重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院《智慧城市》2022-2023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)重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院

《智慧城市》2022-2023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2分，共30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、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說(shuō)法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長(zhǎng)期來(lái)看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域2、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問(wèn)題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過(guò)圖像識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的生長(zhǎng)參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生，及時(shí)采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無(wú)需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率4、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗5、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語(yǔ)音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成6、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場(chǎng)策略制定，以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是7、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來(lái)實(shí)現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成，它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程是穩(wěn)定的，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題8、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.生成器負(fù)責(zé)生成假樣本，判別器負(fù)責(zé)判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.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9、人工智能中的語(yǔ)音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。假設(shè)我們要為一款智能語(yǔ)音助手開發(fā)語(yǔ)音合成功能，以下關(guān)于語(yǔ)音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)拼接預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)C.語(yǔ)音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語(yǔ)音合成中的重要挑戰(zhàn)10、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)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫新聞報(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11、在人工智能的發(fā)展中，模型的評(píng)估指標(biāo)至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評(píng)估指標(biāo)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.準(zhǔn)確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評(píng)估B.均方誤差（MSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評(píng)估C.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)D.可以結(jié)合多個(gè)評(píng)估指標(biāo)來(lái)全面評(píng)估模型的性能12、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）具有強(qiáng)大的生成能力。假設(shè)使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.GAN可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實(shí)性上可以與真實(shí)拍攝的圖像完全無(wú)法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)可以影響生成圖像的效果13、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)，通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問(wèn)題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)14、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問(wèn)題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法15、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測(cè)，例如在金融交易中識(shí)別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說(shuō)明模擬退火算法的工作機(jī)制。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)。3、（本題5分）解釋人工智能在智能倉(cāng)儲(chǔ)布局優(yōu)化中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用花朵授粉算法優(yōu)化一個(gè)復(fù)雜工程問(wèn)題。設(shè)置算法參數(shù)，展示優(yōu)化結(jié)果和收斂曲線。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語(yǔ)言文本的情感分析。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的K-Means聚類算法，對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分。為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供依據(jù)。4、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多攝像頭視頻的同步處理和分析，例如檢測(cè)不同視角下的同一目標(biāo)。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于注意力機(jī)制的圖像生成模型，能夠控制生成圖像的顏色、形狀等特征。