淮陰工學(xué)院《人工智能專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)淮陰工學(xué)院

《人工智能專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)，哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的？（）A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值，不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì)，增加學(xué)習(xí)的不確定性2、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無(wú)需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢(xún)和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成，就無(wú)需更新和維護(hù)，因?yàn)橹R(shí)是固定不變的3、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況4、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求5、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇6、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過(guò)程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個(gè)強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過(guò)不斷的對(duì)抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成7、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，但也存在誤診的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)要提高一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要8、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個(gè)挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫(xiě)新聞報(bào)道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.語(yǔ)法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問(wèn)題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問(wèn)題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.基于模板的回答生成C.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要10、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過(guò)分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來(lái)給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因?yàn)槠浠诖髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對(duì)系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量，因?yàn)榇嬖跀?shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見(jiàn)疾病的診斷，對(duì)于罕見(jiàn)病無(wú)能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響12、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配13、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中，算法偏見(jiàn)是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見(jiàn)方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用14、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下哪個(gè)因素可能會(huì)限制遷移學(xué)習(xí)的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的限制D.任務(wù)的相似性15、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無(wú)論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在供應(yīng)商評(píng)估和選擇中的方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在公共管理中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述準(zhǔn)確率、召回率和F1值的計(jì)算和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪模型。對(duì)含有噪聲的圖像進(jìn)行去噪處理，比較不同模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)下的去噪效果。2、（本題5分）借助TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)語(yǔ)音情感識(shí)別模型，對(duì)人的語(yǔ)音中的情感狀態(tài)進(jìn)行判斷，如高興、悲傷、憤怒等。提取語(yǔ)音的聲學(xué)特征，訓(xùn)練模型并在實(shí)際的語(yǔ)音數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。3、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成具有創(chuàng)意的服裝設(shè)計(jì)圖。結(jié)合時(shí)尚元素和流行趨勢(shì)，引導(dǎo)生成符合市場(chǎng)需求的設(shè)計(jì)作品。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻的光流計(jì)算。分析視頻中物體的運(yùn)動(dòng)方向和速度，展示光流圖像。5、（本題5分）利用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于多層感知機(jī)（MLP）的模型，對(duì)氣象衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行天氣類(lèi)型分類(lèi)。分析不同的特征提取方法和模型超參數(shù)對(duì)分類(lèi)準(zhǔn)確率的影響。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）考察一個(gè)基于人工智