北京科技經(jīng)營管理學(xué)院《智能機器人技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京科技經(jīng)營管理學(xué)院

《智能機器人技術(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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是2、在人工智能的情感計算領(lǐng)域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準確性和實時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計算機視覺的方法B.基于深度學(xué)習的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當3、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機自動進行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計算資源的需求4、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)用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機時間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，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域5、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進行數(shù)據(jù)標注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學(xué)習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響6、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性7、人工智能中的語音識別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計算機的交互方式。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.特征提取是語音識別中的關(guān)鍵步驟，用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應(yīng)對，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的性能8、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成9、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果，不考慮準確性10、在機器學(xué)習中，監(jiān)督學(xué)習和無監(jiān)督學(xué)習是兩種主要的學(xué)習方式?？紤]一個場景，我們有大量未標記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機器學(xué)習方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸11、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差12、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個機構(gòu)想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習中，各機構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務(wù)器進行統(tǒng)一訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練C.聯(lián)邦學(xué)習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學(xué)習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險13、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14、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結(jié)果D.以上都是15、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析16、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進行分析17、強化學(xué)習是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習，以下關(guān)于強化學(xué)習的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學(xué)習，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習效果沒有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時間就能學(xué)會最優(yōu)策略C.強化學(xué)習算法能夠保證智能體在有限的時間內(nèi)找到絕對最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習過程中會不斷調(diào)整策略以最大化累積獎勵18、當使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進行準確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學(xué)習算法19、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習方法B.深度學(xué)習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進20、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，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)習模型D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈合作伙伴選擇中的方法。2、（本題5分）簡述人工智能在供應(yīng)鏈風險管理和彈性建設(shè)中的作用。3、（本題5分）簡述人工智能在項目管理中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能民間藝術(shù)作品價值評估系統(tǒng)中人工智能的評估指標和可靠性。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的欺詐檢測系統(tǒng)，如在金融交易中的應(yīng)用，分析其如何識別異常模式和降低風險。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能會議安排系統(tǒng)，分析其如何根據(jù)參會人員日程和會議需求安排時間和地點。4、（本題5分）考察一個利用人工智能進行情感分析的系統(tǒng)，如在社交媒體監(jiān)測中的應(yīng)用，分析其如何判斷文本的情感傾向。5、（本題5分）以某智能招聘系統(tǒng)為例，研究人工智能在人才篩選和匹配