摘要：对于【信息系统项目管理师】软考考试而言，试题无疑是最重要的学习资料之一。在软考备考过程中，吃透所考知识点、熟悉出题思路，对我们提升分数的效果是最明显的，通过试题反复练习，还可以查漏补缺。今天，给大家带来【信息系统项目管理师】部分试题的详解，一起来看看吧~



1、2017年7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》该规划提出了“三步走”的战略目标。第一步，到 （ ） ，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。
A、2018年
B、2020年
C、2025年
D、2030年

答案:B
答题解析:

《新一代人工智能发展规划》中原文。

战略目标分三步走：

第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。

第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。

第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

2、在大数据关键技术中，Hadoop的分布式文件系统HDFS属于大数据 （ ） 。
A、存储技术
B、分析技术
C、并行分析技术
D、挖掘技术

答案:A
答题解析:

大数据所涉及的技术很多，主要包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘四个环节。在数据采集阶段主要使用的技术是数据抽取工具ETL。在数据存储环节主要有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的存储与访问。结构化数据一般存放在关系数据库，通过数据查询语言（SQL）来访问；非结构化和半结构化数据一般通过分布式文件系统的NoSQL进行存储。大数据管理主要使用了分布式并行处理技术，比较常用的有MapReduce，编程人员借助它可以在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。数据分析与挖掘是根据业务需求对大数据进行关联、聚类、分类等钻取和分析，并利用图形、表格加以展示，与ETL一样，数据分析和挖掘是以前数据仓库的范畴，只是在大数据中得以更好的利用。

在最流行的开源大数据Hadoop中，Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。

3、在云计算服务中，“向用户提供虚拟的操作系统”属于 （ ）。
A、Iaas
B、Paas
C、Saas
D、Daas

答案:B
答题解析:

云计算服务按照提供的资源层次，可以分为IaaS、PaaS、SaaS等三种服务类型。

——IaaS（基础设施即服务），向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。

——PaaS（平台即服务），向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。

——SaaS（软件即服务），向用户提供应用软件（如CRM、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化软件的服务。