站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁天津師范大學《計算神經科學》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設正在開發一個能夠預測股票價格走勢的軟件系統，需要綜合考慮多種因素，如公司財務數據、宏觀經濟指標和市場情緒等。在選擇預測模型時，以下哪種模型可能是最為合適的？（）A.簡單的線性回歸模型，假設變量之間是線性關系B.決策樹模型，通過構建決策樹進行預測C.時間序列分析模型，如ARIMA模型，能夠有效地處理具有時間依賴關系的數據，結合多種影響因素，對股票價格的走勢進行較為準確的預測，為投資者提供有價值的決策參考D.隨機猜測股票價格的走勢，不基于任何模型2、在計算思維的框架內，以下哪種數據結構更適合頻繁插入和刪除操作？（）A.數組B.鏈表C.棧D.隊列3、在軟件開發的版本控制中，Git是常用的工具。以下關于Git的描述，哪一項是不準確的？（）A.支持分布式開發B.可以方便地回滾到歷史版本C.只適用于小型項目D.以上都不對4、在計算思維的指導下，對問題的規模進行估計是必要的。假設要統計一個大型圖書館中所有書籍的字數，以下哪種估計方法不太可靠（）A.隨機抽取部分書籍計算字數，然后推算總體B.按照書籍的平均厚度和每頁的平均字數估算C.直接計算每本書的字數然后相加D.根據圖書館的藏書類別和典型書籍的字數進行估算5、計算思維中的遞歸思想在很多算法中都有應用。比如計算斐波那契數列，以下關于遞歸實現斐波那契數列的描述，錯誤的是（）A.遞歸算法簡潔直觀B.遞歸算法效率高C.遞歸可能會導致棧溢出D.遞歸算法存在大量重復計算6、在計算中的隨機算法，以下對于蒙特卡羅方法和拉斯維加斯算法的特點、誤差控制和適用問題的描述，哪一種是恰當的？（）A.蒙特卡羅方法通過隨機抽樣和統計來求解問題，結果存在一定的誤差但可以通過增加抽樣次數來控制；拉斯維加斯算法總是能得到正確的結果，但運行時間不確定。蒙特卡羅方法適用于數值計算和概率問題，拉斯維加斯算法適用于求解存在不確定性但必須得到正確結果的問題B.蒙特卡羅方法和拉斯維加斯算法沒有區別，只是名稱不同C.隨機算法的結果不可靠，不應該在重要的計算中使用D.蒙特卡羅方法和拉斯維加斯算法只適用于數學游戲，在實際應用中沒有用處7、編程中的代碼復用是一種重要的編程技巧。以下關于代碼復用的描述中，錯誤的是？（）A.代碼復用是指在不同的程序中重復使用相同或相似的代碼，以提高編程效率和代碼的可維護性B.代碼復用可以通過函數庫、類庫、框架等方式實現C.代碼復用需要注意代碼的兼容性和可擴展性，以便在不同的項目中能夠順利地復用代碼D.代碼復用只適用于大型項目，對于小型項目來說沒有必要進行代碼復用8、計算思維強調算法的可擴展性。對于一個處理小數據量表現良好但處理大數據量性能急劇下降的算法，以下哪種改進方法不太可能提高其可擴展性（）A.優化算法的時間復雜度B.增加硬件資源C.簡化算法邏輯D.保持算法不變，只增加注釋9、在進行體育賽事的數據分析時，需要收集運動員的表現數據、比賽結果、戰術運用等信息，以評估球隊和運動員的水平，并為訓練和比賽策略提供依據。在這個數據驅動的過程中，以下哪種計算思維的應用能夠提供有價值的洞察？（）A.數據統計與分析B.模型預測比賽結果C.運動員表現評估指標設計D.以上都是10、計算思維中的編程實現需要掌握一定的編程技巧。以下關于編程技巧的描述中，錯誤的是？（）A.編程技巧包括變量命名、代碼注釋、代碼格式化等方面，可以提高代碼的可讀性和可維護性B.編程技巧可以通過學習編程語言的規范和最佳實踐來掌握，也可以通過閱讀優秀的代碼來學習C.編程技巧只適用于專業程序員，對于初學者來說沒有必要掌握D.編程技巧可以幫助我們更好地實現算法和數據結構，提高編程效率11、在分析一個大型數據集時，需要找出其中的異常值和趨勢。如果數據量非常大，手動分析幾乎不可能。以下哪種數據分析方法和工具能夠有效地完成這個任務？（）A.使用電子表格軟件，如Excel，進行數據篩選和圖表繪制B.編寫自定義的程序，通過循環和條件判斷來分析數據C.利用專業的數據分析軟件，如R或Python中的數據分析庫D.依靠人工經驗和直覺進行判斷12、在軟件工程中，如果要開發一個可維護、可擴展的軟件系統。以下哪種設計原則和模式是需要遵循的？（）A.單一職責原則，每個模塊只負責一個功能B.開放封閉原則，對擴展開放，對修改封閉C.依賴倒置原則，高層模塊不依賴底層模塊細節D.以上原則和模式的綜合運用13、計算思維在日常生活中有很多應用。以下關于計算思維在日常生活中的應用的描述中，錯誤的是？（）A.計算思維可以幫助我們更好地管理時間和任務，提高工作效率B.計算思維可以幫助我們更好地理解和分析數據，做出更明智的決策C.計算思維可以幫助我們更好地解決人際關系問題，提高溝通和協調能力D.計算思維只在計算機科學領域有應用，在日常生活中沒有實際價值14、數據結構在計算思維中起著重要的作用。以下關于數據結構的作用的描述中，錯誤的是？（）A.數據結構可以幫助我們更好地組織和存儲數據，提高數據的訪問效率B.數據結構可以幫助我們更好地實現算法，提高算法的效率和可讀性C.數據結構可以幫助我們更好地理解問題的本質和關鍵特征，提高問題解決的效率D.數據結構只在計算機科學領域有應用，在其他領域中沒有實際價值15、在計算機圖形學中，光柵化和光線追蹤是兩種常見的渲染技術。以下關于它們的描述，哪一項是正確的？（）A.光線追蹤的效果更真實，但計算量大B.光柵化的速度快，但效果不如光線追蹤C.兩者在效果和性能上沒有明顯區別D.以上都不對二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）詳細闡述計算思維中的動態規劃方法，分析其適用的問題類型和解決問題的步驟，以及與其他算法的比較。2、（本題5分）計算思維中的錯誤處理和容錯機制對于保證程序的穩定性和可靠性至關重要。請闡述錯誤的類型（語法錯誤、邏輯錯誤、運行時錯誤等），說明如何進行錯誤檢測和處理，以及如何設計容錯系統來應對可能的故障。3、（本題5分）論述計算思維中的計算廣告學中的用戶行為分析和精準營銷，說明在廣告領域的應用。4、（本題5分）解釋計算思維中的計算幾何中的基本算法和應用，分析在計算機圖形學和地理信息系統中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在智能制造中，計算思維助力生產過程的優化和智能化升級。請論述智能制造系統的架構和關鍵技術，如工業機器人、數字化設計和生產過程監控等。分析如何運用計算思維提高生產效率、產品質量和個性化定制能力，結合實際的制造企業案例，探討計算思維在智能制造中的創新實踐和發展趨勢。2、（本題5分）詳細論述計算思維在物流配送中心選址中的模型和算法。探討如何選擇最優的配送中心位置以降低成本。3、（本題5分）在軟件開發過程中，計算思維是確保項目成功的關鍵因素之一。全面論述如何運用計算思維的遞歸和迭代思想，優化軟件的代碼結構和算法流程，提高軟件的性能和可維護性，以一個在線教育平臺的開發為例，分析在不同開發階段計算思維的應用和作用。4、（本題5分）深入論述計算思維中的數據結構選擇。分析不同數據結構（如數組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等）的特點和適用場景，探討在解決特定問題時如何選擇最合適的數據結構來優化算法和程序的性能。5、（本題5分）在智能推薦系統中，個性化推薦是提高用戶滿意度的關鍵。請全面論述計算思維在智能推薦系統設計中的策略，如用戶畫像構建、推薦算法選擇、冷啟動問題解決，并且分析如何根據用戶行為數據不斷優化推薦效果。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）對于一個智能城市的能源消耗監控系統，需要制定節能策略和優化能源分配。請仔細分析如何運用計算思維和數據分析來實現可持續能源管理。2、（本題10分）對于一個在線招聘系統，需要根據求職