2026年人工智能算法深度学习应用场景题集

2026年人工智能算法深度学习应用场景题集一、单选题（每题2分，共10题）1.场景：金融风控某银行计划利用深度学习模型预测信贷违约风险，最适合用于特征提取和模式识别的算法是？A.决策树B.逻辑回归C.CNN（卷积神经网络）D.RNN（循环神经网络）2.场景：医疗影像诊断在分析CT扫描图像以检测早期肺癌病灶时，下列哪种深度学习架构能够有效捕捉空间特征？A.LSTMB.TransformerC.DNN（深度神经网络）D.GNN（图神经网络）3.场景：智能客服某电商平台采用深度学习模型处理用户咨询，若需提高多轮对话中的上下文理解能力，应优先选择？A.CNNB.BERTC.SVMD.KNN4.场景：自动驾驶在识别行人行为意图时，能够结合时空信息进行动态预测的深度学习模型是？A.生成对抗网络（GAN）B.时空图卷积网络（STGNN）C.AutoencoderD.ResNet5.场景：智慧农业某农场利用深度学习分析无人机拍摄的作物图像，以监测病虫害，最适合的模型是？A.RNNB.U-NetC.SVMD.K-Means二、多选题（每题3分，共5题）6.场景：电商推荐系统深度学习在构建个性化商品推荐系统时，可应用的模型包括哪些？A.Wide&DeepB.GNNC.强化学习D.LSTM7.场景：城市交通管理利用深度学习优化交通信号灯配时，可参考的模型有哪些？A.CNNB.TransformerC.DQN（深度Q学习）D.A3C（异步优势演员评论家）8.场景：能源需求预测在电力公司预测未来负荷时，可结合深度学习的应用场景包括？A.LSTNetB.TemporalFusionTransformer（TFT）C.ARIMAD.Prophet9.场景：智能教育深度学习在在线学习平台的应用可涵盖哪些方面？A.自动批改作业B.学习路径推荐C.情感分析D.自然语言生成10.场景：安防监控深度学习在视频监控系统中的应用包括哪些？A.行为识别B.异常事件检测C.人脸追踪D.目标检测三、简答题（每题5分，共4题）11.场景：制造业质量检测深度学习在工业产品缺陷检测中如何提升检测精度？请结合具体模型说明。12.场景：新闻内容审核描述BERT模型在识别网络谣言文本中的应用逻辑及优势。13.场景：智慧物流如何利用深度学习优化仓库货物的自动分拣流程？14.场景：文化遗产保护深度学习在文物表面修复任务中可发挥哪些作用？四、论述题（每题10分，共2题）15.场景：金融反欺诈结合具体算法，分析深度学习如何应对多变的金融交易欺诈行为，并探讨其局限性。16.场景：跨境电商本地化深度学习在支持不同国家语言和支付方式的电商平台本地化过程中扮演的角色及挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-解析：CNN擅长处理图像类数据，通过卷积核自动提取局部特征，适用于信贷违约风险中的财务报表图像分析。2.A-解析：虽然Transformer在NLP中表现优异，但CT图像属于栅格数据，LSTM/RNN不适用于空间特征提取，GNN更适用于关系数据。3.B-解析：BERT通过预训练和微调，能捕捉长距离依赖关系，适合多轮对话上下文理解。4.B-解析：STGNN结合时空特征，适用于自动驾驶中的动态场景预测。5.B-解析：U-Net专为医学图像分割设计，能处理小目标病灶检测。二、多选题答案与解析6.A,B,D-解析：Wide&Deep结合记忆和泛化能力，GNN可分析用户社交关系，LSTM处理序列化用户行为。7.A,B,C-解析：CNN处理路口图像，Transformer捕捉时序依赖，DQN优化信号灯策略。8.A,B-解析：LSTNet处理时间序列数据，TFT融合多模态预测，ARIMA/Prophet为传统方法。9.A,B,C-解析：自动批改基于文本分类，学习路径推荐依赖协同过滤，情感分析需NLP模型。10.A,B,C,D-解析：行为识别（如跌倒检测）、异常检测（如闯入）、人脸追踪、目标检测均为视频分析核心任务。三、简答题答案与解析11.答案-方法：使用YOLOv8或SSD模型结合工业相机数据训练，通过数据增强（如旋转、噪声注入）提升泛化能力，并引入注意力机制（如SE-Net）强化缺陷区域特征。12.答案-逻辑：BERT通过掩码语言模型预训练，迁移至谣言检测任务时，能识别虚假文本中的逻辑矛盾或情感操纵。优势在于上下文动态嵌入，但需大量标注数据。13.答案-方法：结合OCR和目标检测模型（如FasterR-CNN），分拣流水线上的货物标签，再通过RNN预测最优路径。14.答案-作用：使用图像修复算法（如Gan-basedSuper-Resolution）填补文物破损区域，结合风格迁移还原原始纹理。四、论述题答案与解析15.答案-应对策略：深度学习可通过聚类分析（如DBSCAN）识别异常交易模式，结合图神经网络（GNN）追踪资金流动路径。