重慶理工大學(xué)《智能計(jì)算與最優(yōu)化》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)重慶理工大學(xué)

《智能計(jì)算與最優(yōu)化》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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病，以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，不需要人工干預(yù)2、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成，使合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是3、在人工智能的決策樹(shù)算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹(shù)？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征4、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。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)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類(lèi)任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型D.對(duì)原模型進(jìn)行壓縮5、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)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來(lái)欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無(wú)需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性6、人工智能中的異常檢測(cè)在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測(cè)等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下關(guān)于異常檢測(cè)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)模型的方法B.基于聚類(lèi)的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測(cè)不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征7、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類(lèi)翻譯8、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過(guò)多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值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(kāi)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、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在多種語(yǔ)言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫(xiě)的語(yǔ)法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過(guò)對(duì)大量雙語(yǔ)語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無(wú)需人工干預(yù)和修正11、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類(lèi)專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率12、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)13、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開(kāi)始，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性14、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率15、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，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)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約16、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，需要將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)和特定的文化背景知識(shí)。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機(jī)器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識(shí)圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性17、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化交通信號(hào)燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當(dāng)前道路的車(chē)流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時(shí)間段、天氣條件和特殊事件等對(duì)交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號(hào)燈，不進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車(chē)輛的通行18、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過(guò)度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能19、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同20、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開(kāi)發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在農(nóng)業(yè)中的發(fā)展前景。3、（本題5分）解釋隨機(jī)森林算法的特點(diǎn)。4、（本題5分）解釋人工智能在智能設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)中的方法。5、（本題5分）解釋人工智能在可持續(xù)金融和綠色投資中的策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書(shū)法作品消費(fèi)者評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)，探討其如何分析消費(fèi)者對(duì)書(shū)法作品的評(píng)價(jià)。2、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能會(huì)議安排系統(tǒng)，分析其如何根據(jù)參會(huì)人員日程和會(huì)議需求安排時(shí)間和地點(diǎn)。3、（本題5分）以某智能民間戲曲文化生態(tài)評(píng)估系統(tǒng)為例，探討人工智能在生態(tài)分析和保護(hù)建議方面的應(yīng)用。4、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的茶葉品質(zhì)分級(jí)系統(tǒng)，探討其分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)確性。5、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行游戲關(guān)卡設(shè)計(jì)的嘗試，分析其趣味性和挑戰(zhàn)性。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）基于Python的Scikit-learn庫(kù)