山東科技職業(yè)學(xué)院《機器人系統(tǒng)設(shè)計與集成技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東科技職業(yè)學(xué)院《機器人系統(tǒng)設(shè)計與集成技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設(shè)要將一個訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術(shù)，減少模型的參數(shù)精度B.進行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動地部署到移動設(shè)備上，不進行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜模型的知識遷移到較小的模型中2、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用3、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑RB.機器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是4、人工智能在金融風(fēng)險預(yù)測中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測股票市場的波動，以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最小？（）A.公司的財務(wù)報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟指標(biāo)5、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是6、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成7、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化學(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，哪一項是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)時間、答題情況等B.收集學(xué)生的個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8、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略9、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應(yīng)該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達自己的意見和關(guān)切10、人工智能中的強化學(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)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動作的概率分布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，在不同的應(yīng)用場景中表現(xiàn)不同11、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯（NMT）D.詞袋模型12、人工智能中的知識圖譜技術(shù)可以將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示，為智能應(yīng)用提供豐富的語義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關(guān)鍵？（）A.自然語言處理技術(shù)B.圖像識別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運用13、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設(shè)一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標(biāo)，對模型進行監(jiān)測和改進14、人工智能中的自動機器學(xué)習(xí)（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動機器學(xué)習(xí)的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性15、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能績效改進方案生成中的方法。2、（本題5分）解釋邏輯回歸在分類問題中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋人工智能在風(fēng)險管理中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。2、（本題5分）在Python中，運用花朵授粉算法優(yōu)化一個復(fù)雜工程問題。設(shè)置算法參數(shù)，展示優(yōu)化結(jié)果和收斂曲線。3、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個變分自編碼器（VAE）對圖像數(shù)據(jù)集進行生成和重構(gòu)。通過潛在空間的采樣生成新的圖像，比較生成圖像與原始圖像的相似度。4、（本題5分）使用Python的Keras庫，構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）模型，對音頻數(shù)據(jù)進行分類。分析不同的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和節(jié)點數(shù)量對分類性能的影響。5、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的手勢識別，支持多種手勢的準(zhǔn)確