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2025年智能农业智能灌溉模型测试题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术通常用于提高智能灌溉模型的预测精度？

A.神经架构搜索（NAS）

B.模型并行策略

C.分布式训练框架

D.低精度推理

2.在智能灌溉模型中，如何实现参数的高效微调？

A.使用参数高效微调（LoRA/QLoRA）

B.通过持续预训练策略

C.针对对抗性攻击防御进行优化

D.采用推理加速技术

3.以下哪项不是智能灌溉模型中常见的评估指标？

A.混淆矩阵

B.精度

C.网络延迟

D.准确率

4.在智能灌溉模型部署过程中，哪项技术有助于提升模型的服务能力？

A.云边端协同部署