorRT可以顯著降低功耗。8.JetsonNanoDeveloperKit支持最高的GPU性能。9.在JetsonNano上部署YOLO模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí),高分辨率輸入最為合適。10.JetsonNano的Wi-Fi模塊用于連接無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。11.在JetsonNano上進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí),TensorRT是最常用的工具。12.JetsonNano的JetsonNano4GB版本支持最高的內(nèi)存容量。13.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),GPU加速可以顯著提高能效。14.JetsonNano的GPIO模塊用于連接傳感器。15.在JetsonNano上進(jìn)行模型部署時(shí),自動(dòng)部署最為高效。16.JetsonNano的JetsonAGX版本支持最高的性能。17.在JetsonNano上進(jìn)行邊緣計(jì)算時(shí),F(xiàn)PGA加速可以顯著降低功耗。18.JetsonNano的USB模塊用于連接外部設(shè)備。19.在JetsonNano上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),GPU是最常用的硬件設(shè)備。20.JetsonNano的JetsonNanoDeveloperKit版本支持最高的內(nèi)存容量。四、簡(jiǎn)答題(每題5分,共10分)1.簡(jiǎn)述JetsonNano在邊緣計(jì)算中的優(yōu)勢(shì)。2.描述在JetsonNano上部署深度學(xué)習(xí)模型的步驟。附標(biāo)準(zhǔn)答案:一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.D4.C5.A6.B7.A8.A9.A10.C11.A12.A13.B14.A15.C16.A17.C18.B19.D20.A21.A22.A23.C24.A25.A26.B27.D28.A29.A30.A二、多項(xiàng)選擇題1.A,B,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.B,C,D8.A,B,C,D9.B,C,D10.A,B,C,D三、判斷題1

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論