2025年中国香道NFT香牌AI编程师认证考试模拟题及答案

2025年中国香道NFT香牌AI编程师认证考试模拟题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于中国传统香道中“合香”的描述，正确的是：A.仅指单一香材的研磨工艺B.强调香材气味的简单叠加C.需遵循“君臣佐使”的配伍原则D.主要用于现代工业香薰生产答案：C2.香道NFT香牌的智能合约若需支持单一代币的唯一标识与独立转让，应优先选择以下哪种NFT标准？A.ERC-20B.ERC-721C.ERC-1155D.ERC-777答案：B3.香道NFT平台为确保香牌元数据（如香材成分、制作工艺）不可篡改，通常会将关键信息存储于：A.智能合约内存变量B.链下数据库C.IPFS分布式存储系统D.中心化云服务器答案：C4.AI提供香方时，若需模拟传统调香师“前调-中调-后调”的层次感设计，最适合采用的模型是：A.逻辑回归B.卷积神经网络（CNN）C.长短期记忆网络（LSTM）D.K近邻算法（KNN）答案：C5.香道NFT香牌的“唯一性证明”通常通过以下哪项技术实现？A.对称加密（AES）B.哈希函数（如SHA-256）C.数字签名（RSA）D.零知识证明答案：B6.以下哪项不属于智能合约中可能威胁香道NFT安全的常见漏洞？A.重入攻击（Reentrancy）B.整数溢出（IntegerOverflow）C.元数据URI硬编码D.权限过于开放（如公开铸币权限）答案：C7.传统香材“沉水香”（即沉香）的形成与以下哪种自然过程直接相关？A.松树树脂自然凝固B.樟树心材受真菌感染C.楠木表皮氧化变色D.橄榄科植物受伤后分泌油脂结香答案：D8.香道NFT香牌的元数据中需包含“香调参数”，其常见的量化指标不包括：A.头香挥发时间（分钟）B.中香扩散半径（米）C.尾香留香时长（小时）D.整体香韵复杂度（分值）答案：B9.AI训练香方提供模型时，若训练数据集中“檀香”出现频率过高，可能导致模型：A.过拟合（Overfitting）B.欠拟合（Underfitting）C.类别不平衡（ClassImbalance）D.梯度消失（GradientVanishing）答案：C10.香道NFT香牌的应用场景中，“数字香牌与实物香牌绑定发行”需解决的核心问题是：A.提升NFT交易gas费效率B.确保实物与数字资产的一一对应C.优化AI提供香方的速度D.降低智能合约部署成本答案：B二、填空题（每题3分，共15分）1.中国香道中“和香”的核心是通过香材配伍实现________的平衡，而非单纯气味叠加。答案：气味层次与文化意境2.ERC-721标准中定义的关键接口函数包括________（用于查询代币所有者）和transferFrom（用于转移代币）。答案：ownerOf3.传统香材“降真香”属于________科植物，其香气以甜润带木质香为特征。答案：豆（或蝶形花）4.AI提供香方时，若需约束输出香材符合“本草安全性”，需在模型训练中加入________损失函数，通过规则库对提供结果进行校验。答案：约束条件（或正则化）5.香道NFT平台为实现香材溯源，通常会将香材的产地、采集时间、质检报告等信息通过________技术上链存储，确保可追溯性。答案：哈希上链（或Merkle树）三、简答题（每题10分，共30分）1.简述香道NFT香牌与普通数字艺术品NFT的核心差异。答案：香道NFT香牌与普通数字艺术品NFT的差异主要体现在三方面：（1）文化属性深度：香道NFT需承载传统香道的文化内涵（如香材配伍逻辑、香道仪轨），而非仅视觉或听觉表达；（2）元数据特殊性：除基础艺术信息外，需包含香材成分（如沉香/檀香比例）、香调参数（前/中/后调时长）、制作工艺（如窖藏时间）等专业数据；（3）实物绑定可能性：部分香道NFT与实物香牌联动发行，需通过区块链技术（如哈希锁）确保数字与实物资产的唯一对应，普通艺术品NFT多为纯数字形态。2.请描述AI在香牌设计中的典型应用流程。答案：AI在香牌设计中的应用流程主要包括：（1）数据采集：构建香方数据库，涵盖历史经典香方（如《香乘》中的“四和香”）、现代调香师实验数据（香材比例-香调效果对应关系）；（2）特征提取：通过自然语言处理（NLP）提取香材属性（气味类型、挥发性）、香调参数（扩散性、留香时间）等关键特征，形成结构化数据集；（3）模型训练：选择序列提供模型（如Transformer）或强化学习模型，以“前调-中调-后调”的层次感为优化目标，训练提供符合传统香道逻辑的新香方；（4）验证优化：由专业调香师评估AI提供香方的合理性（如是否符合“君臣佐使”原则），反馈调整模型参数；（5）输出应用：提供数字香方，并可进一步驱动3D建模提供香牌数字形态，或与实物制作工艺结合。3.智能合约开发香道NFT时，需重点关注哪些安全审计要点？答案：需重点关注以下安全要点：（1）权限控制：严格限制铸币（mint）、销毁（burn）等关键操作的权限，避免未授权用户随意发行香牌NFT；（2）防重入攻击：在转账（transfer）或铸币函数中，优先更新状态变量（如所有者地址），再调用外部函数（如支付），防止恶意合约递归调用；（3）元数据真实性：确保元数据URI（如IPFS链接）不可篡改，可通过链上存储哈希值校验链下数据；（4）数值溢出：对香牌数量、版本号等整数变量使用SafeMath库（或Solidity0.8+内置检查），防止溢出导致的逻辑错误；（5）香材溯源绑定：若NFT与实物香材绑定，需验证上链的香材溯源哈希（如采集时间+产地+质检报告的哈希）与合约参数一致，避免虚假绑定。四、编程题（每题20分，共40分）1.请使用Solidity编写一个香道NFT香牌的铸币（mint）函数，要求：继承ERC-721标准；铸币时需传入香牌的唯一标识符（tokenId）、元数据URI（如IPFS链接）、香材溯源哈希（materialHash）；仅允许合约部署者（owner）执行铸币操作。答案：```solidity//SPDX-License-Identifier:MITpragmasolidity^0.8.20;import"@openzeppelin/contracts/token/ERC721/ERC721.sol";import"@openzeppelin/contracts/access/Ownable.sol";contractIncenseNFTisERC721,Ownable{//存储香材溯源哈希mapping(uint256=>bytes32)publictokenMaterialHash;constructor()ERC721("IncenseNFT","INFT"){}//铸币函数，仅owner可调用functionmint(uint256tokenId,stringmemorytokenURI,bytes32materialHash)publiconlyOwner{//检查tokenId未被铸造require(!_exists(tokenId),"TokenIDalreadyexists");//铸造NFT_mint(msg.sender,tokenId);//存储元数据URI（实际应用中建议使用链下存储+链上哈希校验）_setTokenURI(tokenId,tokenURI);//存储香材溯源哈希tokenMaterialHash[tokenId]=materialHash;}//ERC721元数据扩展函数functiontokenURI(uint256tokenId)publicviewoverridereturns(stringmemory){require(_exists(tokenId),"URIqueryfornonexistenttoken");returnsuper.tokenURI(tokenId);}}```2.请使用Python编写一个简单的AI香方提供模型训练代码，要求：输入为历史香方数据集（格式：[[香材1,比例1],[香材2,比例2],...]）；输出为新香方（包含3-5种香材及合理比例）；使用LSTM模型（可调用PyTorch库）。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder假设历史香方数据集（简化示例）香材字典：0-沉香，1-檀香，2-龙脑，3-乳香，4-麝香dataset=[[[0,0.4],[1,0.3],[2,0.2],[3,0.1]],示例香方1[[1,0.5],[0,0.3],[4,0.2]],示例香方2[[2,0.6],[3,0.3],[1,0.1]]示例香方3]数据预处理：转换为序列输入（香材索引+比例）defpreprocess(data):encoder=OneHotEncoder(categories='auto',sparse_output=False)提取香材索引并独热编码materials=[item[0]forsublistindataforiteminsublist]encoder.fit(np.array(materials).reshape(-1,1))sequences=[]forrecipeindata:seq=[]for(mat,ratio)inrecipe:独热编码香材+比例（归一化）mat_encoded=encoder.transform([[mat]])[0]seq.append(np.concatenate([mat_encoded,[ratio]]))sequences.append(seq)returnsequences,encoderprocessed_data,encoder=preprocess(dataset)input_size=len(processed_data[0][0])独热维度+1（比例）hidden_size=32num_layers=2定义LSTM模型classLSTMGenerator(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers):super(LSTMGenerator,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)self.fc_mat=nn.Linear(hidden_size,encoder.categories_[0].shape[0])预测香材self.fc_ratio=nn.Linear(hidden_size,1)预测比例defforward(self,x):out,_=self.lstm(x)mat_pred=self.fc_mat(out)香材独热概率ratio_pred=torch.sigmoid(self.fc_ratio(out))比例（0-1）returnmat_pred,ratio_pred训练参数model=LSTMGenerator(input_size,hidden_size,num_layers)criterion_mat=nn.CrossEntropyLoss()criterion_ratio=nn.MSELoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)模拟训练循环（简化）forepochinrange(100):forseqinprocessed_data:转换为tensor（batch_size=1）x=torch.tensor(seq[:-1],dtype=torch.float32).unsqueeze(0)输入前n-1步target_mat=torch.tensor([item[0]foriteminseq[1:]],dtype=torch.long)目标香材索引（第2到n步）target_ratio=torch.tensor([item[-1]foriteminseq[1:]],dtype=torch.float32)目标比例前向传播mat_pred,ratio_pred=model(x)mat_pred=mat_pred.squeeze(0)[seq_len,num_materials]ratio_pred=ratio_pred.squeeze(0).squeeze(1)[seq_len]计算损失loss_mat=criterion_mat(mat_pred,target_mat)loss_ratio=criterion_ratio(ratio_pred,target_ratio)total_loss=loss_mat+loss_ratio反向传播optimizer.zero_grad()total_loss.backward()optimizer.step()提供新香方示例（简化）defgenerate_recipe(model,encoder,max_length=5):model.eval()withtorch.no_grad():初始化输入（可随机或指定起始香材）start_mat=torch.tensor(encoder.transform([[0]]),dtype=torch.float32)起始香材：沉香start_ratio=torch.tensor([0.4],dtype=torch.float32)起始比例input_seq=torch.cat([start_mat,start_ratio.unsqueeze(0)],dim=1).unsqueeze(0)recipe=[[0,0.4]]记录提供的香材索引与比例for_inrange(max_length-1):