河南中原食品实验室2025年全职引进10名人工智能科研助理招聘笔试历年参考题库附带答案详解

[河南]中原食品实验室2025年全职引进10名人工智能科研助理招聘笔试历年参考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、人工智能技术在食品安全检测中发挥着重要作用，通过机器学习算法可以快速识别食品中的有害物质。下列关于人工智能在食品安全领域应用的说法，正确的是：A.人工智能只能检测已知的有害物质B.机器学习需要大量标注数据进行训练C.人工智能检测成本高于传统检测方法D.人工智能无法处理图像识别任务2、在人工智能科研工作中，算法的准确率和召回率是重要的评估指标。当准确率较低而召回率较高时，说明该算法：A.找出了大部分相关样本但包含较多误判B.误判较少但遗漏了较多相关样本C.准确率和召回率总是成正比关系D.算法性能达到最优状态3、人工智能技术在食品安全检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术最能体现AI在食品质量监控中的智能化特征？A.传统化学试剂检测方法B.基于机器学习的图像识别技术C.人工感官品评方法D.基础物理测量仪器4、在人工智能科研工作中，数据预处理是关键环节，以下哪个步骤不属于数据预处理的常规操作？A.数据清洗和去噪B.特征标准化处理C.模型训练算法选择D.缺失值填充处理5、人工智能技术在食品科学研究中的应用日益广泛，以下哪项技术最能体现AI在食品质量检测方面的智能化优势？A.传统的感官评价方法B.基于机器视觉的食品外观检测系统C.人工显微镜观察技术D.常规化学分析方法6、在人工智能辅助的食品营养分析系统中，以下哪种数据处理方式最符合现代智能分析的要求？A.单一数据源的手工统计B.多源异构数据的融合分析C.独立系统的数据孤岛模式D.静态数据的定期更新7、在人工智能研究领域，机器学习算法通常分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。其中，通过与环境交互获得奖励信号来优化行为策略的学习方式属于哪种类型？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习8、人工智能技术在食品安全检测中的应用日益广泛，以下哪项技术最适合用于食品中微生物污染的快速识别和分类？A.传统化学分析法B.机器视觉识别技术C.深度学习图像识别技术D.人工感官检验9、人工智能在食品检测领域的应用日益广泛，通过机器学习算法可以实现对食品成分的快速识别。某食品实验室采用AI技术对一批样品进行成分分析，已知该批样品中蛋白质含量与检测信号强度呈线性关系。若样品A信号强度为40时蛋白质含量为8%，样品B信号强度为60时蛋白质含量为12%，则当信号强度为50时，蛋白质含量应为多少？A.9%B.10%C.11%D.12%10、在人工智能辅助的食品质量监控系统中，需要对生产流程中的关键控制点进行实时监测。现有5个监控节点，要求每个节点至少有2个AI检测设备同时工作以确保准确性，但总设备数不超过8台。这种配置主要体现了系统设计的什么原则？A.经济性原则B.可靠性原则C.实时性原则D.扩展性原则11、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术最适用于食品中微生物污染的快速识别？A.机器学习图像识别技术B.自然语言处理技术C.区块链溯源技术D.语音识别技术12、在人工智能算法中，以下哪种学习方式最适合处理食品成分分析中的未知污染物识别问题？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.迁移学习13、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，下列哪项技术不属于机器学习在食品安全检测中的主要应用方式？A.基于深度学习的图像识别技术检测食品外观缺陷B.利用神经网络分析食品成分的光谱数据C.运用机器学习算法预测食品保质期和新鲜度D.通过区块链技术建立食品溯源系统14、在人工智能辅助的食品质量控制体系中，以下哪种算法最适合处理多维度食品参数的实时监测数据分析？A.线性回归算法B.支持向量机算法C.随机森林算法D.循环神经网络算法15、人工智能在食品检测领域的应用日益广泛，通过机器学习算法可以实现对食品成分的快速识别。某食品实验室采用深度学习技术建立检测模型，该技术属于人工智能的哪个分支？A.专家系统B.机器学习C.自然语言处理D.计算机视觉16、食品安全检测需要对大量数据进行处理和分析，现代食品实验室普遍采用大数据技术提升检测效率。大数据技术的四个主要特征通常被概括为4V原则，其中不包括以下哪一项？A.Volume（大量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多样性）D.Validity（有效性）17、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，其中机器学习算法能够通过分析食品样本的光谱数据来识别污染物。这种技术主要体现了人工智能的哪项核心能力？A.自然语言处理能力B.模式识别与分类能力C.逻辑推理能力D.创造创新能力18、在智能食品质量监控系统中，传感器采集的实时数据需要经过预处理才能用于模型分析。下列哪项操作不属于数据预处理的常规步骤？A.数据清洗去除异常值B.数据标准化或归一化C.特征选择与提取D.模型参数调优19、人工智能技术在食品科学研究中的应用日益广泛，下列哪项技术不属于机器学习在食品安全检测中的主要应用？A.基于深度学习的食品污染物识别B.利用神经网络预测食品保质期C.运用支持向量机分析食品营养成分D.采用遗传算法优化食品加工工艺20、在人工智能科研工作中，数据预处理是确保模型准确性的关键步骤，以下哪个环节不属于数据预处理的主要内容？A.缺失值处理和异常值检测B.数据标准化和归一化C.特征选择和特征工程D.模型参数调优和验证21、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，下列哪项技术最适用于食品中微生物污染的快速识别和分类？A.机器视觉技术B.深度学习神经网络C.自然语言处理D.专家系统22、在人工智能辅助的食品安全监测系统中，数据预处理是关键环节，以下哪个步骤不属于数据预处理的范畴？A.数据清洗去除异常值B.特征标准化处理C.模型参数调优D.缺失值填补23、人工智能在食品检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术最能体现AI在食品安全监控中的核心优势？A.传统化学分析方法B.机器视觉识别技术C.人工感官评价D.物理检测手段24、在智能食品实验室中，数据处理系统需要处理大量复杂的检测数据，以下哪种技术最适合实现实时数据分析和预测？A.传统手工记录B.简单计算器C.云计算和大数据分析D.基础统计软件25、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，其中机器学习算法能够通过分析大量食品样本数据来识别潜在的安全隐患。这种基于数据驱动的方法主要体现了人工智能的哪一核心特征？A.自主学习和适应能力B.高速计算处理能力C.专家知识推理能力D.复杂模式识别能力26、在智能食品质量监控系统中，传感器网络实时收集温度、湿度、pH值等多维度参数，通过深度学习模型进行综合分析判断。这一过程主要运用了人工智能的哪种技术原理？A.知识表示与推理B.多模态数据融合C.专家系统规则匹配D.遗传算法优化27、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，其中机器学习算法能够通过大量数据训练识别食品中的有害物质。这种技术主要体现了人工智能的哪项核心能力？A.自然语言处理能力B.模式识别与分类能力C.逻辑推理能力D.知识表示能力28、在人工智能系统中，神经网络的层次结构模拟了人脑的信息处理机制。当输入数据经过多个隐藏层处理后，系统能够自动提取特征并进行判断。这种处理方式体现了人工智能的什么特点？A.简单线性处理B.深度学习特征提取C.单一规则判断D.随机处理机制29、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术最适合用于食品中微生物污染的快速识别？A.机器学习中的聚类算法B.深度学习中的卷积神经网络C.自然语言处理技术D.专家系统推理技术30、在人工智能科研工作中，数据预处理是关键环节，以下哪个步骤不属于数据清洗的范畴？A.删除重复数据记录B.填补缺失值数据C.标准化数据格式D.选择特征变量31、人工智能在食品检测领域的应用日益广泛，通过机器学习算法可以实现对食品成分的快速识别。某食品实验室利用AI技术对一批样品进行蛋白质含量检测，采用监督学习方法训练模型。在模型训练过程中，下列哪项操作最有助于提高模型的泛化能力？A.增加训练样本数量并进行数据增强B.使用更多复杂的神经网络结构C.延长模型训练的时间周期D.提高模型在训练集上的准确率32、在人工智能辅助食品安全监测系统中，需要处理大量实时监测数据。为了确保系统的稳定运行和数据安全，系统设计时应优先考虑的架构特性是：A.高并发处理能力和数据加密机制B.用户界面的美观性和交互体验C.算法模型的复杂度和精度D.硬件设备的先进性和价格33、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术最适合用于食品中微生物污染的快速识别和分类？A.传统化学分析法B.机器学习图像识别技术C.人工感官检测法D.基因测序技术34、在人工智能科研工作中，以下哪种数据处理方法最有利于提高模型的泛化能力？A.仅使用单一数据源进行训练B.采用数据增强和交叉验证技术C.减少训练样本的数量D.避免使用验证集进行测试35、人工智能技术在食品科学领域的应用日益广泛，其中机器学习算法能够通过对大量食品成分数据的分析，预测食品的营养成分和安全指标。这种技术主要体现了人工智能的哪项核心能力？A.自然语言处理能力B.模式识别与预测能力C.图像识别处理能力D.语音识别转换能力36、在食品实验室的智能化管理中，通过传感器实时监测温度、湿度等环境参数，并自动调节设备运行状态，确保实验条件的稳定性。这种智能控制系统主要运用了人工智能技术中的：A.专家系统技术B.机器学习技术C.深度学习技术D.智能控制技术37、人工智能技术在食品科学领域的应用日益广泛，下列哪项技术不属于机器学习的范畴？A.深度神经网络用于食品成分识别B.支持向量机预测食品保质期C.决策树分析食品质量影响因素D.传统统计学方法计算食品营养成分38、在人工智能算法中，以下哪种学习方式最适合用于食品样品的自动分类识别？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.半监督学习39、人工智能技术在食品检测领域的应用日益广泛，以下哪项技术不属于机器学习在食品安全检测中的典型应用？A.基于深度学习的食品图像识别技术B.利用神经网络分析食品成分的光谱数据C.通过决策树算法预测食品保质期D.使用区块链技术记录食品供应链信息40、在人工智能算法中，监督学习与无监督学习的主要区别在于：A.算法复杂度的高低B.训练数据是否包含标签信息C.处理数据量的大小D.计算速度的快慢41、某科研团队正在开发一个人工智能系统，该系统需要处理大量食品检测数据。如果系统每分钟可以分析120个数据样本，且每次分析的准确率为95%，那么在连续工作2小时的情况下，理论上能够正确分析的数据样本总数约为多少个？A.12960个B.13680个C.14400个D.15200个42、在人工智能算法优化过程中，研究人员发现某个模型的训练准确率呈现周期性变化规律：第1轮训练后准确率为80%，第2轮后为85%，第3轮后为90%，之后每轮训练准确率比前一轮提高5个百分点，直到达到100%后保持不变。问第8轮训练后的准确率是多少？A.95%B.100%C.105%D.90%43、人工智能技术在食品安全检测中的应用日益广泛，通过机器学习算法可以快速识别食品中的有害物质。这种技术主要体现了人工智能的哪项核心能力？A.自然语言处理能力B.模式识别与分类能力C.逻辑推理能力D.知识表示能力44、某食品检测系统采用深度学习神经网络进行图像识别，当输入食品外观图像时，系统能够自动判断食品的新鲜程度。这个过程中，神经网络的学习方式属于：A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.迁移学习45、在人工智能领域，机器学习算法通常分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。其中，通过与环境交互获得奖励信号来优化决策的算法属于哪一类学习方式？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习46、深度学习中，卷积神经网络(CNN)在图像处理领域应用广泛。卷积层的主要作用是什么？A.增加网络参数数量B.提取图像局部特征C.防止模型过拟合D.加快训练速度47、人工智能技术在食品安全检测领域的应用日益广泛，通过机器学习算法对食品成分进行识别和分析。某实验室采用深度学习模型对食品样品进行分类识别，若该模型在测试集上的准确率为95%，这意味着什么？A.模型能够正确识别95%的食品样品B.模型将95%的样品归类为正确类别C.模型在所有预测中，正确的预测占95%D.模型对每种食品类型都有95%的识别准确率48、在人工智能系统中，神经网络的训练过程需要大量标注数据，这种学习方式属于哪种类型？A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.半监督学习49、人工智能技术在食品检测领域应用日益广泛，其中机器学习算法能够通过大量数据训练实现对食品成分的精准识别。这种技术主要体现了人工智能的哪个核心特征？A.模式识别能力B.逻辑推理能力C.创新创造能力D.情感理解能力50、在人工智能辅助的食品质量监控系统中，传感器收集的实时数据通过算法分析后自动调整生产参数，这一过程主要运用了人工智能的什么技术原理？A.自然语言处理B.专家系统推理C.自动控制反馈D.计算机视觉识别

参考答案及解析1.【参考答案】B【解析】机器学习算法需要大量标注数据作为训练基础，通过学习样本特征来识别未知样本。AI技术可以检测未知有害物质，具有成本优势，且图像识别是其强项。2.【参考答案】A【解析】召回率衡量找出相关样本的能力，准确率衡量判断的精确度。当召回率高而准确率低时，说明算法找到了大部分相关样本，但同时包含许多误判，即假阳性较多。3.【参考答案】B【解析】基于机器学习的图像识别技术能够自动识别食品的外观缺陷、异物污染等问题，具备自主学习和判断能力，体现了人工智能的智能化特征。而传统方法主要依赖人工操作和基础仪器，智能化程度较低。4.【参考答案】C【解析】数据预处理包括数据清洗、标准化、缺失值处理等步骤，目的是提高数据质量。模型训练算法选择属于建模阶段的工作，不是数据预处理的内容。5.【参考答案】B【解析】机器视觉技术是人工智能的重要分支，能够通过图像识别算法自动检测食品的外观缺陷、颜色变化、形状异常等问题，具有检测速度快、精度高、可连续工作等优势，相比传统的人工检测方法，显著提升了食品质量检测的智能化水平。6.【参考答案】B【解析】现代AI系统强调多源数据融合，能够整合食品成分检测数据、营养数据库、消费者健康信息等多种异构数据源，通过机器学习算法进行深度挖掘和关联分析，实现个性化营养推荐和精准营养评估，体现了人工智能在数据处理方面的综合优势。7.【参考答案】C【解析】强化学习是机器学习的重要分支，其核心特点是智能体通过与环境的交互来学习最优策略，根据行为结果获得的奖励或惩罚信号来调整策略。监督学习需要标注的训练数据，无监督学习处理未标注数据，两者都不涉及奖励机制。强化学习广泛应用于游戏AI、机器人控制等领域。8.【参考答案】C【解析】深度学习图像识别技术能够通过训练神经网络模型，自动提取微生物的形态特征，实现对细菌、霉菌等微生物的快速准确识别和分类。相比传统方法，深度学习具有识别精度高、处理速度快、可自动化等优势，特别适合食品安全检测中的批量样品分析。9.【参考答案】B【解析】根据题意，蛋白质含量与信号强度呈线性关系，可设y=ax+b，其中y为蛋白质含量，x为信号强度。由题意得：8=40a+b，12=60a+b，解得a=0.2，b=0。因此当x=50时，y=50×0.2=10%。10.【参考答案】B【解析】题目中"每个节点至少有2个AI检测设备同时工作"体现了冗余设计，确保单个设备故障时系统仍能正常运行，"总设备数不超过8台"在保证功能的前提下控制成本。这种设计主要体现了可靠性原则，通过设备冗余提高系统的稳定性和可信度。11.【参考答案】A【解析】机器学习图像识别技术能够通过分析显微镜下的图像特征，快速识别和分类食品中的微生物污染，如细菌、霉菌等。该技术具有检测速度快、准确率高的优势。自然语言处理主要用于文本分析，区块链用于信息追溯，语音识别用于声音处理，均不适用于微生物检测。12.【参考答案】B【解析】无监督学习能够在没有预先标注数据的情况下，通过聚类、异常检测等方法发现数据中的未知模式，适合识别食品中未知的污染物成分。监督学习需要大量标注数据，强化学习适用于决策优化，迁移学习用于知识迁移，对于未知污染物的识别，无监督学习更加适用。13.【参考答案】D【解析】A、B、C三项都是机器学习技术在食品安全检测中的典型应用：深度学习图像识别可检测食品外观缺陷，神经网络可分析光谱数据识别成分，机器学习算法可预测保质期。而D项区块链技术虽然在食品安全溯源中发挥作用，但它属于分布式账本技术，不是机器学习技术的应用方式。14.【参考答案】D【解析】线性回归适用于简单的线性关系分析，支持向量机适合分类问题，随机森林适用于特征选择和分类回归，但食品质量控制需要处理时间序列数据，如温度、湿度、pH值等参数的实时变化。循环神经网络（RNN）具有记忆功能，能够处理时间序列数据和时序依赖关系，最适合多维度食品参数的实时监测分析。15.【参考答案】B【解析】深度学习是机器学习的一个重要分支，通过构建多层神经网络来实现对复杂数据的特征提取和模式识别。在食品检测中，深度学习技术能够自动学习食品成分的特征表示，实现精准识别，这正体现了机器学习的核心思想。专家系统主要基于规则推理，自然语言处理专注于语言理解和生成，计算机视觉虽然与深度学习相关，但分类检测属于更广泛的技术应用。16.【参考答案】D【解析】大数据的4V特征包括Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）和Veracity（真实性/准确性）。Volume指数据量巨大；Velocity指数据产生和处理速度快；Variety指数据类型多样化；Veracity指数据质量和可信度。Validity（有效性）并非大数据的标准特征，有效性更多体现在数据应用的效果层面，而非大数据本身的基本属性。17.【参考答案】B【解析】机器学习算法通过分析光谱数据识别污染物，本质上是通过大量数据训练模型，识别数据中的规律和模式，然后对新样本进行分类判断。这属于模式识别与分类的范畴，是人工智能的重要应用领域。18.【参考答案】D【解析】数据预处理包括数据清洗、标准化、特征工程等步骤，目的是提高数据质量。而模型参数调优属于建模阶段的工作，不是数据预处理的内容。19.【参考答案】D【解析】A、B、C三项都是机器学习技术在食品安全检测中的典型应用：深度学习用于污染物图像识别，神经网络用于保质期预测，支持向量机用于营养成分分析。而D项的遗传算法主要用于优化问题求解，虽然可以用于工艺优化，但不属于安全检测范畴。20.【参考答案】D【解析】数据预处理包括：A项缺失值和异常值处理用于清理数据质量；B项标准化归一化用于统一数据量纲；C项特征工程用于提取有效特征。D项模型参数调优属于建模阶段，是预处理之后的工作，不属于数据预处理范畴。21.【参考答案】B【解析】深度学习神经网络具有强大的模式识别能力，能够通过大量训练数据学习微生物的特征模式，实现对食品中各种微生物污染的快速准确识别和分类。机器视觉主要用于图像识别，自然语言处理针对文本数据，专家系统依赖人工规则，相比之下深度学习更适合处理复杂的微生物特征识别任务。22.【参考答案】C【解析】数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理、特征标准化、数据转换等步骤，目的是提高数据质量为后续建模做准备。模型参数调优属于机器学习建模阶段的工作，是在预处理完成后的模型训练过程中进行的，不属于数据预处理的范畴。23.【参考答案】B【解析】机器视觉识别技术是人工智能在食品检测中的核心应用，能够快速识别食品中的异物、缺陷和污染，相比传统方法具有检测速度快、准确性高、可24小时连续工作的优势。传统化学分析和物理检测都属于传统技术范畴，人工感官评价存在主观性强的问题。24.【参考答案】C【解析】云计算和大数据分析技术能够处理海量、多维度的食品检测数据，实现实时分析、模式识别和趋势预测，为实验室决策提供科学依据。传统手工记录和简单计算器无法处理复杂数据，基础统计软件功能有限，无法满足现代智能实验室的高效处理需求。25.【参考答案】A【解析】机器学习算法通过分析大量食品样本数据来识别安全隐患，体现了系统能够从数据中自主学习规律和模式，并不断优化识别准确率的能力。这种基于历史数据进行自我改进和适应新情况的特征，正是人工智能自主学习和适应能力的核心体现。26.【参考答案】B【解析】题目描述的场景涉及多个传感器同时收集不同类型的数据参数（温度、湿度、pH值等），然后通过深度学习模型进行综合分析。这正是典型的多模态数据融合技术应用，即将来自不同来源、不同类型的数据进行整合处理，以获得更全面准确的分析结果。27.【参考答案】B【解析】在食品检测中，人工智能通过训练数据识别有害物质，这主要体现了模式识别与分类能力。算法能够从复杂的检测数据中发现规律，对食品样本进行准确分类和识别，这是机器学习的核心功能之一。28.【参考答案】B【解析】神经网络通过多层结构逐层提取数据特征，从简单特征到复杂特征的抽象过程正是深度学习的核心特点。这种层次化处理方式使系统能够自动学习和识别复杂的数据模式。29.【参考答案】B【解析】卷积神经网络（CNN）在图像识别方面具有强大优势，能够有效识别显微镜下的微生物形态特征，实现食品中细菌、霉菌等微生物污染的快速检测。聚类算法主要用于数据分组，自然语言处理处理文本信息，专家系统依赖预设规则，相比之下CNN在图像识别任务中准确率更高。30.【参考答案】D【解析】数据清洗主要包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等基础处理工作。标准化格式属于数据整理范畴。特征选择是数据预处理后期的特征工程步骤，目的是从原始特征中选择对模型预测最有用的变量，属于特征提取而非数据清洗工作。31.【参考答案】A【解析】泛化能力是指模型对未见过数据的预测能力。增加训练样本数量和数据增强可以提高模型的泛化能力，避免过拟合现象。复杂的网络结构可能导致过拟合，延长训练时间也可能导致模型过度学习训练数据的特征。A项正确。32.【参考答案】A【解析】食品安全监测系统需要处理大量实时数据，高并发处理能力确保系统稳定运行；涉及食品安全数据，必须保证数据安全，因此数据加密机制必不可少。用户界面美观性、算法复杂度、硬件价格都不是系统设计的优先考虑因素。A项正确。33.【参考答案】B【解析】机器学习图像识别技术能够通过训练算法自动识别食品样本中的微生物特征，实现快速、准确的检测和分类。相比传统方法，该技术效率高、准确性好，特别适合食品安全检测的实际应用需求。34.【参考答案】B【解析】数据增强能够扩充训练样本的多样性，交叉验证可以有效评估模型性能并防止过拟合，这两种方法结合使用能够显著提升模型的泛化能力，使AI系统在面对新数据时表现更加稳定可靠。35.【参考答案】B【解析】机器学习通过对大量食品成分数据进行分析，从中发现规律和模式，并基于这些模式预测食品的营养成分和安全指标，这正是模式识别与预测能力的体现。自然语言处理主要处理文本语言，图像识别处理视觉信息，语音识别处理音频信息，均不符合题意。36.【参考答案】D【解析】智能控制系统通过传感器采集环境数据，根据预设条件自动调节设备，实现环境参数的自动控制和优化，这是典型的智能控制技术应用。智能控制技术专注于自动化控制和优化决策，而专家系统、机器学习、深度学习虽然相关但侧重点不同。37.【参考答案】D【解析】机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。深度神经网络、支持向量机、决策树都是典型的机器学习算法，而传统统计学方法属于经典的数据分析方法，不属于机器学习范畴。38.【参考答案】B【解析】食品样品分类识别需要已标注的训练数据集，通过输入食品特征和对应的类别标签来训练模型。监督学习正是基于带标签的训练数据进行学习，能够建立输入特征与输出类别的映射关系，最适合分类任务。39.【参考答案】D【解析】本题考查人工智能技术在食品检测领域的应用。A项深度学习图像识别技术可识别食品外观缺陷；B项神经网络可分析拉曼光谱、红外光谱等数据检测食品成分；C项决策树算法可根据多种因素预测食品保质期。而D项区块链技术属于分布式账本技术，主要用于信息追溯和防伪，不属于机器学习范畴。40.【参考答案】B【解析】本题考查机器学习基本概念。监督学习使用带有标签的训练数据，如分类和回归任务；无监督学习使用无标签数据，如聚类和降维。算法复杂