2025年中国彩灯区块链版权AI编程师认证考试题库附答案

2025年中国彩灯区块链版权AI编程师认证考试题库附答案一、单项选择题（每题2分，共40分）1.彩灯区块链版权存证系统中，以下哪项不属于区块头的核心数据？A.父区块哈希值B.彩灯设计图分辨率C.时间戳D.非对称加密公钥答案：B2.基于AI的彩灯风格识别模型训练时，若输入图像尺寸为256×256×3，采用3×3卷积核、步长2、填充1，第一层卷积后输出特征图的尺寸为？A.128×128×64B.256×256×64C.64×64×64D.512×512×64答案：A（计算方式：(256-3+2×1)/2+1=128）3.彩灯版权智能合约中，若设定“二次销售版税为售价的8%”，该逻辑应写入以下哪个函数？A.constructor（构造函数）B.transfer（转移函数）C.royaltyInfo（版税信息函数）D.mint（铸造函数）答案：C4.以下哪种区块链共识机制最适合彩灯版权存证系统的高频小数据写入场景？A.工作量证明（PoW）B.权益证明（PoS）C.实用拜占庭容错（PBFT）D.授权权益证明（DPoS）答案：C（PBFT适合联盟链环境下的低延迟、高一致性需求）5.AI提供彩灯设计图时，为防止版权争议，需在输出结果中嵌入不可见的“数字水印”，以下哪种技术最适合实现？A.图像像素值微调（LSB隐写）B.文本OCR识别C.语音频域调制D.视频帧间差分答案：A6.区块链节点验证彩灯版权存证交易时，核心验证步骤不包括？A.检查交易签名是否由版权人私钥签署B.计算交易数据的SHA-3-256哈希值C.验证交易金额是否超过系统上限D.确认交易中的彩灯ID未被重复存证答案：C（版权存证通常不涉及金额，金额验证多见于交易场景）7.训练彩灯图案分类的CNN模型时，若出现训练集准确率95%、验证集准确率60%，最可能的原因是？A.学习率过低B.模型过拟合C.数据增强不足D.优化器选择错误答案：B8.彩灯NFT元数据中，必须包含的版权相关字段是？A.灯体材质（如玻璃/塑料）B.发光模式（常亮/闪烁）C.原作者数字签名D.建议售价答案：C9.区块链时间戳在彩灯版权争议中的核心作用是？A.记录彩灯生产时间B.确定设计完成的先后顺序C.统计存证节点数量D.计算区块提供间隔答案：B10.AI编程中，使用PyTorch实现彩灯设计图风格迁移，需调用的关键模块是？A.torchvision.transformsB.torch.nn.functionalC.torch.utils.dataD.以上均需要答案：D（数据转换、网络层函数、数据加载均需）11.彩灯版权区块链的跨链互操作中，若需将以太坊上的存证信息同步至联盟链，应采用以下哪种技术？A.侧链B.中继链C.哈希锁定D.预言机答案：B（中继链用于不同区块链间的信息传递）12.训练彩灯设计提供对抗网络（GAN）时，提供器（Generator）的目标是？A.最大化判别器（Discriminator）的分类错误率B.最小化提供图像与真实图像的像素差异C.最大化训练数据的似然概率D.最小化交叉熵损失答案：A13.智能合约中，防止彩灯版权被重复铸造NFT的关键代码逻辑是？A.检查msg.sender是否为版权人B.查询映射（mapping）中该彩灯ID是否已存在C.验证交易gas费用是否充足D.计算彩灯设计图的哈希值答案：B14.AI模型压缩技术（如知识蒸馏）在彩灯版权系统中的主要应用场景是？A.提升模型训练速度B.减少边缘设备（如彩灯控制器）的计算负载C.增加模型的可解释性D.提高模型的泛化能力答案：B15.彩灯区块链节点同步时，若遇到“分叉链”，应选择以下哪条链作为主链？A.区块高度更高的链B.包含更多交易的链C.节点数量更多的链D.哈希值更小的链答案：A（通常选择最长链原则）16.使用自然语言处理（NLP）分析彩灯设计文档的版权声明时，关键任务是？A.情感分析B.命名实体识别（识别“作者”“版权所有”等实体）C.文本提供D.机器翻译答案：B17.彩灯版权存证的区块链系统中，区块大小限制为2MB，若每条存证交易平均占用512字节，单个区块最多可容纳多少笔交易？A.2048B.4096C.8192D.16384答案：B（2MB=2×1024×1024=2097152字节；2097152÷512=4096）18.AI模型评估彩灯设计的“创新性”时，需构建的核心指标不包括？A.与历史设计的图像相似度B.颜色分布的独特性C.灯体结构的物理可行性D.用户点击量答案：D（用户点击量属于市场指标，非创新性技术指标）19.区块链零知识证明（ZKP）在彩灯版权中的应用场景是？A.证明某彩灯设计存在但不泄露具体内容B.计算版权存证的哈希值C.验证节点身份D.提供智能合约字节码答案：A20.编写彩灯版权AI分析脚本时，若需从数据库批量读取设计图，应使用以下哪种Python库？A.pandas（读取结构化数据）B.OpenCV（处理图像）C.requests（网络请求）D.以上均需要答案：D（pandas读取元数据，OpenCV读取图像，requests可能用于远程数据库）二、填空题（每题2分，共20分）1.彩灯区块链版权存证的核心技术流程包括：设计图哈希计算→________→区块打包→共识验证→上链存储。答案：交易签名（或“私钥签名”）2.AI训练彩灯风格分类模型时，若数据集中“传统工艺灯”样本占比80%，“现代设计灯”占比20%，需采用________技术平衡类别分布（如调整损失函数权重或过采样）。答案：类别平衡（或“数据均衡”）3.智能合约中，存储彩灯版权人地址的变量类型通常为________（Solidity关键字）。答案：address4.区块链时间戳的精度通常为________（填“秒级”“毫秒级”或“微秒级”），以满足版权先后顺序的法律举证需求。答案：秒级（或“毫秒级”，实际系统可能根据需求调整）5.AI提供彩灯设计图时，常用的提供模型除GAN外，还有________（如基于扩散模型的StableDiffusion）。答案：扩散模型（或“DDPM”“扩散概率模型”）6.彩灯NFT的元数据通常存储在________（填“链上”或“链下”），以降低存储成本，链上仅存储元数据哈希值。答案：链下7.区块链节点验证交易时，需用版权人的________（填“公钥”或“私钥”）解密签名，验证交易合法性。答案：公钥8.训练彩灯图案识别模型时，若输入为灰度图（单通道），第一层卷积核的输入通道数应为________。答案：19.彩灯版权智能合约中，若需限制只有注册设计师可铸造NFT，需在mint函数中添加________检查（如调用外部验证合约）。答案：权限（或“身份”）10.区块链跨链通信中，传递彩灯版权存证信息的最小单位是________（如哈希值或交易ID）。答案：哈希值（或“交易哈希”）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述区块链技术如何解决彩灯行业的版权“重复登记”问题。答案：区块链通过以下机制解决重复登记：①每个彩灯设计提供唯一哈希值（如基于设计图像素数据、元数据计算的SHA-3-256），作为数字指纹；②存证交易中包含该哈希值，区块链网络通过共识机制验证哈希值是否已存在于链上；③若已存在，节点拒绝打包该交易，避免同一设计被多次登记；④时间戳记录首次登记时间，为版权归属提供不可篡改的时间证据。2.AI编程中，如何利用迁移学习优化彩灯风格识别模型？请说明具体步骤。答案：步骤如下：①选择预训练模型（如ResNet-50，在ImageNet上预训练），其底层卷积层已学习通用图像特征（边缘、纹理）；②冻结底层卷积层（保持参数不变），仅微调顶层全连接层；③构建彩灯风格数据集（如传统、现代、节日主题等），标注类别；④使用该数据集训练模型，顶层全连接层学习彩灯风格的特定特征；⑤调整超参数（如学习率设为1e-4，避免过拟合），验证集评估性能；⑥最终模型可高效识别彩灯风格，减少对大规模彩灯数据的依赖。3.设计彩灯版权智能合约时，需包含哪些核心功能模块？请列举并简要说明。答案：核心模块包括：①铸造（mint）模块：验证调用者权限（是否为版权人），提供彩灯NFT，记录版权人地址、设计哈希、时间戳；②转移（transfer）模块：允许版权人转让NFT，更新所有者地址；③版税（royalty）模块：定义二次销售时的版税比例（如8%），在交易完成时自动向原版权人转账；④查询（view）模块：提供接口查询彩灯ID的版权人、登记时间、哈希值等信息；⑤销毁（burn）模块：允许版权人销毁NFT（如设计作废），标记该ID为已销毁状态。4.区块链时间戳与传统中心化时间系统（如NTP）在彩灯版权举证中的主要区别是什么？答案：区别在于：①可信性：区块链时间戳由分布式节点共同确认，无法被单一机构篡改；传统NTP时间由中心化服务器提供，存在被篡改风险；②关联性：区块链时间戳与存证交易绑定（包含在区块头中），时间与设计内容强关联；传统时间系统仅记录时间点，需额外证明时间与设计的对应关系；③法律效力：区块链时间戳的分布式特性更易被司法机构认可为“有效证据”，传统时间记录需第三方公证增强效力。5.AI提供彩灯设计图时，如何确保提供内容不侵犯现有版权？请提出技术解决方案。答案：解决方案包括：①预训练阶段：在模型训练数据中排除已登记版权的设计图（通过区块链存证系统查询哈希值）；②提供阶段：对提供的设计图计算哈希值，实时查询区块链版权数据库，若哈希值已存在则拒绝输出；③后处理阶段：使用图像相似度算法（如SSIM、余弦相似度）对比提供图与链上版权图，若相似度超过阈值（如90%）则标记为风险；④元数据嵌入：在提供图中添加“AI提供”标识，并记录提供模型的训练数据来源，便于追溯。四、编程题（每题10分，共20分）1.请用Python编写一个简化的区块链区块类，实现彩灯版权存证的区块结构。区块需包含以下字段：区块高度、父区块哈希、时间戳、彩灯存证交易列表（每笔交易包含彩灯ID、设计图哈希、版权人地址）、当前区块哈希。要求：①使用SHA-256计算哈希；②时间戳使用UTC时间；③提供计算区块哈希的方法。答案：```pythonimporthashlibimporttimefromdataclassesimportdataclass@dataclassclass彩灯存证交易:彩灯ID:str设计图哈希:str版权人地址:strclass区块:def__init__(self,区块高度:int,父区块哈希:str,交易列表:list[彩灯存证交易]):self.区块高度=区块高度self.父区块哈希=父区块哈希self.时间戳=time.time()UTC时间戳（秒级）self.交易列表=交易列表self.当前区块哈希=self.计算区块哈希()def计算区块哈希(self):拼接区块头和交易数据区块数据=(str(self.区块高度)+self.父区块哈希+str(self.时间戳)+''.join([f"{t.彩灯ID}{t.设计图哈希}{t.版权人地址}"fortinself.交易列表])).encode()returnhashlib.sha256(区块数据).hexdigest()示例使用交易1=彩灯存证交易("LIGHT_001","a1b2c3...","0x1234...")区块1=区块(1,"0000...",[交易1])print(f"区块1哈希:{区块1.当前区块哈希}")```2.请用TensorFlow编写一个简单的CNN模型，用于彩灯图案的“传统/现代”风格分类。要求：①输入尺寸为128×128×3；②包含2个卷积层（每层32/64个3×3核，激活函数ReLU）；③包含1个最大池化层（2×2，步长2）；④全连接层输出2类（softmax激活）；⑤写出模型编译时的优化器、损失函数和评估指标。答案：```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsdef构建彩灯风格分类模型():model=models.Sequentia