2026年人工智能编程挑战题库

2026年人工智能编程挑战题库一、选择题（每题2分，共10题）题目：1.以下哪个技术最适合用于处理大规模文本分类任务，特别是在金融领域识别欺诈性交易描述？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.长短期记忆网络（LSTM）D.朴素贝叶斯分类器2.在中国某电商平台，如何高效处理用户评论的情感倾向分析？A.使用预训练的BERT模型直接预测B.手工设计规则提取关键词C.结合主题模型和情感词典D.仅依赖用户评分数据3.若需在贵州山区部署遥感影像中的农作物识别模型，以下哪种硬件加速方案最合适？A.CPU集群B.GPU服务器C.FPGAD.TPU4.在深圳证券交易所交易数据预测中，如何缓解时间序列数据的非平稳性？A.直接使用ARIMA模型B.对数据进行对数变换C.采用差分法D.以上皆非5.对于上海城市交通拥堵预测，以下哪种特征工程方法最有效？A.仅使用历史交通流量数据B.结合天气和节假日信息C.使用LDA主题模型降维D.依赖专家经验设计规则二、填空题（每空1分，共5题）题目：6.在北京某银行反欺诈系统中，使用_________模型结合用户行为序列数据，能够显著提升异常交易检测的准确率。7.优化成都某共享单车调度系统的资源利用率时，可以采用_________算法动态分配车辆。8.处理新疆地缘政治文本时，_________技术能有效过滤噪声词汇，提高多语言情感分析的鲁棒性。9.某制造企业使用_________框架实现设备故障预测，通过监测振动信号特征实现早期预警。10.为降低广州某物流公司的运输成本，可引入_________模型优化配送路径规划。三、简答题（每题5分，共5题）题目：11.在西安地铁客流预测场景中，简述如何利用混合模型（如ARIMA+LSTM）提升预测精度。12.针对重庆农村电商的图像分类任务，如何解决数据标注成本高的问题？13.在杭州智慧医疗系统中，解释联邦学习如何解决多医院医疗数据隐私保护与模型协同的问题。14.为何在内蒙古草原火灾监测中，YOLOv8比传统图像处理算法更具优势？15.描述在武汉智慧交通信号灯控制中，强化学习如何通过动态策略优化通行效率。四、编程题（每题15分，共2题）题目：16.金融文本情感分析任务要求：-使用Python实现基于BERT的中文金融新闻情感分类模型（正面/负面/中性）。-必须包含数据预处理步骤（如分词、去除停用词）。-代码需包含模型训练和测试过程，输出准确率。-限制使用transformers库的预训练模型。17.城市气象灾害预警系统要求：-设计一个简单的Python程序，输入某城市过去7天的降雨量数据，输出未来24小时暴雨预警概率。-使用逻辑回归模型，需自行实现特征工程（如滑动窗口计算平均降雨量）。-输出格式为“预警等级：高/中/低”。答案与解析一、选择题1.C解析：LSTM擅长处理长序列依赖，金融欺诈文本通常包含多句隐含关联，LSTM的内存单元能捕捉上下文信息。2.C解析：结合主题模型（如LDA）提取用户评论核心话题，再匹配情感词典，兼顾效率与准确率。3.B解析：贵州山区遥感影像计算量巨大，GPU并行处理能力远超CPU，适合实时推理场景。4.C解析：差分法能有效消除趋势项，使数据平稳化，是时间序列建模的基础步骤。5.B解析：天气和节假日是强外生变量，直接关联交通需求，特征工程需优先考虑。二、填空题6.长短期记忆（LSTM）解析：金融欺诈检测依赖行为序列的长期依赖性，LSTM能记忆异常模式。7.遗传算法（GA）解析：GA通过迭代优化适应度函数，动态调整单车调度方案。8.词嵌入（Word2Vec）解析：新疆多语言文本中，词嵌入能统一不同语言特征维度。9.TensorFlow解析：TensorFlow支持实时信号处理，适合工业物联网设备监控。10.Dijkstra解析：Dijkstra算法是经典最短路径算法，适用于物流配送路径优化。三、简答题11.混合模型优化步骤-ARIMA处理短期周期性，LSTM捕捉长期趋势；-双层模型堆叠，第一层拟合ARIMA残差，第二层学习LSTM动态特征；-交叉验证调整权重平衡周期性与趋势性。12.数据标注成本解决方案-使用主动学习，优先标注模型不确定样本；-借鉴电商行业共通情感词典，减少重复标注；-引入众包平台，分段分发标注任务。13.联邦学习隐私保护原理-医院本地训练数据不离开服务器，仅上传梯度或模型更新；-利用加密或差分隐私技术进一步保护患者隐私；-多医院模型聚合时，通过安全多方计算避免信息泄露。14.YOLOv8优势-实时目标检测速度快，适合动态火灾场景；-自动特征提取无需人工设计，适应草原复杂纹理；-支持多尺度检测，能识别不同大小的火源。15.强化学习优化信号灯策略-奖励函数设计：根据车辆排队时长、红灯等待次数计算；-动态学习：通过Q-learning调整交叉路口绿灯时长；-实时适应：实时更新策略以应对突发交通事件。四、编程题16.BERT情感分类代码片段（Python）pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese',num_labels=3)defpreprocess(text):returntokenizer(text,padding=True,truncation=True,return_tensors='pt')defclassify(text):inputs=preprocess(text)outputs=model(inputs)logits=outputs.logitsreturntorch.argmax(logits,dim=1).item()+1#1:正面,2:负面,3:中性17.暴雨预警概率代码片段（Python）pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressiondefpredict_rainalerts(rain_data):X=np.array([rain_data[i:i+7]]).reshape(1,-1)#滑动窗口特征model=LogisticRegression()model.fit([[0,0.5,0.2]],[