蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能終端軟件設(shè)計(jì)》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)蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《智能終端軟件設(shè)計(jì)》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、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中，邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素2、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語(yǔ)言模型無(wú)關(guān)D.現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)3、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對(duì)一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過(guò)擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進(jìn)行分類B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動(dòng)將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類4、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個(gè)分類問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無(wú)需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時(shí)總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對(duì)于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問(wèn)題，是一個(gè)合適的選擇5、圖像識(shí)別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別，無(wú)需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征，無(wú)需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響6、在人工智能的模型評(píng)估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上調(diào)整超參數(shù)，在測(cè)試集上評(píng)估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測(cè)試集上評(píng)估性能D.多次使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型，以確保結(jié)果的可靠性7、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素8、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度，降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性9、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。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)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無(wú)需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗，但通過(guò)不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走10、情感分析是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)重要任務(wù)。以下關(guān)于情感分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測(cè)、客戶反饋分析等方面有廣泛的應(yīng)用D.情感分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，不受文本的復(fù)雜性和多義性影響11、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高，不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒有影響12、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)要利用人工智能過(guò)濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過(guò)濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過(guò)濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無(wú)需人工監(jiān)督D.平衡過(guò)濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容13、人工智能中的弱人工智能和強(qiáng)人工智能是兩個(gè)不同的概念。假設(shè)我們?cè)谟懻撊斯ぶ悄艿陌l(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強(qiáng)人工智能的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強(qiáng)人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵在于計(jì)算能力14、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患15、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和更新B.自然語(yǔ)言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話流程的設(shè)計(jì)D.以上都是16、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類和語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)B.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展17、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問(wèn)題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流18、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理19、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.引入人類專家的監(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20、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財(cái)務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诤胶ｎI(lǐng)域的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在證券交易和市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）說(shuō)明如何培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時(shí)代的人才。5、（本題5分）解釋推薦系統(tǒng)中的人工智能算法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能影視特效制作輔助系統(tǒng)，分析其如何提高特效制作效率和質(zhì)量。2、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能攝影構(gòu)圖建議系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)拍攝場(chǎng)景提供構(gòu)圖指導(dǎo)。3、（本題5分）考察某智能民間戲曲服裝搭配系統(tǒng)中人工智能的色彩和款式選擇建議。4、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能舞蹈人才選拔系統(tǒng)，分析其如何從眾多候選人中挑選優(yōu)秀舞蹈人才。5、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行古籍?dāng)?shù)字化整理的項(xiàng)目，討論其效率和準(zhǔn)確性。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（