青島農(nóng)業(yè)大學(xué)《主流數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁青島農(nóng)業(yè)大學(xué)《主流數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)》

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、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是2、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對(duì)肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿4、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績，了解其知識(shí)掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好5、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題和知識(shí)漏洞，提高教學(xué)效果6、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識(shí)別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是7、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8、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整9、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強(qiáng)的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強(qiáng)，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果10、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響11、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實(shí)時(shí)收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析12、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘13、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場(chǎng)景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響14、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)要利用人工智能為用戶提供個(gè)性化推薦，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為等數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣偏好B.利用協(xié)同過濾算法可以找到與目標(biāo)用戶相似的其他用戶，進(jìn)行推薦C.深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的用戶行為模式，提供更精準(zhǔn)的推薦D.智能推薦系統(tǒng)能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進(jìn)一步篩選和選擇15、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械乃阉魉惴ā?、（本題5分）簡述零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。4、（本題5分）解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)CIFAR-10圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類訓(xùn)練，觀察模型的準(zhǔn)確率和收斂情況。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的目標(biāo)跟蹤和行為預(yù)測(cè)。結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)和軌跡分析，預(yù)測(cè)目標(biāo)的未來行為。3、（本題5分）使用聚類算法對(duì)客戶購買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)客戶的購買模式和偏好，為個(gè)性化推薦提供依據(jù)。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的模型，用于自然語言生成任務(wù)，分析生成文本的質(zhì)量和連貫性。5、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的行人進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。使用Haar特征或HOG特征結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM），實(shí)時(shí)檢測(cè)行人，并使用卡爾曼濾波等方法進(jìn)行跟蹤。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究