2026秋招：商汤科技笔试题及答案

2026秋招：商汤科技笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.图像识别中常用的模型是？A.HMMB.YOLOC.DijkstraD.RSA2.以下哪种属于深度学习框架？A.OpenCVB.TensorFlowC.NumPyD.SciPy3.数据挖掘中聚类分析的目的是？A.发现因果关系B.分类数据C.划分相似数据组D.预测未来值4.典型的计算机视觉任务不包含？A.图像分割B.语音识别C.目标检测D.图像分类5.算法的时间复杂度通常用什么表示？A.U表示法B.V表示法C.W表示法D.O表示法6.以下哪种是无监督学习方法？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.神经网络7.自然语言处理中词性标注属于？A.句法分析B.语义分析C.词法分析D.语用分析8.计算机视觉领域中，特征提取的目的是？A.增加数据量B.减少数据冗余C.加密数据D.存储数据9.以下哪个不是人工智能的研究方向？A.量子计算B.机器学习C.知识图谱D.强化学习10.在机器学习中过拟合是指？A.模型对训练数据拟合不足B.模型对测试数据拟合过度C.模型对训练数据拟合过度D.模型对所有数据拟合不足多项选择题（每题2分，共20分）1.常见的深度学习应用场景有？A.自动驾驶B.人脸识别C.智能家居D.搜索引擎优化2.商汤科技的核心技术包括？A.计算机视觉B.自然语言处理C.大数据分析D.区块链技术3.以下属于图像增强的方法有？A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化处理D.灰度变换4.人工智能的三要素是？A.数据B.算法C.计算能力D.网络5.机器学习中的评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.计算机视觉中的经典数据集有？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO7.自然语言处理的任务有？A.机器翻译B.文本分类C.情感分析D.信息检索8.以下哪些是优化算法？A.梯度下降B.AdaGradC.AdamD.RMSProp9.监督学习算法有？A.线性回归B.朴素贝叶斯C.随机森林D.层次聚类10.数据预处理步骤包括？A.数据清洗B.特征选择C.数据标准化D.数据可视化判断题（每题2分，共20分）1.人工智能就是机器学习。（）2.深度学习模型的层数越多一定越好。（）3.图像识别只能处理彩色图像。（）4.无监督学习不需要标签数据。（）5.算法的空间复杂度只考虑程序运行时占用的内存。（）6.自然语言处理无法处理口语。（）7.机器学习模型在测试集上表现好，在实际应用中也一定好。（）8.计算机视觉中图像帧可以直接用于模型训练。（）9.所有的人工智能模型都需要大量的数据。（）10.强化学习是基于奖励机制的学习方法。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述什么是计算机视觉。-答案：计算机视觉是让计算机从图像或视频中获取信息、理解场景的领域。它借助图像处理、机器学习等技术，完成目标检测、图像分类等任务，模拟人类视觉，广泛应用于安防、自动驾驶等。2.什么是过拟合和欠拟合，如何解决？-答案：过拟合是模型对训练数据拟合过度，对新数据泛化差；欠拟合是拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度、调整特征。3.简述深度学习和传统机器学习的区别。-答案：深度学习是机器学习子集。深度学习自动从大量数据中学习复杂特征，模型通常较深，需大量数据和计算资源；传统机器学习需人工提取特征，模型相对简单，适用于数据量小的场景。4.简述自然语言处理中的分词作用。-答案：分词是将连续文本拆成有意义词语。它是自然语言处理基础步骤，利于后续词性标注、句法分析等，能准确理解文本语义，常用于信息检索、机器翻译等任务。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论商汤科技在计算机视觉领域的竞争优势。-答案：商汤有强大科研团队，能产出前沿算法；有丰富数据资源，利于模型训练；产品应用场景多，涵盖安防、金融等；与众多企业合作，生态完善，能快速响应市场需求。2.谈谈人工智能发展对传统行业的影响。-答案：人工智能能提升传统行业效率，如制造业智能生产；降低成本，如客服智能机器人；还能创造新模式，像智慧医疗。但也冲击传统岗位，需员工提升技能应对变革。3.探讨强化学习在实际应用中的挑战。-答案：挑战有奖励设计难，合适奖励函数难确定；训练时间长，需大量试验；样本效率低，很多数据才能收敛；环境建模复杂，